投稿者 global-ai-media 
生成AIの社会実装が進む中、大規模言語モデル（LLM）特有の脆弱性を診断・防御するセキュリティソリューションが注目を集めています。IDCによる最新のレポートとNSFOCUSの事例を端緒に、従来のサイバーセキュリティとは異なる「AIセキュリティ」の現在地と、日本企業が備えるべきリスク対策について解説します。
LLMセキュリティ市場の成熟と第三者評価の重要性
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の企業利用が拡大するにつれ、そのセキュリティリスクへの対応が急務となっています。これまでAIのセキュリティといえば、モデル自体の堅牢性や学習データの汚染などが学術的に議論されてきましたが、実務レベルでは「自社のアプリケーションに組み込んだLLMが、意図しない挙動や情報漏洩を引き起こさないか」という運用上の懸念が中心になりつつあります。
元記事にあるように、国際的な市場調査会社であるIDCが「中国におけるLLMセキュリティ」に関するレポートを発行し、NSFOCUSのようなセキュリティベンダーのソリューション（AI-Scan）を評価対象としたことは、この分野が実験的なフェーズを脱し、エンタープライズITの必須要素として認知され始めたことを意味します。セキュリティ製品が第三者機関によって客観的に評価される段階に入ったことは、AI導入を検討する企業にとって、ツール選定の基準が明確化されるポジティブな兆候と言えるでしょう。
従来型セキュリティと「LLMセキュリティ」の違い
多くの日本企業のIT担当者が誤解しがちなのが、「既存のWAF（Web Application Firewall）やエンドポイントセキュリティでAIも守れるのではないか」という点です。しかし、LLMに対する攻撃手法は、従来のSQLインジェクションやXSS（クロスサイトスクリプティング）とは根本的に異なります。
例えば、「プロンプトインジェクション」や「ジェイルブレイク（脱獄）」といった攻撃は、自然言語を用いた対話を通じて行われます。これらはプログラムコードではなく、一見すると通常の文章に見えるため、従来のパターンマッチング型の防御では検知が困難です。NSFOCUSのようなベンダーが提供するスキャンツールや防御システムは、AI特有の入出力を監視し、モデルが倫理規定に反する回答を生成させられたり、RAG（検索拡張生成）の仕組みを悪用して社外秘情報を引き出されたりするリスクを専門的に検知するために設計されています。
日本国内における「AIガバナンス」の実装課題
日本国内に目を向けると、総務省や経済産業省による「AI事業者ガイドライン」などが策定され、AI開発者だけでなく、AIを利用するサービス提供者や一般企業に対しても、適切なリスク管理が求められるようになっています。しかし、ガイドラインを守るための具体的な「技術的手段」については、各社の判断に委ねられているのが現状です。
人手によるレッドチーミング（攻撃者視点でのテスト）は非常に有効ですが、コストと時間がかかるため、頻繁なモデルのアップデートやサービスの改修に対応しきれない場合があります。そこで、今回取り上げられているような自動化された「LLMスキャンツール」や「AIファイアウォール」の導入が、コスト効率の良いガバナンス維持の手段として現実的な選択肢となってきます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のIDCによる評価事例を踏まえ、日本企業がAIプロダクトを開発・導入する際に考慮すべきポイントは以下の通りです。
1. 「AI専用」のセキュリティ診断をプロセスに組み込む
既存の脆弱性診断に加え、LLM特有のリスク（ハルシネーションの誘発、プロンプトインジェクションなど）を検知できる専用ツールの導入を検討すべきです。特に顧客接点を持つチャットボットなどを展開する場合、ブランド毀損リスクを避けるために必須の工程となります。
2. グローバル標準とローカル規制のバランス
セキュリティツールを選定する際は、世界的な脅威トレンドに対応できるグローバルなベンダーの技術力と、日本の商習慣や日本語特有のニュアンス（日本語によるジェイルブレイクなど）に対応できるローカライズ能力の両面を評価する必要があります。特定の国やベンダーに依存するリスク（サプライチェーンリスク）も考慮しつつ、技術的な性能を見極めることが重要です。
3. 継続的な監視体制の構築（LLMOpsへの統合）
AIモデルは一度導入して終わりではありません。モデル自体のアップデートや新たな攻撃手法の登場に合わせて、セキュリティ対策も進化させる必要があります。DevSecOpsの文脈と同様に、MLOps（機械学習基盤の運用）の中にセキュリティスキャンを自動的に組み込み、継続的に安全性を担保する仕組み作りが、日本企業のDXを安全に進める鍵となります。