投稿者 global-ai-media 
日本企業において生成AIの活用がPoC（概念実証）から本番環境へと移行する中、従来とは異なる新たなセキュリティリスクが顕在化しています。本記事では、LLM（大規模言語モデル）特有の脆弱性を洗い出す「自動レッドチーミング」の概念と、継続的なリスク管理の重要性について、実務的な観点から解説します。
生成AI時代に求められる「レッドチーミング」の再定義
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、セキュリティの考え方も進化を迫られています。従来のサイバーセキュリティでは、システム的なバグやネットワークの脆弱性が主な防御対象でした。しかし、LLMにおいては「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」、「バイアス（偏見）」、そして意図的にモデルの制限を突破しようとする「ジェイルブレイク（脱獄）」といった、モデルの「振る舞い」に関するリスクへの対応が急務となっています。
こうした背景から重要視されているのが「AIレッドチーミング」です。これは、攻撃者視点でAIモデルに意図的な攻撃や過酷なテストを行い、脆弱性を洗い出す手法です。これまで専門家による手動テストが主流でしたが、LLMの進化速度や対話パターンの無限性を考慮すると、人間によるチェックだけでは限界が生じています。
「自動化」と「継続性」がカギとなる理由
最新のセキュリティトレンドとして注目されているのが、AIレッドチーミングの「自動化（Automated）」と「継続的監視（Continuous）」です。Zscalerなどのセキュリティベンダーが提唱するアプローチにも見られるように、単発のテストではなく、開発から運用まで一貫してリスクを可視化する仕組みが求められています。
日本企業、特に製造業や金融機関など信頼性を重視する組織では、AIモデルのリリース前に完璧な品質を求める傾向があります。しかし、LLMは確率的に動作するため、100%の安全性を事前に保証することは不可能です。また、モデル自体のアップデートや、ユーザーが入力するプロンプトの多様化により、リスクの表面積（アタックサーフェス）は常に変化します。
したがって、数ヶ月に一度の手動テストではなく、自動化されたツールを用いて、プロンプトインジェクション（悪意ある命令による操作）や機密情報の漏洩リスクを「リアルタイムに近い頻度」でスキャンし続ける体制が必要になります。
LLMスタック全体を俯瞰する視点
AIのセキュリティ対策は、モデル単体を見るだけでは不十分です。プロンプトの入力、モデルの処理、出力の生成、そして社内データとの連携部分（RAGなど）を含む「LLMスタック全体」を監視対象とする必要があります。
例えば、従業員が悪気なく社外秘のデータをプロンプトに入力してしまうリスクや、外部からの攻撃によってAIが不適切な回答を出力してしまうリスクは、システム全体の流れの中で検知しなければなりません。自動化されたレッドチーミングツールは、膨大なパターンの攻撃シナリオをシミュレーションし、どのレイヤーに脆弱性があるかを特定するのに役立ちます。
日本企業のAI活用への示唆
国内の商習慣や組織文化を踏まえ、日本企業は以下のポイントを重視してAIセキュリティ戦略を構築すべきです。
1. 「完璧」から「回復力」へのマインドシフト
日本の現場では「事故ゼロ」を目指しがちですが、生成AIにおいては「予期せぬ挙動は起こりうる」という前提に立つ必要があります。リスクをゼロにするのではなく、自動レッドチーミング等を通じてリスクを早期に検知し、問題発生時に即座に修正・遮断できる「レジリエンス（回復力）」の高い体制を構築することが、結果としてブランド毀損を防ぎます。
2. 専門家と自動化ツールのハイブリッド運用
すべてを自動化に頼るのではなく、文脈依存の高いリスク（自社の倫理規定に反する微妙な表現など）は人間の専門家が判断し、大量の攻撃パターン検証はツールに任せるという役割分担が重要です。これにより、限られた人材リソースで最大限の安全性を確保できます。
3. ガバナンスとイノベーションの両立
過度なセキュリティ規制は現場の活用意欲を削ぎます。「禁止」するのではなく、「ガードレール（安全柵）」をシステム的に整備することで、従業員が安心してAIを活用できる環境を作ることが、経営層やIT部門の責務となります。自動化されたリスク可視化は、このガードレールの信頼性を高めるための核心的な技術となるでしょう。