投稿者 global-ai-media 
生成AIの導入がPoC（概念実証）から実運用フェーズへと移行する中、多くの日本企業が直面しているのが「セキュリティとガバナンス」の壁です。NSFOCUSが発表したLLM向けのリスク脅威マトリクスなどの最新動向を参考に、AIのセキュリティを単なる技術的課題ではなく、経営レベルのガバナンスとして捉えるための実践的なアプローチを解説します。
「使えない」のではなく「安全に使う」ための枠組み
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）のビジネス活用が進むにつれ、セキュリティの概念は大きく変化しています。従来のサイバーセキュリティが「境界防御」や「マルウェア対策」を中心としていたのに対し、LLMのセキュリティは「入力（プロンプト）」「モデルの振る舞い」「出力」という新しいレイヤーでのリスク管理が求められます。
NSFOCUSが新たな「AI LLMリスク脅威マトリクス」を発表した背景には、AIセキュリティを断片的な対処療法ではなく、ホリスティック（包括的）なガバナンスの一部として捉えるべきだというグローバルな潮流があります。日本企業においても、「リスクがあるからAIを使わない」という判断ではなく、「どのようなリスクコントロールを行えば安全に活用できるか」という議論への転換が急務です。
LLM特有の脅威とリスクマトリクスの活用
LLMをプロダクトや業務フローに組み込む際、考慮すべきリスクは多岐にわたります。代表的なものとして、悪意ある入力によってモデルの制約を突破する「プロンプトインジェクション」、学習データに含まれる機密情報を引き出す「データ抽出攻撃」、そして不正確な情報を事実のように出力する「ハルシネーション」による信用リスクなどが挙げられます。
こうした脅威に対して、網羅的な「リスクマトリクス」を策定することは非常に有効です。具体的には、縦軸に「攻撃手法（インジェクション、汚染など）」、横軸に「影響範囲（データ漏洩、サービス停止、レピュテーション毀損）」を置き、自社のユースケースにおいてどこが致命的な脆弱性になり得るかを可視化します。これにより、漠然とした「AI不安」を具体的な「管理項目」へと落とし込むことが可能になります。
日本の商習慣とAIガバナンスの融合
日本企業、特に金融や製造、インフラなどの信頼性が重視される業界では、厳格なコンプライアンス遵守が求められます。総務省や経済産業省が策定する「AI事業者ガイドライン」などの指針は存在しますが、実務現場では「どこまでやれば十分か」という判断に迷うケースが少なくありません。
ここで重要なのは、既存のセキュリティガイドライン（ISMSやプライバシーマークなど）と、LLM特有のリスク管理を統合することです。例えば、社内Wikiを参照するRAG（検索拡張生成）システムを構築する場合、技術的なアクセス制御だけでなく、「回答の根拠を提示させる」「回答内容に対する人間の最終確認（Human-in-the-loop）をプロセスに組み込む」といった運用面でのガバナンスが、日本の組織文化における「責任の所在」を明確にする上で機能します。
動的な防御と継続的なモニタリング
従来型のソフトウェアと異なり、AIモデルは学習データや対話の文脈によって振る舞いが変化する「確率的」なシステムです。そのため、一度セキュリティチェックを行えば終わりではなく、継続的なモニタリングが必要です。
グローバルなベストプラクティスでは、開発段階でのレッドチーミング（攻撃者視点でのテスト）に加え、運用中の入出力フィルタリングの常時稼働が標準になりつつあります。日本企業においても、AIシステムのリリース判定基準にこれらの動的な防御策が含まれているかを見直す必要があります。ベンダー任せにするのではなく、自社のセキュリティポリシーとして「許容できない出力」を定義し、それを検知・遮断する仕組みを持つことが、ベンダーロックインを防ぎ、自律的なAI活用を進める鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のNSFOCUSの発表やグローバルのセキュリティ動向を踏まえ、日本の実務者が意識すべき点は以下の3点に集約されます。
1. 「完璧な防御」より「リスクの可視化と受容レベルの合意」
LLMにおいてリスクをゼロにすることは不可能です。リスクマトリクスを用いて「どのリスクが起きうるか」を可視化し、経営層と「どこまでのリスクなら許容できるか（あるいは保険や運用でカバーするか）」を事前に合意形成することが、プロジェクトの停滞を防ぎます。
2. 既存のガバナンス体制への統合
AI専用の新しい会議体を作るのも一つの手ですが、既存の情報セキュリティ委員会やリスク管理委員会の中にAIのリスク評価基準を組み込む方が、日本企業の組織構造上、スムーズに運用が定着します。その際、OWASP Top 10 for LLMなどの国際標準を参考にチェックリストを更新することが推奨されます。
3. 安全性を「競争力」に変える
セキュリティはコストと見なされがちですが、AI時代においては「堅牢なAIガバナンス」自体が顧客やパートナーからの信頼獲得につながり、競争優位性になります。特にB2Bサービスにおいては、セキュリティ対策の透明性を高めることが、採用の決め手となるでしょう。