投稿者 global-ai-media 
生成AIの実装において、システムプロンプトによる指示だけでは、巧妙化する「脱獄（ジェイルブレイク）」やプロンプトインジェクションを防ぐことが困難になりつつあります。本記事では、ルールベース、意味解析、LLM判定などを組み合わせた「多層的なセーフティフィルタ」の構築手法を解説し、日本企業が信頼性の高いAIサービスを展開するために必要なアーキテクチャとガバナンスの要点を整理します。
システムプロンプトだけでは防げない現実
大規模言語モデル（LLM）を自社サービスや社内システムに組み込む際、多くのエンジニアが最初に直面するのが「安全性」の壁です。初期の段階では、システムプロンプト（LLMへの事前指示）に「違法な内容は回答しないでください」や「競合他社の話題には触れないでください」と記述することで対策とするケースが見られます。
しかし、攻撃手法は日々高度化しています。敵対的なプロンプト攻撃、いわゆる「ジェイルブレイク（脱獄）」の手法では、直接的な命令を避け、複雑な役割演技（ロールプレイ）を強要したり、暗号化・難読化した文字列を用いたり、あるいは論理的な言い換え（パラフレーズ）を繰り返すことで、LLMの防御機能をすり抜けようとします。
これに対抗するためには、単一の防御策ではなく、セキュリティの定石である「多層防御（Defense in Depth）」の考え方をLLMアプリケーションにも適用する必要があります。
4つの技術を組み合わせるハイブリッドアプローチ
最新のAIセキュリティの動向では、以下の4つのレイヤーを組み合わせたフィルタリングシステムの構築が推奨されています。これらはそれぞれ得意とする領域と計算コストが異なるため、適切な順序で配置することが実務上の鍵となります。
1. ルールベースのパターン検知（Rule-based Pattern Detection）
特定のキーワード、正規表現、または禁止されたフレーズのリストに基づいたフィルタリングです。これは計算コストが極めて低く高速であるため、個人情報（電話番号やマイナンバーなど）や、明白な放送禁止用語などを即座に弾くための「最初の砦」として機能します。
2. 意味的類似性の分析（Semantic Similarity Analysis）
攻撃者が禁止ワードを微妙に言い換えた場合、キーワードマッチングでは検知できません。そこで、入力をベクトル化（数値化）し、既知の攻撃パターンや禁止トピックとの意味的な距離（近さ）を計算します。これにより、単語が異なっていても「意図が同じ」であればブロックすることが可能になります。
3. LLM駆動の意図分類（LLM-driven Intent Classification）
より高度な文脈理解が必要な場合、別の小型かつ高速なLLMを「監視役」として配置し、ユーザーの入力が安全かどうかを判定させます。例えば、「ナイフの研ぎ方」は料理の文脈では安全ですが、暴力的な文脈では危険です。こうしたニュアンスの判定にはLLMの推論能力が不可欠です。
4. 異常検知（Anomaly Detection）
過去の正常な会話ログと比較し、トークンの長さ、文字種の分布、入力の繰り返しパターンなどが統計的に異常なケースを検出します。これは、モデルを混乱させるための無意味な文字列の羅列や、自動化されたスクリプトによる攻撃の検知に役立ちます。
日本企業における実装の課題：コストと精度のトレードオフ
これらの多層フィルタをすべて実装すれば安全性は高まりますが、同時に「レイテンシー（応答遅延）」と「コスト」が増加します。特に日本国内のBtoBサービスや社内チャットボットでは、レスポンスの速さがUX（ユーザー体験）に直結するため、すべての入力に対して重厚なLLM判定を行うことは現実的ではありません。
実務的なアプローチとしては、「カスケード（段階的）処理」が有効です。まず軽量なルールベースで明らかにおかしいものを弾き、次にベクトル検索で怪しいものをスクリーニングし、判断に迷うグレーゾーンの入力に対してのみ、高コストなLLM判定を行うという設計です。これにより、セキュリティ強度とユーザー体験のバランスを保つことができます。
日本語特有の難しさとガバナンス
日本語はハイコンテクストな言語であり、敬語や婉曲表現を用いることで、攻撃的な意図を隠蔽しやすい傾向があります。海外製のセキュリティフィルタをそのまま導入しても、日本語の文脈を正しく理解できず、無害な入力をブロックしてしまう「過検知（False Positive）」のリスクがあります。
日本企業が導入する際は、日本語データセットでファインチューニングされたフィルタモデルを採用するか、自社のドメイン知識（業界用語や社内規定）を反映した独自の評価データセットを構築し、定期的にフィルタの挙動をテストする「レッドチーミング」の体制を持つことが重要です。
日本企業のAI活用への示唆
AIモデル自体の性能競争が落ち着きを見せる中、今後は「いかに安全かつ確実にコントロールできるか」という「AIガバナンス」と「MLOps（機械学習基盤の運用）」の質が問われるフェーズに入っています。
- 「絶対安全」はない前提で設計する： LLMは確率論で動くため、100%の防御は不可能です。多層防御によりリスクを極小化しつつ、万が一不適切な回答が生成された場合のフィードバックループ（人間による修正と再学習）を業務プロセスに組み込んでください。
- ドメイン特化のガードレール構築： 金融、医療、製造など、業界ごとの法規制や商習慣に合わせた独自の禁止ルールを策定し、それを技術的なフィルタとして実装することが、コンプライアンス遵守の鍵となります。
- UXとのバランスを考慮したアーキテクチャ選定： セキュリティを強化しすぎて使い勝手が悪くなっては本末転倒です。リスクの大きさに応じて、リアルタイムチェックと事後監査（ログ分析）を使い分ける柔軟な設計が求められます。