投稿者 global-ai-media 
セキュリティベンダーのMalwarebytesがChatGPT内で機能するスキャンツールを提供するというニュースは、単なる新機能の紹介にとどまらず、セキュリティ実務のあり方が変わりつつあることを示唆しています。LLM（大規模言語モデル）をインターフェースとして専門的なセキュリティデータベースを活用する流れと、日本企業が直面するデータの取り扱いに関する課題について解説します。
「汎用AI」と「専門データベース」の連携が進む
米国のVICEなどが報じたところによると、セキュリティ企業のMalwarebytesがChatGPT上で動作する「Scam Scanner（詐欺スキャン）」機能を提供し始めました。これは、ユーザーが不審なメッセージやURLをChatGPTに入力すると、Malwarebytesの脅威データベースと照合し、その安全性を判定してくれるというものです。
この事例から読み取るべき技術的なポイントは、LLM（大規模言語モデル）単体の知識だけでなく、外部の信頼できる専門データベース（この場合はマルウェア情報）をAPI経由などで参照し、その結果を自然言語でユーザーに返すというアーキテクチャが一般化してきたことです。生成AIは「嘘をつく（ハルシネーション）」リスクが常に伴いますが、このような外部ツール連携（Function CallingやPluginsの仕組み）によって、事実に基づいた専門的な判断をサポートする動きが加速しています。
利便性の裏にある「データ漏洩」のリスク
この機能は個人ユーザーにとっては強力な防衛手段となりますが、企業のIT管理者やガバナンス担当者の視点では、新たなリスク管理の課題を浮き彫りにします。それは「従業員がセキュリティチェックのために、業務上の機密情報が含まれるメールやチャットログをそのまま外部の生成AIに入力してしまう」というリスクです。
日本国内でも「シャドーAI（会社が許可していないAIツールの業務利用）」は大きな課題となっています。例えば、標的型攻撃メールが届いた際、その内容に顧客名やプロジェクト名が含まれている状態で「このメールは怪しいですか？」とパブリックなAIに入力すれば、その情報は学習データとして利用されたり、サービス提供側のサーバーに残ったりする可能性があります。
したがって、企業としては「便利なスキャン機能があるから使おう」と推奨する前に、入力データに関するガイドライン（機密情報のマスキングルールなど）を再徹底するか、あるいは「学習データに利用されない（オプトアウト設定済みの）環境」を提供する必要があります。
日本企業における「AI×セキュリティ」の実装アプローチ
では、日本企業はこのトレンドをどう活用すべきでしょうか。重要なのは、パブリックなチャットボットに依存するのではなく、自社の管理下にある環境で同様の仕組みを構築することです。
例えば、社内のSlackやTeamsなどのチャットツールに、Azure OpenAI ServiceなどのセキュアなAPIを利用したボットを組み込み、そこにGoogle Safe BrowsingやVirusTotal、あるいは契約しているセキュリティベンダーのAPIを連携させるアプローチが考えられます。これならば、従業員は使い慣れたチャットUIから不審なURLを問い合わせることができ、かつデータは社外の学習用として流出することはありません。
日本の商習慣において、セキュリティ対策は「守り」の要ですが、現場の従業員にとっては「手間」になりがちです。LLMの自然言語処理能力を活用し、「専門用語ではなく普通の言葉で相談すれば、裏側で高度なチェックを行ってくれる」というUX（ユーザー体験）を提供することは、組織全体のセキュリティレベルを底上げする有効な手段となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースは、AIが単なる「文章作成ツール」から「専門ツールへのインターフェース」へと進化していることを示しています。以下の3点を意思決定の参考にしてください。
- 外部サービス連携のガバナンス強化：従業員が外部のAIサービス（GPTsなど）を利用する際、意図せず機密情報を入力しないよう、DLP（情報漏洩対策）ツールの導入やガイドラインの策定を急ぐ必要があります。
- 「相談窓口」としてのAI活用：セキュリティ部門への問い合わせ負荷を下げるため、一次対応（怪しいURLのチェックなど）を自社専用のAIボットに任せる仕組みは、業務効率化とリスク低減の両面で費用対効果が高い投資です。
- 専門特化型AIとの共存：LLMは何でも知っているわけではありません。正確性が求められる領域（法務、セキュリティ、医療など）では、今回の事例のように「LLMの言語能力」と「専門ベンダーのデータベース」を組み合わせるRAG（検索拡張生成）やAPI連携のアプローチを前提にシステムを設計してください。