投稿者 global-ai-media 
Google Cloudの脅威インテリジェンス部門（GTIG）による最新の分析は、サイバー攻撃者によるAI利用が「実験段階」を脱し、実際の攻撃フローへの「統合」と「洗練（Distillation）」のフェーズに入ったことを示唆しています。攻撃手法の高度化が進む中、日本企業はAIの利便性を享受する一方で、AIを標的とした攻撃や、AIを悪用した攻撃に対してどのような構えを持つべきか解説します。
攻撃者のAI利用は「実験」から「実装」フェーズへ
これまで、攻撃者による生成AIの悪用は、フィッシングメールの文面作成や簡易なマルウェアコードの生成といった「実験的」な試行が中心でした。しかし、Google Threat Intelligence Group（GTIG）の観測が示唆するように、現在はそのフェーズが変わりつつあります。攻撃者はAIを自らの攻撃インフラに「統合（Integration）」し始めており、より効率的かつ大規模な攻撃を実行するためのツールとして定着させつつあります。
特に注目すべきは、攻撃者が汎用的な大規模言語モデル（LLM）をそのまま使うのではなく、特定の悪意ある目的に特化させる動きです。これには、既存の強力なモデルから知識を抽出して軽量なモデルを作る「蒸留（Distillation）」のような技術が悪用されるリスクも含まれます。これにより、セキュリティガードレール（防御機能）が排除された、攻撃者にとって使い勝手の良い「ダークなLLM」が生まれやすい環境が整いつつあります。
生成AI自体を欺く攻撃の巧妙化
企業がチャットボットや社内検索システムとしてLLMを導入する際、最も警戒すべきリスクの一つが「プロンプトインジェクション」や「ジェイルブレイク（脱獄）」です。今回のレポートに関連する事例として、Geminiのような高度なモデルに対しても、システムプロンプト（AIへの命令セット）の裏をかくような指示を与える攻撃が確認されています。
具体的には、AIの思考プロセス（Chain of Thought）や出力言語の制御に対して、巧妙な言い回しで矛盾する指示を与え、本来禁止されている回答を引き出したり、誤った情報を生成させたりする手口です。これは、日本企業が顧客対応にAIを導入する際、不適切な発言を誘導され、ブランド毀損につながるリスクが現実的であることを意味しています。
「日本語の壁」の崩壊と日本企業への影響
かつて日本の組織を守っていた「日本語という言語の壁」は、生成AIの能力向上により完全に崩壊しました。攻撃者はAIを用いることで、極めて自然で、日本の商習慣に則った丁寧なビジネスメールを大量に生成できます。
これにより、従来の「怪しい日本語のメールは開かない」という従業員教育は形骸化します。さらに、経営層の声や動画を模倣するディープフェイク技術と組み合わせることで、CEO詐欺（ビジネスメール詐欺）のリスクも格段に高まります。日本企業特有の「性善説」に基づいた承認プロセスや、阿吽の呼吸に頼ったコミュニケーションは、AI武装した攻撃者にとって格好の標的となり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
攻撃者の技術が進化する中で、日本企業は単にAIを恐れるのではなく、リスクを正しく評価し（AIガバナンス）、対策を講じながら活用を進める必要があります。
- 「ゼロトラスト」前提の業務プロセス再構築：
メールやチャットの文面が自然であることだけで信頼せず、送金や重要情報の開示には必ず多要素認証や別経路での確認（コールバックなど）を義務付けるプロセスが必要です。 - AIに対する「レッドチーム」演習の導入：
自社で開発・導入するAIサービスに対して、あえて攻撃者の視点でプロンプトインジェクション等を試みる「レッドチーミング」を実施し、脆弱性をリリース前に洗い出すことが推奨されます。 - 従業員教育のアップデート：
「不自然な日本語」を探す訓練から、「緊急性を煽る内容」や「コンテキストの違和感」を検知する訓練へと、セキュリティ教育の質を転換する必要があります。 - AIプロバイダーとの責任分界点の明確化：
利用している基盤モデル（GeminiやGPTなど）側の脆弱性対応と、自社で追加したアプリケーション層（RAGやプロンプト指示）の防御責任を明確に切り分け、SLA（サービス品質保証）を確認することが重要です。