投稿者 global-ai-media 
OpenAIは、ChatGPTにおけるプロンプトインジェクション攻撃への対策として「Lockdown Mode（ロックダウンモード）」と「Elevated Risk labels（高リスクラベル）」という2つの新機能を導入しました。生成AIのセキュリティリスクが具体化する中、日本企業はこの変化をどのように捉え、ガバナンスやシステム設計に反映させるべきかを解説します。
プロンプトインジェクション対策が企業の最重要課題に
生成AIの業務利用が進む中で、企業が直面している最大の技術的リスクの一つが「プロンプトインジェクション」です。これは、悪意あるユーザーが特殊な指示（プロンプト）を入力することで、AIに設定された本来のルールや安全装置を回避し、意図しない挙動や情報漏洩を引き起こす攻撃手法です。
今回OpenAIが発表した「Lockdown Mode」と「Elevated Risk labels」は、まさにこの問題に対処するための機能です。具体的には、外部情報へのアクセスや機能利用を制限して防御を固めるモードや、攻撃の兆候がある入力を可視化するラベル付け機能などが含まれると見られます。これは、AIモデル単体の性能向上競争から、エンタープライズ利用に耐えうる「堅牢性」と「可観測性」の競争へとフェーズが移行していることを示しています。
日本企業が直面する「利便性と安全性のトレードオフ」
日本の企業文化において、セキュリティへの懸念はAI導入の最大のブロッカーとなりがちです。今回の新機能は、法務部門や情報セキュリティ部門に対して「一定の制御が可能である」という安心材料を提供できる点で大きな意味を持ちます。
しかし、実務担当者は「Lockdown Mode」がもたらすトレードオフを理解する必要があります。防御レベルを最大化（ロックダウン）すれば、AIの柔軟な回答能力や、外部ツールとの連携（Function Callingなど）が制限される可能性があります。例えば、社内規定を検索するRAG（検索拡張生成）システムにおいて、セキュリティを厳しくしすぎた結果、AIが過度に回答を拒否してしまい、ツールとして機能しなくなるリスクも考慮しなければなりません。
ベンダー任せにしない「多層防御」の重要性
今回の発表で重要なのは、OpenAI自身が「AIモデルは完全に安全ではない」という前提に立ち、ユーザー側で制御可能なレイヤーを提供し始めたという事実です。これは裏を返せば、企業側も「モデルプロバイダーが何とかしてくれる」という考えを捨て、主体的にリスク管理を行う必要があることを意味します。
特に日本の商習慣や独自のコンプライアンス基準を持つ組織では、OpenAIの標準機能だけに頼るのではなく、入力値のフィルタリング（Guardrails）や、出力内容の監査といった独自のセキュリティ対策を組み合わせる「多層防御」の設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOpenAIの動きを踏まえ、日本のAI活用推進者や意思決定者は以下の3点を実務に反映させるべきです。
1. セキュリティガイドラインの具体化
抽象的な「AI利用原則」に留まらず、プロンプトインジェクション攻撃を想定した具体的なリスクシナリオ（例：社内チャットボット経由での個人情報引き出し）を洗い出し、それに対する技術的な対策基準（許容リスクレベル）を策定してください。
2. 「人間による判断（Human-in-the-Loop）」の組み込み
「Elevated Risk labels」のようなアラート機能を活用し、高リスクと判定されたやり取りについては、自動処理を停止して人間の担当者が内容を確認するフローを業務プロセスに組み込むことを検討してください。特に顧客対応などの対外的なサービスでは必須の対応となります。
3. 過信せず、限界を知る
「Lockdown Mode」は強力なツールになり得ますが、銀の弾丸ではありません。最新の攻撃手法は日々進化しています。定期的なレッドチーミング（擬似的な攻撃テスト）を実施し、自社のAIアプリケーションが日本の法令や社内規定に照らして十分な耐性を持っているかを確認し続ける体制が必要です。