投稿者 global-ai-media 
OpenAIは、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）」や新たなリスクラベル機能の導入を発表しました。生成AIの実装フェーズにおいて最大の懸念事項の一つであるセキュリティリスクに対し、これらの機能がどのような意味を持つのか、日本企業が意識すべきAIガバナンスの観点から解説します。
プロンプトインジェクションの脅威と企業の懸念
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）を自社プロダクトや社内システムに組み込む際、技術的な最大の障壁となっているのが「プロンプトインジェクション」と呼ばれる攻撃手法です。これは、ユーザーが悪意のある指示を入力することで、開発者が設定した本来の指示（システムプロンプト）を無視させ、AIに予期しない挙動や機密情報の漏洩を行わせる手法を指します。
日本国内でも、カスタマーサポートのチャットボットが不適切な発言を誘導されたり、社内検索AIがアクセス権限のない情報を出力しかけたりするリスクが懸念され、PoC（概念実証）から本番導入へ踏み切れない企業が少なくありません。今回のOpenAIによる「Lockdown Mode」の発表は、こうした企業の実務的な悩みに直接応える動きと言えます。
「Lockdown Mode」と「リスクラベル」がもたらす防御壁
今回発表された「Lockdown Mode」は、モデルに対して開発者が定義したシステムプロンプトの優先順位を強制的に高め、ユーザー入力による「上書き」を防ぐ機能と推測されます。これまでもプロンプトエンジニアリングによる対策は行われてきましたが、モデルレベルでの強制力が働くことで、防御の確実性が大幅に向上することが期待されます。
また、同時に導入される「Elevated Risk labels（高リスクラベル）」は、入力されたプロンプトや生成内容のリスク度合いを可視化・分類する機能です。これにより、企業はどのような攻撃を受けているか、あるいは従業員がどのようなリスクある利用をしているかをモニタリングしやすくなります。金融機関や医療機関など、高いコンプライアンス要件が求められる日本の組織にとって、監査証跡やリスク管理の一環として非常に有用な機能となるでしょう。
日本企業におけるAIガバナンスへの影響
日本企業の特徴として、失敗許容度が低く、品質や安全性に対する要求水準が極めて高い点が挙げられます。「嘘をつかないか」「暴走しないか」という懸念は、経営層への説明において常にボトルネックとなってきました。
このようなセキュリティ機能のベンダー側での実装は、導入企業側の「免責」や「安心材料」として機能する一方で、新たな責任も生じさせます。すなわち、「機能があるにもかかわらず設定していなかった」場合の責任です。今後は、これらのセキュリティ機能を適切に設定・運用できているかどうかが、企業のAIガバナンスにおけるチェックポイントになります。
技術的限界と多層防御の必要性
一方で、実務担当者が忘れてはならないのは、いかなるセキュリティ機能も「銀の弾丸」ではないという事実です。LLMの性質上、確率的な挙動を完全にゼロにすることは難しく、新たな攻撃手法（ジェイルブレイク）はいたちごっこのように出現します。
したがって、「Lockdown Mode」をオンにすれば全て解決するわけではありません。入力値のフィルタリング、出力内容の検証、そして人間による監視（Human-in-the-loop）といった多層的な防御策を講じることが重要です。特に日本語特有の言い回しや文脈に対するモデルの挙動確認は、依然として国内での実機検証が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOpenAIの動きを踏まえ、日本企業が取るべきアクションは以下の3点に集約されます。
- セキュリティ・バイ・デザインの実装：開発の後工程で考えるのではなく、要件定義の段階で「Lockdown Mode」等の制御機能を前提とした設計を行うこと。
- リスク許容度の再定義：ツール側の防御能力が向上したことを受け、これまでリスク懸念から凍結していたユースケース（例：社外向け接客AIなど）の再検討を行うこと。
- 運用ルールの策定：アラートが出た際の対応フローや、定期的な「レッドチーミング（擬似攻撃による脆弱性診断）」の実施を組織のプロセスとして確立すること。
AIモデルは単なる「賢いチャットボット」から、制御可能な「エンタープライズ・インフラ」へと進化しています。この変化を捉え、守りを固めつつ攻めの活用へ転じることが、今の日本企業には求められています。