投稿者 global-ai-media 
Googleは、同社の生成AIモデル「Gemini」に対し、外部の攻撃者がリバースエンジニアリングやクローン化を試みていると警告しました。この事象は、AIモデルそのものが知的財産として、またサイバー攻撃の標的として狙われている現状を浮き彫りにしており、AI活用を推進する日本企業にとっても、モデルの保護とガバナンスにおける重要な教訓を含んでいます。
AIモデルを狙う「モデル抽出攻撃」の実態
Googleが発した警告は、生成AIの急速な普及に伴い「モデル抽出攻撃（Model Extraction Attack）」と呼ばれる手法が現実的な脅威となっていることを示しています。これは、API経由で大量のクエリ（質問）をモデルに投げ、その回答パターンを学習データとして利用することで、元のモデルの機能や挙動を模倣（クローン）した独自のモデルを構築する手法です。
攻撃者の目的は多岐にわたります。一つは、高額な開発コストがかかる高性能モデルの能力を安価にコピーすること（知的財産の窃取）。もう一つは、Googleなどが実装している「安全性ガードレール（有害な回答を拒否する仕組み）」を取り除いた、悪意ある目的で利用可能な「脱獄（ジェイルブレイク）済みモデル」を作成することです。これにより、サイバー攻撃の自動化やフィッシングメールの生成などに悪用されるリスクが高まります。
日本企業が直面する「独自データの流出」リスク
「Googleのような巨大テック企業の話であり、我々には関係ない」と考えるのは早計です。日本国内でも、自社データをRAG（検索拡張生成）で連携させたり、ファインチューニング（追加学習）を行ったりして、業務特化型のAIアプリを開発する企業が増えています。
もし、自社で構築したAIチャットボットやサービスが外部からアクセス可能な状態にある場合、同様の手法で攻撃を受ける可能性があります。攻撃者は、あたかも一般ユーザーのように振る舞いながら、背後で自社の独自ノウハウや接客ロジックを抽出・コピーしようと試みるかもしれません。特に、特定の業界知識や社内規定を学習させたモデルが模倣されれば、競争優位性の喪失に直結します。
利用規約と法的な防衛ライン
技術的な防御だけでなく、法務・コンプライアンス面での対策も急務です。多くの商用LLM（大規模言語モデル）プロバイダーは、利用規約において「出力結果を用いて競合するモデルを開発すること」を禁止しています。しかし、攻撃者は当然ながら規約を無視します。
日本企業としては、自社がAIサービスを提供する側（ベンダーや社内開発部門）に回る場合、利用規約（Terms of Use）にスクレイピングやリバースエンジニアリングの禁止条項を明記するだけでなく、異常な頻度のアクセスや不自然なプロンプト入力を検知・遮断するモニタリング体制の構築が求められます。日本の著作権法はAI学習に対して柔軟ですが、モデルの「窃取」や「不正競争」に関しては、既存の法制度や契約による保護がどこまで適用されるか、整理しておく必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの事例から、日本企業の意思決定者やエンジニアは以下の点を実務に落とし込むべきです。
1. AIモデルは「盗まれる資産」であるという認識を持つ
ソースコードや顧客リストと同様に、学習済みモデルやプロンプトエンジニアリングの成果物も保護すべき資産です。セキュリティ評価の対象に「モデルの堅牢性」を含める必要があります。
2. API利用の監視とレート制限の厳格化
自社開発のAIサービスを公開・運用する場合、同一IPやアカウントからの大量アクセス（モデル抽出の兆候）を検知し、APIレート制限（利用回数制限）を適切に設定することで、クローン化のリスクを低減できます。
3. ベンダーリスクマネジメントの徹底
外部のAIモデルを利用する場合、そのモデルがどのように保護されているかを確認することも重要です。また、安価だからといって出所不明な「クローンモデル」を業務利用することは、予期せぬバックドア（裏口）が含まれているリスクがあるため、サプライチェーンセキュリティの観点から避けるべきです。