投稿者 global-ai-media 
米国立標準技術研究所（NIST）は、AIシステム固有のリスクを従来のサイバーセキュリティ管理に統合するための新たなリソースを公開しました。これは、AIガバナンスを「単なるガイドライン」から「実装可能なセキュリティ戦略」へと昇華させるための重要なステップであり、日本企業の実務にも大きな影響を与えます。
AIリスク管理とサイバーセキュリティの融合
米国政府機関であり、世界的な技術標準を策定するNIST（米国立標準技術研究所）が、AIに関するセキュリティガイダンスを拡充しました。今回の焦点は、広く普及している「NIST サイバーセキュリティ・フレームワーク（CSF）」の文脈において、AI固有のリスクをどのように位置づけ、管理するかという点にあります。
これまで、生成AIや機械学習モデルの導入を進める多くの組織では、AIのリスク（ハルシネーション、バイアス、敵対的攻撃など）を扱うチームと、従来のITセキュリティ（ネットワーク防御、アクセス制御など）を扱うチームが分断されがちでした。NISTの新しいプロファイルは、このギャップを埋めるための「共通言語」を提供するものです。
なぜ「既存のフレームワーク」への統合が重要なのか
AIシステムも最終的にはソフトウェアであり、ITインフラの上で稼働します。しかし、AIには「プロンプトインジェクション（入力による不正操作）」や「モデルポイズニング（学習データの汚染）」といった、従来のファイアウォールやアンチウイルスソフトでは防ぎきれない独自の脅威が存在します。
今回のガイダンスの要諦は、これらの新しい脅威への対策を、ゼロから構築するのではなく、企業がすでに運用しているサイバーセキュリティのプロセス（特定、防御、検知、対応、復旧）の中に組み込むことにあります。これにより、経営層やCISO（最高情報セキュリティ責任者）は、AIを「得体の知れないブラックボックス」としてではなく、管理可能なIT資産の一部として扱うことが可能になります。
日本企業における現状と課題
日本国内に目を向けると、経済産業省やIPA（情報処理推進機構）のガイドラインを参照しつつ、AI活用ポリシーの策定を急ぐ企業が増えています。しかし、現場レベルでは「DX推進部門が前のめりでAI導入を進める一方で、セキュリティ部門がリスクを懸念してブレーキをかける」という構図が散見されます。
また、日本企業は欧米に比べてベンダー依存度が高く、SaaSとして提供されるAIサービスを利用するケースが一般的です。そのため、自社でモデルを開発する場合のセキュリティだけでなく、サードパーティ製AIサービスを利用する際の「サプライチェーン・セキュリティ」の観点が非常に重要になります。NISTのCSFはサプライチェーン管理も重視しているため、この統合は日本企業の商習慣とも親和性が高いと言えます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のNISTの動きを踏まえ、日本のAI導入担当者やセキュリティ責任者は以下の3点を意識すべきです。
1. ガバナンスとセキュリティの二重構造を避ける
AI専用のルールを独立して作るのではなく、既存の情報セキュリティ規定やリスク管理プロセスにAIの要素を「追加・拡張」する形で統合してください。これにより、現場の運用負荷を下げ、形骸化を防ぐことができます。
2. サプライチェーンリスクの再評価
外部のLLM（大規模言語モデル）やAPIを利用する場合、提供元がNIST CSFなどの国際標準に準拠したセキュリティ対策を行っているかを確認項目に加えるべきです。特に機密情報を扱う場合、データが学習に利用されない設定（オプトアウト）だけでなく、データフロー全体の安全性を評価する必要があります。
3. 「防御」だけでなく「検知・対応」へのシフト
AIに対する攻撃は進化が速く、完全に防ぐことは困難です。CSFの考え方に従い、侵入や悪用を防ぐことだけでなく、異常なプロンプト入力や予期せぬ挙動を早期に「検知」し、迅速に「対応・復旧」できる体制づくりに投資の重点を移すことが求められます。