投稿者 global-ai-media 
多くの企業が生成AIの導入を急ぐ中、CIO（最高情報責任者）や技術責任者にとって最大の懸念事項はセキュリティです。本記事では、グローバルな視点で提唱される「LLMセキュリティ・プレイブック」の重要性を踏まえ、日本企業が組織としてAIのリスク管理と活用推進を両立させるための実務的なアプローチを解説します。
従来のセキュリティ対策だけでは不十分な理由
企業システムにおける従来のセキュリティ対策は、主にネットワーク境界の防御やアクセス権限の管理に重点が置かれていました。しかし、大規模言語モデル（LLM）を業務プロセスやプロダクトに組み込む場合、これだけでは不十分です。LLMには、悪意ある指示を入力してモデルの挙動を操作する「プロンプトインジェクション」や、学習データからの意図しない情報漏洩、あるいは不適切な回答を生成させる攻撃など、AI特有の脆弱性が存在するためです。
グローバルなセキュリティ動向を見ても、OWASP（Open Worldwide Application Security Project）が「LLMアプリケーションのトップ10セキュリティリスク」を発表するなど、AIモデルそのものに対する攻撃手法への警戒感が高まっています。日本企業においても、既存のセキュリティ基盤に加え、入力データのフィルタリングや出力内容の監査といった、AIレイヤー固有の対策（ガードレール）を実装することが急務となっています。
「禁止」から「管理された活用」へ：プレイブックの重要性
セキュリティリスクを懸念するあまり、社内での生成AI利用を一律に禁止している組織も少なくありません。しかし、これは業務効率化やイノベーションの機会損失を招くだけでなく、従業員が個人のデバイスやアカウントで無許可のAIツールを利用する「シャドーAI」のリスクを助長する可能性があります。管理されていない環境で社内データが外部サービスに入力されることは、情報漏洩の大きな要因となります。
CIOやIT管理者に求められるのは、単なる禁止ではなく、安全に活用するための明確な「プレイブック（運用手順書）」の策定です。具体的には、入力してよいデータの区分（公開情報、社外秘、個人情報など）の明確化、利用可能なツールの指定、そしてインシデント発生時の対応フローなどを定めます。明確なルールがあれば、現場のエンジニアやビジネス担当者は、コンプライアンス違反を恐れて萎縮することなく、安心してAI活用に取り組むことができます。
日本企業の組織文化に合わせたガバナンス構築
日本企業では、現場の改善活動やボトムアップの提案が強みとなる一方で、責任の所在が曖昧になりがちという側面もあります。AIガバナンスにおいては、法務、セキュリティ、事業部門、IT部門が連携した横断的なチーム（CoE：Center of Excellence）を組成し、組織全体で統一された指針を持つことが効果的です。
特に日本では、個人情報保護法や著作権法の改正に伴い、AI学習データの取り扱いや生成物の権利関係について独自の解釈が必要なケースが増えています。また、SIer（システムインテグレーター）への依存度が高い商習慣においては、外部ベンダーが提供するAIソリューションが自社のセキュリティポリシーに準拠しているか、学習データがどのように扱われるかを確認するプロセス（サプライチェーン・リスク管理）も重要になります。丸投げにするのではなく、発注側がリスク受容の判断基準を持つことが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のテーマであるLLMセキュリティの観点から、日本企業がとるべきアクションは以下の通りです。
- 防御の多層化：従来のインフラセキュリティに加え、LLM特有の攻撃（プロンプトインジェクション等）を防ぐための入出力フィルタリングや監視ツールを導入する。
- ガイドラインの具体化：抽象的な「注意喚起」にとどまらず、業務レベルで判断可能な「プレイブック」を策定し、シャドーAIを防ぎつつ活用を促進する。
- 責任分界点の明確化：外部のLLMサービスやAPIを利用する際、データの二次利用（学習への利用）の有無や、障害・漏洩時の責任範囲を契約レベルで確認する。
- 継続的な教育：技術の進化が速いため、定期的に従業員のリテラシー教育を行い、「AIは誤った情報を出力しうる」という前提での利用を徹底させる。