投稿者 global-ai-media 
OpenAIが、大規模言語モデル（LLM）に対する攻撃手法「プロンプトインジェクション」について、完全な解決は困難であり長期的な課題になるとの認識を示しました。本記事では、この事実を前提とした上で、日本企業がとるべき現実的なリスク管理と、AIシステムの設計思想について解説します。
「バグ」ではなく「性質」としての脆弱性
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）のセキュリティにおいて、最大の懸念事項の一つが「プロンプトインジェクション」です。これは、ユーザーが悪意のある入力（プロンプト）を与えることで、AI開発者が設定した安全装置やガイドラインを回避し、予期しない動作や不適切な回答を引き出す攻撃手法を指します。
VentureBeatなどが報じた最近の動向によれば、OpenAIはこの問題について「当面の間、完全になくなることはない」という現実的な見解を示唆しています。従来のソフトウェア開発におけるセキュリティホールは「修正（パッチ）すれば塞がる」ものでしたが、LLMにおけるプロンプトインジェクションは、自然言語を理解するというモデルの根源的な仕組みに起因するため、根本的な排除が極めて困難なのです。
日本企業のセキュリティ担当者や経営層にとって、これは「ゼロリスク」の追求が現実的ではないことを意味します。「100%安全になるまで導入を待つ」という姿勢では、いつまでもAIの恩恵を享受できない可能性があります。
自動化されたレッドチーミングの必要性
OpenAIなどの先端企業が現在注力しているのが、AIを使ってAIの脆弱性を探す「自動化されたレッドチーミング」です。レッドチーミングとは、攻撃者の視点でシステムを検証する演習のことですが、LLMの入力パターンは無限に存在するため、人間によるテストだけでは限界があります。
実際、人間の専門家が見逃した脆弱性を、攻撃用AIが発見する事例が増えています。これは、日本国内でAIサービスや社内チャットボットを開発・運用する際にも重要な示唆を与えます。すなわち、リリース前の人手による確認テスト（QA）だけでは不十分であり、運用中も継続的にモデルの挙動を監視・評価する仕組みが必要だということです。
日本企業が採用すべき「多層防御」のアプローチ
プロンプトインジェクションが「完全には防げない」ことを前提とした場合、求められるのは「侵入されても被害を最小限に抑える」設計です。これをセキュリティ用語で「多層防御（Defense in Depth）」と呼びます。
具体的には、以下の3つのレイヤーでの対策が重要となります。
- 入力フィルタリング： ユーザーからの入力に明らかな攻撃パターンが含まれていないか、LLMに渡す前にチェックする。
- プロンプトエンジニアリングによるガードレール： システムプロンプト（AIへの基本指示）において、逸脱した動作を強く抑制する指示を組み込む。ただし、これだけでは突破される可能性があると認識する。
- 出力の監視と遮断： LLMが生成した回答に、個人情報や不適切な表現、あるいはSQLインジェクションのようなコードが含まれていないかを事後的に検査する。
特に、社内データベースと連携するRAG（検索拡張生成）システムや、APIを通じて社内システムを操作するエージェント機能を実装する場合、AIに対する権限管理（最小権限の原則）が不可欠です。「AIが騙されても、機密データにはアクセスできない」「重要な決済処理は人間が承認しないと実行できない」といった、LLMの外側での制御が最後の砦となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOpenAIの動向およびグローバルなセキュリティトレンドを踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者が意識すべき点は以下の通りです。
- 「安全宣言」からの脱却とリスク受容：
「絶対に誤動作しないAI」をベンダーに求めることは非現実的です。プロンプトインジェクションのリスクが存在することを前提に、法的・倫理的リスク許容度（リスクアペタイト）を定義し、有事の際の責任分界点を明確にするガバナンスが求められます。 - セキュリティ設計のシフト：
AIモデル自体の堅牢性に依存するのではなく、AIを取り巻くシステム全体で安全を担保するアーキテクチャへの転換が必要です。特に、業務システムへの書き込み権限や機密情報の閲覧権限をAIに与える際は、厳格な制約を設けるべきです。 - 継続的なモニタリング体制：
AIは導入して終わりではなく、新たな攻撃手法（ジェイルブレイク手法など）が日々進化しています。MLOpsの一環として、セキュリティログの監視や定期的な脆弱性評価をプロセスに組み込むことが推奨されます。
AIの進化は早く、防御側の技術も日々進歩しています。リスクを正しく恐れ、適切な防御策を講じることで、日本企業は安全かつ効果的にAIの力を引き出すことができるでしょう。