投稿者 global-ai-media 
大規模言語モデル（LLM）の進化は、単なる対話から自律的にタスクをこなす「エージェント」へと移行しつつあります。しかし、外部ツールと連携するエージェント型AIには、従来のチャットボット以上に高度なセキュリティリスクが伴います。米国ワシントン大学（WashU）の研究チームが開発し、プライバシー重視の姿勢で知られるMozillaから評価された「IsolateGPT」という技術を起点に、日本企業がこれから直面するAIセキュリティの課題と、実務的な対応策について解説します。
「チャット」から「エージェント」へ進化するAIと、新たなリスク
生成AIの活用フェーズは、人間がチャットで質問して答えを得る段階から、AIが人間の代わりに外部ツールを操作し、複雑な業務フローを完遂する「AIエージェント」の段階へと進んでいます。例えば、社内データベースを検索し、その結果に基づいてメールの下書きを作成し、上長の承認フローに回すといった一連の動作です。
しかし、この利便性の裏には深刻なセキュリティリスクが潜んでいます。LLM（大規模言語モデル）は原理的に「ユーザーからの命令（プロンプト）」と「処理対象のデータ」を明確に区別することが苦手です。悪意のある第三者がウェブサイトやメールに隠した命令文をAIに読み込ませることで、AIを乗っ取る「プロンプトインジェクション」攻撃などは、エージェント型AIにおいてより致命的な情報漏洩につながる恐れがあります。
Mozillaが注目する「IsolateGPT」のアプローチ
こうした課題に対し、米国ワシントン大学（WashU）のZhang研究室が開発した「IsolateGPT」が、Firefoxブラウザなどで知られるMozillaから高い評価を受けました。Mozillaは近年、信頼できるAI（Trustworthy AI）への投資を強化しており、この技術への注目は業界のトレンドを象徴しています。
「IsolateGPT」の技術的な核心は、モデルの名前が示唆するように「隔離（Isolation）」にあると考えられます。従来のLLMはすべての情報を単一のコンテキスト（文脈）として処理していましたが、これにより外部からの汚染された情報がシステム内部の指示を上書きしてしまうリスクがありました。IsolateGPTのような次世代のアプローチは、AIが扱う情報の領域を論理的・構造的に分割し、外部データの処理がAIのコアな制御領域に影響を与えないような設計を目指しています。
これは、PCやサーバーのセキュリティにおいて、信頼できないプログラムを「サンドボックス（隔離環境）」で実行させる考え方に近く、これをLLMの推論プロセスに応用したものと言えます。
日本企業における「守り」のDXとしての意義
日本企業、特に金融、製造、ヘルスケアといった規制の厳しい業界において、生成AI導入の最大のブロッカーとなっているのは「情報漏洩」と「予期せぬ挙動」への懸念です。従来は「リスクがあるから使わない」というゼロリスク信仰が主流になりがちでしたが、グローバルな競争力を維持するためには「リスクを技術的に制御して使う」姿勢への転換が求められています。
IsolateGPTのような「隔離」技術は、これまで運用ルールや社員教育（ヒューマンウェア）に依存していたセキュリティ対策を、システムアーキテクチャ（ハードウェア/ソフトウェア）側で担保するものです。これにより、機密情報を扱う業務や、顧客データに触れるプロセスにも、比較的安全にLLMを組み込める可能性が高まります。
ブラックボックス化するAIへの対抗策
また、Mozillaが評価したという点は、透明性とオープンソースの観点からも重要です。特定の大手ベンダーが提供するクローズドなAIモデルだけに依存することは、セキュリティの中身がブラックボックス化するリスク（ベンダーロックイン）を意味します。
日本企業がAIガバナンスを構築する際、外部のモデルがどのようなセキュリティ対策を講じているか、あるいは自社でファインチューニングやRAG（検索拡張生成）環境を構築する際にどのような分離構造を持つべきかを知ることは、経営責任の一環となります。IsolateGPTのような学術発の技術動向は、ベンダー選定やシステム設計の際の重要な評価基準となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「IsolateGPT」の事例から、日本のビジネスリーダーやエンジニアが得るべき実務的な示唆は以下の通りです。
1. エージェント化を見据えたセキュリティ設計
現在はチャットボット利用が中心であっても、将来的には社内システムと連携するエージェント活用が不可避です。「プロンプトとデータの分離」や「権限の隔離」といったアーキテクチャ上のセキュリティ対策を、今のうちから検討項目に入れておく必要があります。
2. 「禁止」ではなく「隔離」によるガバナンス
リスクを恐れてAI利用を一律禁止にするのではなく、サンドボックス環境やIsolateGPTのような技術的概念を用いて「万が一攻撃を受けても被害が他に波及しない構造」を作ることが、イノベーションと安全性を両立させる鍵です。
3. オープンな技術動向への注視
特定ベンダーの言いなりになるのではなく、Mozillaや大学研究機関などが発信する中立的かつ技術的なセキュリティ評価に目を向けてください。これらは、コストパフォーマンスと安全性の高いシステムを自社主導で構築するためのヒントになります。