生成AIの業務利用が進む中、従来の防御手法では防げない新たなセキュリティリスクが顕在化しています。本記事では、機密情報の漏洩やプロンプトインジェクションといった生成AI固有の脅威を整理しました。
社内ガイドラインの策定や適切な権限管理など、企業が実行すべき具体的な対策を体系的に把握できる内容です。安全なAI運用の基盤構築に活用できます。
生成AIのセキュリティ対策が必要な理由
生成AIを安全に活用するには、専用のセキュリティ対策が不可欠です。従来の防御手法では防ぎきれない脅威が存在するため、AI特有のリスクを理解し、適切な対策を実施します。
従来の対策では防ぎきれないため
生成AIの活用では、従来のセキュリティ対策だけで安全を確保できません。生成AIは自然言語による対話型インターフェースを持ち、既存のネットワーク防御をすり抜ける性質があるためです。
たとえば、社内ネットワークを守るファイアウォールでは、従業員が意図せず機密情報を入力する行為を防げません。従来の境界防御に依存せず、生成AIの特性に合わせた新たな対策を講じる必要があります。
生成AI固有の脅威が増えているため
生成AIを標的とした、特有のサイバー攻撃や脅威が急増しています。大規模言語モデルの仕組みを悪用し、システムの誤動作を誘発する攻撃手法が確立されてきたためです。
悪意のある指示を入力してAIの制限を回避するプロンプトインジェクションや、学習データから機密情報を抽出する攻撃が代表的です。自社を守るため、生成AI固有の脅威を正しく認識し、専門的な防御策を適用します。
生成AIの主なセキュリティリスク
生成AIを業務に導入するにあたり、想定される主なセキュリティリスクを整理します。企業が直面する代表的な5つの脅威について、具体的な内容とその影響を詳しく解説します。
機密情報・個人情報の漏洩
生成AIの利用において、機密情報や個人情報の漏洩は最も警戒すべきリスクです。従業員が業務上の重要データや顧客情報をプロンプトとして入力した場合、外部へ流出する危険性があります。入力したデータはAIのサーバー側に保存されることが多く、サイバー攻撃を受けた際に、情報が第三者の手に渡る事態へと発展します。
※参考：経済産業省・総務省｜AI事業者ガイドライン（第 1.1 版）
入力データの学習利用
入力したデータがAIモデルの再学習に利用されることも、重大なリスクの1つです。意図せず入力した社外秘の事業計画や独自技術が学習システムに取り込まれると、他のユーザーへの回答としてそのまま出力される可能性があります。これにより、自社の機密情報が競合他社やユーザへ広まり、取り返しのつかない損害を被ります。
※参考：経済産業省・総務省｜AI事業者ガイドライン（第 1.1 版）
ハルシネーションによる誤情報
生成AIが事実とは異なる不正確な情報を、もっともらしい回答として出力する現象をハルシネーションと呼びます。AIは確率に基づいて単語を組み合わせているだけであり、出力内容の正確性を担保するわけではありません。この誤情報を事実と誤認して業務判断を下すと、顧客への不適切な対応や重大なコンプライアンス違反を招きます。
※参考：経済産業省・総務省｜AI事業者ガイドライン（第 1.1 版）
著作権の侵害
生成AIが出力したテキストや画像が、既存の著作物と酷似している場合、著作権の侵害に問われるリスクがあります。AIは膨大な既存データを学習元としているため、出力結果に他者の権利物が含まれるケースが否定できません。生成物をそのまま商用利用や外部公開すると、権利者から損害賠償を請求される事態に直結します。
なりすまし・ディープフェイク
AI技術の進化により、実在する人物に酷似した偽の音声や動画を生成するディープフェイクが悪用されています。この技術を用いたなりすましにより、経営層を装った偽の送金指示や、虚偽の声明によって企業ブランドが大きく傷つきます。巧妙に作られた偽情報は真偽の判定が難しく、企業にとって重大な脅威となっています。
生成AIを狙う代表的な攻撃手法
生成AIを安全に運用するには、システム特有の脆弱性を突くサイバー攻撃の手口を把握する必要があります。ここでは、大規模言語モデルを標的とした代表的な2つの攻撃手法を解説します。
プロンプトインジェクション
プロンプトインジェクションは、悪意のある指示によりAIの制限を回避する攻撃手法です。開発者が設定した安全装置を無効化し、本来は回答しない機密情報や不適切な内容を強制的に出力させます。
自社が提供するAIチャットボットがこの攻撃を受けると、差別的な発言や不正なコードを生成する事態に発展します。その結果、企業の信頼失墜やブランド価値の大幅な毀損を招く危険性があります。
※参考：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構｜AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイドを公開
プロンプトリーキング
プロンプトリーキングは、AIシステム内部の指示書や学習データを不正に抽出する攻撃です。悪意のある入力を通じて、企業が独自に設計したAIの初期設定や非公開のプロンプトを暴くことを目的とします。
巧妙な質問を入力されると、AIは自らを制御する機密ルールをそのまま出力してしまいます。結果として企業が蓄積した独自ノウハウが外部へ流出し、深刻な事業被害をもたらします。
※参考：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構｜AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイドを公開
企業が取り組むべき具体的なセキュリティ対策
生成AIを業務で安全に活用するためには、組織全体での統制とシステム面での対策が不可欠です。企業が実行可能な6つの具体的なセキュリティ対策について、その目的と実践方法を解説します。
利用ガイドラインを策定する
生成AIの業務利用にあたり、全社共通のガイドラインを策定することが急務です。従業員が個人の判断でAIを利用すると、シャドーIT化が進み、予期せぬ情報漏洩を招くためです。
業務で利用可能なAIツールの指定や、取り扱い可能なデータの機密レベル、著作権に関する注意事項などを明文化し、社内ポータルなどで周知徹底を図ります。明確な指針を設けることで、従業員は迷いなく安全にAIを活用できます。
※参考：デジタル庁｜行政の進化と革新のための生成 AI の調達・利活用に係るガイドライン
入力・出力ルールの明確化を図る
プロンプトとして入力する情報と、生成された出力結果の取り扱いについて、明確なルールを定めます。機密情報や個人情報の意図せぬ入力、あるいは不正確な回答の鵜呑みによる業務トラブルを防止するためです。
顧客データや未公開の財務情報は入力しない、出力されたコードや文章は必ず人間が事実確認を行う、といった運用基準を設けます。入出力における具体的な制約を設けることで、AI利用に伴う致命的なミスを未然に防ぎます。
※参考：デジタル庁｜行政の進化と革新のための生成 AI の調達・利活用に係るガイドライン
従業員への教育とリテラシー向上を図る
ガイドライン策定に加え、従業員に対する継続的な教育とリテラシー向上の取り組みが必須です。システム防御だけでは、人為的な操作ミスによる被害を完全に排除できないためです。
定期的な研修を実施し、生成AIの特性、ハルシネーションのリスク、プロンプトインジェクションの手口などを具体例を交えて学習させます。組織全体のセキュリティ意識を高めることが、強固な防御基盤となります。
※参考：デジタル庁｜行政の進化と革新のための生成 AI の調達・利活用に係るガイドライン
部門・用途ごとに権限管理を行う
生成AIのアクセス権限は、部門や業務の用途に応じて適切に管理します。業務に不要な権限の付与は、内部不正やアカウント乗っ取り時の被害を拡大させる要因となるためです。
人事などの機密情報を扱う部門には専用環境を用意し、一般部門には最低限の機能のみを開放する制限を設けます。最小権限の原則に基づく管理により、インシデント発生時の影響範囲を最小限に抑えます。
※参考：デジタル庁｜行政の進化と革新のための生成 AI の調達・利活用に係るガイドライン
ログ・利用状況を監視する
従業員による生成AIの利用状況や入力ログを、常時監視する仕組みを構築します。不正利用や情報持ち出しの兆候を早期に検知し、インシデントの発生を未然に防ぐ、あるいは迅速に対応するためです。
通信を監視し、不審なプロンプトの送信や、通常とは異なる時間帯・場所からのアクセスをシステムで自動検知します。継続的なモニタリングにより、ガイドラインの遵守状況を把握し、安全な運用状態を維持します。
※参考：デジタル庁｜行政の進化と革新のための生成 AI の調達・利活用に係るガイドライン
法人向けプランやAPIを活用する
業務で生成AIを利用する際は、個人向けではなく法人向けプランやAPI連携を活用します。無料版や個人向けのサービスは、入力データがAIの学習に利用される設定となっていることが多いためです。
エンタープライズ版やAPI経由での利用であれば、入力データを学習から除外できます。自社専用の環境にAIモデルを構築する手法も有効です。適切な法人向けサービスを選択することで、情報漏洩の根源的なリスクを排除できます。
※参考：デジタル庁｜行政の進化と革新のための生成 AI の調達・利活用に係るガイドライン
安全に運用し続けるためのポイント
生成AIを業務で利用する際、導入後も安全な環境を維持する継続的な取り組みが不可欠です。システムの状態を正確に把握し、最新の脅威へ適応する2つの運用ポイントを解説します。
セキュリティ診断を行う
生成AIを運用する際、専門機関によるセキュリティ診断が効果を発揮します。AIモデルの脆弱性やプロンプトインジェクションに対する耐性を、社内の知見だけで正確に評価することは困難であるためです。
外部の専門家に依頼し、疑似的なサイバー攻撃シナリオに基づくテストを実施します。客観的な評価を通じてシステムの潜在的なリスクを可視化し、安全な運用基盤を構築します。
定期的にリスクアセスメントを実施する
セキュリティ診断に加え、自社の運用体制を見直すリスクアセスメントを定期的に実施します。生成AIに関連する技術や法規、サイバー攻撃の手法は日々進化しており、過去の対策が陳腐化する恐れがあるためです。
現在の利用ガイドラインが実態に即しているか点検し、必要に応じてルールの改定やシステム改修を行います。継続的な評価と改善サイクルを回すことで、企業データを未知の脅威から保護します。
まとめ
生成AIを業務に導入するにあたり、従来の境界防御では対応しきれない特有のセキュリティ対策が求められます。機密情報の漏洩や著作権の侵害、プロンプトインジェクションといった固有の脅威が常に存在するためです。
企業として安全な運用基盤を確立するには、利用ガイドラインの策定や従業員への教育、用途に応じた権限管理を徹底する必要があります。組織全体のリテラシーを高める取り組みが、生成AIの安全かつ有効な活用を実現します。
生成AIは、一歩間違えれば情報漏洩リスクをはらむツールですが、適切にコントロールすれば業務効率を劇的に向上させる強力な武器となります。そのためには、人の注意力だけに頼らない仕組みが欠かせません。
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