近年、生成AI（Generative AI）は急速にビジネスの現場に浸透し、業務効率の向上や新たな価値創出を可能にしています。
文書生成、要約、翻訳、さらには顧客対応まで、多くの業務においてその可能性が注目されています。
一方で、その進化と普及に伴い、従来のITシステムにはなかった新たなセキュリティリスクも顕在化してきました。
生成AIは、誤った使い方や悪意のある攻撃によって、企業の機密情報や業務基盤に深刻な影響を及ぼす可能性があります。
情シス担当者としては、これらの新たなリスクに正しく向き合い、安全かつ適切な生成AIの運用環境を構築・維持していく責任が求められます。 本記事では、生成AIに関連する主要なセキュリティリスクとその対策について、現場で即実践できる具体的な知識と方法を詳しく解説していきます。
生成AIにおける主要なセキュリティ脅威と脆弱性
生成AIは、その特性ゆえに、従来のITシステムとは異なるリスクを内包しています。本章では、生成AI特有の脅威と、一般的なITセキュリティにも共通する脆弱性について解説します。
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、AIへの指示文（プロンプト）に悪意のある命令を忍び込ませ、意図しない動作をさせる攻撃手法です。
この攻撃によって、例えば、社内で利用している生成AIに「過去に処理した秘密情報を表示して」といった命令を巧妙に入力されると、アクセス権のない社員が機密情報を引き出してしまう可能性があります。
特に、ナレッジデータや顧客情報をもとにした社内AIチャットボットなどでは、アクセス制御が不十分な場合、本来知る権限のない社員が、AI経由で機密情報を取得してしまうリスクが顕在化します。
こうしたケースは、インシデントとして発覚しづらく、外部への漏洩でなくとも「内部不正・情報漏洩」として重大なセキュリティ事故に発展する恐れがあります。
データプライバシーと機密情報の漏洩
生成AIは、入力された情報をもとに応答を生成するため、入力内容に個人情報や業務上の機密情報が含まれている場合に情報漏洩のリスクが発生します。 また、学習に用いたデータセットに実在の個人データが含まれていた場合、出力結果に反映されてしまうケースも報告されています。
悪意のあるコンテンツの生成と拡散
生成AIは、その出力がユーザーの指示に大きく依存するため、悪意のある使い方をされると、誤情報や差別的な表現、さらには著作権を侵害する可能性のあるコンテンツを容易に生成してしまいます。
これが社内外へ拡散された場合、企業の信用失墜や法的リスクに直結する恐れがあります。
モデルの脆弱性
生成AIそのものにも脆弱性が存在します。例えば、「敵対的攻撃（Adversarial Attack）」では、モデルが誤認識するような特殊な入力が与えられることで、意図しない出力が生成される場合があります。
また、「モデルの窃取（Model Stealing）」と呼ばれる手法では、API経由で生成AIに大量の問い合わせを行うことで、モデルの振る舞いを解析し、類似のモデルを不正に再現されてしまうこともあります。 これにより、自社で構築・運用していた知的資産が盗用され、第三者により悪用されるリスクが発生します。（注釈：生成AIでいうモデルは、タスクを実行するためのプログラムのようなものをさします）
サプライチェーンリスク
生成AIを自社で構築せず、外部のクラウドサービスやAPIを活用している場合、そのプラットフォーム提供事業者に依存するリスクが発生します。
例えば、以下のような問題の発生リスクがあります。
- 外部ベンダーの障害により生成AIサービスが突然停止し、業務全体に影響がおよぶ
- ベンダーがセキュリティインシデントを起こし、預けていた入力データやログが漏洩する
- サービス仕様が変更され、過去には許可されていなかった用途に対してデータが再利用される
- 外部APIの認証やアクセス制御が不十分で、第三者に不正アクセスされる
意図しない過剰なリソース消費
生成AIは、一般的なアプリケーションと比べて高い計算リソースを必要とします。設定ミスや過度な利用が発生すると、CPUやGPUを長時間占有し、他のシステムに支障をきたす恐れがあります。 また、リクエストの集中や不正利用が発生した場合には、全体のシステムパフォーマンスが大幅に低下する危険もあります。
脅威別対策：プロンプトインジェクションからデータ漏洩、悪用まで
前章で解説したように、生成AIには多様なセキュリティ脅威が存在します。本章では、それぞれの脅威に対して情シス担当者が実施すべき具体的な対策について解説していきます。
プロンプトインジェクション対策
生成AIが意図しない動作をするリスクを軽減するには、プロンプトインジェクションへの対策が不可欠です。
以下のような複合的な対応が有効です。
出力データの監視と異常検知
生成された応答に不適切な表現や想定外の内容が含まれていないかを監視します。NGワードリストの活用や、自然言語処理による異常検知モデルの導入も有効です。
プロンプト設計の工夫
プロンプトインジェクションを防ぐには、システムプロンプトをユーザー入力と明確に分離し、意図しない命令が混入しないように設計することが重要です。
例えば、「常に敬語で回答する」、「個人情報には触れない」などのルールをAIにあらかじめ指示し、ユーザーがこれを上書きできないように設定します。
また、入力内容を選択肢や定型文に限定することで、自由入力による不正な操作を防ぎ、想定外の応答を抑えることができます。
レート制限と利用状況の監視
不正な大量リクエストを抑制するために、レート制限を導入します。さらに、ログ監視により異常な利用パターンを検出し、速やかに遮断措置を講じられる体制を整備します。
データプライバシーと機密情報漏洩対策
生成AIに機密情報や個人情報を入力することで、情報漏洩や不適切な再利用が発生するリスクがあります。そのため、データの取り扱い方針やシステム設計において、プライバシー保護を徹底する必要があります。
これらの対策は、法令遵守はもちろんのこと、社内の信頼維持や外部との取引継続にも関わる重要な要素です。
入力データの匿名化・暗号化
個人情報や企業の内部情報を含む入力データは、匿名化やトークナイズ処理を施すことが推奨されます。暗号化を用いることで、万一の漏洩時のリスクも低減できます。
データ保持ポリシーの明確化と適切な管理
どのようなデータを、どれだけの期間保存するのかを定め、明確なポリシーに従って管理を行います。保存データにはアクセス制限を設け、アクセスログも記録します。
利用規約とプライバシーポリシーの明確化
ユーザーに対して、入力情報の取り扱いや保存に関する説明責任を果たすため、利用規約とプライバシーポリシーを明示します。合わせて、明示的な同意取得プロセスも導入することが望まれます。
悪意のあるコンテンツ生成・拡散対策
生成AIが誤情報や不適切な出力をすることを前提とし、以下のような管理体制を構築する必要があります。
コンテンツフィルタリング技術の導入
テキスト解析技術やNGワード検出などを活用し、生成された出力に対して自動でフィルタリングを行います。モデルと連携したAPIベースのフィルターも有効です。
利用状況の監視と不正利用者の特定
システム上の利用ログやアカウント動向をモニタリングし、異常な利用を検知した際には速やかに利用制限や報告を実施します。
生成されたコンテンツのレビュー体制構築
生成AIによる出力内容は、システムによるフィルタリングだけでは不十分な場合があります。文脈の判断や倫理的な表現の適否など、機械では見極めが難しいケースもあるため、人による確認体制を整備することが重要です。 特に、外部に公開されるコンテンツや社内資料として利用される出力については、レビュー担当者を明確にし、必要に応じて承認フローを組み込むことで、リスクの低減につながります。
モデルの脆弱性対策
生成AIモデル自体の脆弱性に対しても、適切な対策が必要です。
最新のモデルへのアップデートとパッチ適用
ベンダーが提供するセキュリティアップデートやパッチを定期的に適用し、既知の脆弱性を修正します。特に、クラウドサービスを利用する場合でも、ベンダーの更新情報を常に把握しておくことが大切です。
脆弱性スキャンとペネトレーションテストの実施
生成AI利用環境に対して、定期的な脆弱性診断を実施します。専門のセキュリティ会社によるペネトレーションテストも有効で、攻撃者の視点から見た脆弱性を発見できます。
モデルの利用状況とパフォーマンスの監視
異常な動作やパフォーマンス低下など、モデルの状態を継続的に監視します。通常の利用パターンからの逸脱や、応答品質の突然の変化は、セキュリティ問題の早期兆候である可能性があります。
サプライチェーンリスク対策
外部サービスやAPIに依存する際のリスクに対処するための方策を講じましょう。
利用するプラットフォーム・APIのセキュリティ評価
導入前に、提供事業者のセキュリティ対策状況を十分に評価します。SOC2などの第三者認証取得状況、過去のインシデント対応、データ取扱ポリシーなどを確認することが重要です。
契約内容の確認と責任範囲の明確化
サービス利用規約において、セキュリティに関する責任範囲やインシデント発生時の対応、補償などを明確にしておくことが重要です。SLA（サービスレベル合意）の内容も詳細に確認しましょう。
過剰なリソース消費対策
生成AIは高い計算処理能力を必要とするため、過剰に利用されると他のシステムに影響を及ぼすことや、クラウド利用の場合は費用が想定以上に増加したりするリスクがあります。そのため、利用状況を適切に制御・監視する体制が必要です。
利用制限とクォータ設定
ユーザーごとの利用量制限や総利用量の上限設定を行い、リソースの過剰消費を防ぎます。時間帯や優先度に応じた制限設定も効果的です。
リソース監視とアラート設定
CPU使用率やメモリ使用量、応答時間などの指標を常時監視し、閾値を超えた場合には即座に通知が届く仕組みを構築します。異常検知時の自動対応フローも検討しましょう。
生成AIの脆弱性管理とセキュリティ監視体制の構築
生成AIの導入・運用においては、初期のセキュリティ対策だけでなく、継続的な監視と改善も不可欠です。本章では、セキュリティを長期的に維持するための脆弱性管理と監視体制の整備について解説します。
脆弱性情報の収集と対応
AI技術は日々進化しており、それに伴って新たな脆弱性が発見されることもあります。
そのため、外部のセキュリティ機関やベンダーからの最新情報を常に把握し、適切な対応を迅速に実施する体制が求められます。
社内で脆弱性情報を収集・分析する役割を担う担当者やチームを明確にし、情報源（CVE、JVN、NVD、ベンダーのアドバイザリなど）を定期的にモニタリングする仕組みを整備しましょう。
セキュリティログの取得と分析
生成AIの利用状況を可視化するためには、ログ取得とその分析が欠かせません。入力・出力ログ、リクエスト量、エラー発生頻度などを記録し、不審な傾向があれば即座に調査を行います。ログは単なる記録ではなく、インシデントの予兆をつかむための重要な情報源です。SIEMツールなどと連携し、異常検知の自動化を進めることも有効です。
インシデントレスポンス計画の策定と訓練
生成AIに関連するセキュリティインシデントが発生した際に備え、あらかじめ対応手順を定めた「インシデントレスポンス計画」を策定しておくことが必要です。
具体的には以下のような内容を含めます。
- 発生時の初動対応フロー
- 関係者間の連絡体制
- 対外的な報告対応（社内広報や外部開示）
- 原因調査と再発防止策
また、この計画は策定するだけでなく、定期的に訓練（机上訓練や模擬対応など）を行うことで、実効性を高めることが重要です。
セキュリティ担当者の育成と情報共有
生成AIに関するセキュリティの専門性は高く、従来のIT管理とは異なる知識も求められます。社内のセキュリティ担当者には、生成AI固有のリスクや対策方法に関する継続的な教育が必要です。社外のセミナー参加や資格取得支援、社内勉強会の開催を通じて、専門性の強化を図りましょう。
また、他部門やグループ会社間での情報共有も重要であり、知見の蓄積と活用によって、組織全体のセキュリティ耐性を高めることができます。
生成AIセキュリティ対策における注意点とベストプラクティス
生成AIのセキュリティを確保するには、個別の対策だけでなく、全体を通した設計思想や運用方針の見直しが重要です。
この章では、情シス担当者が押さえておくべき注意点と、より効果的な対策を実現するためのベストプラクティスを紹介します。
ゼロトラストの考え方を導入する
生成AIの利用環境においても、「すべてのアクセスを信頼しない」というゼロトラストの原則は有効です。
入力されるデータ、外部との通信、ユーザーの操作すべてに対して検証と監視を行い、常に信頼性を再確認する姿勢が求められます。
特に、クラウドベースの生成AIサービスを利用する場合には、社内外のネットワーク境界を越えるやりとりが多くなるため、ゼロトラストに基づいたアクセス制御やログ監視が重要になります。
多層防御の原則に基づいた対策を講じる
生成AIに対するセキュリティ対策は、一層では不十分です。例えば、入力のサニタイズ、出力のフィルタリング、ネットワーク制御、ログ分析など、各層で複数の防御策を設けることで、攻撃や異常の検知・遮断を実現できます。これにより、ひとつの防御が突破されたとしても、他の層がリスクを抑えるバリアとして機能します。
利用部門との連携を強化する
生成AIは情シス部門だけでなく、マーケティング、営業、サポートなどさまざまな部門で活用されることが多くなっています。各部門が独自に生成AIを導入しているケースも少なくありません。このような状況では、情シス担当者が全社的なガバナンスを担い、利用実態を把握したうえで、利用部門と協力してルールや対策を設計していく必要があります。
最新の技術動向を常に把握する
生成AI分野は非常に進化が早く、新たな機能やリスクが次々に登場しています。情シス担当者は、業界の最新動向を定期的にキャッチアップし、自社のセキュリティ対策へ反映していく姿勢が求められます。信頼できる情報源としては、国内外のセキュリティ関連メディア、技術カンファレンス、各種ベンダーの技術ブログなどが挙げられます。
定期的なセキュリティレビューと改善を行う
生成AIの運用におけるセキュリティ体制は、一度整備したら終わりではなく、継続的な見直しと改善が必要です。半年～年に1回程度を目安に、脆弱性の棚卸し、ポリシーの見直し、ツールの更新状況などをレビューすることが良いとされています。
また、社内でのセキュリティ教育や、想定インシデントへの対応訓練を合わせて実施することで、組織全体の対応力を底上げできます。
まとめ
本記事では、生成AIの活用が進む中で情シス担当者が直面するセキュリティリスクと、それに対する具体的な対策について解説してきました。
プロンプトインジェクション、データ漏洩、悪意のあるコンテンツ生成、リソース消費など、生成AIならではのリスクが存在することを理解いただけたかと思います。
また、それらに対応するための技術的・組織的なベストプラクティスとして、ゼロトラストの導入や多層防御の実践、継続的な監視と改善が有効であることを紹介しました。
情シス担当者には、これらのリスクを見過ごさず、生成AIを安全かつ効果的に活用できる環境を整備する役割が求められますので、本ガイドがその一助となれば幸いです。