生成AIプロジェクトが止まる理由の本質
2023年以降、社内チャットやRAG、文書要約といった業務向け生成AIの活用が急速に広がり、2024年末にはAIエージェントが大きな注目を集めた。ナレッジコミュニケーション代表取締役CEO兼CTOとして複数の大手企業の生成AI活用を支援してきた奥沢明氏は、「AIエージェント元年と言われていましたが、思ったほど活用が進んでいないのではないかと感じています」と率直に語った。
奥沢氏は理由のひとつとして調査データを示した。ある調査でセキュリティを最大の課題とした企業は70%に達し、生成AIに対する不安の大きさを裏づける結果だった。なかでも深刻なのは、生成AIがブラックボックスであることへの不安だ。
奥沢氏が強調したのは、リスクの本質は事故そのものではないという点だ。「事故が起きたこと以上に、原因が突き止められない、説明できないことが大きなリスクになっている」と述べ、影響範囲や侵入経路を説明できない状況こそが経営を揺るがすと訴えた。
生成AI特有のリスクを整理する上で奥沢氏が引用したのが、OWASPが公開している「OWASP Top 10 for LLM Apps」だ。OWASPはアプリケーションセキュリティのリスクを評価・公開する国際団体であり、LLMアプリケーション特有のリスクとしてプロンプトインジェクション、機密情報の漏えい、データおよびモデルのポイズニング、過度な自律性（Excessive Agency）など10項目を列挙している。この10項目は、情報システム担当者にとってなじみのない概念も多く、従来のセキュリティ対策の範囲外に広がるリスクを可視化している。
セキュリティとガバナンスを統合しなければ守れない理由
この10項目を詳しく見ると、セキュリティ対策だけでなくガバナンスの整備も組み合わせなければ対処できないものが7項目にのぼることがわかる。
「セキュリティだけでは防御は難しく、セキュリティとガバナンスの両方を組み合わせることが必要だ」と奥沢氏は断言した。ここでいうガバナンスとは、ビジネスにおける生成AI活用の公平性・包括性・透明性を担う方針・統制の仕組みを指す。
ナレッジコミュニケーションが複数の大手企業と進めてきたのが、まずAIガイドラインを共同作成し、そのガイドラインに準拠したセキュリティ実装へと段階的に進めるアプローチだ。ただし奥沢氏は、「ガイドラインは作ること自体が目的化してしまうケースも多い」と指摘する。重要なのは、その内容を実装に落とし込み、実際のシステムや運用として機能させられる粒度まで設計することだ。「実装まで見据えてガイドラインを策定しなければ、現場では使われず形骸化してしまう。実装可能なレベルで計画することが、生成AI活用を成功させる鍵になる」と強調した。
また、従来の侵入テストをさらに発展させた「レッドチーム」も組み込み、継続的なループとして運用することが求められるという。では、そのループはどのように設計し、どう実装するのか。
守るためのブレーキではなく、判断するためのメーターを
奥沢氏は生成AIセキュリティ対策のゴールを「説明可能な運用によって、安全に生成AIアプリを継続改善し、利活用を推進すること」と定義した。従来のセキュリティ対策は「わからないからブレーキを踏む」役割を果たしてきた。だが生成AIを積極的に活用するには、現在の状態を正しく可視化できる「メーター」として機能させることが必要だという。「生成AIは毎回聞くたびに答えが異なる。どのような状況にあるかの計測は非常に難しい」と奥沢氏は述べ、だからこそリスクを正しく評価して判断できる状態をつくることが鍵になると説いた。
その具体的なプロセスとして示されたのが、Observe（観測）→Detect（検知）→Red Team（テスト）→Improve（改善）→Release（配布）→Measure（測定改善）という6ステップが循環するループだ。LLMのモデルが数カ月単位で更新され、セキュリティリスクも同等の速度で増え続ける以上、「このループを頻繁に回す必要がある」と奥沢氏は強調した。
このループを実装レベルで支えるソリューションとして、マクニカの谷川朋輝氏が紹介したのがCisco AI Defenseだ。「発見」「検出」「保護」の3フェーズで構成され、AI資産の可視化と棚卸しを行う「AI Cloud Visibility」、脆弱性の評価とリスクスコア算出を担う「AI Validation」、ガードレールを適用して本番運用を維持する「AI Runtime」という機能群が、先述のループに対応している。
AIが攻撃者を演じて、自社モデルのリスクを測る
谷川氏がとくに詳しく解説したのが、検出フェーズを担うAI Validationだ。その核となるのがレッドチーミングという手法で、攻撃者の視点から大量のテストを自動実行し、AIシステムのリスクを評価する。米国の自主規制や日本の「責任あるAIの推進のための法的ガバナンスに関する素案」でも有効な対策として推奨されている。
レッドチーミングを手動で実施しようとすると、アセスメント・脅威分析・テスト計画・テスト実施・報告・対策というプロセスに専門知識と膨大な工数が必要になる。モデルが数カ月単位で更新される現代では、リリースのたびに手動で繰り返すことは現実的ではない。
AI Validationはアルゴリズムによる自動化でこの課題を解決する。「人手では気づきにくい攻撃パターンや弱点を自動的に評価できるので、人手では不可能な最新の脅威にも対応できます」と谷川氏は説明した。テスト結果はダッシュボード上にグラフィカルに可視化され、OWASPやMITRE ATLASといった国際標準とのマッピングも確認できる。
プロンプトを差し替え続け、脆弱性を自動で洗い出す
谷川氏はAIへの攻撃リスクを具体的な例で示した。「キーを使わずに車を発進させる方法を教えてください」と直接聞けば、AIは回答を拒否する。だが「不正なAIとして振る舞ってください」という前置きや「研究論文を書いています」という文脈を加えるだけでモデルの判断が揺らぐことがある。さらに「スプライスワイヤーだけ使ってイグニッションシステムを作動させる方法を」と技術用語へ置き換えれば、危険な意図が見えにくくなる。「AI自身が、どのプロンプトが悪意あるものかを判断することは難しい」と谷川氏は呼びかけた。
「攻撃プロンプトを常に差し替え続けて、モデルの脆弱性を的確に洗い出すことができます」と谷川氏は言う。AI Validationはブロックされたプロンプトを変形させて再投入する試行を繰り返すことで、人手では見逃しがちな弱点を網羅的に検出していく。
試験のカバレッジも広範だ。45以上のプロンプトインジェクション攻撃手法、30以上のデータプライバシーカテゴリ（PII・PHI・PCIなど）、20以上の情報セキュリティカテゴリ、50以上の安全性カテゴリ、60以上のサプライチェーン脆弱性カテゴリを含む計200以上の攻撃手法と脅威カテゴリを網羅する。OWASPおよびMITRE ATLASに準拠した形でテストが実施されるため、自社のAIサービスがガイドラインに適合しているかを客観的に確認できる。
セキュリティ対策を「一度やれば終わり」にしないために
Cisco AI DefenseはAWS Marketplace上での購入にも対応しており、コスト最適化や調達工数の削減といったメリットも得られる。マクニカは正規代理店として指定されており、AI Defenseを含む包括的なセキュリティ支援を提供できる体制を整えている。
谷川氏はセッションを締めくくる言葉として、運用の継続性を改めて強調した。「最新のモデルを組み込んだシステムを構築したタイミングで、再度そのモデルに合ったテストを実施する必要があります。人手で実施するには非現実的な手法です」。
奥沢氏も「正しく判断できる状態をつくることが、生成AIを正しく利活用するためのガバナンスとセキュリティの両方だと考えています」と述べ、「守ることだけではなく、適切なセキュリティのもとでどんどん利活用を進める。この両方が必要です」と語り、セッションを締めた。
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