生成AIのセキュリティリスクとは？｜企業導入で注意すべき対策を解説

Web関連以外の企業においても生成AIを活用するケースが増えてきましたが、その便利さの裏には、新しい種類のセキュリティリスクも隠れています。
今回は、生成AI利用時に注意すべきセキュリティ対策について調査しましたので、なるべくわかりやすい表現で解説したいと思います。

1. 生成AIが引き起こす主なセキュリティリスク

これまでとは違う新たな脅威

生成AIの導入により、これまでのITセキュリティでは想定していなかった新たなリスクが生まれています。
たとえば、以下のようなケースです。

  • AIに入力した社内情報が外部に漏れてしまう可能性
  • 悪意ある人がAIの仕組みを悪用し、不正に情報を引き出す攻撃
  • AIが誤った情報（ハルシネーション）を作り出してしまう現象
  • 知的財産や個人情報の権利侵害リスク

これらは企業イメージに悪影響を及ぼすだけでなく、訴訟などの問題に発展する可能性もあるため、特に注意が必要です。

2. データセキュリティの基本対策

機密情報をAIに入力しないルール

AIサービスによっては、入力された情報をクラウド上で保管する場合があります。サービスによって削除ポリシーが異なるため、以下のルールを定めることが重要です。

  • 個人情報や企業機密は原則AIに入力しない
  • 必要な場合は匿名化（誰の情報かわからなくする）処理を行う
  • 全社員にルールを周知徹底する

永続保存リスクにも注意

クラウド上のAIサービスでは、どこに・どのようにデータを保存しているかをユーザーが完全に把握できない場合があります。入力した情報が、意図せず第三者に使われる可能性もあります。たとえば、一部のサービスでは取引先情報や製品情報を入力した結果、他のユーザーの回答に使われてしまうケースなどが懸念されます。

3. システムセキュリティの具体的な

プロンプトインジェクション攻撃とは

プロンプトインジェクションとは、AIに「裏口」から指令を与え、本来公開されない情報を無理やり引き出す攻撃です。生成AIならではの新しい手口で、以下のようなリスクがあります。

  • 機密情報の漏洩
  • AIの動作制御の乗っ取り
  • 不正操作の実行

通常のセキュリティ対策では防ぎにくいため、開発段階から注意が必要です。

モデルの脆弱性とアクセス制御

AIモデル自体にも脆弱性が存在する場合があります。これに対し、次の対策が有効とされています。

  • セキュリティパッチの適用と脆弱性スキャンの定期実施
  • アクセス管理の強化（例：多要素認証の導入、権限設定）

暗号化でデータを守る

AIが扱う通信や保存データは、暗号化が基本です。

  • 通信中は「HTTPS」や「TLS」で暗号化
  • 保管中は「KMS」などを利用して暗号化

これにより、万が一データが盗まれても内容の解読を困難にできます。

4. ハルシネーション（誤情報生成）への対応

AIは、事実と異なる情報をもっともらしく生成してしまうことがあります（ハルシネーション）。これを防ぐために次の工夫が有効です。

  • 指示はできるだけ具体的にする
  • 曖昧な指示は避け、前提条件を確認する
  • AIの出力は必ずダブルチェックし、人間が最終確認する
  • 事実と推測を分けて回答するように指示する
  • わからないときは「わからない」と回答するように指示する
  • 指示の意図が不明なときや曖昧なときは、質問するように指示する

5. 法律やルールへの対応（コンプライアンス対策）

知的財産権や契約違反のリスク

AIが作り出したコンテンツが、他人の著作権や商標権を侵害してしまう可能性があります。
また、学習に使うデータが契約条件を逸脱していないことにも注意が必要です。

  • 契約書や利用規約を必ず確認する
  • 使用禁止データをAIに学習させない

法律改正や規制強化への備え

AIを取り巻く法制度は現在も整備が進んでいます。たとえば、以下のような分野で議論が続いています。

  • 著作物の権利関係
  • 個人情報の扱い

企業としては、常に最新の法令に対応できるよう準備することが求められます。

6. ガバナンス体制の整備

リスクの「見える化」と許容範囲の定義

AIが引き起こす全体のリスクを整理し、「どこまでなら許容できるか」を定めることが重要です。

  • 過去の失敗事例も参考にリスク評価
  • 損失許容額や影響範囲を具体化

継続的な監視体制の構築

AI利用状況は常に監視が必要です。

  • 利用ログの記録・監視
  • 不審な操作があれば即座に対応
  • リスク評価は経営層に定期報告

※各社の状況をざっと調べたところ、上記のような監視機能は企業向けプランに装備されていることが多いようです

AIガバナンスの枠組み

適切な管理体制を作るポイントは以下の通りです。

  • AIプロジェクト全体を一括管理
  • 運用システムと連携させる
  • 監査・モニタリングを定期的に実施

※上記については、使用するアプリ・ツールによって、出来ることも変わってきます。法務担当の方やITセキュリティ専門家の方と相談されることをお勧めします

7. 社内ガイドラインと教育

社内ルールの策定

以下のような内容を含むガイドラインを作成し、全社員に周知します。

  • 利用可能なAIツール一覧
  • 入力してよい情報／入力禁止情報
  • 生成AI利用手順
  • 生成物の確認ルール
  • 万が一の誤作動時の対応手順
  • セキュリティ問題の通報体制
  • 利用事例の紹介

公的ガイドラインの活用

以下のような公的資料も参考にできます。

  • 日本ディープラーニング協会（JDLA）の利用ガイドライン
  • 経済産業省の「生成AI利活用ガイドブック」

教育・研修の実施

ITリテラシーの差を埋めるため、研修の実施も重要です。さらに、導入効果の測定・改善も必要です。

  • 業務改善への貢献度をKPIで測定（例：対応時間短縮率、顧客満足度、CVR向上など）

8. まとめ

生成AIを安全にビジネス活用するには、多方面からの対策が必要です。
データ・システム・法務・管理体制をしっかり整備し、社員教育も行うことで、リスクを抑えつつ大きなメリットを得ることが可能になります。常に最新情報を把握し、柔軟に体制を見直していく姿勢が重要です。

私のように個人事業主で、かつデータ分析や文章作成アシストなどの限定した用途で使っている場合は大きな問題はないと思いますが、企業として導入・運用される場合は、法務担当の方やITセキュリティ専門家の方に相談し、運用体制の構築を検討されることをお勧めします。

参考リンク

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