【2025年最新】生成AIセキュリティの悩みを解決！あなたのビジネスを守る5つのリスクと意外な対策、未来への戦略

ChatGPTのような生成AIツールが、私たちの仕事や生活に革命をもたらしています。テキスト、画像、コードなど、様々な新しいコンテンツをAIが作り出せるようになったことは、ビジネスに計り知れない効率化とイノベーションの機会をもたらしました。

しかし、この強力な技術には、光と影の両面があります。生成AIの普及とともに、これまでになかった、あるいは形を変えた「セキュリティリスク」が急増しているのです。

「生成AIを導入したいけど、情報漏洩や不正利用が怖い」「AIが作った情報って本当に信頼できるの？」「うちの会社はどんな対策をすればいいんだろう？」

そんな不安や疑問を感じている方も多いのではないでしょうか。生成AIセキュリティは、もはやIT部門だけの問題ではありません。あなたのビジネスを守り、生成AIの恩恵を最大限に引き出すためには、この新しいリスクを正しく理解し、適切な対策を講じることが不可欠です。

この記事では、生成AIセキュリティの「今」を徹底的に解説します。生成AIに潜む主要なリスク、それらからあなたのビジネスを守るための具体的な対策、そして実際のセキュリティインシデントから学ぶ教訓まで、分かりやすくお伝えします。この記事を読めば、生成AIセキュリティの全体像を掴み、あなたのビジネスを守るための戦略的なヒントが見つかるはずです。

さあ、生成AIセキュリティの最前線を一緒に見ていきましょう！

生成AIセキュリティとは？なぜ今、こんなに重要なのか？
【要注意】生成AIに潜む5つの主要セキュリティリスクと脅威の正体
あなたのデータとモデルを守る！生成AIセキュリティ対策の最前線
現実から学ぶ！生成AIセキュリティインシデントの教訓
未来はどうなる？生成AIセキュリティの進化と新たな挑戦
結論と戦略的提言生成AIセキュリティをマスターし、ビジネスの未来を切り拓くために
1. あなたのビジネスを守るための実行可能な推奨事項
2. 安全なAIイノベーションへの道筋

生成AIセキュリティとは？なぜ今、こんなに重要なのか？

まず、「生成AIセキュリティ」がどのようなもので、なぜ今、これほどまでに重要視されているのか、基本的なところから見ていきましょう。

生成AIセキュリティの定義とその保護対象

生成AIセキュリティとは、テキスト、画像、コード、音声などの新しいコンテンツを作り出すAI技術が使うシステムとデータを保護することを指します。その目的は、AIが意図した通りに安全に動くことを保証し、不正な利用や操作、データ漏洩などを防ぐことです。

保護が必要な主な要素は次の通りです。

データ AIの学習に使われるデータ、私たちがAIに入力する指示（プロンプト）、AIが生成した出力、そして個人情報などの機密データです。
モデル 大規模言語モデル（LLM）など、生成AIの頭脳となるAIモデルそのものです。
インフラストラクチャ AIシステムを動かすためのコンピューターやネットワークなどの基盤です。
利用/アプリケーション 私たちがAIにアクセスし、利用するウェブサイトやアプリのことです。

生成AIセキュリティの範囲あなたの会社のAI利用はどのレベル？

セキュリティ対策は、会社がAIモデルやデータに対してどの程度の管理権限を持っているかによって大きく変わります。AWS（Amazon Web Services）は、AIの利用形態を5つのスコープに分類し、それぞれのリスクと必要な対策を示しています。

コンシューマーアプリ ChatGPTのウェブサイトのように、公開されているAIツールをそのまま使う場合です。この場合、会社がAIシステム自体を管理することはできません。従業員が機密情報を入力しないように、利用ルールを定めることが主な対策になります。
エンタープライズアプリ Microsoft CopilotやAmazon Qのように、生成AI機能が組み込まれた企業向けのソフトウェアを使う場合です。AIベンダー（提供会社）との契約でセキュリティが守られますが、自社でもデータ処理に関するルールを設けることが重要です。
事前学習済みモデル BedrockやOpenAI APIのように、AIモデルをAPI経由で利用し、自社でアプリケーションを開発する場合です。APIのセキュリティ、AIへの指示（プロンプト）の安全対策、データフィルタリングなどが重要になります。
ファインチューニングモデル 既存のAIモデルに、自社のデータを使って追加学習（ファインチューニング）させる場合です。学習データのセキュリティや、モデルへのアクセス制御が重要になります。
自己訓練モデル 独自にAIモデルをゼロから開発する場合です。データ収集から運用まで、全てのセキュリティ対策を自社で管理する最大の責任が伴います。

このように、会社のAI利用のレベルが上がるほど、必要とされるセキュリティ対策はより専門的で技術的なものになっていきます。

なぜ今、生成AIセキュリティがこんなに重要なのか？

生成AIは、様々な産業に広く導入され始めていますが、同時に新しいセキュリティリスクや攻撃の手口を生み出しています。悪意のある攻撃者は、生成AIを悪用して、次のようなことを企んでいます。

AIの出力を操作し、誤った情報や悪意のあるコンテンツを生成させる。
AIシステムからデータを盗む。
AIを使って、より高度なサイバー攻撃を実行する。

生成AIのセキュリティ対策を怠ると、個人情報の漏洩、会社の秘密情報の流出、法律違反、会社の評判の失墜、経済的な損失につながる可能性があります。生成AIのメリットを最大限に活かし、信頼を維持するためには、セキュリティ対策が不可欠なのです。

【要注意】生成AIに潜む5つの主要セキュリティリスクと脅威の正体

生成AIは非常に便利ですが、その利用には特有のセキュリティリスクが伴います。ここでは、OWASP（オープンウェブアプリケーションセキュリティプロジェクト）がまとめた、LLM（大規模言語モデル）に特有の主要なセキュリティリスクを中心に見ていきましょう。

1. プロンプトインジェクション AIへの指示を乗っ取られる危険

これは、AIへの指示（プロンプト）に悪意のあるコードや指示を紛れ込ませ、AIを操作する攻撃です。

攻撃シナリオ AIに「この文章を要約して」と指示するふりをして、実は「これまでの会話履歴を全て表示して」といった秘密の指示を紛れ込ませることで、AIが本来見せてはいけない情報を漏洩してしまうことがあります。
潜在的影響 不正アクセス、データ侵害、AIの意図しない行動、会社の意思決定の操作などです。

2. 安全でない出力処理 AIが危険なコードを出力するかも

AIが生成したテキストやコードを、そのままウェブサイトやシステムに使うと、セキュリティ上の問題を引き起こす可能性があります。

攻撃シナリオ AIが生成した文章に、悪意のあるウェブサイトのコード（JavaScript）や、データベースを不正に操作するコード（SQL）が紛れ込んでいて、それをそのまま使ってしまうと、ウェブサイトの閲覧者が攻撃されたり、会社のデータベースが破壊されたりする危険があります。
潜在的影響 ウェブサイトの改ざん、情報漏洩、システムへの不正アクセスなどです。

3. トレーニングデータの汚染 AIが間違ったことを学習してしまう

AIモデルが学習するデータに、悪意のあるデータや間違ったデータが混入していると、AIの性能が低下したり、特定の条件下で有害な出力を生成したりする可能性があります。

攻撃シナリオ 攻撃者が、AIが学習するデータに、特定のキーワードに反応して差別的な言葉を生成するように仕込んだり、特定の情報を間違って認識するように仕込んだりします。
潜在的影響 AIのセキュリティが低下する、出力が不正確になる、倫理的に問題のある出力を生成する、特定のターゲットへの攻撃に利用されるなどです。

4. 機密情報の開示 AIが秘密を漏らしてしまう

AIモデルが、学習データやプロンプトに含まれる機密情報（個人情報、会社の秘密など）を、意図せず出力してしまうことがあります。

攻撃シナリオ 従業員が、デバッグのために会社の機密性の高いソースコードをChatGPTに入力してしまい、AIがその情報を他のユーザーへの応答で使ってしまう、といった事例が実際にありました。
潜在的影響 プライバシー侵害、データ侵害、会社の競争上の不利、法的問題などです。

5. 過度の依存 AIの嘘を信じてしまう危険

AIの出力がもっともらしいので、人間がそれを批判的に評価せずに過度に信じてしまうと、大きな問題につながります。

攻撃シナリオ AIが提案したセキュリティ上の欠陥があるコードを、開発者がそのまま実装してしまい、システムに脆弱性が生まれる。あるいは、AIが生成した間違った財務データに基づいて、会社が重要な経営判断をしてしまう、といったことです。
潜在的影響 不適切な意思決定、誤情報の拡散、セキュリティ上の欠陥、法的問題、会社の評判の低下などです。

その他の脅威

ディープフェイク 生成AIを使って、本物と見分けがつかないほど精巧な偽の画像、音声、動画を作成し、詐欺や誤情報、名誉毀損などに悪用されることがあります。
マルウェア/フィッシング AIが、より巧妙で説得力のあるフィッシングメールや、悪意のあるプログラムコードを生成する手助けをすることがあります。
サプライチェーンの脆弱性 AIが提案するソフトウェアの依存関係に、実はマルウェアが仕込まれている、といったサプライチェーン攻撃のリスクもあります。

これらのリスクは、生成AIの柔軟性や創造性といった便利な特性の裏返しでもあります。そのため、特別な対策が必要なのです。

あなたのデータとモデルを守る！生成AIセキュリティ対策の最前線

生成AIシステムとそのデータを保護するためには、様々な対策を組み合わせた多層的なアプローチが必要です。

基本的なセキュリティ原則

セキュアバイデザイン AIシステムを設計する段階から、セキュリティを最優先に考え、最初から安全な仕組みを組み込むことです。
ゼロトラスト AIシステムへのアクセスは、それがどこから来たものであっても、全て信頼せずに検証するという考え方です。

データセキュリティとプライバシー対策

データサニタイゼーション/匿名化 AIの学習データや、私たちがAIに入力するデータから、個人情報や機密情報を削除したり、識別できないように加工したりします。
暗号化 データが保存されているときも、送受信されているときも、強力な暗号化技術で保護します。
アクセス制御 データやAIモデル、システムへのアクセスを厳しく制限し、必要な人だけが、必要な範囲でアクセスできるようにします。
データガバナンス データの収集、利用、保管、削除に関する明確なルールを定め、データの出所を追跡できるようにします。

モデルとアプリケーションのセキュリティ

入力検証とフィルタリング 私たちがAIに入力するプロンプトを厳しくチェックし、悪意のある指示や機密情報の入力を検出・ブロックします。
出力フィルタリングと処理 AIが生成した出力に、有害なコンテンツや機密情報、あるいは危険なコードが含まれていないかチェックし、必要に応じて修正したりブロックしたりします。
敵対的トレーニングとテスト（レッドチーム） AIシステムを、攻撃者の視点から積極的にテストし、弱点を見つけ出します。AIを騙すような入力（敵対的サンプル）を使って、AIの防御力を高めるトレーニングも行います。
セキュア開発ライフサイクル（SDL） AIシステムを開発する全ての段階（設計、コーディング、テスト、運用など）でセキュリティ対策を組み込みます。
プラグインセキュリティ AIツールに外部のプラグインを導入する際は、そのプラグインが安全か慎重に確認し、必要最小限の権限だけを与えるようにします。
エージェンシー制御 AIが自律的に行動する「AIエージェント」を使う場合は、AIに与える行動の範囲や権限を制限し、重要な行動には人間の承認を求める仕組みを導入します。

運用セキュリティ

継続的な監視とログ記録 AIシステムの動き、リソースの使用状況、ユーザーの活動などを常に監視し、異常な動きや脅威を検出します。
異常検出 AIの入力や出力、システムの動作が普段と違うパターンを示した場合に、攻撃や故障の可能性を検知します。
インシデント対応 万が一セキュリティ事故が起きた場合に備え、迅速に対応するための計画を立て、訓練しておきます。

主要なフレームワークとガイドライン

NIST AIリスクマネジメントフレームワーク（AI RMF）やOWASP Top 10 for LLM Applications、AWS Generative AI Security Scoping Matrixなど、様々な組織が生成AIセキュリティに関するガイドラインやフレームワークを提供しています。これらの指針を参考に、自社に合ったセキュリティ戦略を構築することが重要です。

効果的な生成AIセキュリティは、データ、モデル、アプリケーション、運用の各層にわたる複数の対策を組み合わせる「多層防御」戦略が必要です。常に進化する脅威に対応するため、継続的な監視と適応が不可欠です。

現実から学ぶ！生成AIセキュリティインシデントの教訓

生成AIセキュリティのリスクは、決して絵空事ではありません。実際に起きたセキュリティインシデントから、私たちは多くの教訓を学ぶことができます。

SamsungとChatGPTの事例内部データ漏洩リスク

2023年、Samsungの従業員が、業務でChatGPTを使っていた際に、意図せず会社の機密性の高いソースコードや会議のメモをChatGPTに入力してしまいました。これは、AIサービスがデフォルトで入力されたデータを学習に利用する可能性があることや、従業員のセキュリティ意識の低さが原因で起きた情報漏洩の事例です。

教訓会社の機密情報や個人情報を公開されているAIツールに入力することは絶対に避けるべきです。従業員に対して、AIツールの利用に関する明確なガイドラインを定め、セキュリティ教育を徹底することが不可欠です。

OpenAIのデータ侵害チャット履歴と支払い情報の漏洩

2023年3月、ChatGPTが使っているソフトウェアのバグにより、一部のユーザーが他のユーザーのチャット履歴のタイトルを閲覧できる状態になったり、ChatGPT Plusの支払い情報（氏名、メールアドレス、クレジットカード番号の下4桁など）が漏洩したりするインシデントが発生しました。

教訓 AIサービスを提供する側も、ソフトウェアのバグやサプライチェーン（外部の部品やサービス）の脆弱性によって、重大なデータ漏洩を引き起こす可能性があります。徹底的なテストと、迅速なインシデント対応が重要です。

ディープフェイクの台頭偽情報と詐欺の脅威

生成AIは、本物と見分けがつかないほどリアルな偽の画像、音声、動画（ディープフェイク）を作成することを可能にしました。

事例英国の企業では、役員になりすましたディープフェイクのビデオ通話によって、2500万ドル（約38億円）もの不正送金を指示された事件が起きました。有名人を騙った偽の広告や、電話詐欺用の偽の音声生成にも悪用されています。
影響詐欺、誤情報、名誉毀損、個人のプライバシー侵害など、悪意ある目的に利用される深刻な脅威となります。

教訓 AIが生成したコンテンツは、見た目や音声がどれほど本物らしくても、鵜呑みにしてはいけません。重要な情報や指示は、必ず複数の方法で確認する習慣をつけましょう。

新たなインシデント AI支援型マルウェアとサプライチェーンリスク

AI支援型マルウェア 攻撃者が生成AI（ChatGPTなど）を使って、より説得力のあるフィッシングメールを作成したり、悪意のあるプログラムコードを生成したりする事例が増えています。AIが攻撃の効率を高めているのです。
幻覚によるコード依存関係 AIがコードを生成する際に、実際には存在しないソフトウェアパッケージ名を提案することがあります。攻撃者がそのパッケージ名を登録し、マルウェアをアップロードすると、開発者がAIの提案を信頼してそのマルウェアをシステムに導入してしまう、というサプライチェーン攻撃のリスクが指摘されています。

教訓 AIが提案するコードや情報も、必ず人間がレビューし、検証することが不可欠です。AIが作るものは常に「仮説」として捉えましょう。

これらの現実世界のインシデントは、生成AIのセキュリティ問題が、AIモデル自体だけでなく、人間とAIの間のインターフェース、AIとシステム間のインターフェースなど、様々な接点で発生することを示しています。セキュリティ戦略は、これらの相互作用点を保護することに重点を置く必要があります。

未来はどうなる？生成AIセキュリティの進化と新たな挑戦

生成AI技術は現在も急速に進化しており、セキュリティの課題もそれに合わせて変化していきます。

次なるフロンティア AIエージェントとマルチモーダルAIのセキュリティ

AIエージェント AIが自律的に計画を立て、複数のツールを使いながらタスクを実行する「AIエージェント」の開発が進んでいます。この自律性が、AIが意図しない行動をとったり、悪意のある操作を受けたりする新たなリスクをもたらします。例えば、AIエージェントが不正な指示を受けて、会社の重要システムを操作してしまう、といった危険性です。
マルチモーダルAI テキスト、画像、音声、動画など、複数の種類のデータを同時に処理するAIモデルが主流になりつつあります。これにより、攻撃対象が広がり、例えば画像の中に悪意のある指示を隠してAIを操作する「クロスモーダル攻撃」といった、新しい手口が登場する可能性があります。

進化する敵対的ランドスケープ

攻撃者も生成AIを悪用し、より高度な攻撃を仕掛けてきます。AIを使って、より効果的な敵対的サンプル（AIを騙すためのデータ）や、新しい攻撃手法を生成するようになります。サイバーセキュリティの未来は、AI対AIの戦いを含むようになるかもしれません。防御側も、AIを活用して脅威を検出し、攻撃を回避するための新しいAI技術を開発し続ける必要があります。

規制と標準化のランドスケープ

生成AIを取り巻く規制環境は、国や地域によって大きく異なり、急速に進化しています。

EU AI法 世界で最も包括的なAI規制法として注目されています。AIシステムをリスク別に分類し、リスクが高いほど厳しい義務を課します。ディープフェイクなどの生成AIについても、AIが生成したものであることを開示する義務などが課されます。
米国包括的なAI法はまだありませんが、大統領令や州法、既存の法律、業界ガイドラインを通じて規制が進められています。
日本イノベーションを阻害しないよう、「ソフトロー」を基本方針とし、ガイドラインの策定などを通じて対応しています。

これらの規制は、AIの安全性を確保し、倫理的な利用を促すためのものですが、その進化のスピードはAI技術の進歩に追いつくのに苦労しているのが現状です。

長期的な課題

ガバナンスと説明責任 AIの行動に対する責任の所在を明確にし、効果的な管理体制を確立することが重要です。
倫理とバイアス AIシステムが公平で偏りがなく、社会的な価値観と一致していることを保証することが、ますます重要になります。
信頼の維持 AIシステムに対する一般市民やユーザーの信頼を築き、維持するためには、セキュリティ、信頼性、透明性、倫理的な行動を実証し続ける必要があります。

生成AIセキュリティの未来は、ますます複雑化するAIシステムと、AIを活用した脅威の両方に対応していくことになります。

結論と戦略的提言生成AIセキュリティをマスターし、ビジネスの未来を切り拓くために

生成AIは、ビジネスに大きな変革をもたらす可能性を秘めた強力なツールですが、同時に重大なセキュリティリスクも伴います。情報漏洩、プロンプトインジェクション、データ汚染、ディープフェイク、不正利用などがその代表的なリスクです。

これらのリスクを理解し、適切に対処することが、生成AIの商用利用を成功させ、そのメリットを最大限に引き出すためには不可欠です。

あなたのビジネスを守るための実行可能な推奨事項

生成AIを開発または導入する組織は、以下の戦略的な推奨事項を考慮すべきです。

強力なガバナンスを確立する
- 生成AIの利用に関する明確な社内ポリシーと倫理ガイドラインを作成し、全従業員に周知徹底しましょう。
- 特に、入力してはいけない情報（機密情報、個人情報）、著作権・ライセンスの確認手順、出力内容の検証プロセス、倫理的配慮事項を具体的に定めましょう。
- リスクと安全な実践に関する従業員トレーニングを義務付けましょう。
データセキュリティを最優先する
- 機密性の高い企業データや個人データを公開生成AIツールに入力しないようにしましょう。
- 入力するデータは、AIが処理する前に個人情報を削除したり、匿名化したりするなどの加工を行いましょう。
- データが保存されているときも、送受信されているときも、強力な暗号化で保護し、アクセスを厳しく制限しましょう。
技術的制御を実装する
- 私たちがAIに入力するプロンプトをチェックし、悪意のある指示や機密情報の入力を防ぐシステムを導入しましょう。
- AIが生成した出力に、有害なコンテンツや機密情報、あるいは危険なコードが含まれていないかチェックし、必要に応じて修正したりブロックしたりする仕組みを作りましょう。
- 使用するAPIを保護し、ソフトウェアのサプライチェーン（外部の部品やサービス）からのリスクを管理しましょう。
セキュア開発プラクティスを採用する
- AIシステムを開発する全ての段階（設計、コーディング、テスト、運用など）でセキュリティ対策を組み込み、最初から安全なシステムを構築しましょう。
- 定期的にセキュリティの脆弱性がないかチェックし、AIを騙すような攻撃（敵対的テスト）をシミュレートして、システムの防御力を高めましょう。
監視とインシデント対応に投資する
- AIシステムの動作を常に監視し、異常な動きや脅威をリアルタイムで検出できるようにしましょう。
- 万が一セキュリティ事故が起きた場合に備え、迅速に対応するための計画を立て、訓練しておきましょう。
情報収集を継続する
- 生成AI技術、市場のトレンド、そして国内外の法規制やガイドラインの変更を常に把握し、自社の戦略やポリシーを適宜見直しましょう。
- ガイドラインは一度作成したら終わりではなく、常に最新の状況に合わせて更新していく「生きた文書」として運用しましょう。

安全なAIイノベーションへの道筋

生成AIの成功裏かつ信頼できる導入は、技術的な進歩だけでなく、セキュリティ、信頼性、透明性、倫理的な行動を実証し続けることにかかっています。業界、研究者、政策立案者、標準化団体が協力し、AIセキュリティリスクと制御に関する共通の理解と共通言語を開発することが不可欠です。

生成AIは、単なる技術的な課題ではなく、根本的にリスク管理の規律です。あなたのビジネスの特定の状況（ユースケース、データの機密性、規制環境）を理解し、潜在的な危害を特定し、リスク許容度に基づいて適切なセキュリティ対策を実装することが求められます。

生成AIの成功裏かつ信頼できる採用は、AIセキュリティリスクと制御に関する共通の理解と共通言語の開発にかかっています。この共通基盤は、開発者、セキュリティチーム、ビジネスリーダー、規制当局、そして一般市民間の効果的なコミュニケーションを可能にし、最終的に責任あるイノベーションを育むために不可欠です。