AIセキュリティ対策 | AIガバナンス・AIセキュリティ

生成AIの業務利用には、従来の情報セキュリティ対策だけではカバーしきれない、AI特有のリスクが伴います。ただし、リスクを正しく分類すれば、打つべき手は明確になります。このページでは、AIセキュリティ対策をリスクの分類から対策の実装まで順を追って解説します。

AI特有のリスクとは何か

従来のセキュリティ対策は、外部からの攻撃や不正アクセスを主な対象としてきました。AI利用のリスクはそれに加えて、正規の利用者が正規の使い方の中で起こしてしまう問題——機密情報の入力や、誤った出力の業務利用——を含む点に特徴があります。

つまりAIセキュリティ対策は、システムの防御だけでなく、使い方の設計とルールづくりを含めて初めて成立します。技術・ルール・教育の三本柱で考えるのが基本です。

当社ではAI利用のリスクを、対策を立てやすいように次の4つに分類して整理しています。

利用実態の棚卸しから、AIセキュリティ対策をご一緒します。

入力リスクには、入力してよい情報の線引きと、学習に使われない法人向けプランの選定が基本の対策になります。出力リスクには、人の確認を必ず挟む業務フローの設計と、確認観点の明文化が有効です。

悪用リスクには、外部と接続するAIの仕組み(RAGやエージェントなど)を設計する段階での防御の組み込みが、管理リスクには、承認済みツールの一覧化とアカウントの棚卸しが対応します。いずれも、特別な投資より先に、運用の設計で防げる部分が大きいのが実情です。

対策を続く形にするには、個々の工夫を組織のルールへ引き上げる必要があります。その中核になるのがAIポリシーです。入力の線引き・確認手順・ツール管理を文書化する進め方はAIポリシー作成支援で解説しています。

あわせて、社員がリスクを自分ごととして理解する教育も欠かせません。ルールと研修を組み合わせる設計はAIガバナンスの枠組みでご支援します。AI以外を含む情報セキュリティ全般の備えはセキュリティ支援をご覧ください。

対策の第一歩は、高価な製品の導入ではなく、現状の利用実態を知ることです。誰が・どのツールを・どんな業務で使っているかを把握すれば、4分類のどこに穴があるかが見えてきます。

そのうえで、影響の大きい穴から順に、ルール・設定・教育の組み合わせで塞いでいきます。対策を理由にAI活用を止めるのではなく、安心して使える範囲を広げるための対策——この順序を守ることが、活用と安全を両立させる鍵です。導入と対策を同時に設計したい場合はAI導入支援とあわせてご相談ください。

まだAIを本格導入していませんが、対策は必要ですか?

社員が個人で使い始めているケースが多いため、導入前でも入力の線引きの周知は必要です。導入と対策を同時に設計するのが最も効率的です。

プロンプトインジェクションとは何ですか?

AIへの指示文に細工をして、意図しない動作や情報の引き出しを狙う攻撃の総称です。外部の文書やデータを読み込ませる仕組みを作る際に、設計段階での備えが必要になります。

セキュリティ製品の導入は必要ですか?

まずはルール・設定・教育で防げる範囲を固めるのが先です。製品が必要な場合も、利用実態を踏まえて過不足のない構成をご提案します。

既存のセキュリティ担当と一緒に進められますか?

進められます。既存の情報セキュリティ体制にAI特有の観点を継ぎ足す形で、担当者さまと協働するご支援が可能です。