生成AI導入で“新しい攻撃面”が急拡大──DX担当が最初に押さえるべき5つのリスク
セキュリティ基礎
入門
ガードレール
生成AIの業務利用を、安全に"本番運用"へ。
プロンプト攻撃・情報漏えい・誤回答・監査対応を、
ガードレール設計と運用で仕組み化
生成AIガードレール設計チェックリスト配布中！
生成AIを業務で扱う上での主要なリスク
※プロンプト改ざん攻撃
悪意のある入力によってAIが不正に誘導され、機密情報の漏えいや誤動作が発生するリスク。
※個人情報
入力・出力のミスにより、個人情報が漏えい。法令違反や顧客信頼の毀損に直結するリスク。
※誤情報生成
もっともらしいが事実とは異なる情報を生成し、誤判断や業務上の意思決定ミスを招くリスク。
※不適切学習による誤作動
悪意あるデータや誤った学習により、AIの判断が歪み、偏った出力や操作不能な状態に陥るリスク。
生成AIのセキュリティ・ガバナンスを業務に組み込むには、
利用目的や業務フローに応じた、"継続的な対策設計と運用" が欠かせません。
当社のセキュリティ特化型支援チームが、導入フェーズから運用・改善まで、
リスクに応じたガードレール設計を支援します。
大規模言語モデルの誤出力制御やセーフプロンプトを支援する専用ガードレール機能。
RAGや各種モデルの構築に用いるデータに対して適切なガバナンスを適用。
プロンプトフィルタやポリシー制御に対応した、APIゲートウェイ型セキュリティ基盤。
AI出力の管理・制御や、組織向けセキュリティガバナンス機能を統合。
| ソリューション | 主な特徴 | 強み | 対応範囲 |
|---|---|---|---|
| AWS Bedrock Guardrails Azure AI Content Safety |
APIを利用しガードレールを補足するPII検出 ハルシネーション対策 |
日本語対応などのローカル対応が早く、 PII(個人情報)などもローカル対応されている。 |
誤情報(Misinformations) |
| F5 AI Guardrails | LLM APIの前に設置LLMへの入出力をリアルタイムにガードし、 コスト最適化まで狙う"前段プロキシ" |
Gateway製品として、セキュリティに特化して マルチクラウド環境を統合管理。 Owasp top 10 for LLMを含めた多くのガイドラインに対応。 |
プロンプトインジェクション 気密情報漏洩 無制限なリソース消費 |
| Cisco AI Defense | AI資産の資産管理 シャドーAIの検出を含めたAI包括管理 |
レッドチームのテクノロジーによるAIリスク評価。 Cisco製品と連携してシャドーAI検出。 |
データおよびモデルのポイズニング シャドーAIの利用 |
お客様の状況や目標に合わせて、3つの段階的なプランをご用意しています。
簡易アセスメント＋環境テンプレート展開
生成AIを安全に活用するために必要な 基礎的なガイドラインとチェック体制 を整備。
小さな投資で「安心して試せる環境」を構築し、将来の本格導入に向けた足場を固めます。
・まずはガイドラインや規定を整えたい企業
・リスクや適合性を可視化し、監査や社内承認に備えたい企業
既存AIアプリケーションへの安全な統合
社内システムや業務に「安全な生成AIアプリケーション」を組み込み、セキュリティを担保しながら現場で安心して使える状態を実現します。
・FAQや社内ポータル、開発者向けツールなどにAIを導入したい企業
・セキュリティを担保しつつ業務効率化を進めたい企業
セキュリティ製品連携＋AI/Ops運用・継続改善
実行時の防御から可視化・監査・改善までを包括的にカバー。
大規模かつ規制の厳しい環境でも、AI活用を継続的に安全に運用し、組織全体で安心して利用できる状態を維持します。
・大規模展開を進める企業
・全社規模でのAI展開を進め、セキュリティ審査や監査対応を重視する企業
プロンプト、出力、学習データなどAI特有のリスクに応じた設計思想で構築。既存の境界防御に依存しません。
AI活用の段階に応じて、初期設定・技術選定・体制整備・教育・改善サイクルまで柔軟に対応します。
出力監視・モニタリング・継続改善まで一貫対応。守りの強化だけでなく、現場の負荷も軽減する仕組み化を提案します。
社内ナレッジ共有や社内向けChatGPTの試験運用を進める中で、従業員が個人情報や営業秘密を誤って入力・出力してしまうリスクが顕在化。
FAQ応答や契約説明など、外部公開業務に生成AIを活用する中で、誤情報・不適切表現・ステークホルダーに不利益な出力が懸念に。
はい、可能です。用途や業務に合わせて最小構成でPoCをご支援し、リスク評価や効果検証を通じて本番導入に向けた設計までサポートします。
いいえ、ご安心ください。非エンジニアの方にもわかりやすい形で運用設計や教育を行い、部門横断で活用できるようにご支援します。
主に4つの観点で対策を講じます。具体的には、入力制御（プロンプト）、出力監査（ハルシネーション検知）、学習データ管理、継続的な改善です。これらを段階的に整備することで、AI活用に"安心"を付加できます。
はい、大丈夫です。まずは「生成AIをどのように使いたいか」「どんな不安があるか」をヒアリングし、最小構成のガードレール設計からご支援します。
はい、対応しています。OWASP Top 10 for LLMの各リスクカテゴリに対して、お客様の生成AI活用状況を評価し、ギャップ分析レポートと対策優先度の整理を行います。既存のセキュリティポリシーや社内ガイドラインにも反映できるようご支援します。
可能です。Japan AISIの「AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド」などの考え方も踏まえ、レッドチーミングの範囲とゴールを明確にした上で、シナリオ設計〜実施〜レポートまでを一括でご支援します。
はい、テンプレートの提供だけでなく、IPAやJDLA等の既存ガイドラインを踏まえたうえで、お客様の業種・規模・既存の情報セキュリティポリシーに合わせた草案作成、社内レビュー同席、教育資料作成までまとめてご支援可能です。
ネットワークログ等を用いたシャドーAI利用の可視化、DLP製品による機密情報アップロード制御、安全な社内公式AIの導入設計、社内ガイドライン・教育プログラムの整備まで、技術・運用・ルールの3つの観点から総合的にご支援しますはい、対応しています。OWASP Top 10 for LLMの各リスクカテゴリに対して、お客様の生成AI活用状況を評価し、ギャップ分析レポートと対策優先度の整理を行います。既存のセキュリティポリシーや社内ガイドラインにも反映できるようご支援します。
活用目的、業務利用シーン、現状の懸念や制約を整理します。
想定されるAIリスク（情報漏えい・誤出力など）を可視化し、業務フローやセキュリティ要件に応じた対策方針を設計します。
目的や環境に応じて、F5 / Cisco / Azure / AWSなどの製品を組み合わせ、ポリシー制御・マスキング・出力監査などを実装します。
開発環境・サンドボックス環境で動作・リスク耐性を検証し、本番導入に向けた調整を行います。
出力ログ・プロンプト履歴のモニタリングやアラート通知などを設計。現場での活用状況に応じて管理者の運用負荷を最小化します。
モデルの挙動・法令の変化・業務範囲の拡大に合わせて、ルール・システムを継続的に見直し、適用範囲を拡張していきます。
生成AIセキュリティに関する重要な用語を解説します
生成AIセキュリティに関するセミナー・ウェビナーを開催しています
生成AIセキュリティに関する最新の知見とベストプラクティスをお届けします
「何から始めればいいかわからない」という方も大歓迎です。
ご相談は無料ですので、まずはお気軽にお問い合わせください。