近年、ChatGPTをはじめとする生成AI（人工知能）は、働き方やビジネスの構造そのものを揺さぶる存在となっています。文章作成、アイデア創出、データ分析──その活用範囲は日々拡大し、多くの企業が「AI活用こそ切り札」という思いで導入を進めています。
しかし、便利さの裏には“見えないリスク”が潜んでいるという現実もあります。機密情報の漏洩、意図せぬ誤情報の拡散、そしてサイバー攻撃の温床といった脅威──ツールとしての魅力が高ければ高いほど、企業にとっての“落とし穴”も深くなるのです。
この記事では、生成AIを安全に活用するために、企業がぜひ知っておくべき生成AIのセキュリティリスクとその対策を網羅します。さらには、これらの問題を根本から解消する選択肢として「ローカルLLM」の導入も、AI初心者の方にも分かりやすくご紹介します。
生成AIのセキュリティリスクとは
まず、なぜ生成AIが“リスクの温床”となるのか。その根本原因から入りましょう。
なぜ生成AIにセキュリティリスクがあるのか
生成AIのリスクはいくつかの技術的な特性から生まれています。主なポイントは以下の三つです。
- 大量データ処理の特性：生成AIは膨大なデータを学習し、それをもとに“新しいコンテンツ”を生み出します。この学習プロセスの中に、機密情報や個人情報が意図せず含まれてしまうと、漏洩のリスクが高まります。
- クラウドと外部サービスとの通信：クラウド型の生成AIサービスを使う際、ユーザーが入力したデータがインターネットを介して外部サーバーへ送信されます。この「通信の道」がある以上、盗聴や外部アクセスのリスクは消えません。
- AIモデル自身の脆弱性：生成AIのモデルには、設計や運用の不十分さから“穴”が存在する場合があります。攻撃者がモデルを操作したり、誤った情報を学習させたりすることで、AIが“思わぬ”挙動を起こす可能性もあります。
リスクの3つの分類
生成AIのリスクは「誰が」「どこで」被害を受けるかという観点から、以下のように整理できます。
| 視点 | 主な内容 |
|---|---|
| 利用者（企業・個人）としてのリスク | 情報漏洩、誤った情報による損害など |
| サービス提供者としてのリスク | 法令違反、ブランド毀損、システム攻撃など |
| 社会全体のリスク | ディープフェイク被害、誤情報の拡散、社会混乱など |
企業が直面する5つの主要セキュリティリスク
生成AIを企業が業務に取り入れると、具体的にはどのようなリスクに直面するのでしょう？ここでは、特に留意すべき５つを掘っていきます。
情報漏洩・データ漏洩リスク
生成AI利用において、最も警戒すべきは“機密情報・個人情報の漏れ”です。主に以下の経路で発生します：
- AIモデルへの学習利用：多くのクラウド型生成AIでは、ユーザーが入力した情報がモデルの学習データとして使われる可能性があります。顧客情報や開発中の製品情報などをうっかり入力すると、それが他ユーザーの出力に影響を与える恐れがあります。
- サービス事業者のログ保存：生成AIサービス提供者がユーザーの入力履歴（ログ）を保管しているケースがあります。これはサービス改善のためですが、同時にサイバー攻撃や内部関係者による不正アクセスのリスクになりえます。
「個人情報保護法」によれば、本人同意なく個人データを第三者に提供することは原則禁じられています。生成AIを使った入力が、これに該当する可能性もあるため、細心の注意が必要です。
プロンプトインジェクション攻撃
“プロンプトインジェクション”とは、攻撃者が悪意あるプロンプトを生成AIに送り込むことで、本来想定されていない動作を引き起こす手法です。具体的な被害例は以下の通り：
- 機密情報の不正取得：AIに「他のユーザーの情報を教えて」といった指示を与え、アクセス権のない本来のデータを引き出す。
- 不正コンテンツの生成：暴力的／差別的な文章、マルウェアコードなどが生成され、企業にとって深刻なブランドリスクに。
- システムの乗っ取り：生成AIと連携している他システムを、不正操作させる経路となるケースもあります。
この種の攻撃は、従来のセキュリティ対策だけでは防ぎ切れない“生成AI特有”の脅威とされています。
AIモデルのセキュリティ脆弱性
生成AIの基盤となるモデル自身にも、脆弱性があることを忘れてはいけません。設計ミス、アップデート遅れ、運用管理の甘さなどに起因する「セキュリティホール」を通じて、攻撃者がモデル内部に侵入し、不正な学習や出力を誘発する可能性があります。結果として企業の意思決定を誤らせる、または業務に重大な支障をきたす事態にもなりえます。
ハルシネーション（誤情報生成）
生成AIが時として“もっともらしいウソ”を産み出す現象が「ハルシネーション」です。学習データの偏りやモデルの設計特性が原因となることが多く、例えば「存在しない参考文献を引用する」「誤った数字を提示する」といったケースが報告されています。企業がこの情報を鵜吞みにしてしまえば、提案資料の誤り、クライアントとの契約ミス、信用失墜…そんな最悪のシナリオも現実味を帯びます。
著作権侵害・権利侵害リスク
生成AIが学習するデータには、インターネット上で公開されている著作物も含まれます。そのため生成された文章や画像が、既存の著作物に酷似し、知らず知らず著作権を侵害してしまう恐れがあります。また、「この生成物の著作権は誰にあるのか」「学習データに含まれていた個人や企業の権利はどう保護されるのか」といった法的グレーゾーンも数多く残されており、企業が将来的に法的紛争に巻き込まれる可能性も否定できません。
生成AIセキュリティ対策の基本
前章で挙げたリスクから企業を守るためには、組織・技術・サービスという多角的なアプローチが不可欠です。具体的に何から手をつけるべきか、次に一緒に見ていきましょう。
組織としての対策
技術導入以前にまず大事なのは、組織内で“使うルール”と“使う人の意識”を整えることです。
- 生成AI利用ガイドラインの策定：何を目的に、どこまで使うのか。入力して良い情報・入力してはいけない情報を明文化し、全従業員に周知することが出発点です。
- 従業員教育・リテラシー向上：生成AIの仕組み、リスク（ハルシネーション、フィッシングへの悪用など）を具体的な事例を交えながら共有し、全体のリスク感度を引き上げましょう。
- 利用ログの管理と監視：誰が、いつ、何をAIに入力／生成したかを記録・監視できる体制を整えれば、トラブル発生時の原因究明やガイドライン違反の抑止につながります。
技術的な対策
組織の仕組みと並行して、システム面での技術対策も欠かせません。
- データ保護の強化：入力データが外部に送信される前に、機密性の高い個人情報や社内情報を検知し、マスキング（匿名化）するDLP（Data Loss Prevention）ツール等の導入が効果的です。
- 入力データの検証とフィルタリング：プロンプトインジェクションを防ぐには、入力された命令文をチェックし、悪意ある指示やコードが含まれていないかをフィルターする仕組みが必要です。
- 出力内容の確認プロセス：生成AIの出力をそのまま使うのではなく、必ず人の目でファクトチェックを行い、誤情報や権利侵害のおそれがないかを業務プロセスに組み込みましょう。
サービス選定時のポイント
AIツールを選ぶ段階でも、セキュリティを軸に慎重に選定すべきです。
- 学習機能の無効化設定：ユーザーが入力したデータがAIモデルの学習に使われないよう「オプトアウト設定」が可能かどうか、最優先で確認するべき項目です。
- データの扱いに関する規約：入力データの保存場所、管理方法、第三者提供の有無など、サービス提供者のプライバシーポリシーや利用規約を細部まで確認してください。
- セキュリティ認証の有無：ISO/IEC 27001やSOC 2など、第三者機関の認証を取得しているサービスは信頼度が高いと判断できます。
ローカルLLMによる根本的なセキュリティ問題の解決
クラウド型の生成AIには、どうしても“データが外部に出る”という構造的なリスクが残ります。ガイドラインや技術対策で軽減は可能ですが、ゼロにはできません。そこで登場するのが「ローカルLLM」です。
ローカルLLMとは
ローカルLLMとは、自社サーバーや閉じたネットワーク（オンプレミス）内に構築・運用される大規模言語モデルのこと。クラウドサービスを使わず、自社でAIを所有するという選択肢です。
| 項目 | クラウド型LLM | ローカルLLM |
|---|---|---|
| データ処理場所 | 外部クラウドサーバー | 自社内サーバー・PC |
| データ送信 | インターネット経由で外部へ | 外部への送信不要 |
| カスタマイズ | 制限あり | 自社データで高度カスタマイズ可能 |
| 運用保守 | 提供事業者が対応 | 自社で管理・運用 |
このように、ローカルLLMは「データを外に出さない」という点で、企業のセキュリティ要件に強く応える選択肢となっています。
ローカルLLMの5つのセキュリティメリット
導入によって得られる利点を、特にセキュリティ観点から整理すると以下の通りです。
- データ漏洩リスクの最小化：入力データが外部のサーバーへ送られず、通信やサービス提供者側の漏洩可能性を根本から断てます。
- 完全なデータ主権の確保：データを常に自社が制御下に置けるため、GDPRのような厳しい規制対応も進めやすいです。
- 中間者攻撃（MITM）のリスク低減：外部ネットワーク通信が発生しないため、通信傍受攻撃への耐性が高まります。
- 監査対応の容易化：ログや証跡を自社内で一元管理できるため、内部監査・外部監査にも備えやすくなります。
- オフライン環境でもAI活用可能：インターネット接続が制限されている環境（研究施設、工場など）でも、生成AIの活用を継続できます。
その他のメリット
セキュリティ以外にも、ローカルLLMは以下のような魅力があります。
- 高いカスタマイズ性：自社の専門知識、業界用語、マニュアルを学習させることで、特定業務向けの「理解するAI」が作れます。
- レイテンシ（遅延）の削減：社内環境でモデルが動くので、外部通信による待ち時間が少ないです。
- コストの予見性／TCO削減：初期投資は必要ですが、従量課金がないため、長期的にはコスト制御がしやすいという利点があります。
導入時の考慮点
一方で、ローカルLLMには導入・運用にあたって注意すべき点もあります。
- 初期投資と運用コスト：高性能GPUサーバーなどの導入が必要。電気代・保守費用も継続的に発生します。
- 運用保守体制の構築：モデルの更新やセキュリティパッチの対応など、継続的な技術支援体制が求められます。
- 知識の陳腐化リスク：クラウド型のように自動で最新モデルが反映されるわけではないため、自社で継続的にモデルを更新していく必要があります。
どんな企業／業種に“特に適しているか”
ローカルLLMの特徴を考えると、特に以下の業種において有効な選択肢となります。
- 金融機関：顧客の口座・取引情報など、最高レベルの機密性が求められるデータを扱う。
- 医療機関：患者カルテ、研究データなど、プライバシー保護が極めて重要な領域。
- 製造業：製品設計図、技術ノウハウ、研究開発データなど“企業の知財”を守る必要がある。
- 法律事務所：クライアント相談内容、訴訟情報など、外部に出せないデータを扱う。
- 官公庁・自治体：住民情報、内部文書など、パブリックデータとしての責務を持つ。
ローカルLLM導入の第一歩
自社のセキュリティを根底から強化するローカルLLMですが、ただ導入すれば安心というわけではありません。成功のためには、準備と戦略が不可欠です。
導入前の準備
まずは以下のステップで、自社の状況を整理しましょう。
- セキュリティ要件の明確化：どの情報を、どのレベルで守るべきか？法規制や業界標準も加味して定義しましょう。
- 利用目的と範囲の特定：生成AIを“どの業務”“どの部門”で使うのかを明確に。これにより、必要なモデル性能やカスタマイズの要件が浮かび上がります。
- 予算とリソースの確認：ハードウェアの初期費用、運用保守にかかる人的リソースを現実的に見積もり、体制を整えます。
専門家への相談
ローカルLLMの導入には、AIとインフラをまたがる専門知識が求められます。自社だけで進めるのが難しいと感じる場合は、下記のような支援を提供する専門家に相談するのが賢明です。
- 最適なハードウェア構成の選定
- オープンソースLLMの選定・カスタマイズ
- セキュリティを考慮したシステム設計・構築
- 導入後の運用保守サポート
まとめ：自社に最適な“セキュリティ×生成AI活用”で、未来に備える
本記事を通じて、生成AIの利用に伴うセキュリティリスク、そしてその対策、さらに“根本解決”の選択肢としてのローカルLLMについて解説しました。
生成AIは、ビジネスに革命をもたらす強力なツールです。しかし、その裏側には情報漏洩、サイバー攻撃、法的リスクといった、企業として決して無視できない“影”が潜んでいます。特にクラウド型のサービスを使う際には、ガイドライン策定や技術対策を徹底することが不可欠です。
そして、機密情報や個人情報といった“企業の生命線”を守りながら、真に安全な環境で生成AIの恩恵を享受したいのであれば、ローカルLLMの導入が最も有効な一手となるでしょう。初期投資や体制構築といったハードルはありますが、それを乗り越えた先にあるのは、「安心してAI活用できる環境」という、何にも代え難い価値です。
自社の状況と要件を丁寧に見極め、最適なセキュリティ対策を選んでください。AIを“味方”にしつつ、ビジネスを次のステージへと進めていきましょう。
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