AI セキュリティを評価する際に重点を置くべき 3 つの重要な領域
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AI セキュリティ分野は、誰もが予想していた以上に急速に進歩していることを、誰しも痛感しています。当初は多くのベンダーが既存のツールを「AI 搭載」と銘打っているに過ぎませんでしたが、今では、はるかに洗練され、そして率直に言って、はるかに必要性の高いものへと進化しています。
すべての企業が AI に賢明に投資し、革新的なソリューションを提供しようとする中、AI モデルを使用するアプリケーションを保護するための、いわゆる「AI ネイティブ・セキュリティ・ソリューション」の初期段階において、すでに幻滅を感じている企業も出始めています。雑音をふるいにかけ、本物のソリューションを見抜く究極の審判者が時間であることが証明されつつあります。
この分野の急速な変化は、特に 2025 年の Gartner Security & Risk Management Summit で顕著に見られ、強調しておく価値のある重要なポイントがいくつかあります。
AI セキュリティ時代へようこそ
重要性を増している主要テーマの 1 つは、AI セキュリティプラットフォーム環境と呼ばれているものです。これは大きく 2 つの側面をカバーしています。AI ツールを安全に利用するための「セキュリティを確保した消費」、そして AI アプリケーションを安全に構築するための「セキュリティを確保した開発」です。
興味深いのは、かつてはそれぞれ独立していたクラウド・ネイティブ・アプリケーション保護プラットフォーム（CNAPP）、セキュリティ・サービス・エッジ（SSE）、AI セキュリティポスチャ管理（AI-SPM）といった各種セキュリティカテゴリーが、AI という新たな攻撃手法が存在する世界において、「見えないものは守れない」という前提のもと、AI 領域で突如として交錯し始めているということです。
しかし、重要なポイントとして、専用の AI セキュリティ機能は、実際に成熟し始めており、一般的な機能とは差別化されています。
ガバナンスの現状
組織が AI アシスタントを展開している場合（現実的に、少なくともそれについて考えていない人はいませんが）、役割認識型の AI ガバナンスについて真剣に考える必要があります。
これは、よくある「設定して放置する」タイプのアクセス制御ではありません。重要なのは、誰がどのような質問をすることができるのか、AI とのやり取りを通じてどのデータにアクセスできるのか、そしてチャットボットが意図せず情報漏えいの原因にならないようにするためにはどうすべきかを理解することです。悪名高い AI のガードレール、つまり、AI ファイアウォールは、今や基礎的なセキュリティ対策となりつつあります。
本当に必要な技術的要素
AI の脅威はなぜ、そして、どのように異なるのでしょうか？重要なのは、主要な攻撃ベクトルになっているコア AI モデルの概念、つまりコンテキストウィンドウ、システムプロンプトの漏えい、ベクトルデータベースの制限です。
コンテキストウィンドウ
コンテキストウィンドウとは基本的に、会話中に AI モデルがどの程度の情報を「記憶」できるかです。一見セキュリティとは無関係に思えるかもしれませんが、そう思えるのは、この境界を巧妙に操作することで、機微な情報が抜き取られる可能性があることに気づくまでです。
システムプロンプトの漏えい
システムプロンプトの漏えいとは、本来隠されているはずの AI モデルを制御する指示が外部に露出してしまう現象です。システムを思いどおりに操作するためのチートコードが見つかってしまうようなものです。
ベクトルデータベースの制限
ベクターデータベースの制限は、AI システムが情報を保存および取得する方法に関連しています。これらのデータベースには特有の癖があり、攻撃者たちはそれを悪用し始めています。
これらは、もはや理論上の問題だけではなく、現実世界の攻撃に現れています。
ベンダーによる市場争奪戦
トラフィックパス上にいるすべてのプレイヤーが、先を争って、自社のプラットフォームに AI コントロールを追加しようとしています。これは、市場でのポジショニングの観点から見れば理にかなっていますが、こうした後付け機能の内容や品質には大きなばらつきがあります。チェックリストを埋めるだけのベンダーもいれば、実際に役立つ機能をしっかりと構築しているベンダーもいます。
一方、登場当初は正直なところ表面的に見えた AI-SPM カテゴリーが、AI アプリケーションの保護に関しては、従来の CNAPP ツールとは明確に差別化されつつあります。
確認する内容
これらのプラットフォームを評価する際は、次の 3 つの重要な領域に重点を置きます。
特定のユースケースに合わせてコントロールをカスタマイズする機能。汎用の AI セキュリティは汎用の抗生物質のようなもので、効果がある時もあれば、ない時もあります。
ベンダーの可視性と防御の再調整。ベンダーは、防御しようとしている攻撃をどの程度理解しているでしょうか？多くのベンダーはまだこの点で遅れを取っています。
RAG 固有の制御メカニズム。検索拡張生成（RAG）システムとは、AI モデルが自社の企業データから情報を引き出して質問に回答する仕組みのことです。こうしたシステムは非常に狙われやすいため、従来の多くのセキュリティツールでは対応できない、専用の保護対策が求められます。
結論
AI セキュリティ市場は、もはや理論上の議論や空論ではありません。真の差別化が進み、実際のリスクが顕在化しています。AI セキュリティを後回しにする組織は、痛い目に遭うことになるでしょう。幸い、これらの課題に対処するツールは、ようやく成熟し始めています。
問題は、AI セキュリティが必要かどうかではありません。それに対してプロアクティブに行動するか、それとも被害が出るまで待つかということです。
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