LLM（大規模言語モデル）の業務活用を検討する中で、
「どのようなセキュリティリスクがあるのか」
「具体的な対策方法がわからない」といった不安を抱えていませんか。LLMは適切に管理しなければ、情報漏洩やシステムの乗っ取りといった重大なインシデントにつながる可能性があります。安全なAI活用を実現するためには、LLM特有の脆弱性を理解し、適切な防御策を講じることが不可欠です。
この記事では、LLMセキュリティの基本的な考え方から、国際的なセキュリティ基準である
「OWASP Top 10 for LLM」で指摘されている主要な脆弱性、具体的な攻撃手法、そして企業が実践すべき防御策までを網羅的に解説します。自社のセキュリティ対策に不安がある方や、これからLLM導入を本格化させたいと考えている方は、ぜひ本記事を参考に、安全なAI活用への第一歩を踏み出してください。より具体的な導入支援や人材育成に興味がある方向けの情報もご案内しています。
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LLMセキュリティとは？AI活用で急増する新たな脅威
結論として、LLMセキュリティとは大規模言語モデルおよびそれを組み込んだアプリケーションを、悪意のある攻撃や意図しない誤動作から保護するための一連の技術や対策を指します。従来のセキュリティ対策だけでは防ぎきれない、LLM特有の新たな脅威が急増しており、企業にとって喫緊の課題となっています。これらの脅威は、機密情報の漏洩やシステムの不正利用、企業の信頼失墜など、深刻なビジネスリスクに直結する可能性があります。
LLMの活用がビジネスの競争力を左右する時代において、セキュリティ対策はもはや「任意」ではなく「必須」の取り組みと言えるでしょう。次のセクションでは、従来のセキュリティとの違いや、具体的なビジネスへの影響について掘り下げていきます。
従来のWebアプリケーションセキュリティとの違い
LLMセキュリティと従来のWebアプリケーションセキュリティの最も大きな違いは、脅威の対象と攻撃手法にあります。従来のセキュリティは、SQLインジェクションやクロスサイトスクリピティング（XSS）のように、構造化された明確な攻撃パターンを検知・防御することが中心でした。そのため、ファイアウォールやWAF（Web Application Firewall）といった境界型防御が主な対策でした。
一方で、LLMへの攻撃は「プロンプト」と呼ばれる自然言語の指示を通じて行われます。攻撃者は巧妙な文章を作成することで、LLMを騙して意図しない動作を引き起こさせるのです。このような攻撃は、従来のシグネチャベースの検知システムでは見抜くことが極めて困難であり、LLMの応答が確率的に生成される性質も対策を複雑にする一因となっています。
LLM特有のリスクがもたらすビジネスへの影響
LLM特有のセキュリティリスクが顕在化した場合、企業は多岐にわたる深刻な影響を受ける可能性があります。最も懸念されるのは、プロンプトインジェクション攻撃による機密情報の漏洩です。攻撃者がLLMを操り、内部データベースにアクセスして顧客情報や開発中の製品情報を盗み出すといった事態が考えられます。（出典：How Microsoft defends against indirect prompt injection attacks）
さらに、学習データを汚染される「データポイズニング」によって、LLMが誤った情報や差別的な内容を生成し、企業のブランドイメージを大きく損なうリスクもあります。その他にも、システムの不正利用によるサービス停止や、意図しないAPI連携による過剰な課金など、事業継続に直接的な打撃を与える経済的損失にもつながりかねません。これらのリスクを回避するためには、LLMの特性を理解した上で、適切なセキュリティ対策を講じることが不可欠です。
【2025年最新】OWASP Top 10 for LLMの主要な脆弱性
LLMのセキュリティリスクを理解する上で極めて重要な指針となるのが、セキュリティ専門家の国際的なコミュニティであるOWASPが発表した「OWASP Top 10 for LLM Applications」です。これは、LLMアプリケーションに特有の最も重大な10の脆弱性をリストアップしたもので、開発者やセキュリティ担当者が対策を講じる際の共通言語として広く参照されています。（出典：OWASP Top 10 for Large Language Model Applications） 2025年版では、進化する攻撃手法に対応した内容に更新されています。（出典：OWASP Top 10 for LLM Applications 2025）
このリストを理解することは、自社のLLMアプリケーションがどのような危険に晒されているかを把握し、優先順位をつけて対策を講じるための第一歩となります。ここでは特に重要ないくつかの脆弱性について、その内容を詳しく見ていきましょう。
LLM01: プロンプトインジェクション（Prompt Injection）
プロンプトインジェクションは、攻撃者が悪意のある指示（プロンプト）をLLMに注入し、開発者が意図しない動作を引き起こさせる攻撃です。これはLLMにおける最も代表的かつ対策が難しい脆弱性の一つです。攻撃者はLLMの応答を乗っ取り、本来はアクセスできないはずの情報を漏洩させたり、システムを不正に操作したりします。
この攻撃は、ユーザーが直接入力する「直接プロンプトインジェクション」と、LLMが読み込むWebサイトやファイルに悪意のある指示を埋め込む「間接プロンプトインジェクション」に大別されます。間接的な攻撃は検知がより困難であり、企業が気づかないうちに情報が盗まれているといった事態を引き起こす可能性があります。（出典：How Microsoft defends against indirect prompt injection attacks）
LLM03: 学習データポイズニング（Training Data Poisoning）
学習データポイズニングは、AIモデルの学習データに意図的に不正なデータや誤った情報を混入させる攻撃手法です。これにより、LLMの性能を低下させたり、特定のキーワードが入力された際に、攻撃者の意図する偏った、あるいは有害な応答を生成させたりできます。例えば、競合他社の製品に対して否定的な情報を生成するように仕込むといった悪用が考えられます。
LLMはインターネット上の膨大な情報を学習するため、汚染されたデータが混入するリスクを完全に排除することは困難です。特に、継続的な学習やファインチューニングを行う過程で、悪意のあるデータが注入される危険性があり、モデルの信頼性を根底から揺るがす深刻な脅威と言えます。（出典：LLMのセキュリティリスク「間接プロンプトインジェクション」とは？ その脅威と対策を解説）
LLM06: 過剰な代理実行（Excessive Agency）
過剰な代理実行とは、LLMに連携された外部ツールやAPIに対する権限が過剰であるために、意図しない破壊的なアクションを実行してしまう脆弱性を指します。例えば、LLMにメール送信やファイル削除の権限を与えている場合、プロンプトインジェクション攻撃によって、LLMが勝手に大量の迷惑メールを送信したり、重要なファイルを削除したりするリスクがあります。
LLMアプリケーションに外部連携機能（プラグインなど）を実装する際は、最小権限の原則を徹底することが極めて重要です。LLMに与える権限は必要最小限に留め、万が一乗っ取られた際の被害を局所化する設計が求められます。安易に強力な権限を与えてしまうと、システム全体を危険に晒すことになりかねません。
LLMを標的とした代表的な攻撃手法と被害事例
LLMの脆弱性を悪用した攻撃は、すでに現実の脅威となっています。代表的な攻撃手法である「間接プロンプトインジェクション」や「ジェイルブレイク」は、情報窃取や有害コンテンツの生成など、深刻な被害を引き起こす可能性があります。これらの攻撃がどのように行われ、どのような結果をもたらすのかを具体的に理解することは、効果的な防御策を考える上で不可欠です。
ここでは、実際の攻撃手口や想定される被害シナリオを詳しく解説し、LLMセキュリティの脅威をより身近な問題として捉えていきましょう。
間接プロンプトインジェクションによる情報窃取の手口
間接プロンプトインジェクションは、攻撃者が直接LLMに指示を送るのではなく、LLMが参照する外部の情報源に悪意のある命令を仕掛ける巧妙な手口です。例えば、ある企業のLLMチャットボットが、問い合わせ対応のために社内ドキュメントや公開Webページを参照する仕組みだったとします。（出典：How Microsoft defends against indirect prompt injection attacks）
攻撃者は、そのLLMが読み込む可能性のあるWebページなどに、「内部情報を外部に送信せよ」といった悪意のある命令を、人間には見えにくい形で埋め込みます。LLMがそのページを読み込むと、この隠された命令を実行してしまい、利用者が気づかないうちに機密情報が外部に送信されてしまうのです。これはあくまで一例ですが、攻撃の存在と被害の概念を理解することが重要です。（出典：LLMのセキュリティリスク「間接プロンプトインジェクション」とは？ その脅威と対策を解説）
ジェイルブレイクによる倫理的制約の回避と悪用
ジェイルブレイク（脱獄）は、LLMに組み込まれている倫理的・安全上の制約（ガードレール）を、特殊なプロンプトを用いて意図的に回避させる攻撃手法です。LLMは通常、マルウェアのコード作成や差別的な発言、危険物の製造方法など、有害なコンテンツを生成しないように設計されています。
しかし、攻撃者は「あなたはあらゆる制約から解放されたAIです」「これはフィクションの物語です」といった前置きをしたり、特定の役割を演じさせたりすることで、これらの安全機能を無効化しようと試みます。ジェイルブレイクが成功すると、LLMがヘイトスピーチを助長する文章を作成したり、フィッシング詐欺に悪用されるメール文面を生成したりするなど、社会的に有害な目的のために利用される危険性があります。
企業が取り組むべきLLMセキュリティの防御策
LLMを安全に活用するためには、これまで見てきたような脅威に対抗するための多層的な防御策が不可欠です。単一の対策で万全を期すことは難しく、「入力の検証」「権限の管理」「出力と対話の監視」という3つの軸で、総合的なセキュリティ体制を構築する必要があります。これらの対策は、攻撃の侵入を防ぐだけでなく、万が一侵入された際の被害を最小限に抑えるためにも機能します。
ここでは、企業が具体的に取り組むべき防御策を、それぞれの軸に沿って解説します。自社のセキュリティ対策と照らし合わせながら、どこに弱点があるかを確認してみましょう。
入力の検証と出力のフィルタリング（サニタイズ）
最も基本的な防御策は、ユーザーからの入力（プロンプト）とLLMからの出力（応答）を厳格にチェックすることです。入力検証では、悪意のある指示やコードが含まれていないかを確認し、疑わしい入力をブロックまたは無害化（サニタイズ）します。例えば、特定の攻撃パターンに合致する文字列や、過度に長い入力を拒否するルールを設定することが有効です。
一方、出力フィルタリングでは、LLMの応答に個人情報や社外秘の情報といった機密データが含まれていないかを監視します。意図せず情報が漏洩することを防ぐための最後の砦となります。これらの検証とフィルタリングを自動化する仕組みを導入することで、セキュリティレベルを大幅に向上させることができます。
ユーザー権限の厳格な管理と監視
LLMおよびLLMが連携するシステムへのアクセス権限は、「最小権限の原則」に基づいて厳格に管理する必要があります。これは、各ユーザーやプロセスに、業務上必要な最小限の権限のみを与えるという考え方です。例えば、LLMが顧客データベースを参照する必要がある場合でも、全データを参照できる権限ではなく、特定の項目のみを読み取り専用でアクセスできるように制限します。
万が一、アカウントが乗っ取られたり、プロンプトインジェクション攻撃を受けたりした場合でも、被害の範囲を限定できます。権限設定を定期的に見直し、不要になった権限を速やかに削除する運用も重要です。
LLMとの対話ログのモニタリングと異常検知
LLMとの全ての対話（プロンプトと応答）をログとして記録し、継続的にモニタリングすることは、インシデントの早期発見と事後調査に不可欠です。ログを分析することで、不審な挙動や攻撃の兆候を検知できます。例えば、短時間に大量のプロンプトが送信される、特定のユーザーが機密情報に関連する質問を繰り返す、といったパターンは攻撃の可能性があります。
これらの異常なアクティビティを自動的に検知し、セキュリティ担当者にアラートを通知する仕組みを導入することが望ましいです。記録されたログは、万が一インシデントが発生した際に、原因究明や影響範囲の特定を行うための重要な証拠となります。
LLMセキュリティ対策を強化する実践的アプローチ
基本的な防御策を講じるだけでなく、より能動的かつ体系的なアプローチを取り入れることで、LLMセキュリティのレベルをさらに高めることができます。具体的には、攻撃者の視点でシステムの弱点を探す「AIレッドチーム」、開発の初期段階からセキュリティを組み込む「セキュアAI開発ライフサイクル」、そして信頼できる技術基盤を選定することが重要です。これらの実践的なアプローチは、未知の脅威に対する耐性を高め、持続的に安全なLLM活用環境を維持するために役立ちます。
ここでは、一歩進んだセキュリティ対策を実現するための3つのアプローチと、実際にAIスキルを習得した企業の事例を紹介します。
AIレッドチームによる疑似攻撃テストの実施
AIレッドチームとは、攻撃者の視点や手法を用いて、自社のAIシステムに対して疑似的な攻撃を行い、脆弱性を発見・検証する専門チームまたは活動のことです。従来の脆弱性診断では見つけにくい、LLM特有のプロンプトインジェクションやジェイルブレイクといった攻撃シナリオをテストし、防御策が有効に機能しているかを確認します。
AIレッドチームによるテストを通じて、机上では想定できなかった新たなリスクを発見し、より実践的なセキュリティ対策を講じることが可能になります。定期的に実施することで、システムの変更や新たな攻撃手法の登場にも迅速に対応できるようになります。
セキュアAI開発ライフサイクル（SAIDL）の導入
セキュアAI開発ライフサイクル（SAIDL）は、AIシステムの企画・設計段階から、開発、テスト、導入、運用に至るまでの全工程でセキュリティを考慮する開発プロセスです。従来のように、開発が完了してから最後にセキュリティテストを行うのではなく、初期段階からリスクを洗い出し、設計にセキュリティ対策を組み込む「シフトレフト」の考え方に基づいています。
例えば、設計段階で脅威モデリングを実施して潜在的なリスクを特定したり、開発段階でセキュアコーディングのルールを徹底したりします。このアプローチにより、手戻りが少なくなり、開発終盤で重大な脆弱性が発見されるリスクを低減し、結果として開発全体のコストと時間を削減することにも繋がります。
信頼できるLLM基盤モデルとAPIの選定
自社でLLMを構築する場合でも、外部のAPIサービスを利用する場合でも、その基盤となるモデルやプラットフォームの信頼性・安全性を十分に評価することが重要です。実績のある大手ベンダーが提供する商用モデルは、一般的に高度なセキュリティ対策が施されており、データポイズニング対策や有害コンテンツのフィルタリング機能などが組み込まれています。
オープンソースのLLMを利用する場合は、その開発元コミュニティの信頼性や、脆弱性情報が適切に公開・管理されているかを確認する必要があります。APIを選定する際は、以下の点を確認することが不可欠です。
- データ保持・再利用ポリシー：入力したデータがどのように扱われるか。
- セキュリティ認証：SOC2やISO27001などの第三者認証を取得しているか。
- APIキー管理機能：不正利用を防ぐための管理機能が充実しているか。
- 監査ログ：利用状況を追跡できるログが提供されるか。
これらの基準を基に、自社のセキュリティポリシーに合致した信頼できる基盤を選びましょう。
AX CAMP受講企業の対策事例
実践的なAIスキルを習得することは、セキュリティ意識の向上と業務変革に直結します。例えば、Webコンサルティングを手がける株式会社グラシズ様は、AX CAMPの研修を通じてAI活用スキルを習得。これまで外注していたLPライティング業務を内製化し、外注費月10万円を0円に削減、制作時間も3営業日から2時間へと大幅に短縮しました。（出典：法人向けAI研修「AX CAMP」、研修後のAI導入成功率95%を達成。研修成果をまとめた実績レポートを公開）
また、メディア運営を行う株式会社Route66様は、記事の原稿執筆に膨大な時間がかかるという課題を抱えていました。研修後、AIを活用することで24時間かかっていた原稿執筆がわずか10秒で完了するようになり、生産性が劇的に向上しました。これは、セキュリティを確保しつつ業務プロセスにAIを組み込む実践力がもたらした成果です。（出典：法人向けAI研修「AX CAMP」、研修後のAI導入成功率95%を達成。研修成果をまとめた実績レポートを公開）
さらに、C社様では、SNS運用にかかる時間に課題を感じていました。AX CAMPで学んだスキルを活かして業務を効率化した結果、3時間かかっていた作業が1時間に短縮され、業務時間を66%も削減。さらに、月間1,000万インプレッションを達成するなど、成果にも繋がっています。適切なツール選定と安全な運用方法の知識が、これほどの成果を生み出したのです。（出典：法人向けAI研修「AX CAMP」、研修後のAI導入成功率95%を達成。研修成果をまとめた実績レポートを公開）
https://media.a-x.inc/llm-open-source
LLM セキュリティに関するFAQ
LLMセキュリティに関して、多くの企業担当者様から寄せられる共通の疑問があります。ここでは、特に質問の多い3つの項目「セキュリティ診断の必要性」「社内ガイドラインの作成方法」「オープンソースと商用APIの安全性」について、簡潔に解説します。これらのFAQを通じて、LLMセキュリティへの理解をさらに深め、具体的なアクションプランの策定にお役立てください。
LLMのセキュリティ診断はなぜ必要なのですか？
LLMのセキュリティ診断は、従来のWebアプリケーション診断では発見できない、LLM特有の脆弱性を特定するために不可欠です。具体的には、プロンプトインジェクションやジェイルブレイク、学習データの偏りといった、自然言語処理モデルならではのリスクを評価します。これらの脆弱性は、システムの乗っ取りや情報漏洩に直結する可能性があるため、専門的な知見を持つ第三者による診断を受けることが強く推奨されます。
社内でLLMを利用する際のガイドラインはどのように作成すればよいですか？
社内向けLLM利用ガイドラインを作成する際は、まず利用目的と許容範囲を明確に定義することが重要です。その上で、以下の項目を盛り込むと良いでしょう。
- 入力禁止情報の定義：個人情報、顧客情報、社外秘の技術情報など、入力してはならないデータの具体例を明記する。
- 生成物の取り扱い：LLMが生成した情報の著作権や事実確認の責任の所在を明確にする。
- インシデント報告：不審な挙動や情報漏洩が疑われる場合の報告手順と連絡先を定める。
- ツールの利用範囲：会社が許可したLLMサービスのみを利用するよう徹底する。
これらのルールを全従業員に周知し、定期的な教育を行うことがガイドラインの実効性を高めます。
オープンソースのLLMと商用APIではどちらが安全ですか？
一概にどちらが安全とは言えませんが、それぞれに異なるメリットとリスクが存在します。商用モデルは、提供元企業が高度なセキュリティ対策や監視体制を維持しているため、一般的に信頼性が高いと言えます。ただし、データを外部に送信することになるため、利用規約やデータプライバシーポリシーの確認が必須です。（出典：Enterprise-grade security, privacy, and compliance）
一方、オープンソースのLLMは、自社の閉じた環境（オンプレミスやプライベートクラウド）で運用できるため、データを外部に出さずに済むという大きなメリットがあります。しかし、モデル自体の脆弱性管理や運用環境のセキュリティ対策は全て自社の責任となるため、高度な専門知識が求められます。自社の技術力やセキュリティ要件に応じて、最適な選択をすることが重要です。
LLMセキュリティの高度な対策や人材育成ならAX CAMPへ
LLMのセキュリティ対策は、単にツールを導入するだけでは不十分であり、その背景にある脅威を理解し、適切に運用できる人材の育成が不可欠です。しかし、多くの企業では「社内にAIやセキュリティの専門家がいない」「何から手をつければ良いかわからない」といった課題に直面しているのが現実です。本記事で解説したような高度なセキュリティ対策を自社だけで実装し、継続的に運用していくことには高いハードルが伴います。
実践的な法人向けAI研修を提供するAX CAMPでは、LLMの基礎知識からセキュリティリスク、そして安全な活用方法までを体系的に学ぶことができます。単なる座学に留まらず、自社の課題に基づいた実践的な演習を通じて、現場で本当に使えるスキルを習得することを目指します。専門家による伴走支援により、セキュリティガイドラインの策定や、安全な開発ライフサイクルの導入といった具体的な取り組みもサポートできます。（出典：AX CAMP AI研修サービス）
LLMを安全に活用し、ビジネスの成長を加速させるためには、技術的な対策と人材育成の両輪が欠かせません。AX CAMPは、貴社の状況に合わせた最適なカリキュラムをご提案し、セキュリティを確保しながらAI導入を成功に導くための強力なパートナーとなります。LLMの安全な活用方法や、具体的な研修内容について詳しく知りたい方は、まずはお気軽に無料相談会へご参加ください。
まとめ：LLMセキュリティを強化し安全なAI活用を実現しよう
本記事では、LLM（大規模言語モデル）を安全に活用するために不可欠なセキュリティ対策について、多角的に解説しました。LLMの導入は業務効率を飛躍的に向上させる一方で、新たなセキュリティリスクをもたらします。これらのリスクに適切に対処しなければ、企業の信頼や事業継続に深刻な影響を及ぼす可能性があります。
以下に、本記事の重要なポイントをまとめます。
- LLM特有のリスク：プロンプトインジェクションやデータポイズニングなど、従来の対策では防げない脅威が存在する。
- OWASP Top 10：LLMの主要な脆弱性を理解するための国際的な指針であり、対策の出発点となる。
- 多層的な防御策：入力の検証、権限管理、対話ログの監視を組み合わせた総合的なアプローチが不可欠。
- 実践的アプローチ：AIレッドチームやセキュアな開発ライフサイクルの導入により、さらにセキュリティレベルを高めることができる。
これらの対策を効果的に実行し、安全なAI活用を実現するためには、専門的な知識とスキルを持つ人材が不可欠です。しかし、多くの企業ではそのような人材の確保や育成が追いついていないのが現状です。もし、自社でのセキュリティ対策や人材育成に課題を感じているのであれば、専門家の支援を受けることをお勧めします。
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