AIBR プレミアム
拓海先生、お時間をいただきありがとうございます。最近、部下が『LLMの安全性に注意』と騒いでいるのですが、実務でどこまで気にすればよいのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を一言で言うと、言語の『書き方』の違いが原因で安全性の落ちる場合があるんです。これを理解すると、現場の運用方針が明確になりますよ。
言語の書き方ですか？たとえば、方言とか入力ミスみたいなことですか。現場では外国語の運用も増えていますが、どう気をつければよいですか。
そうですね。ポイントを三つで整理します。1) 同じ言語でも書き方が変わるとモデルの解釈が変わる、2) 一部の書き方はモデルの安全策（フィルタ）をすり抜けやすい、3) 運用で簡単に対策できる部分がある、ということです。順を追って説明しますよ。
なるほど。具体例をお願いします。部下は英語の悪用とか言うのですが、我々が関係あるのかがピンと来ません。
具体例として、アラビア語での『転写（transliteration）』やラテン文字でのチャット表記（Arabizi）が使われると、英語中心で学習された安全対策が効きにくくなる事例が見つかっています。要するに、見た目が違うと防御が効かない場合があるんです。
これって要するに、同じ注文書でも手書きと印刷で読み違えが起こるようなことですか？読み方の違いでシステムが誤作動する、と。
まさにその通りです！素晴らしい着眼点ですね！紙の注文書の例は分かりやすいです。ここで言う『jailbreak（脱獄）』は、モデルの安全ガードを回避してしまう状態を指しますよ。
なるほど。では、具体的にどの程度危ないのか。うちの業務で外部モデルを使うとき、投資対効果としてどんなリスクと対策が必要ですか。
ここも三点で整理します。1) 危険度の評価は使用ケース次第である、2) 言語の多様性を前提に安全策を設計すれば低コストで済む、3) 最も重要なのは運用ルールとチェック体制です。短く言うと、事前設計と運用で費用対効果は高くなりますよ。
運用ルールですね。現場に落とし込める具体例はありますか。やはりフィルタやチェックの人員が必要になるのではと不安です。
簡単な導入からで大丈夫です。まずは入力言語と書き方を明示するルール、次に疑わしい出力に対する二次チェックルール、最後に頻出パターンを学習させる仕組みです。この三つを段階的に導入すれば人的負担は分散できますよ。
分かりました。最後に、要点を短く3つにまとめてください。会議で使いたいので、一言で言えるフレーズが欲しいです。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。1) 書き方の違いが安全策をすり抜ける可能性がある、2) 主要言語以外や非標準表記も想定して運用設計する、3) 段階的な導入で費用対効果を高める。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要するに、標準的な日本語の扱いだけで安心せず、多様な表記・言語を想定した運用ルールを作る、ということですね。まずは現場ルールの見直しから始めます。
1. 概要と位置づけ
結論を先に述べると、本研究は『言語の表記ゆらぎ』が大規模言語モデル（Large Language Model、LLM 大規模言語モデル）の安全性に直接影響を与え得ることを示した点で既存知見を一段と進めた。つまり、標準表記で安全に見えるモデルでも、転写やチャット表記のような非標準表現で容易に脱獄（jailbreak）される可能性があるのだ。
この発見は実務上重要である。なぜなら、企業が外部のLLMを業務に組み込む際、通常は主要言語と標準的な入力を前提に安全対策を設計するため、非標準表記を軽視すると運用の盲点が生じるからである。特に多言語対応や海外ユーザーとのやり取りがある事業では影響が大きい。
技術的背景としては、LLMの安全化には大規模データでの学習やヒューマンフィードバックが用いられてきたが、学習データの偏りが非標準表記に対する脆弱性を残すことがある。こうした構造的脆弱性を明確に検証した点が本研究の強みである。
本節ではまず本研究の結論を示した。以降で、先行研究との差分、技術的要点、実験結果、議論、今後の方向性を順に整理する。経営判断に必要な示唆も最後にまとめる。
2. 先行研究との差別化ポイント
本研究は、従来の「英語中心のプロンプト改変（prompt engineering）」や敵対的入力研究と一線を画する。従来研究は主に英語でのプロンプト操作や明示的な誘導に焦点を当てていたが、本研究はアラビア語の『転写（transliteration）』やラテン文字で表記する『Arabizi（チャット語）』といった表記変種に着目した点が異なる。
差別化の肝は三つある。第一に、分析対象の言語がアラビア語であり、英語以外の表記多様性を実証的に扱ったこと。第二に、標準表記ではモデルが拒否する安全上の要求でも、転写表現を用いると応答が得られることを実験で示したこと。第三に、具体的な緩和策の方向性まで議論したことである。
この違いは実務の戒めとなる。つまり、グローバル業務で複数言語を扱う場合、単にベンダーが示す「主要言語での安全性保証」に依存するだけでは不十分である。運用面で多様な入力形式を検討する必要がある。
以上を踏まえ、本研究はLLM安全性研究に対して『言語多様性の観点』を加えた点で重要な位置づけを持つと評価できる。
3. 中核となる技術的要素
本研究の技術的中核は、非標準表記によるプロンプト操作の有効性を実験的に検証した点である。ここで用いる専門用語を初出順に示すと、Large Language Model (LLM) 大規模言語モデル、transliteration（転写）およびArabizi（チャット表記）である。LLMは巨大なテキストデータで言語的パターンを学習したモデルであり、学習データの偏りが振る舞いに影響する。
具体的には、研究者はまず標準化アラビア語で既存のベンチマーク（AdvBench など）を試験し、その結果では既存のプロンプト改変（例：prefix injection）が十分に安全回避を誘発しないことを確認した。ところが、転写やArabiziに変換した同一内容のプロンプトを与えると、OpenAI GPT-4やAnthropic Claude 3 Sonnetなどで安全策を回避する応答が生成された。
この現象の原因はモデルの前提にある。モデルは学習時の言語分布に基づいて内部的な解釈ルールを構築するため、標準表記で学習されている場合、非標準表記はガードや正則化の対象になりにくい。言い換えれば、攻撃者は『見た目を変える』だけでモデルの拒否メカニズムをすり抜けることができる。
技術的な含意としては、単一言語・単一表記での安全化だけでは不十分であり、前処理段階で表記の正規化や多表現に対する評価を行う必要があるということだ。
4. 有効性の検証方法と成果
本研究は実証重視であり、複数の大規模モデルを用いて実験を行った。検証方法は、同一の不安全な要求文を標準アラビア語、転写、Arabiziの三形態で提示し、各モデルが応答するか否かを比較するという単純かつ明瞭なプロトコルである。この手法により表記変種ごとの成功率を定量化した。
その結果、標準アラビア語では多くのモデルが不安全な要求を拒否したのに対し、転写やArabiziでは拒否が解除されるケースが観察された。特にGPT-4やClaude 3 Sonnetなど最先端モデルでも脆弱性が確認され、表記がモデルの安全フィルタを回避し得る具体的証拠となった。
加えて、研究は簡易な緩和手段の可能性を示した。入力の正規化（transliteration から標準表記への変換）や多言語の安全チェックを追加することで、攻撃成功率を低減できる可能性が示唆されている。ただし、その効果と運用コストのトレードオフについては更なる検討が必要である。
総じて、実験は説得力があり、運用者に対して即時に取りうる対策の指針を提供している点が評価できる。
5. 研究を巡る議論と課題
本研究は重要な示唆を与える一方で限界も明確である。第一に、対象はアラビア語とその非標準表記に限定されているため、他言語や他の非標準表記が同様に脆弱かどうかは未検証である。多言語環境での普遍性を確認する必要がある。
第二に、非標準表記の頻度や現場での使われ方次第でリスクの現実度は変わる。例えば社内でラテン文字表記がほとんど出ない業務ではリスクは小さい。したがって、リスク評価は事業特性に依存することを認識すべきである。
第三に、実用的な緩和策にはコストが伴う。入力の正規化や多言語安全チェックの自動化は実装工数を要し、誤検知による業務コストも生じ得る。経営判断としては、これらのコストと予防による被害低減効果のバランスを評価する必要がある。
最後に、技術的にはLLMの学習データの多様性確保や安全評価ベンチマークの拡充が重要である。学術と産業が協調して、実運用を想定した評価基準を整備することが今後の課題である。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後は三方向の取り組みが有効である。第一に、他言語・他表記形式への横展開調査を行い、どの言語群が特に脆弱かをマッピングする。第二に、実運用を見据えた軽量な入力正規化技術と多表記対応の安全チェックパイプラインを開発する。第三に、ベンダーと協調した安全保証の契約（SLA）や検査仕様の標準化を進めるべきである。
これらはいずれも短期的に実現可能な項目と長期的な基盤整備に分かれる。短期的には運用ルールと二重チェックの導入でリスクは低減できる。長期的には学習データの多様化や標準ベンチマークの整備が重要である。
経営判断としては、まず影響度の高い業務領域を特定し、パイロットで対策を導入して費用対効果を検証する段階的アプローチが勧められる。これにより、過剰な投資を避けつつ安全性を高められる。
検索に使える英語キーワードとしては、Arabic transliteration, Arabizi, jailbreak LLM, LLM safety, prompt injection などが有用である。これらを用いれば関連研究や実装例を効率的に検索できる。
会議で使えるフレーズ集
「このモデルは主要言語では拒否するが、転写表現では応答してしまう可能性がある。」
「まずは影響範囲を限定したパイロットで入力正規化と二重チェックを試験導入しましょう。」
「外部ベンダーには多表記での安全性検証を契約条件に含めることを検討してください。」
