AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「うちの業務アプリにもAI入れろ」と言われましてね。ただ、AIって内部の指示（プロンプト）が抜かれたら困るんじゃないかと不安でして、投資しても情報が外に出るなら踏み切れません。要するにプロンプトが漏れるリスクってどれほど深刻なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、外部に公開されるアプリケーションでも、悪意ある問いかけ（アドバーサリアルなクエリ）で内部の指示を取り出される可能性があるんですよ。大丈夫、一緒に仕組みと対策を整理していけば導入の判断ができるんです。
「アドバーサリアルなクエリ」て何ですか、難しそうです。現場に入れるべきじゃないと部長が言うんですが、実務で何を気をつければいいか教えてください。
いい質問ですよ、田中さん。専門用語を避けて説明しますね。ポイントは三つです。第一に攻撃者は巧妙な質問でアプリの「内部指示」（システムプロンプト）を引き出せること、第二に攻撃は自動化され得ること、第三に対策は設計段階で組み込む必要があることです。これを踏まえれば経営判断がしやすくなるんです。
これって要するに、うちが重要にしているノウハウが外部からの質問でそのまま引き出されてしまうということですか？もしそうなら開発費が無駄になる可能性があるので怖いんです。
概ねその通りです。ただし全てが無防備というわけではありません。攻撃はまず「影モデル」と呼ぶ代理のモデルで最適化され、それを実際のターゲットに転用します。つまり設計上の弱点を突かれるのですが、逆に言えば設計段階で検査と遮断を組み込めばコスト対効果で守れるんです。
影モデルってまた難しい言葉が出てきましたね。具体的には現場導入で何をすれば良いんですか。たとえばEDIや基幹系とつなげても大丈夫でしょうか。
安心してください。要点は三つだけ覚えれば実務で使えますよ。第一に重要情報はシステムプロンプトそのもので出力しない設計にすること、第二に外部から来るクエリを監査して不自然なパターンを遮断すること、第三に影モデルで事前検査を行い脆弱性を事前に確認することです。これで基幹系とつなぐ場合でもリスクを管理できますよ。
なるほど。じゃあ実際に攻撃された場合の検出や証跡はどうすれば良いですか。監査ログだけで足りますか、あるいは外部と切り離すべきでしょうか。
ログは必須ですが、不十分です。ログに加えて「アウトプット変換（アドバーサリアル変換）」を導入し、出力がそのまま内部指示を露呈しないようにすることと、影モデルによる侵入テストを定期実施することが重要です。これにより検出率が上がり、対応も迅速化できますよ。
分かりました。要は設計段階での防御投資と、運用での監視投資の両方が必要ということですね。自分の言葉で整理しますと、まず設計でプロンプトを直接出さないこと、次に外部クエリを監査すること、最後に定期的に影で攻撃を試して弱点を直す、という理解で合っていますか。
素晴らしい要約です、田中さん！その通りです。実務ではその三点を経営判断のチェックリストにして優先順位を付ければ、投資対効果が見えやすくなりますよ。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
