拓海先生、最近社内で「カスタムGPTを業務に使おう」という声が上がっているのですが、安全性に不安があります。実際のところ危ないものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。結論だけ先に言うと、研究で95%以上のカスタムGPTが十分な防御を備えていないことが示されています。まずは短い要点を三つでまとめますね。
要点を三つ、ですか。ぜひお願いします。あと、専門用語は簡単にお願いしますね。私、デジタルは苦手でして。
素晴らしい着眼点ですね！一つ目、ほとんどのカスタムGPTは設計段階で悪用を想定しておらず、攻撃に弱いです。二つ目、攻撃の種類は役割演技（roleplay）、システム指示の漏洩（system prompt leakage）、フィッシング生成など多様であること。三つ目、人気度が高くても安全とは限らないという点です。安心してください、一緒に理解していけば対策は立てられるんですよ。
なるほど、設計段階の問題ですか。それだと当社で導入する時にどう検討すればよいか悩みます。投資対効果の観点からはまずどこを見ればよいでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まずは使う用途の機密度を評価することです。次に、その用途で想定される攻撃ベクトル（攻撃手法）を洗い出してリスクを見積もること。最後に、軽微な攻撃で致命的な被害が出るかどうかでコスト対効果を判断すること。簡単に言えば、守るべき情報の重要度と、侵害されたときの損害の大きさを掛け合わせて検討するんですよ。
わかりました。ちなみに「roleplay」というのはどういうイメージですか。これって要するに、ユーザーがGPTに嘘の役割を演じさせて回答を誤らせるということですか。
素晴らしい着眼点ですね！要するにその通りです。roleplay（役割演技）とは、悪意あるユーザーがモデルに特定の役割や状況を演じさせ、機密情報の開示や望ましくない行動を引き出す手法です。身近な比喩で言えば、本人確認を偽装して担当者を名乗らせて重要口座情報を引き出すような詐欺に近いんですよ。
なるほど。では、社内でカスタムGPTを公開する場合、利用者に気をつけさせるべき点はありますか。部署ごとに使い方が異なるので運用面での注意が必要に思えます。
その通りです。運用面では、利用者に対して機密情報を絶対に入力しないこと、疑わしい指示には従わないこと、そして見つけた問題をフィードバックする習慣を作ることが重要です。加えて、公開前に外部からのペネトレーション（侵入）テストや簡易検査を実施することを推奨します。こうしたプロセスは初期投資としては少額で済みますよ。
それなら現実的ですね。ところで、研究では「人気のあるGPTは安全かどうか」について何か傾向が出ていましたか。人気が高ければ安心できるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！研究では中位から低位のカスタムGPTが特に脆弱である一方で、トップ評価のGPTでさえ脆弱性を抱えている事例が見つかっています。言い換えれば人気度は安全性の十分な指標ではないのです。要は、人気＝安全ではない、と理解しておけばよいですよ。
ありがとうございます。では最後に、私が会議で短く説明できるように、今回の研究の要点を私の言葉でまとめますね。
素晴らしい着眼点ですね！ぜひどうぞ。正しく言えるように最後に一言だけ補足すれば、相手に危険度と具体的な対策案をセットで提示すると経営判断がしやすくなりますよ。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
では私の言葉で。今回の研究は「カスタムGPTの多くが設計上・運用上の脆弱性を持ち、人気にかかわらず危険性がある。導入するなら重要情報の扱いを制限し、簡易検査と運用ルールを必須にするべきだ」というものです。これで会議で説明してみます。
1. 概要と位置づけ
結論を先に述べると、本研究はカスタムGPTと呼ばれるユーザーが作成・公開する特注のGPTアプリケーションの実運用上の脆弱性を大規模に実証した点で従来研究と一線を画する。ここで言うgenerative pretrained transformer (GPT)（GPT：生成事前学習トランスフォーマー）は、大量の文章から学習して応答を生成する言語モデルであり、本研究はその「カスタム版」に焦点を当てている。重要なのは、単に理論的に弱点を指摘するのではなく、実際に公開されている14,904件を対象に７種類の攻撃パターンで検査を行い、95%以上が十分な防御策を欠くという数値を示した点である。これは事業部門が導入可否を判断する際の定量的根拠となる。研究の位置づけとして、ベースモデルの脆弱性がカスタマイズ時に継承・増幅され得るという示唆を与え、運用リスクの可視化という実務的な所与をもたらした。
2. 先行研究との差別化ポイント
従来の脆弱性研究は多くが理論や小規模事例報告に留まっていた。そこに対して本研究は大規模な実データセットに基づき統計的に頑健な評価を行っている点が差別化要因である。具体的にはroleplay（役割演技）、system prompt leakage（system prompt leakage：システムプロンプト漏洩）、phishing（フィッシング）など七つの攻撃を実際に投げて、その成功率や分布を測定した点が新規である。さらに、人気度や作成時期という運用指標と脆弱性の関連性を解析し、単に「作り手の善意」ではリスク管理が不足することを示した。要するに、理論→検証→運用判断の流れを一気通貫で提示した点が、そのまま企業にとっての実務的価値を生んでいる。
3. 中核となる技術的要素
核心は三つの技術条件にある。第一に、カスタムGPTは公開用ストアやリポジトリに情報を置くことで外部から容易に操作され得る設計である点。第二に、system prompt（システムプロンプト）というモデルの動作方針を決める内部指示が漏洩すると、そのGPTは本来想定しない挙動を取る点。第三に、生成モデル自体が悪意ある入力に巧妙に誘導されると、有害なコードや詐欺文面を生成してしまう性質がある点である。ここでの実務的示唆は、設計段階での入力検証と出力のフィルタリング、そして公開前の模擬攻撃検査を組み込むことが必須であることである。技術的な対策は多層で組むのが本質だ。
4. 有効性の検証方法と成果
検証方法は実データに対する攻撃再現と統計的解析から成る。14,904件のカスタムGPTに対し七種類の攻撃シナリオを投げ、各攻撃に対する成功率とカテゴリ別の分布を集計した。その結果、roleplayによる脆弱性は約96.5%、system prompt leakageは約92%台、phishing生成は約91%台と非常に高率で観測された。さらに、人気ランキング別に見ると中位・下位に脆弱性が集中する一方で、上位でも脆弱性がゼロではないことが示された。これにより、脆弱性は運用や公開ポリシーの設計不備に起因することが統計的に支持される。
5. 研究を巡る議論と課題
議論点は二つある。第一にベースとなる大型言語モデル（LLM）が持つ固有の脆弱性をどの程度カスタマイズで防げるかという問題である。本研究はカスタマイズで脆弱性が継承・増幅され得ることを示したが、完全な遮断方法は未確立である。第二に、検査の自動化と公開ガバナンスの実効性である。大量のカスタムGPTを如何に効率よく審査し、運用ルールを技術的に強制するかが今後の課題だ。加えて、誤検知や過剰規制によるイノベーション阻害とのバランスも検討する必要がある。つまり、規制と利便性の最適点を見つけることが求められる。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向性が重要である。第一に、検査手法の標準化と自動化を進め、公開前のスクリーニングを実務レベルで実現すること。第二に、ベースモデルの堅牢化研究を進めてカスタマイズでの継承リスクを低減すること。第三に、企業向け運用ルールと教育コンテンツを整備し、利用者側の安全リテラシーを向上させることだ。これらを並行して進めることで、カスタムGPTの利便性を損なわずにリスクを管理できる基盤が整う。最後に、検索用キーワードとしては “custom GPTs”, “GPT vulnerabilities”, “system prompt leakage”, “roleplay attacks”, “phishing generation” を用いると良い。
会議で使えるフレーズ集
「今回の調査では14,904件のカスタムGPTを対象に実検査を行い、95%以上が防御策を欠いているという定量的な結果が出ています。」
「主な攻撃はroleplay、system prompt leakage、phishing生成の三つで、いずれも業務上重要な情報を引き出すリスクがあります。」
「導入可否の判断基準は、扱う情報の機密度と侵害時の損害予想額を掛け合わせたリスク評価と、公開前の簡易検査導入の有無です。」
S. O. Ogundoyin et al., “A Large-Scale Empirical Analysis of Custom GPTs’ Vulnerabilities in the OpenAI Ecosystem,” arXiv preprint arXiv:2505.08148v1, 2025.
