拓海先生、最近部下が『自動で敵対的プロンプトを作ってモデルの弱点を見つけよう』と言い出して困っています。要するに、AIを攻撃するためのテストを自動化する論文だと聞きましたが、本当にうちのような会社が取り組む価値がありますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、焦る必要はありませんよ。端的に言えば、この論文は『Red Teaming Prompts Evolution（RTPE）』という仕組みで、たくさんの攻撃的な問いかけ（プロンプト）を自動で作ってモデルの危険な応答をあぶり出すものです。要点は三つに整理できますよ。まず、スケールして多様な攻撃を作れること。次に、攻撃の質と多様性を同時に追求する工夫があること。最後に、その生成物を使って複数の大規模言語モデル（LLM）を評価できることですよ。
なるほど、三つですね。ですが、具体的に『スケールして多様な攻撃を作る』とは何を指すのですか？現場で運用するにはコストやリスクが心配です。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、『幅（breadth）』と『深さ（depth）』の二つの方向でプロンプトを増やすんです。幅では、少ない種（seed）を元に様々な例を作る技術で量を担保します。深さでは、一つ一つの問いかけを変形させて表現や角度を増やし、より見落としにくい攻撃を作ります。運用面では、完全自動化で最初のスクリーニングを行い、有望なものだけ人が評価する設計にすればコストを抑えられますよ。
これって要するに、初めに少し人手でお手本を作れば、あとは機械が色んな角度から問題を投げてくれて、人間は良いものだけを拾えば良いということですか？
まさにその通りですよ。素晴らしい理解です！ただし注意点が三つあります。一つ、生成した攻撃プロンプト自体が有害な内容を含む可能性があるので扱いに注意すること。二つ、攻撃成功率（Attack Success Rate）が高いプロンプトをそのまま公表すると悪用される恐れがあること。三つ、評価対象のモデルやトピックを適切に選ばないと知らないうちに偏りある評価になってしまうことです。これらを管理しながら進めれば、投資対効果は十分に見込めますよ。
管理が大事ですね。実際の導入で、どこから手を付ければ良いですか？まずは社内のどのプロセスで試すべきでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！現場導入の優先順位は三つで考えると分かりやすいですよ。まずは社内で外部に出したくない情報を扱う部分、例えば社内業務自動化ツールや顧客情報を扱う部分で試すこと。次にユーザーに直接影響する顧客対応チャットボットなどで弱点を洗い出すこと。最後に、これらのテスト結果を基に運用ルールやフィルタを設計することです。小さく始めて価値が出そうなら範囲を広げていけば良いんです。
ありがとうございます。最後に、私の言葉で整理してよろしいですか。要点は、（1）少数のお手本から自動で多様な攻撃を作る、（2）有効な攻撃だけ人が拾って評価する、（3）有害な生成物の扱いに注意して運用ルールを整備する、ということですね。これで社内会議に持っていけます。
素晴らしいまとめです！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。会議で困ったらまた相談してくださいね。
1.概要と位置づけ
結論から述べる。本論文が最も大きく変えた点は、レッドチーミングのプロンプト生成を『量（breadth）と質（depth）を同時に拡張する自動化フレームワーク』として提示し、従来の手作業中心の試験を大幅にスケールさせうる設計を示したことである。これにより、安全性評価の初期スクリーニング工程を自動化し、限られた人員で広範なリスクを効率的に発見する道筋が立つ。
重要性の文脈を整理すると、近年の大規模言語モデル（LLM: Large Language Model／大規模言語モデル）は能力が向上する一方で、思わぬ有害応答を出すリスクも増大している。実運用前にそのリスクを洗い出すレッドチーミングは、製品リリース前の必須プロセスになりつつある。従来は専門家が手作業で攻撃用プロンプトを設計していたが、コストと時間が障壁であった。
この論文が提案するRTPE（Red Teaming Prompts Evolution）は、初期の少数のテンプレートを起点に、拡張的な示例学習（in-context learning）を活用して多様な攻撃文を生成する『幅の戦略』と、生成後のプロンプトを変形・洗練する『深さの戦略』を併用する点で差異化を図る。これにより、単なる量産ではなく、攻撃成功率（ASR: Attack Success Rate／攻撃成功率）と多様性の両立を狙う。
ビジネスにとっての位置づけは明確だ。小規模リソースで安全性を高めるための初期投資として、RTPEは効率的な選択肢になり得る。特に、機密データや顧客対応をAIに委ねる業務を持つ企業は、未知の脆弱性を早期に発見するための検査基盤を整備する価値が高い。
短期的には、自社の重要ユースケースを対象に限定的な攻撃生成と評価のループを回すことが推奨される。長期的には、その評価結果を学習データとしてモデル改善や運用方針に還元することで、AI導入のリスクマネジメントが筋道立てられる。
2.先行研究との差別化ポイント
本研究の差別化は三点ある。第一に、既存研究が人手によるテンプレート変異や単純な自動変換に依存していた点に対し、本論文は強化されたin-context learning（ICL: in-context learning／文脈内学習）を用いて、多様で質の高いプロンプトを自動生成することを示した。これは、単純なランダム変異よりも実用的な攻撃文を得やすい。
第二に、深さ方向の進化操作を明確に定義し、形式的な変換（文体変換、意図の言い換え、挿入・削除など）を組み合わせることで、同一目的の攻撃でも複数の表現を得られる点にある。これにより同じモデルの強みと弱みを異なる角度から検出できる。
第三に、大量に生成されたプロンプト群を用いて複数の代表的LLMを横断的に評価し、安全性の比較分析を行った点だ。単独モデルの脆弱性を示すだけでなく、モデル間の相対的な弱点を抽出しやすくなっている。
先行研究では評価のスケールが限られていたため、見落としリスクや偏りが残りやすい。RTPEは生成の多様性を意図的に重視することでこれらの問題に対処し、より包括的なリスク検出を可能にする。
ただし、差別化の代償として生成物の管理負荷と誤用リスクが増す点は見落とせない。したがって、企業が採用する際には生成プロンプトの保管・アクセス制御と倫理的ガイドラインの整備が必要である。
3.中核となる技術的要素
技術的には、RTPEは二段階の進化プロセスを核に据える。第一段階の『幅の進化（in-breadth evolving）』では、いくつかのシードプロンプトと示例を用い、強化されたin-context learningにより多数の高品質な候補プロンプトを生成する。ここで重要なのは示例選択の工夫であり、代表的な失敗例や成功例を適切に混ぜることで生成の多様性を高める。
第二段階の『深さの進化（in-depth evolving）』では、生成済みプロンプトに対してカスタマイズした変換操作を施す。変換操作とは、質問の焦点を変える言い換え、文体の切替、誤誘導を防ぐための逆手法などを含み、これらを組み合わせることで表現の幅を増やす。
評価側では、生成したプロンプトを複数のLLMに実行させ、出力を自動でスコアリングするワークフローが設計されている。スコアリングは攻撃成功率（ASR）や応答の危険度スコアなど複数指標で行い、高スコア群を人が精査するハイブリッド運用を想定する。
技術的な注意点として、生成モデル自身を攻撃的用途に用いるため、研究では生成物の扱いに関する警告が明記されている。実運用では、生成データの隔離、ログ管理、アクセス制御、そして倫理審査の仕組みが必須となる。
最後に、技術実装は既存のLLMと組み合わせやすい設計であるため、社内の既存AIスタックに段階的に組み込める利点がある。まずは検証用のサンドボックス環境で評価を行うことが実務的である。
4.有効性の検証方法と成果
検証は大規模な生成プロンプト群を作成し、それを用いて複数の代表的LLMに対して攻撃実行と評価を行う流れである。論文では数千件規模のプロンプトを生成し、攻撃成功率（ASR）と多様性指標の両面で既存の自動レッドチーミング手法と比較している。
成果として、RTPEは既存手法を上回る攻撃成功率を示しつつ、多様性の面でも優位性を得たと報告されている。これは、単に攻撃を量産するだけでなく、多様な表現を取り込むことでより多くの弱点を露呈させた結果である。論文はまた、特定の敏感トピックに関してモデルごとの差異を可視化する分析も行っている。
評価の妥当性確保のために、生成されたプロンプト群からサンプルを抽出して専門家が精査し、False PositiveやFalse Negativeの傾向も解析している。こうした二段階評価により、自動評価の信頼性を高めている点が実務に役立つ。
ただし、評価は研究用のサンドボックス環境で行われており、実運用環境での再現性や、業務固有の文脈における有効性は追加検証が必要である。特にローカライズやドメイン知識を要するケースではカスタマイズが必須となる。
総じて、本手法は初期リスクの網羅的検出という面で有効性が示されており、特に限られた人的資源で広範な評価を志向する組織にとって有力な選択肢となる。
5.研究を巡る議論と課題
まず倫理と安全性の議論が避けられない。攻撃用プロンプトの自動生成は、悪用リスクを伴うため、生成物の取り扱い方針と外部公開の制限が必須である。論文自体も警告を掲げており、企業導入時には内部規定と技術的管理策（アクセス制御、監査ログなど）を整備する必要がある。
次に、評価の公正性と偏りの問題がある。生成アルゴリズムや示例の選び方にバイアスが入ると、見つかる弱点が偏り、真のリスクを過小評価する恐れがある。したがって示例の多様化と評価対象の横断的選定が求められる。
技術面では、生成の説明可能性（Explainability）と再現性の確保が課題である。自動生成されたプロンプトがなぜ有効だったのかを人が解釈できる形で提示する仕組みがあれば、モデル改善へのフィードバックループが強化される。
運用面ではコスト対効果の評価も重要だ。自動生成で網羅性を高める一方、人の精査工数や管理コストが増える可能性があるため、どの段階を自動化しどの段階を人が担うかの設計が鍵となる。これを誤ると、投資に見合わない結果になる。
最後に法規制の観点も無視できない。生成物が法令に抵触しうるケースや、個人情報を取り扱う場合の規制遵守をどう担保するかは企業ごとに検討が必要である。総じて、技術的可能性と実務上のガバナンスを両立させる枠組み作りが今後の課題である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究・実務の方向性としては、まず生成プロンプトの安全な保管・共有のための標準運用手順（SOP: Standard Operating Procedure／標準作業手順）とアクセス制御の整備が挙げられる。これにより研究開発と安全管理の両立が可能になる。
技術的には、生成された攻撃の説明可能性を高めるメカニズムの開発が望まれる。なぜそのプロンプトが有効なのか、どの文脈で危険性が高まるのかを人が理解できる形で出力できれば、修正・改善の精度が上がる。
また、業務ドメイン固有のカスタマイズ方法論を整備することが重要だ。汎用的な攻撃だけでなく、業界や企業ごとの業務文脈に即したテストを自動化することで、実用性が飛躍的に向上する。
検索や追加学習に有用な英語キーワードとしては、”prompt evolution”, “red teaming prompts”, “in-context learning for red teaming”, “attack success rate”などが挙げられる。これらを起点に関連文献や実装例を探索すると良いだろう。
最後に、企業は小さな実証（pilot）から始め、得られた知見を基にガバナンスと技術を同時に強化していくアプローチが現実的である。これによりリスクを抑えつつ有益な検出能力を獲得できる。
会議で使えるフレーズ集
「まずは限定ユースケースでパイロットを回し、生成された攻撃プロンプトの上位10％だけを専門家が精査しましょう。」
「生成物の保管は隔離されたサンドボックスで行い、アクセスログと権限管理を厳格に設定します。」
「評価指標は単一の成功率だけでなく、多様性と再現性を合わせて判断したい。」
「結果はモデル改善と運用ルールにフィードバックし、継続的なリスク低減サイクルを回します。」
引用元: Li, R., et al., “Be a Multitude to Itself: A Prompt Evolution Framework for Red Teaming,” arXiv preprint arXiv:2502.16109v1, 2025.
