RAG型AIは、社内ナレッジやWeb情報を取り込みながら高精度な回答を返せる一方で、通常の生成AIにはない攻撃を受けるリスクがあります。そのひとつが「間接型プロンプトインジェクション」です。 これは、ユーザーが直接危険な命令を入力しなくても、外部Webサイトや文書、データベース内に埋め込まれた悪意のある命令をLLMが拾い、誤回答・情報漏えい・外部ツールの不正実行につながる問題です。 本記事では、間接型プロンプトインジェクションの基本、RAG型AIが狙われやすい理由、代表的な脅威シナリオ、そして今日から実践できるセキュリティ対策までを分かりやすく解説します。 INDEX ●間接型プロンプトインジェクションとは？RAG型AIにおける基本概要 ●RAG型AIを揺るがす間接型プロンプトインジェクションの3つの脅威シナリオ ●なぜRAGは狙われるのか？技術的な弱点と3つのセキュリティリスク ●RAG型AIを守る、間接型プロンプトインジェクションへの具体的なセキュリティ対策 ●間接型プロンプトインジェクションとRAG AIに関するよくある質問（FAQ） ●ま

AI（人工知能）が発展する中で、データ利活用とプライバシー保護の両立が社会的な大課題となっています。こうした中、2026年（令和8年）7月、個人情報保護法の「3年ごと見直し」に基づく改正法案が可決・成立しました。 （参考：衆議院「閣法 第221回国会 54 個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律案 審議経過情報」、個人情報保護委員会「『個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律案』の閣議決定について」） 今回の改正は、AI学習データの収集を円滑にする「規制緩和」の側面を持つ一方で、違反企業に対して巨額のペナルティを科す「課徴金制度」の導入など、これまでにない厳しい「規制強化」も盛り込まれています。 本記事では、2026年の個人情報保護法の改正がAI開発にどのような影響を与えるのか、その全体像から、AI学習における要配慮個人情報の取り扱い、同意なしデータ提供の条件、そして企業が今すぐ取るべき具体的なセキュリティ対策までを徹底解説します。 INDEX ●個人情報保護法の2026年改正とは？AI開発にも影響する全体像...

生成AIの業務活用が急速に進む一方で、企業のIT部門やセキュリティ担当者を悩ませているのが、従業員が会社の許可なく利用する「シャドーAI」の存在です。特に近年、ソフトウェア開発の現場を中心に、開発者が個人のPCや社内サーバーに未承認のAIモデルをダウンロードして実行する「野良LLM（大規模言語モデル）」が増加しています。 本記事では、野良LLMとは何か、なぜ今これほど増加しているのか、そしてどのようなリスクをもたらすのかを整理したうえで、開発現場の生産性を損なわずにリスクを制御する具体的なガイドラインの設計までを、実務レベルで解説します。 （参考：ISACA「The Rise of Shadow AI: Auditing Unauthorized AI Tools in the Enterprise」） INDEX ●「野良LLM」とは？ローカルLLMとの違いと、なぜ生まれるのか ● なぜ今、開発現場で「野良LLM」が増加しているのか ●プロンプト禁止では止まらない：既存対策をすり抜ける野良LLMの6つのリスク ●一律禁止が招く「真のシャドー化」

生成AIの業務利用が急速に進むなか、多くの企業がセキュリティ対策の要として「ゼロデータリテンション（ZDR）」を掲げるようになっています。これは、企業がAIに入力した機密データが、AIモデルに保存され、学習に使われないようにする仕組みです。 しかし、本当に「ZDR環境＝セキュリティリスクゼロ」なのでしょうか？ 実は、ZDR環境であっても、AIとの会話の文脈を通じた情報漏えいや、悪意ある外部データによるサイバー攻撃などの脅威は防ぎきれません。 本記事では、ゼロデータリテンション（ZDR）の基本概念から、ZDRだけでは防げない3つの重大なAIセキュリティリスク、およびその解決策となる「プロンプト匿名化」や「プロンプトDLP」の重要性について、わかりやすく徹底解説します。 INDEX ●生成AIの「ゼロデータリテンション（ZDR）」とは？企業が押さえるべき基本概念 ● ゼロデータリテンション（ZDR）環境でも防げない3つのAIセキュリティリスク ●ZDRの盲点をカバーする「プロンプトDLP」と「プロンプト匿名化」の連携 ●リスクを根本から防ぐ「プロンプ

生成AI（LLM：大規模言語モデル）のビジネス活用が急速に進む中、従来の「一問一答（シングルターン）」から、チャットを何度も往復させて成果物をブラッシュアップする「複数回の会話（マルチターン）」へのシフトが進んでいます。しかし、この便利さの裏には、会話の流れ（文脈）の中に機密情報が蓄積・推測されて漏えいする「コンテキスト漏えい」という新たなセキュリティリスクが潜んでいます。従来のDLPでは防げないこの新たな脅威に対し、AIのプロンプトや生成結果を双方向で監視する「プロンプトDLP」が注目を集めています。 本記事では、マルチターン会話に潜むリスクの仕組みから、企業が今取るべき対策までを解説します。 INDEX ●AIとのマルチターン会話とは？「AIコンテキスト」が鍵になる理由 ● マルチターン会話に潜む「コンテキスト漏えい」の脅威と攻撃手法 ●従来のDLP（ネットワーク・ゲートウェイ型）では防げない理由 ●プロンプトDLPとは？AI特有のリスクに対応するセキュリティ対策 ●プロンプトDLPを導入する5つのステップ ●コンテキスト漏えいとプロンプトD

AIエージェントが社内システムやB2B SaaSで本格導入される中、ガバナンスとセキュリティの観点から、人間の承認プロセスに組み込む「HITL（Human-in-the-Loop）設計」の重要性が高まっています。しかし、「すべてのAIの判断を人間が承認する」という素朴な設計は、承認疲労を引き起こし、結果的にボタンを連打するだけの形骸化した運用を生み出す可能性があります。この状態は、安全弁が機能していないばかりか、事故が起きた際の「責任論」を複雑化させるという極めて危険なリスクを孕んでいます。 本記事では、形骸化しないHITL設計の考え方、設計の原則、OWASP・経産省ガイドラインに基づくリスク分類、そして実務で使えるチェックリストまでを体系的に解説します。 INDEX ●HITL（Human-in-the-Loop）設計とは？AIエージェント時代に不可欠な理由 ●陥りがちな罠「承認連打」が生み出す自動化バイアスとセキュリティリスク ●なぜ形骸化するのか？HITL設計における3つの根本原因 ●【設計論】全件承認は逆効果？人間が介入すべきタスクの判断