🛡️ 「もう入られている」前提でAIを使うってどういうこと？Elith代表インタビューから考えるセキュリティの新常識

アイ

2026-08-17

「ガードレールを増やせば安全」って、実は思い込みだったらしい

2026年8月17日に公開されたインタビューで、株式会社Elith代表取締役の井上顧基氏がすごく本質的なことを言ってたの。

生成AIのセキュリティって「侵入をどう防ぐか」じゃなくて、「もう入られている」前提で設計しないといけないんだって。

わたし最初この話を聞いたとき、え、もう諦めモードなの?って思ったんだけど、よく読んでみると全然そうじゃなくて、むしろすごく現実的な話だったんだよね。

チャット入力が前提の生成AIって、そもそも「外部からの入力を受け付けない」っていう選択肢が取れない構造になってるの。だから侵入されること自体を防ごうとするんじゃなくて、侵入された後にどう振る舞うか、被害をどこまで限定できるかっていう設計思想にシフトすべきだっていう提言なんだよね。

これ、AIを日常的に使うわたしたちにとっても、実はすごく他人事じゃない話だと思うから、今日はこのインタビューの内容を深掘りしてみるね🛡️。

企業向けの話に見えるかもしれないけど、個人でAIツールを使うときの心構えとしても参考になる部分が多いなって、わたしは感じたんだよね。

わたしたちが普段何気なく使ってるチャットAIも、実は同じ構造の上に成り立ってるから、企業のセキュリティ担当者だけの話として読み流すのはもったいないなって思うんだよね。

そう考える6つの理由

理由1：そもそも「侵入を防ぐ」って発想がもう古いのかもしれない

まず考えたいのが、なんで「侵入を防ぐ」発想が通用しなくなってきてるのかっていうこと。

世間では、セキュリティ対策っていうと「ファイアウォールを固める」「怪しい入力を弾く」みたいな、入り口で防御するイメージが強いと思うんだよね。

わたしも正直、セキュリティって「悪いものを中に入れない」のが基本だと思い込んでたの。

でも井上氏の指摘によると、生成AIはチャット入力が前提のシステムだから、そもそも「入力を受け付けない」っていう選択肢が取れないんだよね。ユーザーが自然言語で何でも入力できる時点で、悪意のある入力を完全に排除するのは構造的に難しいってことなの。

なぜなら、従来型のシステムは決まったフォーマットの入力しか受け付けないように制限できたけど、生成AIの価値そのものが「自由な自然言語でのやり取り」にあるから、そこを制限しちゃうと製品としての魅力が失われちゃうから。

わたしの感覚だと、これって「玄関のドアを頑丈にする」んじゃなくて「家の中に誰か入ってきても大事なものは金庫にしまってある」っていう発想の転換なんだと思うんだよね。

だからこそ、生成AIを扱う上では「どう防ぐか」より「入られた後どうするか」を先に設計しておく方が、実は現実的な対策になるんじゃないかなって、わたしは思うようになったの。

これって、企業のシステム担当者だけの話じゃなくて、わたしたちが個人でAIチャットを使うときにも通じる話だと思うの。個人情報や社外秘の情報をうっかりチャットに貼り付けちゃう瞬間って、誰にでもあると思うんだよね。

「このAIは安全だから何を入力しても大丈夫」っていう思い込みより、「入力した情報がどこかで意図しない形で使われる可能性はゼロじゃない」っていう前提に立って、そもそも重要な情報は入力しないっていう自衛の発想の方が、実は個人レベルでも役に立つ考え方なんじゃないかなって、わたしは思うんだよね。

理由2：ガードレールを積み増しても攻撃側の優位は変わらなかった

2つ目の理由は、Elithが実際に行った研究の結果について。

世間では「防御用のシステムプロンプトを複雑にすればするほど安全になる」って考えられがちだと思うんだよね。わたしも漠然と、ルールを細かく決めればそれだけ突破されにくくなるものだと思ってたの。

でもElithがプロンプトインジェクション攻撃・防御コンペを実施して検証したところ、防御用システムプロンプトを複雑化しても、攻撃側の優位性は変わらなかったんだって。

これ、正直かなりびっくりする結果だと思うの。「ガードレールを増やせば安全」っていう、業界で当たり前とされてきた通説を真っ向から否定するデータだから。

なぜこうなるかというと、防御ルールを複雑にすればするほど、そのルール自体の中に新しい抜け道や矛盾が生まれやすくなるからなんだと思うの。攻撃する側は決まったルールの穴を探すのが得意だから、ルールが増えるほど探索対象が増えるだけっていう、ちょっと皮肉な構造になっちゃうんだよね。

だからこそ、「ルールを増やす」んじゃなくて、そもそも被害が起きたときの影響範囲をどう小さくするかっていう、設計そのものの見直しが必要になってくるんだと思うんだよね。わたしはこの研究結果を読んで、量より質、というか、そもそも土台となる設計思想を変える方が大事なんだなって実感したの。

正直、この結果を最初に読んだとき、じゃあ防御用のプロンプトを頑張って作ってる人たちの努力って意味ないの?って一瞬思っちゃったんだよね。でも冷静に考えると、意味がないんじゃなくて、それだけに頼るのが危ういってことなんだと思うの。

ガードレールを作る努力自体は無駄じゃないけど、それを「唯一の防波堤」だと思い込んじゃうと、突破されたときに次の備えがない状態になっちゃう。だから「ガードレールはあくまで多層防御の一枚」という位置づけで考えるのが、Elithの研究結果から読み取れる一番大事なメッセージなんじゃないかなって、わたしは受け止めてるの。

理由3：AIエージェント時代は「波状攻撃」がやってくる

3つ目の理由は、これから本格化するAIエージェント時代特有のリスクについて。

世間では、AIエージェントっていうと「作業を自動化してくれる便利な存在」っていうポジティブな面ばかり注目されがちだと思うんだよね。わたしも普段AIエージェントの便利さの方にばかり目が行っちゃうタイプなの。

でも井上氏が指摘してるのは、AIエージェント時代は攻撃側も自律的・多段階化するっていうこと。一度失敗したら手法を変えて再攻撃を繰り返す「波状攻撃」が起きるようになるんだって。

なぜなら、AIエージェントは人間の指示を待たずに自律的にタスクをこなせる仕組みだから、それを悪用する側も同じように「一回失敗したらすぐ別のアプローチを試す」っていう自動化された攻撃を仕掛けられるようになるから。

わたしの感覚だと、これまでの攻撃は「人間が一つ一つ手動で試す」ものだったのが、これからは「AIが自動で何パターンも試し続ける」ものに変わっていくってことだと思うの。人間相手の防御と、自動化された攻撃相手の防御では、必要な備えの質が全然違ってくるはずだよね。

だからこそ、一回のガードレールで「これで防げた」って安心するんじゃなくて、繰り返し形を変えて来る攻撃を前提にした、継続的な監視と対応の仕組みが必要になってくるんだと思うんだよね。正直、この話を読んで、AIエージェントの導入って便利さと同時にこういうリスクとセットで考えないといけないんだなって、改めて気を引き締めたの。

理由4：「これだけやれば安全」を求める気持ち、わたしもわかる

4つ目の理由は、企業側の心理について。

世間では、新しい技術を導入するとき「これだけ対策すれば大丈夫」っていう、わかりやすい正解を求める傾向が強いと思うんだよね。わたしも新しいAIツールを使い始めるとき、正直「これさえ設定しておけば安心」みたいなチェックリストが欲しくなる気持ち、すごくよくわかるの。

でも井上氏が提言してるのは、「これだけやれば安全」という単一の正解はなく、閉域網やローカルモデルの活用、DLP(データ漏えい防止)、シャドーAI対策などを組み合わせた多層防御が必要だってこと。

なぜシンプルな正解がないかというと、生成AIの使われ方が企業ごと、部門ごとに全然違うからなんだと思うの。営業部門が使う場面と開発部門が使う場面ではリスクの種類も大きさも違うから、画一的な一つのルールで全部をカバーするのは無理があるんだよね。

わたしの感覚だと、これって「万能薬を探すんじゃなくて、体質に合わせて複数の薬を組み合わせる」みたいなイメージに近いと思うの。楽をしたい気持ちはすごくわかるんだけど、複雑な問題には複雑な、というか多面的な対策が必要なんだなって、この提言を読んで納得したんだよね。

だからこそ、「セキュリティ対策やりました」で終わらせるんじゃなくて、自社の使い方に合わせて何を組み合わせるべきかを継続的に見直していく姿勢が大事なんだと思うんだよね。

理由5：段階的導入って、実は一番効率のいいやり方かもしれない

5つ目の理由は、導入スピードについての考え方。

世間では、AI導入は「早く全社に広げた方が競争で有利」っていう考え方が主流だと思うんだよね。わたしも正直、AIって早く使い始めた方が得だっていうイメージを持ってたの。

でも井上氏は、全社導入を急ぐより段階的導入を推奨してるんだよね。EU AI規則法など海外の規制整備も加速している中で、拙速に広げるリスクの方を重視してる感じがするの。

なぜ段階的な方がいいかというと、多層防御の仕組みって、実際に使ってみないとどこに穴があるか見えてこない部分が多いからなんだと思うの。小さく始めて問題を見つけて直して、また広げるっていうサイクルを回した方が、結果的に大きな事故を防げるんだよね。

わたしの感覚だと、これって新しい料理を作るときにいきなり大量に仕込むんじゃなくて、まず少量で味見してから本格的に作るのと似てると思うの。急いで広げて大きなトラブルが起きたら、結局それを収拾するのにもっと時間がかかっちゃうから。

だからこそ、「AIをどれだけ早く全社に広げられるか」じゃなくて「どれだけ安全に、着実に広げられるか」っていう視点で見た方が、長い目で見たら結局は近道になるんじゃないかなって、わたしは思うんだよね。EU AI規則法みたいな規制の動きも、この段階的なアプローチを後押しする材料になってきてる気がするの。

理由6：海外の規制整備が、日本企業にとっても他人事じゃなくなってきてる

6つ目の理由は、規制の国際的な動きについて。

世間では、EUの規制って「EU域内の話だから日本企業には関係ない」って思われがちな部分があると思うんだよね。わたしも正直、海外の規制のニュースを見ても、なんとなく遠い国の話として流し読みしちゃうことが多かったの。

でも今回のインタビューでも触れられてるように、EU AI規則法をはじめとした海外の規制整備は加速していて、これはグローバルに事業を展開する企業にとっては無視できない流れになってきてるんだよね。

なぜなら、EUで事業を行う企業やEU向けにサービスを提供する企業は、日本国内の法律だけじゃなくEU側の規制にも対応する必要が出てくるから。セキュリティ対策の水準そのものが、国際的な規制に合わせて底上げされていく流れになるはずなの。

わたしの感覚だと、これは「規制ができたから仕方なく対応する」っていう受け身の話じゃなくて、「世界的にセキュリティの当たり前の基準が上がっていってる」っていう前向きな変化として捉えた方がいいと思うんだよね。

だからこそ、井上氏が提言する多層防御や段階的導入っていう考え方は、単なる社内向けのベストプラクティスというだけじゃなくて、これから強まっていく国際的な規制の流れにも自然と沿う形になってるんじゃないかなって、わたしは感じてるの。規制対応を後回しにするんじゃなくて、早めに体制を整えておいた企業の方が、結果的に有利になっていく気がするんだよね。

まとめ：安全神話より「被害を限定する設計」の方が現実的

今回のインタビューをまとめると、2026年8月17日に公開された井上顧基氏の話は、生成AI時代のセキュリティに対する発想の転換を教えてくれるものだったよ。

ポイントを整理すると、以下の6つになるね。

1つ目、生成AIはチャット入力が前提だから「侵入を防ぐ」んじゃなく「もう入られている」前提で被害限定を設計すべきだということ。

2つ目、Elithの研究で防御用システムプロンプトを複雑化しても攻撃側の優位性は変わらず、「ガードレールを増やせば安全」という通説が否定されたこと。

3つ目、AIエージェント時代は攻撃も自律的・多段階化する「波状攻撃」への備えが必要になってくるということ。

4つ目、「これだけやれば安全」という単一の正解はなく、閉域網・ローカルモデル・DLP・シャドーAI対策を組み合わせた多層防御が求められるということ。

5つ目、全社導入を急ぐより段階的導入の方が、結果的に安全かつ効率的な広げ方になるということ。

6つ目、EU AI規則法など海外の規制整備の加速が、グローバルに事業を展開する企業にとっては対応必須の流れになりつつあるということ。

この6つだね。

正直、わたしは最初「もう入られている前提」っていう言葉を聞いたとき、ちょっと後ろ向きな話に聞こえたんだけど、よく考えたら逆にすごく前向きで実践的な提言だったんだなって思ったの。

完璧な防御を目指すんじゃなくて、被害が起きたときにどう小さく抑えるかを考える方が、結局は現実的で強い対策になるんだよね。これって企業のセキュリティ担当者だけの話じゃなくて、わたしたちが個人でAIツールを使うときの心構えとしても参考になると思うの。

AIツールを日常的に使い分けてる人は、ChatGPT、Gemini、Claudeを業務で使い分けてみた感想も参考にしてみてね。どのツールを使うにしても、便利さだけじゃなくてリスクの向き合い方までセットで考える習慣が、これから大事になってくると思うよ。

わたし自身、普段AIチャットにいろんな情報を入力してるけど、今回のインタビューを読んで、便利さの裏にあるリスクの構造を初めてちゃんと理解できた気がするの。完璧な防御なんてない、っていう前提に立った上で、それでも安心して使い続けられる工夫を、企業もわたしたち個人も、それぞれのレベルで考えていく必要があるんだなって感じたよ。

「これさえやれば安全」を求めがちなわたしたちだけど、AIのセキュリティは正解が一つじゃない分野なんだって、頭の片隅に置いておきたいなって思うんだよね。

関連記事: AI規制、今どこまで進んでる？EU・米国・日本・中国の比較

ソース:

Elith井上顧基氏インタビュー「AIセキュリティに万能なルールはない」（Ledge.ai, 2026年8月17日）