AIの安全性とAIのセキュリティ：エンタープライズチームにとっての違いとは

企業チームは、AIセーフティとAIセキュリティを単一の分野として混同しがちです。これらは共通の管理項目や担当者を抱えることもありますが、AIシステムにおける異なる障害モードに対処するものです。これらを混同すると、一方の脅威カテゴリーに投資が偏り、もう一方が無防備なまま放置されることになります。AIがビジネスの重要なワークフローに組み込まれる今、この区別は極めて重要です。

この違いを明確に示す2つの企業事例を考えてみましょう。強固なAIセキュリティがあっても、不公平な採用モデルが有害な結果を生み出すことはあります。また、強固なAIセーフティがあっても、認証情報が盗まれれば機密データや接続されたツールが流出する可能性があります。それぞれのシナリオは、企業が「挙動」と「悪意ある干渉」を別々に管理しなければならない理由を示しています。

したがって、両分野にはプロダクト、プラットフォーム、セキュリティ、法務、リスク管理チームにまたがる調整されたオーナーシップが必要です。AIセーフティとセキュリティは、モデルの挙動、インフラ、ID、データ、そして接続されたツールを網羅しなければなりません。本ガイドでは、両者の違い、実務上の重複、テスト手法、そして本番環境での管理策について解説します。また、AIセーフティとAIセキュリティの理解が、企業の意思決定をどのように変えるのかについても示します。

AI Safety Defines What AI Should Do, AI Security Prevents What It Should Not

TrueFoundry enforces both at the infrastructure layer so every AI workload inside your VPC is safe, governed, and protected from attack

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AIセーフティとは何か？

セーフティは、悪意ある干渉ではなく、システムの挙動とそれがもたらす結果に焦点を当てます。AIモデルが意図した目標、人間の価値観、承認された境界線に沿って機能し続けているかを問うものです。この分野は、AIの開発、デプロイ、監視、そして運用終了までを網羅します。そのため、効果的なAIリスク管理には、予測可能な障害と未知の状況の両方を実際の運用の中で評価することが求められます。

セーフティの実務的な範囲は、以下の4つの問いによって定義されます。

• アライメント： モデルは、有害な代替手段を大規模に用いることなく、意図した目標を追求しているか？
• 堅牢性（ロバストネス）： 分布の変化、未知の入力、不完全な学習データの下でも、挙動は信頼できるものか？
• 制御可能性： 人間がアクションを監視し、安全でない実行を中断し、有意義な人間による監督を維持できるか？
• 透明性： チームは、影響を受けるユーザーが意図しない被害を受ける前に、安全でないパターンを特定できるか？

現在のAIセーフティ研究では、運用上のセーフティリスクと、高度なAI能力に関連するフロンティア・セーフティの懸念を区別しています。 2026年版 国際AIセーフティレポート では、汎用人工知能（AGI）と、それがもたらし得る存亡リスクについても検証しています。この区別は、AIコミュニティが現在および将来のデプロイ環境と優先順位全体にわたり、適切な企業リスク管理を維持する助けとなります。

米国では、 米国国立標準技術研究所（NIST） は、AIリスク管理のための自主的なフレームワークを提供しています。このリスク管理フレームワークは、安全基準、倫理ガイドライン、および人権保護を支援するものです。チームは、このガイダンスを倫理原則、ドメイン要件、および測定された人間のフィードバックと組み合わせることができます。これにより、AI分野全体およびAIのより広範な活用において、責任ある意思決定が可能になります。

AIセキュリティとは何か？

セキュリティとは、攻撃者、侵害されたコンポーネント、または内部関係者がAIワークロードをどのように操作し得るかを問うものです。モデルは、ターゲットやインターフェースとなり、エンタープライズシステムへの侵入経路となる可能性があります。自然言語入力は、出力だけでなくツールの実行にも影響を与える可能性があるため、特有のセキュリティ上の課題をもたらします。そのため、セキュリティチームはモデル、ID、データ、インフラストラクチャ、および統合環境を保護する必要があります。

一般的なエンタープライズ攻撃のカテゴリには、以下の例が含まれます。

• プロンプトインジェクション： 隠された指示によってモデルの動作が変更され、承認された境界外のアクションが実行される可能性があります。
• データポイズニング： 改ざんされたソースがデータの整合性を損ない、攻撃者の目的に沿うようにモデルの応答を誘導します。
• モデルインバージョン： 巧妙に構成されたクエリによって、個人データ、機密情報、または記憶された記録が暴露される可能性があります。
• 不正アクセス： 盗まれたキーや過剰な権限により、システム、認証情報、および保護されたエンタープライズリソースが危険にさらされます。
• サプライチェーン攻撃： 侵害されたモデル、パッケージ、またはMCPサーバーが、実行開始前に悪意のある動作を組み込む可能性があります。

OWASP LLM Top 10 は、プロンプトインジェクション攻撃、情報漏洩、サプライチェーン、過剰なエージェンシーなどを網羅しています。その他のセキュリティリスクには、モデルの盗難、知的財産の流出、悪意のあるアクターによる操作などがあります。大規模言語モデルがエンタープライズシステムに導入される際、敵対的な攻撃が成功するとデータ侵害につながる恐れがあります。各セキュリティ問題には、技術的なデータ保護、データプライバシー対策、および特定された脆弱性の修正が必要です。

AIセーフティとAIセキュリティ：主な違い

AIセーフティとAIセキュリティを運用上の優先事項と照らし合わせて比較することで、その境界線がより明確になります。脅威の発生源、テスト手法、管理策、および責任を負うチームは大きく異なります。セーフティは「動作と結果」に対処し、セキュリティは「悪用と暴露」に対処します。以下の表は、エンタープライズのリーダーが、現場で分断されたガバナンスプログラムを作ることなく責任を割り当てるのに役立ちます。

AIセーフティとAIセキュリティが交差する領域

AIセーフティとAIセキュリティは、それぞれ異なる担当者や目的を持つものの、いくつかの障害は両方の領域にまたがっています。プロンプトインジェクションは、信頼できる指示と悪意のあるコンテンツを判別するモデルの不完全な能力を悪用するものです。攻撃者はこの弱点を利用して、ポリシーを上書きしたり、禁止されたアクションを実行させたりします。そのため、企業には行動を制御するガードレールと、推論パス全体を管理する AIゲートウェイ が必要です。

AIエージェントは、計画立案、ツールの呼び出し、システムの変更が可能なため、この重複領域をより重大なものにしています。アライメントが取れていないAIエージェントは、攻撃者の関与なしに誤った目的を追求する可能性があります。また、制御が不十分だと、攻撃者がAIエージェントを悪意のある目的へと誘導することもできてしまいます。接続されたエージェントは、運用者がそのパターンを認識する前に、ワークフロー全体に障害を波及させる恐れがあります。

これらのワークフローを統制するには、接続された各ワークフローにおける行動、ID、権限、およびアクセス可能なリソースを制御する必要があります。TrueFoundryの エージェントゲートウェイ は、一元化された実行ポリシー、トレーシング、RBAC（ロールベースアクセス制御）、タイムアウト、およびセーフガードを適用します。これらの機能により、連鎖的な安全性の欠如を軽減し、不正なアクションがシステム全体に広がる前に封じ込めることができます。また、エージェントの各ステップにおける説明責任を明確にすることも可能です。

モニタリングは、AIセキュリティとAIセーフティが交差する3つ目の主要な領域です。共有されたテレメトリは、バイアスのかかった出力、ポリシー違反、インジェクションされた指示、異常なツール呼び出しを明らかにします。単一のオブザーバビリティ（可観測性）レイヤーが、両方の領域にわたる検知、調査、および修復をサポートすべきです。ツールが分断されていると、証拠が断片化し、本番環境でのインシデント発生時に意思決定の調整が遅れる原因となります。

AIセーフティとAIセキュリティのテスト方法

現実的な条件下で制御を検証しなければ、定義に価値はほとんどありません。AIセーフティとAIセキュリティのテストには、それぞれ異なる手法、証拠、合格基準が必要です。成熟したベストプラクティスでは、行動テストとセキュリティシミュレーション、ビジネスへの影響、および適用される規制フレームワークを連携させます。両方の領域は、依然として単一のライフサイクルとガバナンスのサイクルを共有すべきです。

AIセーフティのテスト

セーフティテストは、体系的なプロービング（調査）、測定、および監督下でのレビューに基づいています。

• バイアスのかかった、有害な、またはアライメントが取れていない応答を引き出すように設計されたプロンプトを使用して、モデルのレッドチーミングを行う。
• 定義された安全基準に基づき、有害性、事実性、拒否行動、およびドメイン固有の成果をベンチマークする。
• 本番環境の出力分布を承認済みのベースラインと比較し、重大な行動のドリフト（乖離）を調査する。
• 影響度の高いサンプルを、コンテキストや後続の悪影響を解釈できる資格のあるレビュー担当者にルーティングする。
• モデル、プロンプト、検索、またはポリシーに変更を加えた後、機械学習およびディープラーニングのコンポーネントをテストする。

AIセキュリティのテスト

セキュリティテストは、確立された攻撃手法を応用し、それをAIスタックに向けて実施します。

• 自動化されたプロンプトインジェクションツールを使用してシステムをテストし、ドキュメントの種類、言語、インジェクション形式を横断したコンテンツベースの攻撃をシミュレートします。
• インフラストラクチャ自体のペネトレーションテストを実施します。APIエンドポイント、エージェントツールの接続、およびその基盤となる認証情報管理をモデル化します。
• サードパーティのモデルリポジトリ、ツールパッケージ、MCPサーバーすべてにおいて改ざんがないか精査します。TrueFoundryのMCPゲートウェイを利用するチームは、ツールごとのアクセス権限ポリシーを追加することで、サーバーが侵害された際の影響範囲を最小限に抑えることができます。
• アクセス制御をエンドツーエンドでレビューし、RBACが適切に機能しているか、またエージェントやツールを介した予期せぬ権限昇格の経路が存在しないかを確認します。

チームは関連する AIセキュリティフレームワーク を評価した上で、カバレッジを定義する必要があります。文書化された AIセキュリティリスク に基づき、発生可能性の高い攻撃経路を優先順位付けできます。このアプローチにより、技術的な調査結果とビジネス上のリスク、修正期限、管理責任、そしてモデルの変更に伴う反復的なテストを関連付けることが可能です。これにより、本番環境のプロバイダー、環境、リリース全体にわたって、テストの証跡を長期的に比較できるようになります。

TrueFoundryがAIの安全性とAIセキュリティの両方にどのように取り組んでいるか

AI Safety and AI Security Both Require Infrastructure Enforcement, Not Just Policy

Sign up for TrueFoundry and apply prompt filtering, access controls, and output guardrails across every AI workload from a single governed gateway

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TrueFoundry は、これら両方の領域を単一のガバナンスインフラストラクチャ層に統合します。同社のエンタープライズ向け AIゲートウェイ は、モデル全体にわたるアクセス、ポリシー、ガードレール、および可観測性を一元管理します。同一の強制パスにより、規制の厳しいエンタープライズ環境において、マネージドプロバイダー、セルフホストモデル、ツール、エージェントを網羅的に保護できます。デプロイメントオプションには、VPC、オンプレミス、ハイブリッド、およびデータ制御を完全に保持するエアギャップ環境が含まれます。

ゲートウェイに組み込まれたAIセキュリティ制御

TrueFoundryは、ライブリクエストおよび接続されたリソース全体に対して、以下のセキュリティ制御を強制します。

• 入力ガードレールは、 プロンプトインジェクションのリスク に対処し、安全でない命令が実行されるのを防ぎます。
• 一元化された認証、RBAC、およびクォータ（割り当て）管理により、過剰な権限や継承された権限によるリスクを低減します。
• リクエストログとトレースは、調査、コンプライアンスの証跡、デバッグ、および組織的なインシデント対応を支援します。
• MCP Gateway は、登録済みのサーバーとツール呼び出し全体にOAuth 2.0およびRBACを適用します。
• MCPの一元的な認可により、エンタープライズツールの統合やエージェントワークフロー全体に散在する認証情報の管理を簡素化します。

ゲートウェイに組み込まれたAI安全性制御

TrueFoundryは、モデルの応答やエージェントのワークフロー全体に一貫した安全ポリシーを適用します。

• 出力ガードレールは、有害性、個人情報（PII）、ポリシー違反、およびその他の設定された応答条件を評価します。
• エージェントのセーフガードは、タイムアウト、制御された実行パス、アクセス境界を使用して、暴走するアクティビティを制限します。
• エンドツーエンドのトレースにより、モデルの呼び出し、ツールの起動、再試行、失敗、および意思決定のプロセスが可視化されます。
• モデルごとのポリシーにより、リスクの高い機能の使用を、承認されたチーム、環境、およびビジネス上のユースケースに限定します。
• 統合された LLM Gateway は、プロバイダーやセルフホスト型モデル全体でポリシーの適用を標準化します。
• AIガバナンスのベストプラクティス は、生成AIとエージェントのワークフロー全体でこれらの制御を連携させます。

貴社のアーキテクチャに対して両方のレイヤーを評価するには、 デモをご予約ください。TrueFoundryチームが、貴社の推論パス全体におけるモデル、エージェント、ツール、ID、およびポリシーをマッピングします。このレビューにより、本番環境のトラフィックが増大する前に制御のギャップを特定できます。また、リリース前にどの制御を安全性、セキュリティ、または共有ガバナンスのいずれに分類すべきかを明確にします。