# AIアプリのセキュリティリスクを徹底診断！『AI アプリケーション脆弱性診断サービス』が提供開始 - 出典: bizitmedia（https://bizitmedia.net/） - URL: https://bizitmedia.net/archives/292 - 公開日: 2026-07-28 - 更新日: 2026-07-28 --- ## なぜ今、AIアプリケーションの脆弱性診断が必要なのか？ 近年、生成AIやAIエージェントの利用が急速に広がり、RAG（検索拡張生成）やMCP（マルチエージェント連携基盤）、Tool Calling（AIが外部ツールを呼び出す機能）などを組み込んだAIアプリケーションがビジネスの現場で活用されています。しかし、これらのAIアプリケーションには、従来のWebアプリケーションにはなかった新たなセキュリティリスクが存在します。 具体的には、プロンプトインジェクション（AIへの指示を悪用し、意図しない動作をさせる攻撃）や機密情報の漏洩、AIエージェントによる不正なツール実行などが挙げられます。また、外部APIや業務システムとの連携によってアタックサーフェイス（攻撃者がシステムに侵入できる接点）が拡大しており、従来型の脆弱性診断だけではこれらのリスクを十分に評価できません。このような背景から、AIアプリケーションの提供前に専門的な安全性検証が強く求められています。 ## 『AI アプリケーション脆弱性診断サービス』とは？ このサービスは、LLMを利用したWebアプリケーション、生成AIサービス、RAGシステム、AIエージェント、MCPを利用したシステムなどを対象に、AIアプリケーションの安全性を評価するプロフェッショナルサービスです。 ### 主な診断対象 - LLMを利用したWebアプリケーション・生成AIサービス - RAGを利用したシステム - AIエージェント・マルチエージェントシステム - MCP・Tool Callingを利用したシステム - LLM APIを利用した業務システム - マルチモーダルAIシステム システム構成や利用モデルに応じて、診断範囲は個別に設計されます。 ### 主な診断観点 - **LLM・生成AI**: プロンプトインジェクション、情報漏洩、出力制御、サプライチェーンリスクなど - **RAG**: データ汚染、アクセス制御、情報漏洩など - **AIエージェント**: 権限管理、不正なツール実行、外部システムとの連携など - **MCP・Tool Calling**: 認証・認可、MCPサーバー、クレデンシャル管理、外部サービスとの連携など AIアプリケーションを構成するWebアプリケーション、API、認証・認可、データベース、クラウド基盤などとの接続面も確認の対象となります。 ### サービス提供の全体像 ![サービス提供の全体像](/wp-content/uploads/2026/07/00983b38d5e3d1b987a44a637ca62a9c.webp) サービスは以下の3つのステップで進行します。 - **診断範囲の設計**: システム構成、AIの利用方法、外部接続先を確認し、診断対象と検証範囲を明確にします。 - **リスクの検証**: Web・APIの脆弱性と、AI固有のリスクを組み合わせて検証します。 - **改善方針の提示**: 発見事項を評価し、改善の優先順位と具体的な対策を提示します。 ## サービスの主な特長と導入メリット 本サービスは、AIアプリケーションのセキュリティを多角的に強化するための以下の特長とメリットを提供します。 ![本サービスの特長](/wp-content/uploads/2026/07/a078c249f84c2ec8a3e040debcd65133.webp) ### 1. Web・クラウドセキュリティで培った知見をAIセキュリティへ展開 株式会社サイバーセキュリティクラウドは、WAF（Webアプリケーションへの攻撃を防ぐセキュリティ対策）の運用やクラウド環境のマネージドセキュリティなど、Web・クラウドセキュリティ領域で培ってきた豊富な知見を持っています。このサービスでは、AI・LLM固有の脆弱性だけでなく、AIアプリケーションを構成するWebアプリケーション、API、認証・認可、データベース、クラウド基盤なども含め、システム全体のリスクを評価します。 ### 2. OWASP Top 10 for Large Language Model Applicationsに基づく体系的な診断 国際的なAI・LLMセキュリティ基準である「OWASP Top 10 for Large Language Model Applications」に基づき、LLM、RAG、AIエージェントなど、AIアプリケーション固有のリスクを体系的に評価します。対象システムの用途や構成に応じた個別の診断項目と攻撃シナリオを設計することで、実際の利用環境に即した診断が可能です。 ### 3. 専門家によるAI Red Teaming AI・LLMは入力内容や利用環境によって挙動が変化するため、自動診断だけでは捉えにくいリスクが存在します。本サービスでは、自動診断ツールによる検査に加え、専門家が攻撃者の視点からAI Red Teaming（攻撃者の視点からAIシステムの脆弱性やリスクを検証する活動）を実施します。これにより、間接プロンプトインジェクションやAIエージェントの権限悪用など、より高度なリスクまで検証し、AIアプリケーション全体の安全性を評価します。 ### 4. 診断から改善までを見据えた実践的な支援 診断後には、検出された脆弱性の内容、重要度、想定される影響、確認方法に加え、具体的な改善・緩和策をまとめた診断報告書が提供されます。報告会での説明に加え、必要に応じて改善コンサルティングや実装・運用支援などの関連サービスも提案され、継続的なAIセキュリティ対策が支援されます。 ## 料金・提供形態、対象企業規模 本サービスの料金や具体的な提供形態については、AIアプリケーションの構成や利用状況に応じて個別に診断範囲や検証内容を設計するため、詳細はお問い合わせください。AIアプリケーションを開発・運用するあらゆる企業規模に対応可能です。 ## セキュリティと連携 本サービス自体がAIアプリケーションのセキュリティを向上させるための専門サービスです。診断によって、AIアプリケーションが外部サービスやシステムと連携する際に生じる潜在的な脆弱性や悪用リスクが明らかになります。これにより、連携部分のセキュリティ強化策を講じることができ、システム全体の安全性を高めることができます。 ## 導入・問い合わせ方法 『AI アプリケーション脆弱性診断サービス』に関するご相談やお問い合わせは、以下の窓口から可能です。 - **株式会社サイバーセキュリティクラウド 戦略事業室** - **TEL**: 03-6416-9996 - **Webサイト**: [https://www.cscloud.co.jp/ai-application-vulnerability-assessment/](https://www.cscloud.co.jp/ai-application-vulnerability-assessment/) 情報システム担当者やDX推進担当者にとって、AI技術の安全な導入と運用は喫緊の課題です。このサービスを活用することで、潜在的なリスクを早期に発見し、適切な対策を講じることが可能となり、AI活用によるビジネス価値の最大化に貢献するでしょう。