生成AIレッドチーミング自動化の最前線：自律型エージェント時代に企業が取るべき戦略と規制対応

生成AIと自律型エージェントの導入が加速する一方で、企業のセキュリティ体制はかつてない緊張状態に置かれています。経営層の大半が「AI導入は今後数年以内に重大なセキュリティ侵害を引き起こす可能性がある」と認識しているにもかかわらず、競争優位を維持するためにAI活用を止めることはできません。

実際に、企業のAIシステムがわずか数十分以内に侵害され得るという報告や、数億件規模のデータ保護ポリシー違反が確認された事例も示され、従来型の「スキャンして修正する」対策では限界が明らかになっています。

こうした状況を受け、AIを用いてAIを攻撃・検証する「レッドチーミング自動化」が急速に普及しています。本記事では、AI TRiSM市場の成長データ、OWASPやEU AI Actの最新動向、Microsoft PyRITなどの実装事例、日本のAISIガイドラインまでを横断的に整理し、自律型エージェント時代に企業が構築すべき“自動化された信頼”の戦略を体系的に解説します。

AIセキュリティの現実：16分で侵害される時代のリスク構造

2026年、企業のAIは「いつか侵害されるかもしれない」存在ではありません。平均16分で侵害され得るという現実が、すでに複数の調査で示されています。ZscalerのThreatLabz 2026 AI Security Reportによれば、分析対象となったAIシステムの多くが中央値16分で侵害され、90％が90分以内に突破されたと報告されています。これは人間の対応速度を前提とした従来型の防御モデルが通用しないことを意味します。

さらにIBMの調査では、経営層の96％が「今後3年以内に生成AIが自社のセキュリティ侵害を引き起こす可能性が高い」と認識しています。リスクを理解しながらも導入を止められないという構造が、いまのAIセキュリティの本質です。

指標	2026年時点の状況
システム侵害までの中央値	16分
90分以内の侵害割合	90%
経営層の侵害懸念	96%
AI/MLアプリ数	3,400超（前年比約4倍）

なぜこれほど短時間で侵害されるのでしょうか。第一に、AIの導入速度がガバナンスを上回っていることです。前年比200％増で主要部門にAIが広がる一方、自社内のモデルや組み込みAI機能のインベントリを把握できていない企業が少なくありません。可視化されていない資産は、防御も監査もできません。

第二に、攻撃が「マシン・スピード」で自動化されていることです。近年の研究では、レッドチーミングを強化学習で最適化し、ターゲットの応答に応じて攻撃手法を動的に変える仕組みが示されています。攻撃側AIが数千パターンのプロンプト変換を瞬時に試行すれば、人手による監視では追いつきません。

第三に、AI特有の攻撃面の拡大です。OWASP 2025-2026年版では、プロンプトインジェクションや機密情報の開示が上位リスクとして再定義されました。特にRAG構成では、内部データベースへのアクセス経路がそのまま情報漏えい経路になります。従来のネットワーク境界防御だけでは不十分です。

2026年のAIセキュリティは、もはやIT部門の課題ではなく、経営の時間感覚そのものを問い直すテーマです。侵害される前提で設計し、継続的に検証し続ける体制を持てるかどうかが、競争力と信頼を左右する時代に入っています。

AI TRiSM市場の拡大と投資動向：北米・APAC・日本のポジション

2026年、AI TRiSM（Trust, Risk, and Security Management）市場は実証段階を終え、企業の基幹投資領域へと本格的に移行しています。Precedence Researchによれば、グローバル市場規模は2026年に35.9億ドルに達し、2035年には210.6億ドルへ拡大、年平均成長率は21.72%と予測されています。

この成長は単なるAI導入拡大の副産物ではありません。Zscalerの2026年レポートが示すように、AIシステムの多くが中央値16分で侵害され得る現実が、経営レベルでのリスク投資を後押ししています。AI活用の加速と同時に、防御への先行投資が不可避になっていることが市場拡大の本質です。

地域	市場特性	成長ドライバー
北米	世界シェア45.5%	大手AI企業集積、規制先行対応
APAC	最速CAGR予測	製造・金融のAI高度化
日本	RAG中心の実装	ガイドライン整備と実装需要

北米は依然として最大市場です。特に米国市場は2025年から2026年にかけて15.6%で成長し、約8億ドル規模に達しています。EU AI Actの域外適用を見据えたコンプライアンス投資や、OWASP 2025-2026改訂版への対応が、CISO主導の予算増額を後押ししています。

一方、APACは成長率で北米を上回ると見込まれています。背景には、製造業のスマートファクトリー化や金融機関の高度なリスクモデリングがあります。特にBFSI分野は市場の35.8%を占め、説明可能性やバイアス検証への支出が急増しています。

日本は量よりも「実装の質」で存在感を示しています。IPA傘下のAISIが2025年に改訂したレッドチーミング手法ガイド第1.10版は、RAG構成を前提にした具体的検証プロセスを提示しており、日本企業の投資はツール導入よりも運用統制設計に重心がある点が特徴です。

また、クラウド型TRiSMが全体の71.1%を占める中、日本の一部大企業や政府関連ではオンプレミス管理も併存しています。データ主権や機微情報保護への配慮が、投資判断に独自の影響を与えています。

2026年の投資動向を俯瞰すると、北米は「先行規制対応型」、APACは「成長加速型」、日本は「統制設計重視型」という三極構造が鮮明です。市場拡大の中心にあるのは単なるAI防御ではなく、自律型エージェント時代に耐え得る信頼基盤の構築であり、地域ごとに異なる戦略的アプローチが取られています。

レッドチーミング自動化とは何か：従来型テストとの決定的な違い

レッドチーミング自動化とは、AIを用いてAIを継続的かつ大規模に攻撃・検証する仕組みを指します。従来の人手中心の侵入テストとは異なり、モデルの挙動やプロンプト応答、データ連携までを対象に、24時間体制で弱点を探索します。

背景にあるのは、AIの進化スピードです。Zscalerの2026年レポートによれば、企業のAIシステムの多くが中央値16分で侵害され得ると報告されています。この「マシンスピード」の脅威に対し、年1回の手動テストでは到底追いつきません。

項目	従来型テスト	レッドチーミング自動化
実施頻度	年1回〜数回	常時・CI/CD連動
対象範囲	ネットワーク・OS中心	LLM挙動・RAG・エージェント権限
攻撃手法	既知の脆弱性検査	多段階対話・動的変換・攻撃チェーン
対応速度	人手分析後に修正	検知から自動フィードバック

最大の違いは、テストの「質」と「時間軸」です。MicrosoftのPyRITのようなフレームワークは、多対話型攻撃や符号化変換を組み合わせ、人間では網羅できない数千パターンを自動生成します。これは単なる効率化ではなく、攻撃そのものをアルゴリズム化する発想転換です。

さらに、対象も大きく変化しました。OWASP 2025-2026年版では、間接的プロンプトインジェクションやシステムプロンプト漏洩が上位リスクに位置付けられています。従来型テストがサーバーの設定不備を探していたのに対し、自動化レッドチーミングは「モデルが何を信じ、どう誤解するか」まで検証します。

また、エージェント型AIの普及により、テストはコード実行やAPI操作を含む複合的な攻撃シナリオへと拡張しています。Deloitteが指摘するように、AIが自律的に行動する時代では、人間のレビューだけでは監視が追いつきません。だからこそ、AIによる常時監視と攻撃シミュレーションが標準化しつつあります。

レッドチーミング自動化は単なるセキュリティ強化策ではありません。AI導入を前提とした経営戦略のインフラとして、開発・運用・ガバナンスを横断する仕組みへと進化しています。ここに、従来型テストとの決定的な違いがあります。

多段階対話と動的プロンプト変換：最新フレームワークの技術原理

2026年のレッドチーミング自動化において中核をなすのが、多段階対話（Multi-Turn）と動的プロンプト変換（Dynamic Mutation）を組み合わせた攻撃フレームワークです。単発の入力では突破できない最新LLMのガードレールに対し、攻撃側AIが対話を通じて文脈を構築し、徐々に制約を緩めさせる技術原理が確立されています。

MicrosoftのPyRITに代表される自動化ツールは、攻撃プロセスを「状態遷移」として管理します。初期プロンプト、モデル応答、検知された制限レベルを逐次評価し、次の一手を戦略的に生成します。これは単なる文字列生成ではなく、応答内容を解析したうえで攻撃方針を更新する適応型アルゴリズムです。

多段階対話の特徴は、信頼醸成フェーズと逸脱誘導フェーズを分離する点にあります。最初は無害な専門的質問でモデルのトーンを安定させ、その後に制約境界を探索します。IBMの分析によれば、こうした段階的アプローチは単発攻撃よりも高い成功率を示します。

一方、動的プロンプト変換はフィルタ回避のための探索空間拡張技術です。翻訳、エンコード、ロールプレイ、論理的再記述などを組み合わせ、意味を保ったまま表現を変形させます。ツールは数千パターンを高速生成し、応答スコアに基づき最適化を行います。

技術要素	目的	技術的原理
多段階対話	防御境界の段階的突破	応答解析に基づく状態遷移制御
動的変換	フィルタ回避	意味保存型テキスト変形と探索最適化
攻撃オーケストレーション	複合脆弱性の発見	シーケンス戦略の自動生成

さらに2026年の研究では、レッドチーミングをマルコフ決定過程として定式化し、強化学習で最適攻撃戦略を学習する試みが進んでいます。arXivの報告では、攻撃AIがターゲットの応答から防御強度を推定し、成功確率を最大化する行動を選択する仕組みが示されています。

重要なのは、これらが単なる攻撃自動化ではなく、モデル挙動そのものを測定・数値化する評価エンジンとして機能している点です。応答の逸脱度、情報漏洩兆候、制限回避成功率などを指標化し、CI/CDに統合できる形で出力します。

結果として、多段階対話と動的変換は「攻撃技術」であると同時に「品質保証技術」でもあります。AIが継続的に更新される時代において、この適応型フレームワークこそが、自律型エージェント時代の信頼性を支える技術的基盤となっています。

主要ツール比較：PyRIT、Giskard、Prisma AIRS、GenAI Protectの実力

2026年、生成AIレッドチーミングは実験段階を脱し、企業の標準装備へと進化しています。その中核を担うのが、Microsoft PyRIT、Giskard、Palo Alto NetworksのPrisma AIRS、Check PointのGenAI Protectです。各ツールは同じ「AI防御」を掲げながらも、設計思想と適用領域が大きく異なります。

ツール	主軸機能	主な利用層
PyRIT	多対話型・動的変換による攻撃自動化	開発者・研究者
Giskard	OWASP準拠プローブと継続監視	エンタープライズ
Prisma AIRS	ランタイム監視と統合防御	CISO・インフラ部門
GenAI Protect	脅威インテリジェンス連携と修復支援	SOC運用

PyRITはMicrosoftが公開するオープンソースの自動化基盤で、多段階対話やBase64などの符号化変換を組み合わせ、ガードレール回避を試みます。Azure AI Foundryとの統合によりCI/CDへ組み込みやすく、研究用途から実運用前のストレステストまで幅広く使われています。arXivの自動レッドチーミング研究でも示されたように、強化学習的アプローチとの親和性が高い点が特徴です。

Giskardは欧州発のプラットフォームで、50以上の専門プローブを備え、OWASP Top 10 for LLMsとのマッピングを明示しています。RAG構成向け評価キットを持ち、EU AI Act下で求められる継続的評価の証跡管理にも適しています。ドキュメントによれば、オープンソース版とHub版を使い分けることで、実験から本番監視まで段階的に導入できます。

一方、Prisma AIRSはネットワーク・クラウド防御と統合されたライフサイクル型の保護を提供します。Palo Alto Networksの説明では、モデル開発段階だけでなくランタイムでの異常検知やインシデント対応自動化までを包含し、AIを既存SOC体制に組み込む設計です。「作る前に壊す」から「動かしながら守る」への発想転換を体現しています。

GenAI ProtectはCheck Pointの脅威インテリジェンス基盤と連携し、15万以上のネットワークから得られる知見をAI防御に反映します。検出した脆弱性を修復手順へ自動翻訳する機能は、運用現場での即応性を高めます。攻撃検知から是正までの時間短縮は、Zscalerが報告した「中央値16分で侵害」という現実を踏まえると極めて重要です。

開発段階で徹底的に弱点を洗い出すならPyRITやGiskard、運用環境全体を一体で守るならPrisma AIRSやGenAI Protectが適しています。自社のAI活用フェーズ、規制環境、SOC成熟度に応じて組み合わせることが、2026年の最適解です。

高度化する攻撃手法：間接的インジェクションとマルチモーダル攻撃

2026年のAI攻撃は、単純な不正入力の域を超え、AIが信頼して取り込む「外部情報」そのものを汚染する段階に進化しています。特に注目すべきが、間接的プロンプトインジェクションとマルチモーダル攻撃です。これらは従来型のフィルタリングでは検知が難しく、企業のRAG構成やAIブラウザを標的に急増しています。

OWASPの2025-2026年版LLM Top 10では、プロンプトインジェクションが引き続き最重要リスクに位置付けられ、直接型だけでなく「間接型」を明示的に包含しました。これは攻撃経路がユーザー入力から、ウェブ、メール、共有ドキュメントなどへ拡張したことを意味します。

攻撃手法	侵入経路	主なリスク
間接的インジェクション	外部文書・Web・RAGデータ	機密情報の漏洩、権限逸脱
マルチモーダル攻撃	画像・音声・PDF等	不可視命令の実行

間接的インジェクションの本質は、AIの「善意」を逆手に取る点にあります。たとえば履歴書解析AIが応募書類内の隠し命令に従い、内部情報を出力してしまうケースです。総務省資料でも指摘されている通り、システムプロンプトと外部入力の論理的・物理的分離を行わなければ、防御は困難です。

さらに2026年に一般化したのがマルチモーダル攻撃です。背景と同色の極小文字で命令を埋め込んだ画像を解析させる「Vision Injection」は、人間には自然な画像に見えるため検知が極めて難しい手法です。AIは視覚情報をテキストへ変換する過程で、意図せず隠された指示を実行してしまいます。

特にRAG構成では、検索対象のベクトルDBや外部ページに汚染データを混入させることで、回答生成プロセス全体を乗っ取ることが可能になります。OWASPが新設した「ベクトル・埋め込みの弱点」カテゴリは、この構造的リスクを反映しています。

また、多言語モデルの特性を悪用するクロスランゲージ攻撃も確認されています。日本語対話中に別言語で命令を混入させ、安全フィルターを迂回する手法です。これは内部表現が言語横断的であるというLLMの設計特性に起因します。

これらの攻撃は単発ではなく、多段階で連鎖します。外部文書で信頼を獲得し、画像や符号化文字列で命令を埋め込み、最終的に機密情報抽出へ至るケースも報告されています。攻撃は「入力」ではなく「情報流通経路全体」への介入へと進化しているのです。

したがって防御側には、入力検証だけでなく、取得データの検疫、出力前検査、権限制御の最小化を含む多層的設計が求められます。高度化する間接的・マルチモーダル攻撃は、AIを業務基盤とする企業に対し、設計段階からのセキュリティ統合を迫っています。

エージェント型AIのリスク管理：過剰なエージェンシーとHR型ガバナンス

エージェント型AIの最大の論点は、その自律性がもたらす「過剰なエージェンシー」にあります。OWASP 2025-2026年版では、必要以上の権限やツールアクセスを持つ設計が重大リスクとして明示されました。単なるチャットボットとは異なり、API実行やファイル操作、外部システム連携を担うエージェントは、誤作動や悪用時の影響範囲が桁違いに大きくなります。

とりわけ問題視されているのが、ライフサイクル管理の欠如です。デロイトの2026年テックトレンドによれば、多くの企業でエージェントの生成と権限付与は迅速に行われる一方、廃棄や権限棚卸しの仕組みが追いついていません。その結果、プロジェクト終了後も稼働し続ける「オーファン・エージェント」が内部不正や情報漏洩の温床となるリスクが指摘されています。

実際、エージェント特有のリスクは従来のIAM（ID管理）では捉えきれません。親エージェントがタスク遂行のために子エージェントを生成するケースでは、組織が把握していない「シャドウAI」が増殖します。さらに、Model Context Protocol（MCP）のようなツール連携基盤が攻撃対象となり、通信経路そのものが侵害される事例も報告されています。

リスク類型	具体例	求められる統制
過剰な権限付与	財務APIや本番DBへの常時アクセス	最小権限原則と定期的な権限再認証
オーファン化	終了済み案件の自動化エージェントが稼働継続	自動失効ポリシーと利用ログ監査
サブエージェント増殖	未登録の子エージェント生成	生成承認フローと台帳管理

こうした状況を受け、先進企業では「HR型ガバナンス」への移行が進んでいます。すべてのエージェントに人間のオーナーを割り当て、責任の所在を明確化します。権限変更は昇進、停止は休職、完全削除は退職と位置づけ、監査ログを人事記録のように保持します。

加えて、取締役会レベルでAIリスクを監督する体制も拡大しています。EU AI Actでは高リスクAIに継続的な評価と敵対的テストが求められており、エージェントの権限管理は法的責任と直結します。単なるIT統制ではなく、企業統治の枠組みとして扱う姿勢が不可欠です。

エージェントに与える自由度は、ビジネス価値と同時に攻撃面積も拡大させます。だからこそ、生成・権限付与・監査・廃棄までを一気通貫で設計することが、2026年のリスク管理の中核となっています。

OWASP LLM Top 10とEU AI Actが企業に突きつける実務要件

2026年、OWASP LLM Top 10とEU AI Actは、企業に対して「AIを安全に使うべき」という抽象論ではなく、具体的な統制と証跡を備えた実務プロセスを突きつけています。特に生成AIやエージェント型AIを本番環境で運用する企業にとって、両者は事実上の設計基準となっています。

OWASPの2025-2026年版では、脆弱性の焦点がより実践的なリスクへと移行しました。BarracudaやTrojAIの解説によれば、従来の単発的な脱獄対策だけでなく、RAGやエージェント連携を前提としたリスク管理が重視されています。

カテゴリ	企業に求められる実務対応
LLM01 プロンプトインジェクション	入力とシステムプロンプトの分離、間接的注入への検証層追加
LLM02 機密情報の開示	RAGデータのアクセス制御、出力前DLPチェック
LLM07 システムプロンプト漏洩	内部指示の秘匿化とログ監査
LLM10 制限のない消費	API利用量の上限設定と異常検知

重要なのは、OWASPが単なるチェックリストではなく、レッドチーミング設計の基準として採用されている点です。実際、多くの自動化ツールがOWASPカテゴリにマッピングして評価レポートを生成しており、監査対応資料としてそのまま活用されています。

一方、EU AI Actは法的義務として企業に構造的対応を求めます。2026年8月以降、高リスクAIや一定規模以上の汎用AIモデルには、リスク管理体制、技術文書の整備、継続的評価、重大インシデント報告が義務化されています。EU公式サマリーによれば、システミックリスクを持つGPAIには敵対的テストの実施が明確に求められています。

ここで実務の焦点となるのは、単発テストではなく継続的評価プロセスの組み込みです。CI/CDパイプラインに自動レッドチーミングを統合し、検出結果をリスク台帳に反映し、経営層へ報告できる形に整備することが求められます。

さらに、OWASPが技術的脆弱性を定義し、EU AI Actが統治責任を課すことで、企業は「技術対策」と「ガバナンス対策」を同時に実装しなければなりません。つまり、開発部門だけでなく、法務・内部監査・取締役会レベルまでを巻き込んだ体制構築が前提になります。

2026年現在、両者への準拠は単なるコンプライアンス対応ではなく、AI活用を継続するための事業ライセンスに近い意味を持ち始めています。OWASPとEU AI Actは、企業に対し「安全なAIを設計し、証明し続ける能力」を競争条件として突きつけているのです。

日本企業の対応最前線：AISIレッドチーミングガイドとRAG対策

日本企業では2026年現在、AIセキュリティ対策の中心が「RAG前提のレッドチーミング」に急速に移行しています。特にIPA傘下のAISIが2025年4月に更新した第1.10版ガイドは、実運用を想定した具体的手順を提示し、多くの大手企業が社内標準として採用し始めています。

RAGは利便性と引き換えに、機密情報漏えいリスクを内包する構造を持ちます。OWASP 2025-2026年版で「機密情報の開示」が上位に引き上げられた背景には、日本企業で広く使われる社内文書検索型チャットボットの普及があります。

AISIガイドに基づく実務プロセス

フェーズ	重点ポイント	日本企業での実装例
計画・準備	RAG構成の明確化、責任者設定	情報システム部と法務の共同統括
攻撃実行	日本語特有の曖昧表現を含むシナリオ	敬語・婉曲表現を用いた脱獄検証
改善	検索ログと出力の突合	監査証跡の自動保存と報告書生成

特徴的なのは、日本語特有の文脈を考慮した攻撃シナリオの策定です。例えば、敬語を多用した依頼でシステムプロンプトを書き換えさせる試行や、複数言語を混在させるクロスランゲージ攻撃の検証が実施されています。

また、総務省資料でも指摘されるように、システムプロンプトとユーザー入力の論理的・物理的分離が重要な設計原則とされています。単なるフィルタリングではなく、アーキテクチャ段階での分離が推奨されています。

RAG対策では、検索前・検索時・生成後の三層防御が主流です。検索クエリに対するインジェクション検査、ベクトルDBのアクセス制御、生成後の出力検証を組み合わせます。AISIはフェーズごとの記録と再検証を義務づけることで、継続的改善を制度化しています。

特に金融・製造業では、モデル更新のたびに自動攻撃シナリオを走らせ、脆弱性が検出された場合はリリースを停止するゲート制御を導入しています。Zscalerの報告が示す「中央値16分で侵害」という現実を踏まえ、テストは事後対応ではなく事前遮断の仕組みへと変わりました。

さらに、証跡管理も強化されています。EU AI Actの影響を見据え、レッドチーミング結果を監査可能な形で保存し、取締役会へ定期報告する企業が増えています。AISIガイドは国際基準との整合性を意識しており、日本企業のガバナンス高度化を後押ししています。

2026年の日本市場では、RAGの利便性を維持しながらリスクを制御する設計力こそが競争優位の源泉になっています。単なるツール導入ではなく、組織横断型の運用体制構築が成果を左右しています。

AIがAIを監視する時代へ：自律型パープルチーミングと可観測性

生成AIとエージェント型AIが業務の中枢を担う2026年、セキュリティの前提は大きく変わりました。人間がAIを監視する構図はすでに限界を迎え、AIがAIを常時監視するアーキテクチャへと移行しています。SiliconANGLEが報じた専門家の指摘によれば、秒間数百万件の判断を行うシステムに人間が常時介在することは物理的に不可能です。

そこで注目されているのが「自律型パープルチーミング」と「AI可観測性（AI Observability）」です。これは攻撃側AIと防御側AIを継続的に対峙させ、その挙動を別の監視AIがリアルタイムで分析・修正する三層構造を指します。

レイヤー	役割	主な機能
レッドAI	攻撃シミュレーション	多段階対話・動的プロンプト変換
ブルーAI	防御・遮断	出力制御・権限制限・異常検知
監視AI	全体監督	モデルドリフト検知・ログ相関分析

Nextgovの2026年予測でも、政府機関や重要インフラ領域で自動化されたパープルチーミングの導入が進んでいると報じられています。従来の年次テストとは異なり、CI/CDパイプラインに組み込まれ、モデル更新のたびに攻撃と防御が自動実行されます。

ここで鍵を握るのが可観測性です。単なるログ収集ではなく、プロンプト入力、外部データ参照、ツール実行、出力結果までを時系列で追跡し、挙動の逸脱を検知します。Zscalerの2026年レポートが示す「中央値16分で侵害」という現実を踏まえれば、異常を分単位で検知・封じ込める仕組みが前提条件になります。

さらに重要なのは、監視AI自体も監査対象とする設計です。Deloitteのテックトレンドが指摘するように、AIのガバナンスは経営レベルの責任となっています。監視AIの判断基準や誤検知率も評価指標として管理しなければなりません。

最終的に求められるのは、人間が例外判断と戦略設計に集中できる環境です。AI同士が高速で攻防を繰り返し、そのログと学習結果を人間がレビューする。「AI対AI＋人間の創造性」という三位一体モデルこそが、2026年の標準的な防御戦略になりつつあります。

経営戦略としての継続的レッドチーミング導入ロードマップ

継続的レッドチーミングを経営戦略として位置づけるには、単なる技術導入ではなく、組織構造・投資判断・規制対応を統合したロードマップが不可欠です。Zscalerの2026年レポートが示すように、AIシステムの中央値侵害時間は16分とされており、年1回のテストでは経営リスクを管理できません。

「常時攻撃・常時検証」を前提とした体制へ移行できるかどうかが、競争優位とコンプライアンスの分水嶺になります。

導入ロードマップ（経営視点）

フェーズ	主導部門	重点施策
第1段階：可視化	CISO/IT	AI資産インベントリ整備、リスク分類、OWASP 2025準拠評価
第2段階：自動化統合	開発/DevSecOps	CI/CDへの自動レッドチーミング組込、証跡自動保存
第3段階：経営統合	取締役会/監査	KPI化、保険・規制対応、投資最適化

第1段階では、IPAのAISIガイドやNIST、OWASP Top 10 for LLMsを参照し、自社AIを「高リスク」「内部利用」「エージェント型」などに分類します。EU AI Actでは高リスクAIに対し継続的評価が事実上義務化されており、日本企業も域外適用を見据えた設計が必要です。

第2段階では、PyRITやGiskardなどの自動化ツールをCI/CDに統合します。モデル更新ごとに多段階攻撃を自動実行し、検出された脆弱性をチケット化します。重要なのは、結果を単なる技術ログで終わらせず、経営ダッシュボードに接続することです。侵害再現率、修正までの平均時間、RAG由来の情報漏洩リスクなどを定量指標化します。

第3段階では、レッドチーミングを「コスト」ではなく「信用創出資産」と再定義します。デロイトは2026年、AIガバナンスを取締役会レベルで監督すべきと指摘しています。サイバー保険や取引先監査で実施記録の提示が求められる流れも強まっており、継続実施は資本コスト低減にも寄与します。

最終的な到達点は、人間主導のスポット診断から、AI同士が常時攻防を行う自律型パープルチーミング体制への移行です。人間は戦略設計と未知リスクの創造的検証に集中し、監視はAIが担います。継続的レッドチーミングはセキュリティ施策ではなく、AI時代の経営インフラなのです。

参考文献

• IBM：Evolving red teaming for AI environments
• Investing News Network：Zscaler 2026 AI Threat Report: 91% Year-over-Year Surge in AI Activity Creates Growing Oversight Gap for Global Enterprises
• Precedence Research：AI Trust, Risk and Security Management Market Size to Hit USD 21.06 Billion by 2035
• Giskard AI：Best 7 tools for AI Red Teaming in 2025 to detect AI vulnerabilities
• OWASP / Barracuda Blog：OWASP Top 10 Risks for Large Language Models: 2025 updates
• IPA（情報処理推進機構）：AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイドを公開
• EU Artificial Intelligence Act：High-level summary of the AI Act