AI Librarium、会員情報に接続するAIエージェントの脆弱性を検証・改善する「AIL Red Team X」を2026年11月に提供開始
AIリスクマネジメント・AIガバナンス・AI監査を支援するAI Librarium株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役CEO：西川智章）は、生成AI・AIエージェントが会員情報データベースや業務システムに接続する際のリスクを攻撃者視点で検証する「AIL Red Team X（エイアイエル・レッドチーム・エックス）」を、統合オファリング「AIL Governance X」の新サービスとして11月より提供を開始いたします。
提供の背景
会員基盤、CRM、予約・購入履歴など、大量の個人情報を扱うシステムにAIエージェントを接続すると、新たなリスクが生じます。代表的なものは、プロンプトインジェクション、権限の過剰付与、RAGによる権限外文書の参照、MCP・APIツールの不適切な実行などです。AIが適切な回答を返しているように見えても、内部では許されていないAPIの呼び出しやデータ参照が発生している可能性があります。
個人情報保護委員会「令和7年度年次報告」によると、2025年度の個人データ漏えい等に関する法定報告の処理件数は17,139件で、そのうち「不正の目的をもって行われたおそれのある」類型は3,822件（22.3%）でした。（※生成AIに起因する件数を示すものではありません）。 不正なアクセスはすでに漏えいの大きな要因であり、業務データに接続するAIエージェントは、新たなアクセス経路となりえます。固有のセキュリティリスクについては、OWASPも「Top 10 for Agentic Applications 2026」で体系的な対策の必要性を示しています。
AIL Red Team Xは、顧客が許可した範囲・環境でAIエージェントの攻撃経路を検証し、統制の改善、修正後の再検証までを一貫して提供します。
1. 攻撃者視点のAIレッドチーム検証
会員本人確認、顧客照会、問い合わせ対応などの業務シナリオを起点に、プロンプトインジェクション、RAGを介した不正指示、MCP・APIの過剰権限、別ユーザー情報へのアクセス、無承認の外部送信などを検証します。原則として合成データと隔離された検証環境を用い、対象・許容手法・停止条件について顧客と合意した上で実施します。
2. リスクから統制改善への接続
検証結果を、業務リスク、技術的な根本原因、必要な統制に結びつけて報告します。既存の認証・認可、最小権限、承認ワークフロー、入出力ガードレール、監視・ログなどを組み合わせて改善を支援します。必要に応じてAIL Governance Xのガバナンス支援やDependable AI（ AIエージェントとLLMの間で入出力を統制するガードレール）の機能、外部セキュリティ製品と連携します。
3. 修正後の再検証と監査証跡
発見事項に対応するテストケースを修正後に再実行し、統制が意図どおりに機能したかを確認します。攻撃シナリオ、テスト結果、原因、修正内容、例外承認、再検証結果を対応付け、経営層・CISO・内部監査部門がリスクと残余課題を説明できる状態を支援します。（継続的な再検証は個別契約に応じて提供します。）
対象企業
主な対象は、数百万件規模の会員・顧客情報を保有し、生成AIをカスタマーサポート、会員照会、予約・購買履歴の問い合わせ対応などに利用するBtoCサービス事業者です。CISO、情報セキュリティ統括部門、AI推進・開発部門を主な窓口として、初回診断、統制改善支援、再検証・継続評価を組み合わせて提供します。費用は対象業務・AIエージェント・接続システム・テスト範囲に応じた個別見積もりです。
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AIエージェントの「権限」と「データアクセス」に焦点を当てた検証
汎用的なネットワーク侵入テストやWeb脆弱性診断とは異なり、AIエージェントがどの利用者権限で、どの業務データに、どのツールを介してアクセスできるかを、業務シナリオに沿って検証します。
生成AIと専門家を組み合わせた検証
生成AIを用いて多様な攻撃シナリオを作成し、AIの回答、ツール/API実行結果、アクセス制御ログを突き合わせて検証します。判定はAIだけに依存せず、専門家が証拠と業務影響を確認します。「AIの回答は正しく見えるのに、裏側では許可されていないアクセスが起きている」というケースも見逃しません。
2. 独自メソドロジー「AIL ARCA」に基づく体系的な評価
業務被害の定義から再検証までを、Business Risk Definition（業務被害の定義）、Attack Surface Modeling（攻撃対象・権限の可視化）、Adversarial Scenario Design（攻撃シナリオの設計）、AI-Assisted Red Teaming（検証）、Root Cause & Control Mapping（根本原因と統制の対応付け）、Retest & Continuous Assurance（再検証・継続評価）の6工程で進める「AIL ARCA（Agent Risk & Control Assurance）Methodology」に基づき評価します。
今後は攻撃ケースと統制・検証証跡を構造化して蓄積し、顧客ごとに異なる業務・AIシステムでも評価できるよう、メソドロジーの標準化を進めます。
※本サービスは既存のネットワーク侵入テストやWeb脆弱性診断を置き換えるものではなく、セキュリティ上の完全な安全性やすべての攻撃の阻止を保証するものでもありません。
今後の展開
初期フェーズでは、会員情報照会AIを中心に標準的な攻撃シナリオと検証環境を整備し、協力顧客での検証を通じてサービス手順と評価基準を高度化する計画です。AIエージェントの機能追加や権限変更に伴う継続的な再検証にも対象を広げます。
これに合わせて、AILでは先行検証にご協力いただける企業を募集します。生成AIを顧客対応・会員照会に活用中、または導入を検討中の企業は、下記窓口までお問い合わせください。
問い合わせ先：[email protected]（担当：塚原）
提供概要
サービス名：AIL Red Team X（AIL Governance X内のサービス）
提供開始：2026年11月予定
対象：数百万件規模の会員・顧客情報を扱うBtoCサービス事業者
提供形態：初回診断、統制改善支援、再検証・継続評価を組み合わせて提供（継続的な再検証は個別契約）
価格：個別見積もり（対象業務・AIエージェント・接続システム・テスト範囲に応じて算定）
公式サイト：https://ailibrarium.com/
よくある質問
Q. AIレッドチーミングとホワイトハッキングは同じですか？
A. ホワイトハッキングは正当な許可の下で行うセキュリティ検証を広く指します。AIレッドチーミングはその中でも、攻撃者視点からAIシステムの弱点と統制の実効性を検証するアプローチです。
Q. 本番運用中のAIエージェントも診断できますか？
A. 対象です。ただし、影響範囲と安全性を確認した上で、原則として隔離環境・合成データで検証し、本番環境への直接試験は別途合意と追加統制を必要とします。
Q. AIエージェントの操作を監督・承認・遮断する仕組み（ガーディアンエージェント）も提供しますか？
A. 監督・承認・遮断の仕組みは、診断で確認されたリスクと対象システムの接続方式に応じて設計・導入を支援します。すべての操作をAIだけで判断・遮断できることを前提とはせず、既存の認証・認可や決定的な制御を優先します。
AI Librariumについて
AI Librarium株式会社は2025年9月設立のAIコンサルティング企業です。AI戦略の策定、業務変革、AIエージェント開発、AIリスクマネジメント・ガバナンス・監査を支援し、専門家の実践知をSkillsとして体系化することで、企業のAI活用を業務成果につなげる仕組みを提供しています。
会社名 ：AI Librarium （アイブリウム）株式会社
所在地 ：東京都千代田区丸の内1-6-5 丸の内北口ビルディング9F
代表者 ：代表取締役CEO 西川 智章
設立 ：2025年9月1日
資本金 ：1,500万円
事業内容 ：AIコンサルティング／AIエージェント開発／AI人材育成
コーポレートサイト：https://ailibrarium.com/
本件に関するお問い合わせ
▼報道関係者向け
[email protected]（担当：栄利）
▼サービスに関するお問い合わせ
[email protected]（担当：塚原）
参考資料
個人情報保護委員会「令和7年度年次報告」 https://www.ppc.go.jp/aboutus/report/annual_report_2025/
OWASP「Top 10 for Agentic Applications 2026」(2025年11月9日発表)
OWASP「LLM06:2025 Excessive Agency」