間接プロンプトインジェクションは、RAGやエージェントが参照する外部文書やWebページなどに埋め込まれた指示が、正規のプロンプトに干渉する攻撃です。AIに外部のデータを読ませる仕組みでは、そのデータを命令として扱わない制御が欠かせません。
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間接プロンプトインジェクションとは？外部データに埋め込まれた指示からAIを守る対策
取得したデータが命令として働くと、外部の文書が操作を左右しかねません。そのため、発注側と開発会社で、入力元とモデルに渡す内容を分けて決めます。実行できる操作と結果の返却先も、あらかじめ決めておきます。
まず、導入の前に、現在の手作業や既存システムで困っている点を現場の担当者から集めて記録します。
RAGやエージェントが取得したテキストは、信頼できないものとして扱います。命令として扱わない制御は、開発会社に設けてもらいます。
そのうえで、評価では精度に加えて、コストと遅延を確認します。監査や例外処理も確かめます。
発注側は、目的を一つに絞り、成功の条件と対象外の条件を先に決めてください。
モデルの出力を、そのまま外部送信や更新に使わないようにします。そのために、人が確認する条件、根拠を保存する方法、誤りを訂正する手順を定めておきます。
間接プロンプトインジェクションが必要になる背景と解決できる課題
RAGやエージェントは、検索結果やメールを、モデルのコンテキストに取り込みます。取り込み元には、Webページやファイルもあります。そこに攻撃文が含まれると指示に干渉する可能性があるため、取得データを信頼できる命令として扱わない制御が必要です。
対象業務を分解すると、適用できる用途の候補が見つかります。RAGやメール要約、ブラウザ操作が候補になり、外部ファイル分析や社内ナレッジ検索の脅威分析も挙げられます。
まず、利用者、データの機密性、処理の頻度を一覧にします。さらに、誤りの影響も書き出します。そのうえで、効果が大きく、リスクを管理しやすい範囲から始めます。
人が結果を判断する用途では、回答の根拠を示します。一方で、外部への操作を伴う用途では、承認や権限の分離を設けます。
間接プロンプトインジェクションの基本的な仕組み
対象範囲と前提の固定
まず、開発会社と発注側で、対象データの単位と期間、形式を定義します。さらに、欠損の扱いと利用できるメタデータを決めておきます。そのうえで、取り込む文書やWebページの範囲、前処理、バージョンを記録し、テストの対象を特定できるようにします。
取得した文書が欠けている場合や古い場合の扱いも、あらかじめ決めておく必要があります。例外が起きたときは、その内容を記録します。
処理の流れと中間結果の説明可能性
開発会社は、検索結果、メール、Webページ、ファイルのどこから攻撃文がモデルのコンテキストへ混入するかを記録します。後から判定を追えるよう、入力と判定結果のログも残します。また、個人情報や秘密情報を隠すマスキングの方針も決めておきます。
処理を一つのブラックボックスにせず、入力から出力までを段階に分けます。各段階にタイムアウトと上限を置けば、想定外のループや急激なコスト増を抑えられます。
出力の検証と人への引き渡し
出力は、文字列として表示する前に、スキーマと必須項目を検査します。さらに、値の範囲と参照元を確かめます。検査に失敗したときは、補正を無限に繰り返さず、再試行回数を制限して安全なエラーへ切り替えます。
最終利用者が確認すべき箇所を明示し、承認されるまでは外部送信や更新を実行できないようにします。承認者と時刻、入力の識別子は、監査ログに残します。使用したデータや手順も記録しておくと、後から判断を再現できます。
関連技術との違い｜プロンプトインジェクション、データ漏えい、ツール権限、サンドボックス化
間接プロンプトインジェクションと混同されやすいのは、プロンプトインジェクションとデータ漏えいです。このほかに、ツール権限とサンドボックス化があります。
似ている部分があっても、入力の単位と学習の有無は異なります。さらに、実行時の責務と評価方法も違います。そのため、比較表に目的や必要データを並べ、更新方法と失敗時の対応も入れて比べます。
新しい名称だからといって、優れているとは限りません。既存のルールや単純な検索で足りる場合は、複雑な構成を加えないほうが、説明可能性と保守性を保てます。
発注側と開発会社は、採用を決める前に、小さな基準実装を用意し、同じデータで差を測っておきます。
境界が重なる場合は、併用もできます。ただし、責任範囲は分けておいてください。
たとえば、検索は検索器、生成は生成器、アクセス制御はアプリケーションが担当します。間接プロンプトインジェクションへの対策を、一つの仕組みに丸ごと任せないことが重要です。
間接プロンプトインジェクションを導入する手順
1. 対象業務とデータの限定
最初の検証では、RAG、メール要約、ブラウザ操作、外部ファイル分析、社内ナレッジ検索のいずれか一つを選びます。そのうえで、対象データと許容できる誤りを定義します。
個人情報や秘密情報を含まない代表データを用意し、本番データはそのまま持ち出さないようにします。
データの権利と利用目的を確認します。さらに、保存期間と第三者提供の有無も確かめます。評価用データと開発用データは分け、検証結果を見ながらテストデータを何度も調整しない運用にします。
2. 最小構成の実装と基準値の測定
最初から多くの機能を足さず、入力から出力までの最短経路を実装します。改善前の基準値を作るため、実行時間、計算資源、失敗の種類をログに記録します。
出力の正しさを人が採点する場合は、複数の評価者に同じ基準を渡し、判定の一致度を確認します。なお、自動指標だけでは、もっともらしい誤りや危険な表現を見逃すことがあります。
3. 例外、権限、切り戻しの追加
取得データとシステム指示の境界を信頼しすぎると、命令の実行や秘密情報の送信を許してしまいます。そのため、正常系の確認だけでリリースしないようにします。
まず、空の入力や古いデータを試します。外部サービスの停止や規定外の出力も試し、処理を止めて人へ渡す条件を決めます。
実装では、権限と復旧手段を順番に整えます。
- 権限を最小限にし、読み取りと書き込み、参照と送信を分離する
- 新しい版を段階的に提供し、問題時に前の版へ戻す
- データ、手順、設定を一緒にバージョン管理する
result = component.run(input_data)
validated = validate_schema(result)
if not validated.ok:
return request_human_review(validated.errors)
return persist_with_audit_log(validated.value)上の擬似コードは、処理結果をそのまま使わず、検証と人への引き渡しを間に挟んだ最小のパターンです。
実際の実装では、入力と出力のスキーマ、タイムアウトと再試行を、対象サービスの公式仕様に合わせます。認証と監査ログの扱いも、公式仕様に従って整えます。
便利なライブラリを使う場合は、既定の権限や外部通信の動作を確認してください。
間接プロンプトインジェクションの評価方法｜品質・安全性・コストの同時評価
品質評価では、攻撃検知率、秘密情報漏えい率、危険ツール実行率を中心に据えます。誤検知率や監査可能性も、用途に応じて測ります。
平均値だけでなく、入力の種類や難易度ごとに分けて見ます。この分け方で、特定のグループだけ悪化していないかを確かめられます。また、評価データの作り方と採点基準は、変更履歴を残しておいてください。
安全性は、攻撃的な入力や機密情報の混入を含めて確認します。権限外の要求や誤った外部操作も、対象に入れます。見つかった失敗例は再現テストに加えておき、修正後には同じテストで回帰を確認します。
コストは、計算量、外部APIの料金、ストレージを評価します。加えて、監視やレビューにかかる時間も評価します。遅延や確認作業が増えた場合は、構成を見直します。
間接プロンプトインジェクションで起こりやすい失敗と対策
代表的な失敗は、取得データとシステム指示の境界を信頼しすぎることです。その結果、命令が実行されたり、秘密情報が送信されたりしてしまいます。
失敗の原因は、機能の限界や入力データの問題、評価設計の問題に分けて考えます。権限や運用の問題も含めて、どの層で手を入れるかを決めます。データの欠落やアクセス制御の問題は、出力文を工夫する前に、データ側や権限側で対処する必要があります。
再現できない評価や、テストが少なすぎる状態は避けます。開発用と採点用のデータも分けておきます。
変更の前後で条件をそろえるため、モデルとデータの版、乱数を保存します。さらに、プロンプトと検索設定も残します。
利用者への説明を省くと、誤りが見つかっても、適切に訂正されないおそれがあります。そのため、画面や文書で、自動処理であることと、確認が必要な場合を示します。問い合わせ先やデータの利用目的も示します。
間接プロンプトインジェクションを本番運用するチェックポイント
本番では、品質指標に加えて、エラー率やタイムアウト、遅延を監視します。資源使用量や入力分布の変化も見ておきます。閾値を超えたときは、通知するだけでなく、処理を安全側へ切り替えるランブックを用意します。
データやモデルを更新するときは、承認者と変更理由を記録し、段階リリースやサンプル監査を行います。利用者からの訂正を学習やテンプレート改善に反映する場合は、個人情報や権利の扱いを再確認します。
導入を定着させるには、技術担当者だけでなく、業務担当者も結果を判断できる手順を持つことが必要です。
週次や月次で、攻撃検知率と秘密情報漏えい率を確認します。危険ツール実行率や誤検知率、監査可能性も、同じ周期で追います。そのうえで、継続、縮小、停止の基準を合意しておきます。
間接プロンプトインジェクションまとめ｜小さな試行と測定に基づく段階的な拡大
間接プロンプトインジェクションは、外部データに埋め込まれた指示が、モデルの応答や操作に影響を及ぼそうとする攻撃です。
用途としては、RAGやメール要約、ブラウザ操作があります。外部ファイル分析や社内ナレッジ検索の脅威分析も候補になります。目的とデータ範囲を定め、用途に合う指標で評価します。
実装では、入力を検証し、処理を段階に分けたうえで、出力をスキーマと業務ルールで確かめます。
取得データとシステム指示の境界を信頼しすぎると、命令の実行や秘密情報の送信を許してしまう点を前提に、権限、監査、切り戻しを最初の試作から組み込んでください。
最終的には、攻撃検知率や秘密情報漏えい率などの指標を定期的に測ります。品質、コスト、安全性のバランスを見て、改善を続けます。
小さな対象で得た失敗の知見は、文書にまとめておきます。そのうえで、データ量や利用者を段階的に増やすと、長く使える仕組みにつながります。
よくある質問（FAQ）
Q. 間接プロンプトインジェクションとは何ですか？
外部文書やWebページなど、モデルが参照するものに埋め込まれた指示が、正規のプロンプトに干渉する攻撃です。
導入では、入力と処理、出力を定め、失敗時の扱いもあらかじめ決めておきます。そのうえで、用途に合う評価指標で効果を確認します。
Q. 間接プロンプトインジェクションは何に使えますか？
代表例は、RAGやメール要約、ブラウザ操作です。ほかに、外部ファイル分析や社内ナレッジ検索の脅威分析もあります。導入する前に、対象業務の誤りの影響、データの権利、確認工程を整理し、小さな範囲から検証します。
Q. 間接プロンプトインジェクションを導入するときの注意点は何ですか？
注意したいのは、取得データとシステム指示の境界を信頼しすぎると、命令の実行や秘密情報の送信を許すおそれがある点です。入力検証、最小権限、出力チェックを設けます。監査ログと切り戻しも備え、失敗例は回帰テストに加えます。
Q. 間接プロンプトインジェクションの効果はどの指標で評価しますか？
攻撃検知率や秘密情報漏えい率、危険ツール実行率などを、用途に合わせて測ります。平均値だけでなく、難易度や利用者層ごとの結果も併記します。遅延、コスト、安全性も並べて示します。
Q. 間接プロンプトインジェクションと関連技術はどう使い分けますか？
関連する技術は、プロンプトインジェクションやデータ漏えいです。ほかに、ツール権限やサンドボックス化があります。
比べるときは、目的や必要データ、更新頻度を並べ、権限と失敗時の責任も見ます。最小構成で差を測ってから選びます。
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参考資料
実装時には、OWASPとMicrosoftの資料に加えて、各サービスの公式仕様も確認してください。
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- Microsoft「Indirect prompt injection」
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。