OpenAIが10件のAI悪用を阻止 ─企業ができる対策と、AI監視ツール4選を紹介

2025年6月、OpenAIが脅威インテリジェンスレポート「Disrupting Malicious Uses of AI: June 2025」を発表した。このレポートでは、生成AIの悪用が世界的な脅威となっている現状を詳細に報告しており、同社は2025年初頭だけで、中国、ロシア、イラン、北朝鮮などに拠点を置く10件の悪意あるキャンペーンを検知・阻止したとされている。

具体的には詐欺、世論操作、サイバースパイ活動にAIが悪用されており、デジタル社会の安全性確保に向けた早急な対策が求められている。

本記事では、発表されたレポートの概要をもとに企業ができる対策を考え、AI監視ツールを紹介する。

参考リンク：Disrupting malicious uses of AI: June 2025

AIを悪用した、多様な攻撃手法

OpenAIの報告によると、生成AIは新たな脅威カテゴリーを生み出してはいないものの、技術的障壁を大幅に下げ、悪意あるアクターの攻撃効率を飛躍的に高めているという。

報告書で取り上げられた事例は、AIが詐欺のスケール拡大、世論操作の自動化、サイバースパイ活動の支援に悪用されていることを示している。

特に、AI生成のコンテンツは文法的に正確で説得力があり、従来の検知手法をすり抜けるケースが増えている。報告書で取り上げられた主要なキャンペーンの詳細を以下にまとめる。

ScopeCreep（ロシア）

ロシア語話者の脅威アクターがChatGPTを悪用し、Windowsベースのマルウェアを開発。Telegramの警告機能を回避するためのデバッグにもAIを活用した。このキャンペーンは、サイバー犯罪の技術的ハードルを下げるAIの能力を象徴している。

北朝鮮関連のキャンペーン

生成AIを用いて、リモートのテック職向けに偽の履歴書を大量生産。偽装した求職者が企業ネットワークに侵入し、デバイス制御を試みた。こうした攻撃は、企業の人事プロセスを悪用する新たな手口として警戒が必要だ。

Operation Sneer Review（中国）

中国関連のネットワークがTikTokやX上で偽のデジタルペルソナを展開し、親中的なプロパガンダを拡散。AI生成のコンテンツは、自然な文章と視覚的説得力を持ち、検知が困難だった。

Helgoland Bite（ロシア）

ロシアのアクターがChatGPTを利用して、ドイツ語で反米・反NATOコンテンツを生成。2025年のドイツ選挙を標的にした偽情報や、反体制活動家を特定するためのソーシャルメディア投稿を作成。支払いと投稿を連携させるメッセージもAIで生成された。

Uncle Spam（中国）

米国を対象に、社会的分断を煽るコンテンツを生成。関税の賛否を巡る議論や、退役軍人支援を装った偽アカウントを作成し、信頼を悪用した情報操作を行った。

AIがもたらす新たな課題

生成AIの普及により、悪意あるアクターは低コストで高効率な攻撃を展開できるようになった。報告書では、AIが以下の分野で特に悪用されていると指摘している。

詐欺の自動化：フィッシングメールや偽のウェブサイトを迅速に生成し、標的を欺く。
偽情報キャンペーン：政治的・社会的な分断を煽るコンテンツを、多言語で大規模に作成。
サイバー攻撃の強化：マルウェアのコード生成や、セキュリティ対策の回避策をAIで模索。

OpenAIは、AIの悪用が新たな脅威を生み出すのではなく、既存の攻撃手法を強化し、スケールを拡大していると分析。技術的知識が乏しいアクターでも、高度な攻撃を仕掛けられる点が問題視されている。

国際的な協力の必要性

AIの悪用は国境を越えた脅威であり、国際的な協力が不可欠だ。報告書は、政府、企業、市民社会が連携し、AIの安全な利用を促進する規制や標準を策定する必要性を指摘。

EUのAI法や米国のサイバーセキュリティフレームワークを参考に、グローバルなガイドラインの構築が急務となっている。更なる詳細は、発表されたレポートを確認してほしい。（レポートはこちら）

企業ができる対策

企業は、AI悪用のリスクに対応するための対策を講じるべきだろう。以下に具体的な対策をまとめる。

AI監視ツールの導入	異常行動をリアルタイムで検知するAIベースのセキュリティシステムを採用。生成AIの不自然なパターンを特定するアルゴリズムを活用。
情報共有ネットワークの構築	OpenAIや他のテック企業と脅威情報を共有し、業界全体での防御を強化。
従業員教育の徹底	AI生成のフィッシングメールや偽履歴書を見抜くトレーニングを実施。特に、リモート採用プロセスでの検証を強化。
セキュリティプロトコルの見直し	AIを活用した攻撃の進化に合わせ、多要素認証やゼロトラストモデルの導入を進める。
コンテンツ認証技術の活用	AI生成コンテンツを識別する技術（例：デジタル透かし）を導入し、偽情報の拡散を防止。

AI監視ツールとは？

ここでは、今まで取り上げてこなかった「AI監視ツール」について取り上げる。

AI監視ツールとは、人工知能（AI）や機械学習（ML）システムの動作、性能、データ使用状況をリアルタイムまたは定期的に監視・分析するためのソフトウェアやプラットフォームだ。

これらのツールは、AIモデルの異常行動、データドリフト（データの分布変化）、性能低下、または悪意ある使用（例：詐欺、偽情報生成、サイバー攻撃）を検知することを目的としている。特に、今回のレポートで指摘されたような、生成AIの悪用に対抗するためにも重要な役割を果たす。

AI監視ツールの具体例

AI監視ツールは、データドリフト、モデル性能の低下、異常なAPI使用パターンを検知し、悪意ある行動を早期に発見するのに役立つため、企業は自社のニーズに応じて、これらのツールを選択・導入することで、AI悪用のリスクを軽減できる。

具体的なツールの例とその機能を以下にまとめる。

Evidently AI

機能概要	オープンソースのML監視ツール。データドリフトやモデル性能の監視に特化し、直感的なダッシュボードを提供。
AI悪用対策への適用	異常なデータパターン（例：偽情報キャンペーンの特徴的なテキストパターン）を検知。たとえば、企業が自社プラットフォームで生成されたコンテンツの異常を特定し、偽アカウントの活動を早期に発見。

Fiddler AI

機能概要	モデル性能と異常行動の監視に特化。説明可能なAI機能を提供し、異常の原因を詳細に分析可能
AI悪用対策への適用	生成AIが不自然な頻度でコンテンツを生成（例：大量のフィッシングメール）した場合、アラートを発し、原因を追跡。OpenAIのようなプラットフォームで、悪意あるAPI使用を特定するのに有用。

Neptune AI

機能概要	MLOps向けツールで、モデル実験と本番環境の監視をサポート。メタデータ管理とダッシュボード作成が強み。
AI悪用対策への適用	異常な生成パターン（例：特定の政治的コンテンツの大量生成）を追跡し、モデル挙動をログ化。ソーシャルメディア企業が偽情報拡散を監視する際に活用可能。

MetricFire

機能概要	リアルタイム監視プラットフォームで、TensorFlowやPyTorchなどと統合可能。異常検知に機械学習アルゴリズムを活用。
AI悪用対策への適用	AIのAPI使用量やパフォーマンスを監視し、異常なリクエスト（例：マルウェア生成のための高頻度リクエスト）を検出。カスタマイズ可能なアラートで迅速な対応を支援。