IPA、AIセーフティ評価ツールをOSS公開 – IT監視運用における有用性は？

独立行政法人情報処理推進機構（IPA）は2025年9月16日、AIシステムの安全性を評価するためのツールをオープンソースソフトウェア（OSS）として公開したと発表した。このツールは、AI開発者や提供者が、自社のシステムに潜むリスクを効率的に評価し、対策を講じることを支援する。

本記事では、発表された評価ツールの概要を紹介するとともに、このツールがシステム監視、SRE、セキュリティの現場にもたらす具体的な価値と活用法を考察します。

参考ページ：プレス発表 AIセーフティ評価のための評価ツールをOSSとして公開（OSSはこちら）

「AIセーフティ評価」はなぜ必要？

「AIセーフティ評価」とは、AIが意図通りに安全に動作し、有害な出力や悪用のリスクがないかを網羅的に検証・評価するプロセスである。

生成AIの業務利用が加速する一方で、その挙動は常に予測可能とは限らない。不正確な情報を生成する「ハルシネーション」、機密情報の漏洩、サイバー攻撃への悪用など、運用上のリスクは多様化かつ複雑化している。

これまで、AIの安全性をどう評価し、担保するかは各社の手探りに近い状態だった。結果として、システムの信頼性確保が大きな課題となっていた。

今回のIPAによる評価ツールの公開は、この課題に対する一つの解であり、AI運用の品質を標準化する上での重要な一歩となる。

公開された評価ツールの詳細

今回公開されたツールは、AIの安全性を多角的に評価する環境を提供する。 Apache 2.0ライセンスで公開されているため、誰でも無償で利用でき、自社の要件に合わせて自由に改変することも可能である。

特に注目すべきは、自動で攻撃シナリオを試行し、システムの脆弱性を洗い出す「自動レッドチーミング機能」を付属させている点だ。これにより、評価作業の大幅な効率化が期待できる。

評価項目は、定量評価と定性評価を組み合わせて総合的なスコアを出力する形式となっており、具体的な評価観点は以下の通りである。

評価観点	概要
有害情報の出力制御	差別的、暴力的など不適切なコンテンツの生成を抑制できているか
偽誤情報の出力・誘導の防止	事実に基づかない情報や、誤解を招く表現を生成しないか
公平性と包摂性	特定の属性に対して偏見のある結果を出力しないか
ハイリスク利用・目的外利用への対処	意図しない危険な用途で悪用される可能性への対策がされているか
プライバシー保護	個人情報や機密情報を不適切に取り扱わないか
セキュリティ確保	外部からの攻撃に対する防御策が講じられているか
説明可能性	AIの判断根拠を人間が理解できるように説明できるか
ロバスト性	予期せぬ入力に対しても安定して動作し続けるか
データ品質	学習データの品質が適切に管理されているか
検証可能性	システムの挙動や安全性を継続的に検証できる仕組みがあるか

誰が、どう使う？評価の流れ

この評価サイクルは、AI開発者、品質保証（QA）、そしてシステム運用エンジニアが連携して回す、いわば「DevSecOps」の思想を体現したプロセスとなる。

開発者は開発中に、QAはリリース前に、それぞれがツールでAIの安全性をチェックする。

運用エンジニアやSREは、本番環境で発生したAIの異常をツールで再現し「動く証拠」として開発部門に提示。さらにCI/CDパイプラインに組み込み、安全基準を満たさないデプロイを自動でブロックする「品質ゲート」としても活用可能だ。

本ツールはチーム間の壁を壊す共通言語となり、AIの品質責任を組織全体で共有する文化を醸成する。

システム監視運用における有用性

これまで、AIが組み込まれたシステムの監視は困難を極めた。AIの挙動はブラックボックス化しやすく、障害が発生しても原因特定が難しい。「AIだから仕方ない」という曖昧な理由で片付けられ、運用現場の負担が増えるケースも少なくなかった。

監視運用エンジニアは、まさに”勘と経験”を頼りに、この予測不能な相手と向き合わざるを得なかったのである。今回のOSS評価ツールは、この状況を根底から覆す力を持つ。

なぜなら、システム監視運用の現場に、以下の変化をもたらすからだ。

「客観的な指標」という武器が手に入る

AIの挙動がおかしいと感じた時、これまでは感覚的な報告しかできなかった。

しかし今後は、このツールで評価した具体的なスコアや脆弱性のレポートを提示し、開発チームに改善を要求できる。これは、運用現場が抱える問題を表に出し、解決へと導くための強力な拠り所となる。

プロアクティブなリスク管理が可能になる

障害を未然に防ぐことは、監視運用の理想形だ。例えば、アラートの自動分析を行うAIOps基盤や、セキュリティインシデントを検知するAIシステムを本番導入する前に、このツールでストレステストを実施する。

これにより、潜在的なリスクを洗い出し、対策を講じた上でリリースできるようになる。例えば、顧客対応チャットボットが個人情報を漏洩させないか、不正利用検知AIが特定のユーザー層を不当にブロックしないかといった、ビジネスに直結するリスクを事前に評価できる。

これは、セキュリティエンジニアが行う脆弱性診断やペネトレーションテストに近いアプローチをAIの振る舞いに対して適用するものであり、SecOpsの実践を強力に後押しするだろう。

責任分界点が明確になる

AIに起因する問題が発生した際の責任の所在は、開発と運用とで曖昧になりがちだった。

事前に評価を行い、どのリスクを受容し、どのリスクは対策するかの合意形成ができていれば、運用の責任範囲は明確になる。AIの挙動に関するサービスレベル目標（SLO）を設定し、このツールによる評価結果をサービスレベル指標（SLI）として活用することで、データに基づいたリスク受容判断が可能になる。

これは、運用エンジニアが不当な責任を負わされることを防ぐ、防波堤となるだろう。

まとめ

IPAによるAIセーフティ評価ツールのOSS公開は、システム監視運用の現場に「客観性」と「予測可能性」という、長年求められてきた価値をもたらす可能性があるものだ。

もちろん、このツールは万能ではない。評価結果をどう解釈し、組織のプロセスにどう組み込むかという、エンジニア自身のスキルや体制づくりも同時に求められる。

しかし、このツールを使いこなし、AIとの新たな付き合い方を模索することは、これからのシステム監視運用、SRE、そしてセキュリティエンジニアに求められる重要なスキルとなるだろう。