NISTが2025年12月に発表したAIサイバーセキュリティフレームワークプロファイル「Cyber AI Profile」は、AIシステムの安全な導入とリスク管理に関する包括的な指針を提供します。本記事では、NIST AIの最新動向と企業が知るべき重要なポイントを詳しく解説します。
はじめに：NIST AI動向の概要と重要性
NIST AIとは何か？なぜ今重要なのか？
NIST（国立標準技術研究所）は、2025年12月17日に「Cybersecurity Framework Profile for Artificial Intelligence」（通称：Cyber AI Profile）の予備ドラフト版を発表しました。この文書は、AIシステムの急速な普及に伴い、組織が直面する新たなサイバーセキュリティリスクへの対策指針を示しています。
本プロファイルは、1年間にわたるNISTのサイバーセキュリティとAI専門家による共同作業の結果であり、6,500人を超える個人が開発に貢献しています。これまでにない規模でのコラボレーションにより作成された点が特徴的です。
本記事を読むことで得られる価値とは？
本記事では、以下の価値を提供します：
- NIST AI最新ガイドラインの具体的な内容と実装方法の理解
- AIサイバーセキュリティにおける3つの重要領域「Secure」「Defend」「Thwart」の詳細解説
- 企業のAI導入時における実践的なセキュリティ対策の指針
- NISTが2025年から2026年にかけて予定している追加リリースの展望
NIST AI Risk Management Framework（AI RMF）の最新アップデート
AI RMFの基本構造と2025年版の特徴
NIST AI Risk Management Framework（AI RMF）は2023年1月26日にリリースされ、AIに関連する個人、組織、社会へのリスクをより適切に管理するためのフレームワークです。
2025年には、AI RMFの大幅な改訂が予定されており、生成AI、サプライチェーンの脆弱性、新たな攻撃モデルなど、新興分野への対応が特に強化されます。
AI RMFの核となる4つの機能は以下の通りです：
- Govern（ガバナンス）: AIリスク管理の組織的な戦略と方針
- Map（マップ）: AIシステムのリスク特定と文脈理解
- Measure（測定）: AIリスクの定量化と評価
- Manage（管理）: 特定されたリスクの対処と継続的改善
生成AI特化プロファイルの重要な更新点
2024年7月26日にリリースされたNIST-AI-600-1「Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile」は、生成AIが持つ固有のリスクを特定し、対応策を提案しています。
生成AI特有のリスクとして、以下が重点的に取り上げられています：
- プロンプトインジェクション: 悪意のある入力によるAIシステムの操作
- Confabulation（作話）: AIが事実に基づかない情報を生成する問題
- データポイズニング: 学習データへの意図的な汚染による性能劣化
- モデル抽出攻撃: 機密のAIモデルの不正な複製
Cyber AI Profile：3つの重要領域「Secure」「Defend」「Thwart」
Securing AI Systems（AIシステムの保護）
「Securing AI systems」は、AIを組織のエコシステムとインフラに統合する際のサイバーセキュリティの課題を特定することに焦点を当てています。
この領域で企業が注意すべき重要なポイント：
- AIシステムの適切な設定: デフォルト設定のままではセキュリティリスクが高い
- アクセス制御の強化: AIモデルやデータへの適切な権限管理
- データ品質の保証: 学習データの完全性と信頼性の確保
- モデルの監視: 継続的なパフォーマンス監視と異常検知
Conducting AI-enabled Cyber Defense（AI活用による防御強化）
「Conducting AI-enabled cyber defense」は、AIを使用してサイバーセキュリティを強化する機会を特定し、防御運用でAIを活用する際の課題を理解することを目的としています。
AI活用による防御強化の具体的手法：
- 脅威検知の自動化: 機械学習による異常なネットワークトラフィックの識別
- インシデント対応の迅速化: AIによる初期対応の自動化
- パターン分析の高度化: 従来の手法では発見困難な攻撃パターンの検知
- 予防的セキュリティ: AIによる潜在的脅威の事前予測
Thwarting AI-enabled Cyberattacks（AI攻撃への対策）
「Thwarting AI-enabled cyberattacks」は、新たなAI活用型脅威に対する保護のためのレジリエンス構築に焦点を当てています。
AI攻撃への対策として重要な要素：
- ディープフェイク対策: 音声・画像の偽造を検出するシステム
- 自動化攻撃への対応: AIによる大規模自動攻撃への備え
- 敵対的機械学習への防御: モデルを騙すような悪意のある入力への対策
- AI間の攻撃防止: 複数のAIシステム間での悪意のある相互作用の阻止
NISTサイバーセキュリティフレームワーク2.0とAIの統合
CSF 2.0の基本構造とAI対応
NIST Cybersecurity Framework 2.0（CSF 2.0）は、組織がサイバーセキュリティリスクを管理し、コミュニケーションを行うのに役立つ構造を提供し、Govern、Identify、Protect、Detect、Respond、Recoverといったコア機能を中心にリスク管理を組織化しています。
AI対応のCSF 2.0の特徴：
- 統合アプローチ: 既存のセキュリティフレームワークとAI特有のリスクの融合
- 段階的実装: 組織の成熟度に応じた段階的な導入が可能
- 測定可能な成果: 具体的なKPIによるセキュリティ向上の測定
- 業界横断的適用: 製造業から金融業まで幅広い業界での活用
コミュニティプロファイルとしての位置づけ
NISTは「community profile」という用語を使用して、組織間の共通の関心事と目標に対処するためのCSF 2.0の適用について説明しています。Cyber AI Profileは、NISTが製造業、金融業、通信業界などのコミュニティ向けに作成した他のコミュニティプロファイルに加わります。
実践的AI セキュリティ対策の具体的実装方法
組織レベルでの実装ステップ
AI セキュリティ対策の実装には以下のステップが推奨されます：
ステップ1: リスクアセスメントの実施
- AIシステムの現状把握と脆弱性の特定
- ビジネスクリティカルなAIアプリケーションの優先順位付け
- サードパーティAIサービスの依存関係の調査
ステップ2: ガバナンス体制の構築
- AI セキュリティ責任者の任命
- AIリスク管理ポリシーの策定
- 定期的な監査とレビュープロセスの確立
ステップ3: 技術的対策の導入
- モデルの完全性検証システム
- 入力データの妥当性チェック
- 出力結果の品質監視システム
セキュリティコントロールの具体例
NISTは「Control Overlays for Securing AI Systems（COSAIS）」の概念文書を2025年8月に発表し、AI特有の脆弱性に対してNIST SP 800-53の既存連邦サイバーセキュリティ標準を適応させるフレームワークを概説しています。
重要なセキュリティコントロール：
- アクセス制御（AC）: AIモデルとデータへの厳格なアクセス管理
- 監査とアカウンタビリティ（AU）: AI処理の完全な監査ログ
- システムと情報の完全性（SI）: モデルとデータの改ざん検出
- リスクアセスメント（RA）: 継続的なAIリスクの評価
NIST AI関連の今後の展開と2026年以降の計画
予定されている重要なリリース
2026年度には、COSAIS（Control Overlays for Securing AI Systems）の最初のオーバーレイのパブリックドラフトが公開予定です。これにより、具体的な実装レベルでのセキュリティ対策が明確化されます。
2025年から2026年にかけて予定されている主要なリリース：
- AI RMF 2.0の正式版: より包括的なリスク管理フレームワーク
- 追加のコミュニティプロファイル: 業界特化型のガイドライン
- 測定ツールの拡充: Dioptraプラットフォームのさらなる機能強化
- 国際標準との整合性強化: ISO/IEC標準との相互運用性向上
国際的な標準化動向
NISTは、ISO/IEC 5338、ISO/IEC 38507、ISO/IEC 22989、ISO/IEC 24028、ISO/IEC DIS 42001、ISO/IEC NP 42005などの国際標準との整合性を図る取り組みを進めています。
NISTの「Plan for Global Engagement on AI Standards」は、国境を越えた安全で信頼性が高く相互運用可能なAIを促進するため、AI関連のコンセンサス標準の開発と実装における協調した国際的な取り組みの必要性を強調しています。
企業におけるNIST AI導入のベストプラクティス
業界別の考慮事項
製造業 NISTは2025年12月、MITRE Corporationとの協力を拡大し、米国の製造業とクリティカルインフラのサイバーセキュリティを強化するAIベースの技術ソリューションの提供を進めるため、2つのセンターを設立することに2000万ドルを投資すると発表しました。
金融業界
- 取引データの異常検知におけるAI活用
- 顧客認証システムへのAI統合
- マネーロンダリング検知の自動化
ヘルスケア
- 患者データのプライバシー保護
- 診断支援AIの信頼性確保
- 医療機器のサイバーセキュリティ
段階的導入のロードマップ
Phase 1: 基盤構築（3-6ヶ月）
- 現状のAIシステムの棚卸し
- リスクアセスメントの実施
- 基本的なガバナンス体制の構築
Phase 2: セキュリティ強化（6-12ヶ月）
- セキュリティコントロールの実装
- 監視システムの導入
- スタッフトレーニングの実施
Phase 3: 最適化と拡張（12ヶ月以降）
- 継続的な改善プロセス
- 新技術への対応
- 業界ベストプラクティスの共有
よくある質問｜NIST AI導入における疑問を解決
Q: NIST AIガイドラインは義務的なものですか？
A: NIST AI Risk Management Framework（AI RMF）は自発的な使用を目的としており、AIプロダクト、サービス、システムの設計、開発、使用、評価において信頼性の考慮を組み込む能力を向上させることを意図しています。ただし、政府調達や特定の業界では実質的に必須となる場合があります。
Q: 中小企業でも実装可能ですか？
A: はい、実装可能です。Cyber AI Profileは組織の規模や成熟度に応じて段階的に実装できるよう設計されています。まずは基本的なリスクアセスメントから開始し、徐々に対策を拡張することが推奨されます。
Q: 既存のセキュリティフレームワークとの関係は？
A: NIST Cyber AI Profileは既存のフレームワークを置き換えるものではなく、CSF 2.0をAI特有の課題に適応させる補完的な役割を果たします。ISO 27001やその他のセキュリティ標準との併用が可能です。
Q: どのようなAIシステムが対象になりますか？
A: 機械学習モデル、生成AI、予測分析、自動化システムなど、あらゆる種類のAIシステムが対象となります。クラウドベースのAIサービスから、オンプレミスのAIアプリケーションまで包括的にカバーしています。
まとめ：NIST AI導入で実現する安全なAI活用
重要なポイントの再確認
2025年のNIST AI関連ガイドラインは、AIの安全な活用に向けた包括的なアプローチを提供します。特に重要なのは以下の3つの領域です：
- Secure: AIシステム自体のセキュリティ確保
- Defend: AIを活用した防御能力の強化
- Thwart: AI攻撃への対策とレジリエンス構築
今後のアクションプラン
企業がNIST AIガイドラインを効果的に活用するためには：
- 現在のAIシステムの包括的なリスクアセスメント実施
- 段階的な実装計画の策定
- 継続的な学習と改善プロセスの確立
- 業界コミュニティとの積極的な情報共有
NISTは2026年初期にCyber AI Profileの初期パブリックドラフトをリリース予定であり、このフレームワークは組織のAIジャーニーにおける信頼性向上を支援する重要なツールとなります。
企業は今こそ、NIST AIガイドラインを基盤とした包括的なAIセキュリティ戦略の構築に取り組むべき時期です。適切な準備と実装により、AIの恩恵を最大化しながらリスクを最小化する安全なAI活用が実現できます。
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