カテゴリー: ビジネスジャーナル

猫が好きなものと言えば「ちゅ〜る」。猫を飼っていない人でもその名を知っているほど、いなば食品の「CIAOちゅ〜る」は、猫を惹きつけてやまない商品として知られていた。それほどまでに愛されてきた商品だからこそ、このたびのいなば食品の「ボロ屋ハラスメント」報道は衝撃的だった。愛猫家の落胆と憤りは、実は思いのほか深いのである。

人生は、思っているよりもずっと短い。限られた時間を「自分第一」で生きるためにはどうしたらいいのだろうか？その答えが、『人生は気づかぬうちにすぎるから。「自分第一」で生きるための時間術』（クリス・ギレボー著、児島修訳）にある。本稿では同書から特別に一部を公開する。

フジテレビ系『ノンストップ!』、TOKYO MX『田村淳の訊きたい放題』、YouTube『街録ch』に著者出演で話題沸騰！ 誰しも悩みや不安は尽きないもの。寝る前にイヤなことを思い出して、眠れなくなるなんてことも……。そんなときの助けになるのが、『精神科医Tomyが教える 心の荷物の手放し方』（ダイヤモンド社）など、33万部突破シリーズの原点となった『精神科医Tomyが教える 1秒で不安が吹き飛ぶ言葉』（ダイヤモンド社）だ。ゲイのカミングアウト、パートナーとの死別、うつ病の発症……苦しんだ末にたどり着いた、自分らしさに裏づけられた説得力ある言葉。心が落ち込んだとき、そっと優しい言葉を授けてくれる“言葉の精神安定剤”で、気分はスッキリ、今日一日がラクになる！

「ダメすぎる上司」ができていないこと・ワースト1とは？ シリーズ185万部を突破した大ベストセラー『リーダーの仮面』の著者・安藤広大氏に、全ビジネスパーソンに必須のスキルを指南していただいた。

『ありのままの自分で、内定につながる　脇役さんの就活攻略書』は、特別な経歴や夢がなかった“普通の就活生”である著者が、1000冊以上の本を読み込み、自分に合った就活メソッドを築き上げ、食品大手を含む22社から内定を獲得した実体験をもとにした、どんな学生でも内定に近づく一冊です。「自己PRで話せることがない」「インターンに参加していない」といった就活に不安を抱く学生と、そっと背中を押したい保護者に読んでほしい就活戦略が満載です。今回は、面接官がみている「内定する就活生」の特徴について著者である「就活マン」こと藤井氏が特別に書き下ろした記事をお届けします。

松のやの「“大麦豚”厚切りリブロースかつ定食」がボリューム満点でおいしい！期間限定でロースかつがカナダ産大麦豚に代わり、なおかつ25％増量されているんです。肉厚でとってもジューシーなリブロースかつは、白米がどんどん進む。紅塩をつけて食べるのも新鮮です！

健康意識の高い人ほど、新しい情報を入手し、自分の生活に取り入れている。しかし、巷にあふれる健康情報は偏ったものが多く、どれを信じればいいのか判断するのは難しい。そこで、栄養学の専門家で、医師でもある著者に「栄養学的に正しい」最高の食事術を教えてもらう。「一生役立つ食事の新習慣」が身につく。

「本当に賢い人」と「賢そうに見えて実は浅い人」の決定的な差とは？ 子どもも読めて、大人も楽しいビジネス書『小学生でもできる言語化』をもとに解説する。

●この記事のポイント
ChatGPTにおいてDNS問い合わせを悪用したデータ流出経路（DNSトンネリング）の存在がCheck Point社により指摘された。この問題は、従来の脆弱性とは異なり、LLMが外部と連携する際の設計上の課題を示している。OpenAIはすでに修正済みだが、AIエージェント化によるリスク拡大を見据え、企業は通信監視などの「振る舞い」に対するセキュリティ対策が求められる。

「ChatGPTに脆弱性が発覚。機密情報が外部に漏洩する恐れ」――。2026年3月末、セキュリティ大手チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズ（以下、チェック・ポイント社）が発表した調査結果は、瞬く間に世界中のIT担当者の間に波紋を広げた。

　しかし、この報道を「従来のウイルス感染やハッキングと同じ」と捉えるのは早計だ。本件の本質は、システムの不具合というよりも、大規模言語モデル（LLM）という新しい技術が抱える「設計上の境界線」の難しさにある。

　本稿では、この「DNSを利用した外部通信」の仕組みを解剖し、ビジネスリーダーが直面している真のリスクと、冷静な対処法を浮き彫りにする。

●目次

• 何が起きたのか？ 「DNSトンネリング」という隠れ家
• 過大評価すべきでない理由：システム崩壊ではない
• 過小評価すべきでない理由：LLM時代の「新しい攻撃面」
• 問われるのは企業の「ガバナンス」
• 煽られず、しかし「設計の転換」を

何が起きたのか？ 「DNSトンネリング」という隠れ家

　今回の指摘は、ChatGPTの「コード実行（Advanced Data Analysisなど）」機能のランタイム環境において、本来遮断されているはずの外部通信が、DNS（ドメイン名システム）という「インターネットの電話帳」の仕組みを悪用することで成立してしまった、というものだ。

　通常、ChatGPTの内部環境はインターネットから隔離（サンドボックス化）されている。しかし、ホスト名からIPアドレスを割り出すDNSの問い合わせだけは、システム運用上、許可されている場合が多い。攻撃者はこの「隙間」を突いた。

【手口のステップ】
悪意あるプロンプト：ユーザーに「便利なツール」と偽った指示を入力させる、あるいは外部のWebサイトを読み込ませる（間接的プロンプト注入）。
データの符号化：ChatGPT内部で動作するコードが、流出させたい機密データ（例：アップロードされたPDFの内容）を、data.attacker.comのようなドメイン名の一部に埋め込む。
DNSクエリ：システムがそのドメインを解決しようとした瞬間、攻撃者の管理するネームサーバーに、データが含まれたリクエストが到達する。
チェック・ポイント社の実証によれば、この手法により、ユーザーが意図しない形でプロンプトや機密ファイルの内容が外部へ「無断で」送信されるリスクがあった。

過大評価すべきでない理由：システム崩壊ではない

　報道の見出しだけを見ると、ChatGPTを使えば即座に情報が盗まれるかのような印象を受けるが、現実的なリスクの度合いは限定的だ。

「脆弱性」という言葉の定義： OSのバグやネットワークの突破といった従来の脆弱性（CVE）とは性質が異なる。あくまで「アプリケーションが許可された機能の範囲内で、意図しない振る舞いをした」にすぎない。

すでに修正済み：OpenAIは本件を重く受け止め、2026年2月20日の時点で修正（パッチ）の展開を完了している。現在、正規のChatGPT環境で同様の手法を再現することは困難だ。
高い実行ハードル：この攻撃を成立させるには、ユーザーが「非常に巧妙に細工されたプロンプト」を自ら入力するか、悪意ある外部プラグインやGPTsを自ら選択して使用する必要がある。

「今回の件を『ChatGPTがハッキングされた』と報じるのは誤解を招きます。正確には、AIに計算をさせるための『隔離部屋』に小さな換気口が開いており、そこから小さな紙飛行機を飛ばせることを証明した、というレベルです。一般のユーザーが普通に会話を楽しんでいる分には、心配しすぎる必要はありません」（サイバーセキュリティコンサルタントの新實傑氏）

過小評価すべきでない理由：LLM時代の「新しい攻撃面」

　一方で、このニュースを「単なるマイナーなバグ」として片付けるのも危険だ。なぜなら、今回の事象は「AIが外部システムと連携する際のセキュリティ境界」が極めて脆弱であることを露呈させたからだ。

（1）「非コード」による情報漏洩の現実味
　従来のセキュリティ製品は、実行ファイルや通信パケットを監視してきた。しかし、LLMでは「自然言語」そのものが命令（コード）として機能する。今回のケースは、コードが介在せずとも「出力結果」そのものが攻撃ベクトル（経路）になり得ることを示唆している。

（2）AIエージェント化によるリスク増大
　2026年現在、AIは単なるチャットボットから、自律的にブラウジングし、APIを叩き、メールを送る「エージェント」へと進化している。

Excessive Agency（過剰な権限）：AIがユーザーに代わってアクションを起こす際、今回のような「隠れ通信路」が組み合わさると、ユーザーの気づかないところで企業の内部情報が外部のAPIへ流出し続けるリスクが現実のものとなる。

（3）セキュリティ標準の更新（OWASP LLM 2025）
　Webセキュリティの世界的基準であるOWASPが発表した「Top 10 for LLM Applications 2025」では、「LLM02: Sensitive Information Disclosure（機密情報の開示）」や「LLM06: Excessive Agency（過剰な権限）」が上位にランクインしている。今回のDNS経由の流出は、まさにこのトレンドを裏付ける実例といえる。

問われるのは企業の「ガバナンス」

　サイバーセキュリティの専門家は、今回の騒動をどう見ているのか。

「本質的な問題は、AIモデルそのものの欠陥ではなく、AIを取り巻く『エコシステム』の設計にあります。多くの企業がAIを既存のワークフローに組み込んでいますが、AIからの出力を『信頼できるデータ』として無条件に受け入れていないでしょうか。今回の件は、AIの出力もまた、インターネットからの未知の入力と同様に、厳格に監視（エグレス・フィルタリング）すべき対象であることを教えてくれています」（同）

　ビジネスの現場において、AIの利用を禁止するのは現実的ではない。今回の件を踏まえ、企業は以下の対策を講じるべきだ。

エグレス（送信）通信の監視と制限：エンタープライズ環境からAIサービスへの通信だけでなく、AIが稼働する実行環境からの外部通信（特にDNSリクエストや非正規ポートの通信）をホワイトリスト形式で制限する。
間接的プロンプト注入（Indirect Prompt Injection）への理解：外部のWebサイトやドキュメントを要約させる際、そこに「隠された命令」が含まれている可能性を常に考慮する。従業員教育において、「AIに読み込ませる情報の信頼性」を評価するプロセスを組み込むことが肝要だ。
シャドーAIの排除：個人アカウントのChatGPT利用ではなく、API利用やエンタープライズ版（ChatGPT Enterprise等）を導入し、データがモデルの学習に使われないだけでなく、管理者がログや通信を完全にコントロールできる体制を整える。

煽られず、しかし「設計の転換」を

「ChatGPTに脆弱性」という言葉に、過度に怯える必要はない。しかし、AIが社会インフラ化するなかで、「セキュリティの重心が、システムの脆弱性から『モデルの振る舞い』へとシフトした」という事実は重く受け止めるべきだ。

　今回の報道は、AIを「魔法の杖」ではなく、一つの「複雑なソフトウェア・スタック」として冷静に評価し、多層的な防御を構築するための重要な警鐘といえる。正しく怖がり、正しく備える。それが、LLM時代を生き抜く企業のスタンダードとなるだろう。

（文＝BUSINESS JOURNAL編集部、協力＝新實傑／サイバーセキュリティコンサルタント）

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