結論

AI開発RFPには、セキュリティ要件を最初から入れるべきである。個人情報、機密情報、権限、ログ、プロンプトインジェクション、外部API、委託先管理を後回しにすると、PoC後に本番化できない、または追加費用が大きくなる。

「AI開発 セキュリティ要件」「生成AI RFP セキュリティ」「LLMアプリ セキュリティ」については、開発会社に何を確認すべきかが求められている。

RFPに入れるセキュリティ項目

OWASPのLLM Top 10では、プロンプトインジェクション、機密情報漏えい、サプライチェーン、データ/モデル汚染などが主要リスクとして扱われている。RFPでは、これらのリスクに対する設計方針を確認する。

質問例

画像・図解で確認するポイント

この記事の画像は、AI開発におけるセキュリティとアクセス制御を象徴する南京錠とキーボードを示している。図解では「入力 → 権限 → AI処理 → 出力検証 → ログ → 事故対応」を描くと、RFPに入れるべき範囲が伝わる。

まとめ

AI開発RFPには、個人情報、機密情報、権限、ログ、プロンプトインジェクション、外部API、委託先管理を入れる。AllAIでは、AIセキュリティ学習ロードマップ、AI開発RFPの書き方、AI開発会社一覧へ進められる。

発注前に準備すること

AI開発RFPに入れるセキュリティ要件で失敗を減らすには、ベンダーへ相談する前に、社内で決めるべき材料をそろえる必要があります。最低限、対象業務、利用データ、期待する成果物、対象外、確認者、検収条件、運用開始後の担当を1枚にまとめます。ここが曖昧なまま見積を取ると、各社の前提がずれ、金額差の理由が分からなくなります。

AI開発では、画面や機能だけでなく、評価方法と運用条件が費用に直結します。どのデータでテストするか、誤回答や誤分類をどう扱うか、ログをどこまで残すか、モデルやAPIの変更時に誰が確認するかをRFPに入れてください。PoCの見栄えがよくても、本番運用の責任分界が曖昧なら導入後に手戻りが起きます。

提案比較で迷ったときの見方

提案を比較するときは、初期費用の安さだけで判断しない方が安全です。データ整備、権限管理、評価データ作成、監視、問い合わせ対応、改善会、引き継ぎ資料が含まれているかを同じ粒度で確認します。安い見積ほど、運用や再評価が別費用になっていないかを見てください。

良い提案は、できることだけでなく、できないこと、前提条件、失敗時の止め方、検収できる成果物を説明します。逆に、精度の高さだけを強調し、評価条件、ログ、保守、契約終了時のデータ引き継ぎに触れない提案は注意が必要です。発注者側で比較表を作り、各社の回答を同じ項目に並べると、意思決定がしやすくなります。

FAQ

Q. PoCでもセキュリティ要件は必要ですか? A. 必要である。PoCでも実データや社内文書を扱うなら、入力制限、権限、ログが必要になる。

Q. プロンプトインジェクションとは何ですか? A. ユーザー入力や外部文書に含まれる指示で、AIの本来の動作を変えようとする攻撃である。

Q. 開発会社に何を確認すべきですか? A. 外部AI APIの扱い、権限制御、ログ、出力検証、事故対応、再委託管理を確認する。

出典:

• OWASP Top 10 for LLM Applications: https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/ (確認日: 2026-07-07)
• NIST AI Risk Management Framework: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework (確認日: 2026-07-07)

次に見る

• AIセキュリティ学習ロードマップ
• AI開発RFPの書き方
• AI開発会社一覧