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プロンプトインジェクション対策｜RAG・MCP・エージェントの防御設計

執筆・監修: Links-Create AI研修チーム
Claude Code・MCP・AI エージェントを実プロダクト開発で日常的に運用するチームが、 実務で詰まった点に基づいて執筆しています。 公開: 2026-08-04

この記事でわかること

  • 外部入力を信頼せず、ツール実行前に権限・意図・承認を検証する。
  • 対象読者は AIアプリ開発者・セキュリティ担当。検索意図は「AIアプリのプロンプトインジェクションを防ぎたい」。
  • 親ピラーは「AIガバナンス・セキュリティ」。関連ページへ内部リンクしてカニバリを避ける。
  • 導入時は対象業務・権限・成果指標を先に固定する。

結論

外部入力を信頼せず、ツール実行前に権限・意図・承認を検証する。

この記事は「AIアプリのプロンプトインジェクションを防ぎたい」という検索意図に対して、AIアプリ開発者・セキュリティ担当が社内でそのまま判断材料にできる形で整理します。単独の記事として読めますが、親ピラーは AIガバナンス・セキュリティ です。

対象読者と前提

  • 対象読者: AIアプリ開発者・セキュリティ担当
  • 主要キーワード: プロンプトインジェクション 対策
  • 関連キーワード: RAG セキュリティ / MCP セキュリティ / AIエージェント セキュリティ
  • 目的: 検索で得た知識を、研修選定・導入設計・実務運用に落とし込むこと

判断基準

観点確認すること
業務適合自社のどの業務・職種・リポジトリに効くか
統制権限、禁止データ、レビュー責任、ログを定義できるか
成果修了率ではなく、研修後4週・12週の業務利用を測れるか
継続性受講後に社内チャンピオンと相談導線を残せるか

実務チェックリスト

  • 外部文書を命令として扱わない
  • 危険操作は承認を挟む
  • 出力先を限定する

よくある失敗

  • system promptだけで防げると思う
  • ツール権限を広く渡す

導入時の注意点

AI研修やAI開発支援ツールは、導入直後の期待値が高くなりがちです。最初から全社展開や完全自動化を狙うのではなく、対象業務・権限・受入条件を小さく固定して、成功パターンを増やす方が安全です。

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