そのプロンプト、実は偏見まみれ？ 思考のクセから生まれる脆弱性を回避せよ：認知バイアスで考えるサイバーセキュリティ

生成AIは非常に有用なツールである一方、入力したプロンプトによっては自身の偏見を色濃く反映した“都合のいい結果”を返します。ではこれを回避するにはどうすればいいのでしょうか。認知バイアスを回避するプロンプト術を伝授します。

[伊藤秀明，パーソルクロステクノロジー株式会社]

　生成AIは、質問や指示（プロンプト）に応じて多様な文章や分析結果を返してくれる強力なツールです。しかし、その本質は「賢い答えを出してくれる存在」ではなく、人間の認知を増幅する装置であることも認識しなくてはいけません。適切な問いや前提を与えれば、AIは私たちの知識を深く広げてくれる一方、思い込みや不正確な前提を入力してしまえば、誤った認知が圧倒的なスピードで強化・拡大されてしまいます。

　このような質問をしてしまう背景には、人間に共通する「認知バイアス」という思考のクセの存在があります。認知バイアスは、単なる知識不足や不注意によって起きるものではなく、人間の根本的な思考の傾向から自然に生じるものです。もし、バイアスが反映されたAIの出力がセキュリティ上の意思決定やリスク評価に使われた場合、新たな脆弱（ぜいじゃく）性を生む可能性があります。本稿では“人間×AI”という関係の中で発生するバイアスの構造を理解し、それに対処するための具体的なレシピを紹介していきます。

筆者紹介：伊藤秀明（パーソルクロステクノロジー　セキュリティ本部　シニアエキスパート）,,

セキュリティ組織の構築、プロジェクト推進、SOC業務など、戦略的視点から技術的な実行まで幅広く手掛けるITシステムコンサルタント。通信、インターネットサービス、医療、メディアなど多様な業界での経験を生かし、業界特有の課題にも対応。クライアントのニーズに応じた柔軟なソリューションを提供し、セキュリティと業務効率の両立を実現するためのプロアクティブなアプローチを重視している。また、講演や執筆活動にも積極的に取り組み、専門知識や実務経験を生かして幅広い層にセキュリティやITシステムに関する知見を共有している。

クセが強すぎる　今すぐ見直すべきバイアスまみれのプロンプト

　例えば「この構成に脆弱性はありますか？」という質問に対して、AIが「深刻な脆弱性は見当たりません」と回答したとします。この出力は一見安心感を与えますが、AIが参照した情報や想定シナリオの検証が甘いことを見落とすと、誤った判断につながります。

　プロンプトの前提が不十分で、ある主張を支持する情報をAIに求めた場合、AIはその主張を裏付ける情報を優先して出力しやすくなります。こうした現象は、私たち自身の前提や思考の偏りが無意識にプロンプトに反映され、「確証バイアス」が促されてしまうことによって起こります。思考の偏りがプロンプトに表れ、それがAIの出力に反映されることで、「AIもそう言っているから正しい」と無意識に思い込んでしまう、こうした自己強化ループが気付かないうちに自然に生まれてしまうのです。

　さらに厄介なのは、生成AIが出力する文章は非常に自然であるため、その滑らかさや自信に満ちた語調が内容の正確さを保証しているかのような錯覚「流ちょう性バイアス」を引き起こします。結果として、AIが出した情報を疑う余地なくうのみにしてしまうというリスクが高まるのです。

認知バイアスを「プロンプト設計」で制御する

　では、AIによって増幅されるバイアスにどう対処すればよいのでしょうか。「プロンプトに思考の偏りが起きないように気を付ける」といった漠然とした注意だけでは不十分です。必要なのは人間の認知のクセを見越した上で、AIとの接し方を設計することです。

1．問いの構造を工夫する

　AIに質問する際は、単に「○○について教えてください」と尋ねるだけでは確証バイアスを助長する恐れがあります。そのため、その主張が誤っているとしたらどのような反証が考えられるか、あるいはリスクや限界はどこにあるのかといった、意図的に反証を引き出す問いかけをすることが重要です。以下に幾つかプロンプトの例を示します。

• このセキュリティ対策案が誤っている、あるいはうまく機能しないとしたら、その理由や前提の誤りは何ですか？　また、それをどのようなログや観測データで検証できますか？
• このアクセス制御方式を導入する場合、潜在的なリスクや誤用時の影響、他システムとの非互換性などの副作用は何ですか？　特に見落とされやすい観点も含めて教えてください
• この脅威モデルに対する現在の対策方針とは異なる考え方や反対意見にはどのようなものがありますか？　それらの根拠と本案との比較ポイントを含めて整理してください

2．情報と解釈を明確に分ける

　AIの出力には客観的な事実と主観的な解釈、そしてそれらを結び付ける推論や判断が混在して提示されることがよくあります。そのまま読んでしまうと、どの部分が検証可能なデータで、どの部分がAIの推測や一般論に基づく見解なのかが分かりにくく、誤解や誤った意思決定につながる可能性があります。

　こうした混在を避けるためには、プロンプトの段階で「事実」「根拠」「判断」を明確に分けて出力するよう指示することが効果的です。構造化された出力を引き出すことで、AIの回答内容を客観的に検証しやすくなり、冷静な判断ができるようになります。プロンプトの例は以下の通りです。

回答は以下の3点に分けて説明してください。

1．事実（客観的に確認可能な情報）

2．根拠（事実と判断をつなぐ論拠）

3．判断（あなたの見解や解釈）

3．第三者によるチェック体制を整える

　個人の判断だけでは見逃してしまうバイアスも、第三者の視点が加わることで浮き彫りになることがあります。特に、私たち自身の考え方や仮定に自信を持っているときほど、無意識のうちに認知の偏りに陥っている可能性があります（専門家は経験や知識が豊富なため、特に注意が必要です）。こうした状況において、他者からの「懐疑的な問い」や「別の見方」は、見落としていた前提の誤りや視野の狭さを修正するきっかけになります。

　そのため、AIを使った業務や意思決定のプロセスにおいては「前提条件を確認する担当者」あるいは「批判的思考の担当者」といった第三者の役割をあらかじめ設けておくことが有効です。特に企業や組織においては、AIの出力を無批判に受け入れるのではなく、それを疑い、検証する文化やプロセスを組織的に整備することが不可欠です。こうした体制が、AIの活用をより安全かつ信頼できるものにします。

認知のクセから脆弱性を生まないために

　AIは日々進化しており、今後はより正確かつ高度な判断が可能になることでしょう。しかし人間がAIを利用する上で注意すべき本質は何も変わりません。AIは私たちに知識を与えてくれる存在ではなく、むしろ私たちの問い方・考え方・前提のクセを映し出し、それを何倍にもして返してくる存在です。つまり、AIと向き合うということは、自分自身の思考と真剣に向き合うことでもあります。

　セキュリティの現場では、「技術的脆弱性」と同じくらい「認知の脆弱性」が深刻なリスクになります。だからこそ必要なのは「もっと正しい答えをAIに求めること」ではなく、「AIとどう対話すれば、誤った確信に気付けるか」という視点です。問いの設計や運用の仕組み、そしてチームの関わり方、認知のクセを“見える化”し、“人間が主体的にコントロールする”ことが、AI時代のセキュリティ対策と言えるのではないでしょうか。