サイバー攻撃の手口が高度化し、生成AIを業務に取り入れる企業が増えるなかで、「脆弱性診断は受けているが、実際の攻撃に自社の守りが耐えられるのか」という不安が広がっています。その検証手法のひとつが「レッドチーミング」です。一方で、ペネトレーションテストや脆弱性診断と何が違うのかが分かりにくく、何を実施すべきか判断しづらいという声もあります。
本記事では、レッドチーミングとは何か、ペネトレーションテスト・脆弱性診断との違い、実施の流れと体制を解説します。さらに、生成AI（AIレッドチーミング）の固有リスクとIPA・AISIの公式ガイドの具体、自社での実施判断、外部委託の選び方・費用までを整理します。従来のITシステムと生成AIの両方を見据えているので、自社の状況に合わせて次の一歩を判断する材料としてご活用ください。
目次
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レッドチーミングとは
レッドチーミングとは、攻撃者になりきって実際の攻撃を模擬的に仕掛け、組織の守りが実戦で機能するかを検証する取り組みです。IBMは次のように説明しています。
レッド・チーミングとは、サイバーセキュリティーの有効性をテストするためのプロセスで、倫理的ハッカーが非破壊的なサイバー攻撃をシミュレートします。
出典：レッド・チーミングとは｜IBM
ここでいう倫理的ハッカーは、現実の攻撃者が使うツールや手口を模倣して組織のセキュリティを試す攻撃側の専門家です。システムに実害を与えない範囲で、組織の合意のもとに行われる点が実際のサイバー攻撃とは異なります。検証の対象はシステムの技術的な弱点だけにとどまらず、従業員の対応や運用プロセス、攻撃を検知・対応する体制までを含みます。
弱点が「存在するか」を調べるのではなく、弱点を突かれたときに自社が実際にどこまで持ちこたえられるかを確かめる点に特徴があります。
出典・参考資料（1件）
レッドチーミングで得られること
レッドチーミングの価値は、攻撃者の視点を組織に持ち込める点にあります。IBMは、演習が「これまで知られていなかった、または予期していなかったセキュリティー・リスクを特定し、備えます」と述べています。自社の内側からでは気づきにくい弱点を、攻撃する側の発想で洗い出せるということです。
IssueHuntの解説でも、設計段階では想定されていなかったリスクを見つけられること、机上のテストでは見えにくい問題を実運用に近い形で明らかにできることが、メリットとして挙げられています。脆弱性の一覧を得るだけでなく、「その弱点が実際に悪用されたとき何が起きるか」まで踏み込めるため、対策の優先順位づけや、経営層・現場への説得材料としても使えます。
レッドチーミングとペネトレーションテスト・脆弱性診断の違い
レッドチーミング・ペネトレーションテスト・脆弱性診断は、いずれも攻撃に備えるための検証ですが、目的と深さが異なります。混同されやすいため、まず3つの関係を押さえておきましょう。脆弱性診断とペネトレーションテストは、どちらも既知の脆弱性や攻撃手法をもとに検証する性格が強い手法です。IssueHuntは、レッドチーミングとの違いを次のように整理しています。
従来のセキュリティテストには、脆弱性診断やペネトレーションテストがあります。これらは既知の脆弱性や攻撃手法に基づいて検証を行う傾向があります。一方でレッドチーミングは、より自由度の高いアプローチを取り、「想定外の使われ方」まで含めて検証する点が特徴です。
出典：AIレッドチーミングとは何か？仕組みやリスク検証、導入ステップを解説｜IssueHunt
IBMも、ペネトレーションテストとレッドチーミングは「システム内の悪用可能な脆弱性を特定します」という点で共通するものの、「主な違いは、レッド・チーミングはよりシナリオ・ベースであることです」と説明しています。
脆弱性を広く洗い出すのが脆弱性診断、特定の攻撃シナリオで侵入できるかを実証するのがペネトレーションテスト、検知や対応まで含めて実戦で守りが機能するかを評価するのがレッドチーミング、という役割分担で捉えると整理しやすくなります。3つの違いを一覧にすると次のとおりです。
| 診断手法 | 脆弱性診断 | ペネトレーションテスト | レッドチーミング |
|---|---|---|---|
| 主な目的 | 既知の脆弱性を網羅的に洗い出す | 特定の目標に実際に侵入できるかを実証する | 攻撃者視点で防御・検知・対応が実戦で機能するかを総合評価する |
| 主な対象 | Webアプリ・サーバ・ネットワーク機器など | 指定したシステムと攻撃シナリオ | システムに加え、人・運用プロセス・検知/対応体制 |
| 手法 | ツール診断と手動検査で弱点を一覧化する | 悪用可能な脆弱性を突いて侵入を試みる | 検知回避まで含むシナリオベースの模擬攻撃 |
| 期間の目安 | 対象の規模による（比較的短期間） | 1〜2週間程度 | 3〜4週間程度 |
| 主な成果物 | 検出した脆弱性の一覧と深刻度・対策方針 | 侵入できた経路と到達範囲・影響の実証 | 攻撃の成否と検知・対応の評価、改善提言 |
| 適したフェーズ | 基礎固めとして随時 | 脆弱性診断の後、侵入経路の把握に | 検知・対応体制が成熟してから |
※上記は各手法の一般的な傾向を整理したものです。実際の検証範囲・期間・成果物は依頼先や対象によって異なります。
期間の目安は、CrowdStrikeが「侵入テストは通常、1週間から2週間継続します」「レッドチームテストは、約3週間から4週間継続する傾向があり」と示している値に基づいています。レッドチーミングのほうが長いのは、検知をかいくぐりながら目標達成までのシナリオを深く追うためです。
3手法のうち、脆弱性診断とペネトレーションテストの2つは「どちらを先に実施すべきか」「どう使い分けるか」で迷いやすい手法です。目的・費用・実施頻度の違いと自社での選び方を、次の記事で詳しく整理しています。
ペネトレーションテストと脆弱性診断の違いを比較｜目的・費用・選び方まで解説
セキュリティ診断の導入を検討し始めると、「ペネトレーションテスト」と「脆弱性診断」という似た言葉に出会い、どちらを頼めばよいのか迷う場面が少なくありません。名前は違っても目的が近そうに見えるため、社内や取引先に説明するときも整理に困りがちで…
出典・参考資料（3件）
レッドチーミングの実施プロセスと体制
ここからは、レッドチーミングが実際にどのような流れで、誰によって進められるのかを見ていきます。生成AIを対象にする場合の公式ガイドにもとづく具体的な工程は後の章で扱い、ここではITシステム全般に共通する進め方を押さえます。
実施の流れ
CrowdStrikeは、効果的なレッドチームの進め方を3つのフェーズに分けて説明しています。最初は情報収集フェーズです。レッドチームのメンバーが、スタッフや施設、セキュリティ対策などビジネスに関する情報を、積極的な偵察によって集めます。実際の攻撃者が攻撃前に行う下調べを再現する段階です。
続く攻撃の計画と実行のフェーズでは、集めた情報をもとに攻撃シナリオを組み立て、検知をかいくぐりながら目標への侵入を試みます。最後のレポート作成と修復のフェーズで、どの経路で侵入できたか、どこまで到達できたかを報告書にまとめ、防御側が優先して直すべき点を整理します。レッドチーミングは一度きりの演習ではなく、攻撃と防御の往復を通じて組織の対応力を鍛える取り組みです。
実施体制（レッドチーム・ブルーチーム・パープルチーム）
レッドチーミングを理解するうえで欠かせないのが、攻撃側と防御側の役割分担です。IBMは、関わる3つのチームを次のように定義しています。
出典：レッド・チーミングとは（レッド・チームvsブルー・チームvsパープル・チーム）｜IBM
- レッド・チームは、現実世界の攻撃者が使用するツールや手法を模倣して組織のセキュリティーをテストする、攻撃的なセキュリティー担当者です。
- ブルー・チームは、レッド・チームを含む攻撃者から組織のシステムと機密データを守る社内のITセキュリティー・チームです。
- パープル・チームは個別のチームではなく、レッド・チームとブルー・チームの間で行われる協力的な共有プロセスです。
攻撃役のレッドチームと防御役のブルーチームを実際に対決させ、その攻防から学びを得るのがレッドチーミングの基本構図です。パープルチームは独立した組織ではなく、両者が知見を共有して防御を改善していく協働の進め方を指します。自社の人員だけで攻撃側・防御側の両方を担うのは難しいため、攻撃役を外部の専門家に委ねる形も一般的です。
攻撃役を外部に委ねる場合にどのような事業者があるのかは、レッドチーム演習サービス10社を対応範囲やTLPT対応で比較した次の記事が参考になります。
AIレッドチーミング（生成AI・LLM）とは｜従来ITとの違いと固有リスク
検索結果でも「AIレッドチーミング」という言葉を多く見かけるようになりました。攻撃者の視点で守りの有効性を検証するという目的は従来のレッドチーミングと同じですが、対象が大規模言語モデル（LLM）を組み込んだシステムになる点が異なります。LLMは同じ入力でも出力が変わる性質があり、既知の脆弱性を突くだけでなく、入力の工夫で想定外の振る舞いを引き出せないかを検証する必要があります。
日本では、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）とAIセーフティ・インスティテュート（AISI）が、AIレッドチーミングを次のように定義しています。
レッドチーミングは「攻撃者がどのようにAIシステムを攻撃するかの観点で、AIセーフティへの対応体制及び対策の有効性を確認する評価手法」であり、AIセーフティ評価の手法の一つです。
出典：AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイドを公開｜IPA
検証する代表的なリスクと攻撃手法
AIレッドチーミングで検証するリスクは、従来のサイバー攻撃とは種類が異なります。IssueHuntは代表的なリスクとして、プロンプトインジェクション（AIへの入力を細工して想定外の動作を引き出す攻撃）と脱獄（ジェイルブレイク）、機密情報の漏洩、有害・不適切なコンテンツの生成を挙げています。
マクニカは、これらのリスクをセキュリティ（プロンプトインジェクションやDoS攻撃など）、プライバシー（プロンプト・ログ・学習データ経由での情報漏えい）、安全性（不適切な助言や誤情報、差別的表現など）の3つの軸で整理しています。
IPA・AISIの手法ガイドは、LLMシステムへの代表的な攻撃手法として次の8つを例示しています。学習データやモデルそのものを狙う手口まで含まれる点が、Webアプリの脆弱性診断とは大きく異なります。
- 構成要素の脆弱性の悪用
- データポイズニング
- モデルポイズニング
- モデル抽出/窃取
- 直接プロンプトインジェクション（悪意あるプロンプトをAIシステムに直接注入する攻撃）
- プロンプトリーキング
- 開発環境モデルポイズニング
- 間接プロンプトインジェクション
出典・参考資料（3件）
IPA・AISI「AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド」の具体
生成AIのレッドチーミングを自社で進めるなら、まず参照したいのがIPA・AISIの公式ガイドです。このガイドは、レッドチーミングの工程を3つに分けて体系的に示しています。
6章から8章で、レッドチーミングの工程をそれぞれ第１工程「実施計画の策定と実施準備」、第2工程「攻撃計画・実施」、第3工程「結果のとりまとめと改善計画の策定」に分けて説明しています。各工程で5つずつ実施事項を示し、「実施の決定とレッドチーム発足」から「改善後のフォローアップ」まで計15ステップについて詳述しています。
出典：AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイドを公開｜IPA
実施計画の策定から、リスクシナリオ・攻撃シナリオの作成と実施、結果の分析と報告書の作成、改善計画の策定とフォローアップまでが一連の工程として定義されており、何から着手すればよいかの地図になります。
実施体制について、ガイドは「多様な関係者（攻撃シナリオの実施によって影響を受けるシステムに関わる組織）が参画するのが望ましく、またAIシステムのリリース/運用開始前に加え、運用開始後も、必要に応じて随時実施することが望ましい」としています。一度実施して終わりではなく、運用しながら繰り返すことが前提です。
ガイドは改訂が重ねられています。第1.00版が2024年9月25日に公表され、第1.10版が2025年3月31日に公表されました。第1.10版では、RAG（検索によって回答の根拠を補う仕組み）を実装したAIシステムに実際にレッドチーミングを行い、その手順と成果物（リスクシナリオ・攻撃シナリオの作成と実施結果、実施結果報告書、最終報告書）を文書として示しています。
自社で試す場合は、いきなり全体に広げず、まず対象を1つのAIシステムに絞り、第1工程の実施計画づくりから小さく着手するのが現実的です。
自社でレッドチーミングをどう実施するか
レッドチーミングはどの組織にもすぐ適した手法というわけではありません。CrowdStrikeは、実施の順序について次のように注意を促しています。
ペネトレーションテストをまだ完了していない場合は、レッドチームテストを使用しないでください。また、レッドチームテストは、ペネトレーションテストよりもコストがかかる傾向があります。
出典：レッドチームテストでサイバー攻撃に備える方法（レッドチームテストの欠点）｜CrowdStrike
CrowdStrikeは、レッドチーミングが「成熟したセキュリティシステムを持つ組織にとってより有益」とも述べています。具体的には、まず脆弱性診断で弱点を洗い出し、ペネトレーションテストで侵入経路を把握して基礎的な対策を固めます。そのうえで、検知・対応の体制がある程度整ってからレッドチーミングに進むのが現実的な順序です。
生成AIを新たに導入したばかりの段階であれば、まずはAIシステムを対象にした脆弱性診断や、公式ガイドに沿った小さな範囲での検証から着手する判断もあります。規模の面でも、小さく始めるなら単一のWebアプリやAIシステムに絞り、体制が成熟してから組織横断の演習へ広げるのが無理のない進め方です。
内製するか外部に委託するかも判断の分かれ目です。IssueHuntは、内製には自社のプロダクトや前提を深く理解して検証できる強みがある一方、視点が固定化しやすく新しい攻撃手法や外部の視点を取り入れにくい課題があると指摘します。外部活用には第三者の視点や専門的な知見を取り入れられる利点がある一方、プロダクトの文脈理解に時間がかかり単発で終わりやすい制約があるとしています。
自社に攻撃側の専門人材を抱えるのは難しいケースが多く、特に本番運用に近い段階や高度な攻撃シナリオを想定する場合は、外部の専門企業に委託する選択が現実的です。
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レッドチーミング・診断サービスの選び方と費用感（外部委託）
外部委託を検討する場合、どのサービスに依頼するかは対応範囲と実績で見極めます。ここからは、委託先を選ぶときの観点と費用の目安、そして実践的な攻撃を想定した診断や生成AI・LLMの診断まで依頼できる主なサービスを紹介します。
委託先を選ぶときの観点
委託先は、次の4つの観点で見極めると、自社に合うかを判断しやすくなります。
- 対応範囲：Webアプリやネットワークといった従来のITだけか、生成AI・LLMの診断まで一社で請けられるか、ペネトレーションテストやレッドチーム演習まで踏み込めるか。従来ITと生成AIの両方を抱えるなら、まとめて相談できる事業者だと窓口を一本化できます。
- 国内外のガイドライン準拠：生成AIの診断で、IPA・AISIのガイドやOWASP（Webセキュリティの国際的な非営利団体）が示すLLM向けのリスク項目を踏まえているか。検証の網羅性の目安になります。
- 成果物：脆弱性の一覧だけでなく、侵入経路や影響範囲、改善提言、報告会、再診断の有無まで示されるか。
- 技術者の実績・資格：攻撃を担うには高度な専門性が必要なため、保有資格や診断実績が判断材料になります。
費用の目安
費用は診断の種類と範囲で変わります。ソースコードや単一Webアプリの診断なら数十万円から始められます。一方、組織全体を対象にしたレッドチーム演習やTLPT（脅威ベースのペネトレーションテスト）では、1,000万円を超える見積りになることもあります。
公式に価格を公表している例としては、CoWorkerがソースコードのAI診断15万円から、Webペネトレーションテスト60万円からと案内しています。NRIセキュアはペネトレーションテストサービスを800万円から（税別）と公式に示しています。株式会社ラックは、情報システムペネトレーションテストを標準シナリオで700万〜1,000万円（税抜）、TLPTを1,000万円程度からと案内しています。
レッドチーム演習そのものは個別見積りが中心ですが、規模感はTLPTと同水準（おおむね1,000万円程度から）が目安です。生成AI・LLM診断も各社がメニュー化していますが、料金は個別見積りが基本で、対象システムの構成によって変わります。
多くのサービスは個別見積りのため、対象範囲を整理したうえで複数社に相談するのが実務的です。
出典・参考資料（3件）
ここで取り上げるのは、ペネトレーションテストや生成AI・LLM診断、レッドチーム演習などに対応する代表的な数社です（各社の対応範囲は下の比較表で確認できます）。脆弱性診断サービスをより幅広く比較したい場合は、診断方法・費用相場・選び方を解説した次の記事もあわせてご覧ください。
脆弱性診断サービスおすすめ比較｜診断方法・費用相場・選び方を解説【無料ツールあり】
Webサービスや社内システムの脆弱性診断を検討する際、「専門家による手動診断とツールによる自動診断のどちらが自社に必要なのか」「費用が数十万円から数百万円までと幅が広く、妥当な予算が読めない」といった壁に突き当たる担当者は少なくありません。…
以下は、ここで紹介する診断サービスの比較表です。
| サービス名 | CoWorker 脆弱性診断サービス | NRIセキュア セキュリティ診断 | ラック 脆弱性診断・TLPT | GMOイエラエ 脆弱性診断・ペネトレ |
|---|---|---|---|---|
| 脆弱性診断 | ● | ● | ● | ● |
| ペネトレーションテスト | ●実践攻撃シミュレーション診断 | ● | ● | ● |
| レッドチーム演習・TLPT | 公式サイトに記載なし | ●レッドチームオペレーション | ●TLPT（脅威ベースのペネトレーションテスト） | ●レッドチーム演習 |
| 生成AI・LLM診断 | ●生成AI・LLM脆弱性診断 | ●AI Red Team／深層型AI Red Team | ●生成AI活用システムリスク診断 | ●AIアプリ・AIエージェント診断 |
| 診断方式 | AI自動解析＋専門家レビュー | 手動主体（ツール併用） | 手動主体（ツール併用） | 手動主体（ツール・ASM併用） |
| 費用の目安 | ソースコードAI診断15万円〜 Webペネトレーションテスト60万円〜 | ペネトレーションテスト800万円〜（税別） ※他メニューは個別見積り | 情報システムペネトレーションテスト700万〜1,000万円（税抜） TLPT1,000万円程度〜 | 手動診断は個別見積り ※ASMは月額4万円〜 |
| 詳細情報 | 公式資料を見る | サービス詳細を見る | サービス詳細を見る | サービス詳細を見る |
※対応状況・料金は2026年10月時点で各社の公式情報などをもとに整理したものです。最新の内容は各社にご確認ください。
1. CoWorker 脆弱性診断サービス（CoWorker株式会社）
CoWorker 脆弱性診断サービスは、自社開発のAI「Red Agent」による自動解析と、社内のセキュリティ専門家による最終確認を組み合わせた診断サービスです。公式サービスページのメニューは、ソースコードAI診断、動的脆弱性診断（Web・API診断）、実践攻撃シミュレーション診断（ペネトレーションテスト）の3つで、AIによる高速な一次解析を人がレビューして精度を担保する仕組みをとっています。
生成AIの普及を踏まえ、別メニューとして「生成AI・LLM脆弱性診断」も提供しており、OWASPが示すLLM向けのリスク項目に沿った診断を標榜しています。従来型のWeb・API診断から生成AIの診断まで一社で相談できる点が、AIの業務利用を始めた企業には使いやすい選択肢です。
料金はソースコードのAI診断が15万円からと案内されています（プラン別の価格はカタログ掲載情報による、2026年10月時点）。公式サイトにレッドチーム演習やTLPTの記載は見当たりません（2026年10月時点）。
冒頭で触れた攻撃の高度化を、診断を手がける現場はどう見ているのでしょうか。CoWorkerの一ノ瀬氏は、攻撃側のAI活用と診断頻度の関係について次のように話します。
一方で、攻撃者側もAIを活用するようになり、新しく、しかもスピード感の早い攻撃が増えてきています。これまでは年に1回、あるいはサービスをリリースした直後にだけ脆弱性診断を行うという企業が多かったのですが、AIの発達によって攻撃側のスピードが上がっている以上、定期的に診断をしないと危険だという状況になってきました。
2. セキュリティ診断（NRIセキュアテクノロジーズ株式会社）
野村総合研究所グループのセキュリティ専業会社であるNRIセキュアテクノロジーズは、専門家による手動主体の診断を強みとしています。Webアプリケーション、プラットフォーム、スマホアプリ、API、クラウド設定、ソースコードまで幅広い対象をカバーし、攻撃者視点のペネトレーションテストや、検知・対応まで試すレッドチームオペレーションまで一気通貫で提供します。
生成AI向けには、AI単体のプロンプト脆弱性を調べる「AI Red Team」と、AIを含むシステム全体を対象にする「深層型AI Red Team」を用意し、AISIやOWASPなどのガイドラインに準拠すると公式に記載しています。従来ITと生成AIの双方を、資格を持つ専門家の手動診断で検証したい企業に向いています。
ペネトレーションテストサービスは公式に800万円から（税別）と示されており、本格的な検証を想定した価格帯です。
3. 脆弱性診断・セキュリティ診断サービス（株式会社ラック）
株式会社ラックは、セキュリティ監視を担うJSOCや、インシデント対応のサイバー救急センターを自社に持つセキュリティ専業の企業です。脆弱性診断とペネトレーションテストを明確に区別して提供しており、診断対象にはWebアプリに加えて生成AI活用システムのリスク診断も含みます。
特徴は、レッドチーム側の攻撃手法の知見と、JSOC・サイバー救急センターで培ったブルーチーム側の検知・対応ノウハウの両方を持つ点です。これを生かした「TLPT（脅威ベースのペネトレーションテスト）」では、レッドチームとブルーチームの攻防を通じて、人・組織・対応プロセス・システムの観点からサイバー攻撃への対応力（レジリエンス）を評価します。
情報システムペネトレーションテストは700万〜1,000万円（税抜）、TLPTは1,000万円程度からと公式に案内されており、体制が成熟した組織の総合的な検証に向いています。
4. 脆弱性診断・ペネトレーションテスト（GMOサイバーセキュリティ byイエラエ株式会社）
GMOサイバーセキュリティ byイエラエは、国内のホワイトハッカーを多数擁するサイバーセキュリティ専門企業です。手動主体の脆弱性診断・ペネトレーションテストを中核に、社内ネットワーク、IoTデバイス、Web、レッドチーム演習、物理ペネトレーションテストまで、13種類の診断メニューを公式に掲げています。
レッドチーム演習では、機密情報の取得や業務システムの掌握といったゴールを事前に定め、攻撃役・検知役・調整役の役割を分けて実際の攻撃者と同じ条件で攻撃を試みます。生成AI向けにも、AIアプリケーション診断やAIエージェントを対象にしたペネトレーションテストを別メニューとして提供しており、攻撃面を継続的に監視するASMツールも持ちます。
手動診断系の料金は対象に応じた個別見積りで、攻撃者視点の本格的な演習まで相談できる体制です。
まとめ
レッドチーミングは、攻撃者になりきって自社の守りが実戦で機能するかを総合的に検証する手法です。既知の脆弱性を網羅的に洗い出す脆弱性診断、特定の目標への侵入を実証するペネトレーションテストに対し、レッドチーミングは検知や対応まで含めてシナリオベースで評価する点に違いがあります。
進め方は情報収集・攻撃の実行・報告と改善の3フェーズが基本で、攻撃役のレッドチームと防御役のブルーチームの攻防を通じて組織の対応力を鍛えます。
生成AIを対象にするAIレッドチーミングは、目的は同じでもLLM特有のリスクを扱うため、IPA・AISIの公式ガイドが示す工程や代表的な攻撃手法を踏まえて進めるのが近道です。実施にあたっては、まず脆弱性診断やペネトレーションテストで基礎を固め、体制が成熟してからレッドチーミングへ進む順序が現実的で、自社に専門人材がいない場合は外部委託が有力な選択肢になります。
委託先は、対応範囲・ガイドライン準拠・成果物・実績の観点で見極めるとよいでしょう。自社の状況に合う診断サービスの資料を集め、比較検討を始めてみてください。
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よくある質問（FAQ）
Q. レッドチーミングとは何ですか？
A. レッドチーミングとは、攻撃者になりきって実際の攻撃を模擬的に仕掛け、組織の守りが実戦で機能するかを検証する取り組みです。組織の許可を得て実害を与えない範囲で行われ、システムの技術的な弱点だけでなく、従業員の対応や運用プロセス、攻撃を検知・対応する体制までを対象にする点が特徴です。弱点が「存在するか」ではなく、突かれたときに自社がどこまで持ちこたえられるかを確かめます。
Q. レッドチーミングはペネトレーションテスト・脆弱性診断とどう違うのですか？
A. レッドチーミングは、検知・対応まで含めて守りが実戦で機能するかをシナリオベースで総合評価する手法です。既知の弱点を網羅的に洗い出す脆弱性診断や、特定の目標に侵入できるかを実証するペネトレーションテストより範囲が広く、期間も長くなります。
脆弱性診断は弱点が「あるか」を、ペネトレーションテストは「侵入できるか」を、レッドチーミングは「突かれたとき自社がどこまで持ちこたえられるか」を確かめる、という役割分担で捉えると整理しやすくなります。
Q. AIレッドチーミングは従来のレッドチーミングと何が違いますか？
A. AIレッドチーミングは、検証の対象が大規模言語モデル（LLM）を組み込んだシステムになる点が従来のレッドチーミングと異なります。攻撃者視点で守りの有効性を確かめる目的は同じですが、プロンプトインジェクションや、学習データ・モデルそのものを狙う手口など、従来のサイバー攻撃とは種類の異なるリスクを検証します。
日本ではIPA・AISIが「AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド」を公開しており、進め方や代表的な攻撃手法の指針になります。
出典・参考資料（1件）
Q. レッドチーミングはどのような企業が、どの段階で実施すべきですか？
A. レッドチーミングは、脆弱性診断とペネトレーションテストで基礎的な対策を固め、検知・対応の体制がある程度成熟した組織に向いた手法です。CrowdStrikeは、ペネトレーションテストをまだ完了していない段階ではレッドチームテストを使わないよう促しており、まず弱点の洗い出しと侵入経路の把握を済ませてから進むのが現実的です。
生成AIを導入したばかりの段階であれば、まずはAIシステムを対象にした脆弱性診断や、公式ガイドに沿った小さな範囲での検証から着手する判断もあります。
出典・参考資料（1件）
Q. レッドチーミングは社内で内製できますか、それとも外部委託すべきですか？
A. レッドチーミングは内製も可能ですが、攻撃役を担う高度な専門人材を自社で抱えるのは難しく、特に本番運用に近い段階や高度な攻撃シナリオを想定する場合は外部委託が現実的です。内製は自社プロダクトの前提を深く理解して検証できる一方、視点が固定化しやすく新しい攻撃手法を取り入れにくい弱みがあります。外部委託は第三者の視点や専門的な知見を取り入れられる利点があるため、両者を組み合わせる進め方も有効です。
Q. レッドチーミングの費用はどのくらいかかりますか？
A. 費用は診断の種類と範囲で変わり、単一Webアプリの診断なら数十万円から、組織全体を対象にしたレッドチーム演習やTLPTでは1,000万円を超えることもあります。公表例では、ペネトレーションテストが数百万円から、情報システムペネトレーションテストが標準シナリオで700万〜1,000万円（税抜）、TLPT（脅威ベースのペネトレーションテスト）が1,000万円程度からと案内されています。
多くは個別見積りのため、対象範囲を整理したうえで複数社に相談するのが実務的です。
出典・参考資料（2件）
Q. レッドチーミングを外部委託する際、技術者の資格は確認すべきですか？
A. レッドチーミングの実施に法律上の資格要件はありませんが、攻撃を担うには高度な専門性が必要なため、委託先を選ぶ際は技術者の保有資格や診断実績を確認することが重要です。あわせて、IPA・AISIやOWASPが示すガイドライン・リスク項目に沿った進め方をしているか、脆弱性の一覧だけでなく侵入経路や影響範囲・改善提言・再診断まで含む成果物が示されるかも、検証の質を見極める材料になります。
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マネックス証券 フィナンシャル・インテリジェンス部 暗号資産アナリスト
松嶋真倫
監修の範囲は記事の一般的な解説部分であり、比較表および各製品・サービスの紹介内容は監修の対象外です。
