OWASP LLM Top 10とは？生成AIアプリの脆弱性10項目と対策・2026年版の変更点を解説

「owasp ai ライブラリ top 10」で検索したときに探しているのは、多くの場合、OWASPが公開する生成AI・大規模言語モデル（LLM）アプリ向けの脆弱性リスト「OWASP Top 10 for LLM Applications」です。

自社でChatGPTのようなLLMを組み込んだ機能やアプリを開発・運用していて、上司や情報システム部門から「AIのセキュリティは大丈夫か」と問われ、拠りどころになる基準を探している段階ではないでしょうか。

ところが実際に調べ始めると、2025年版と2026年版で項目や順位が入れ替わっていたり、LLM向けとは別に「エージェント型AI」向けのリストが登場していたりと、どれを見ればよいのか分かりにくいのが実情です。正式名称や項目を正確に押さえないまま対策を進めると、社内説明の根拠としても使えません。

本記事では、OWASP Top 10 for LLM Applications（2025年版）の全10項目を正式名称つきの一覧でまず示し、各項目の意味・攻撃例・対策を解説します。あわせて、2025年版から2026年版での変更点と、LLMアプリ向けリストとエージェント型AI向けリストの違いを整理します。さらに、理解した脅威を自社でどう検証・診断するかまで解説します。

OWASP LLM Top 10（owasp ai top 10）とは｜全10項目一覧

ここからは、「owasp ai ライブラリ top 10」が指すものを整理し、2025年版の全10項目を一覧で示します。

「owasp ai ライブラリ top 10」が指すもの

OWASP（Open Worldwide Application Security Project）は、ソフトウェアのセキュリティに関する情報を公開している国際的な非営利団体です。そのなかで、LLMを組み込んだアプリケーション特有の重大なリスクを10項目にまとめたものが「OWASP Top 10 for LLM Applications」で、owasp ai top 10 とも呼ばれます。

検索語の「ライブラリ」は正式名称の一部ではなく、供給元のモデルやライブラリ（サプライチェーン）への連想、あるいは正式名を思い出せないまま打った語だと考えられます。

重要なのは、各項目に「LLM01」「LLM02」といった正式な番号（ラベル）が付いている点です。社内説明や原典との突き合わせでは、この番号と正式名称を使うと誤解が生じません。自律的に動く「エージェント型AI」向けには別のリスト一覧が用意されており、後半で違いを整理します。

本記事では、各項目を2025年版の正式名で詳しく解説します。現時点の最新版は2026年版ですが、公式の日本語訳が公開されているのは2025年版で、正式な日本語名のまま社内で共有できるためです。2026年版での順位や名称の変化は、後半の差分でまとめます。

【一覧】OWASP Top 10 for LLM Applications 2025の全10項目

2025年版（2024年11月公開）の全10項目は次のとおりです。英語名はOWASP公式の正式ラベル、日本語名はOWASP公式の日本語訳に合わせています。

ラベル	英語正式名	日本語名（公式訳）	要するに何のリスクか
LLM01:2025	Prompt Injection	プロンプトインジェクション	入力に仕込まれた指示でモデルの挙動が意図せず変えられる
LLM02:2025	Sensitive Information Disclosure	機密情報の開示	機微なデータが出力を通じて漏れる
LLM03:2025	Supply Chain	サプライチェーン	モデル・データ・ライブラリなど供給網由来の弱点
LLM04:2025	Data and Model Poisoning	データとモデルポイズニング	学習・微調整・埋め込みデータが汚染される
LLM05:2025	Improper Output Handling	不適切な出力処理	出力を十分検証せず下流に渡して二次被害を招く
LLM06:2025	Excessive Agency	過剰なエージェンシー	必要以上の権限・自律性で意図しない操作が実行される
LLM07:2025	System Prompt Leakage	システムプロンプトの漏洩	システムプロンプトの指示や機密が露出する
LLM08:2025	Vector and Embedding Weaknesses	ベクトルと埋め込みの脆弱性	RAGで使うベクトル・埋め込みの扱いの弱さ
LLM09:2025	Misinformation	誤情報	誤った出力と、それへの過信による被害
LLM10:2025	Unbounded Consumption	際限のない消費	リソースの乱用でコスト増大・サービス停止・モデル抽出を招く

この10項目が、2025年版でOWASPが示すLLMアプリ向けの代表的なリスクです（大枠は後述の2026年版にも引き継がれています）。次章で各項目を具体的に見ていきます。

出典・参考資料（2件）

• 出典：LLM01:2025-LLM10:2025（英語正式名）｜OWASP Gen AI Security Project（https://genai.owasp.org/llm-top-10/）
• 出典：大規模言語モデル（LLM）アプリケーションに関するOWASP Top 10（2025年版・日本語訳）｜OWASP Gen AI Security Project（https://genai.owasp.org/language/japanese）

公式日本語版（原典）の入手先

社内説明や上司への報告で根拠を示したい場合は、OWASP公式の日本語リソースポータルから原典を入手できます。LLM Top 10（2025年版）の日本語訳PDFと、ガバナンス・セキュリティチェックリストの日本語版が公開されています。原典（日本語訳PDF）を示せば、社内では団体の公式見解として説明できます。

出典・参考資料（1件）

• 参考資料：日本語リソースポータル｜OWASP Gen AI Security Project（https://genai.owasp.org/language/japanese）

OWASP LLM Top 10の各項目を解説（LLM01〜LLM10）

ここからは、2025年版の各項目について、意味・攻撃例や被害例・対策を順に解説します。

LLM01 プロンプトインジェクション（Prompt Injection）

意味：ユーザーの入力や、モデルが読み込む外部データに悪意ある指示を紛れ込ませ、開発者が意図しない動作をさせる攻撃です。入力欄に直接書き込む「直接的インジェクション」と、Webページや文書など外部コンテンツ経由の「間接的インジェクション」があります。

攻撃例・被害例：OWASP公式は、次のような攻撃シナリオを挙げています。

シナリオ #1: 直接的インジェクション｜攻撃者は、カスタマーサポートのチャットボットにプロンプトを注入し、以前のガイドラインを無視して個人データストアに問い合わせたり、電子メールを送信したりするよう指示し、不正アクセスや権限の昇格を引き起こします。

出典：大規模言語モデル（LLM）アプリケーションに関するOWASP Top 10（2025年版・日本語訳）｜OWASP Gen AI Security Project

対策：モデルの挙動を縛るシステムプロンプトでの指示だけに頼らず、入力と出力の内容をフィルタリングし、外部から取得したデータは信頼できない入力として扱います。モデルが呼び出せる機能や権限を最小限に絞り、重要な操作には人による承認を挟むことも有効です。

LLM02 機密情報の開示（Sensitive Information Disclosure）

意味：学習データや、対話中に渡されたコンテキストに含まれる個人情報・企業秘密・システム情報などが、モデルの出力を通じて外部に漏れるリスクです。LLM本体だけでなく、その周辺のアプリケーションにも影響します。

攻撃例・被害例：利用者が業務上の機密をそのままLLMに入力し、情報が意図せず外部サービスに渡ってしまう事故が現実に起きています。2023年には、Samsungの技術者が社内のソースコードや会議内容を一般公開版のChatGPTに入力したと報じられ、同社は社内での生成AI利用を制限しました。入力した情報が学習や外部処理に使われうる前提を欠くと、こうした漏えいにつながります。

対策：入力・出力に含まれる機微情報を検出してマスキングし、学習や外部送信に使わない設定を徹底します。利用者への教育と、何を入力してよいかのルール整備も欠かせません。

出典・参考資料（2件）

• 出典：大規模言語モデル（LLM）アプリケーションに関するOWASP Top 10（2025年版・日本語訳）｜OWASP Gen AI Security Project（https://genai.owasp.org/language/japanese）
• 参考資料：Samsung bans the use of AI tools like ChatGPT｜SecurityAffairs（https://securityaffairs.com/144597/security/samsung-data-leak-chatgpt.html）

LLM03 サプライチェーン（Supply Chain）

意味：外部から調達するモデル・学習データセット・プラグイン・ライブラリなど、LLMの供給網に由来する弱点です。改ざんされた成果物や、ライセンス・来歴が不明なモデルを取り込むと、アプリ全体の信頼性が損なわれます。

攻撃例・被害例：公開リポジトリから入手したモデルにバックドアが仕込まれていたり、依存ライブラリに既知の脆弱性が残っていたりするケースが該当します。配布元が偽装された「本物に見えるが別物」の成果物を使ってしまう危険もあります。

対策：モデルやライブラリの出所と来歴を確認し、ソフトウェア部品表（SBOM）で構成を管理します。依存関係を定期的にスキャンし、信頼できる配布元からのみ取得する運用を徹底します。

LLM04 データとモデルポイズニング（Data and Model Poisoning）

意味：事前学習・微調整（ファインチューニング）・埋め込みに使うデータが汚染され、モデルにバックドアや偏りが埋め込まれるリスクです。汚染は学習のどの段階でも起こりえます。

攻撃例・被害例：攻撃者が学習データに細工を加え、特定の入力に対してのみ異常な応答を返す「隠れた挙動」を仕込む例があります。収集元の管理が甘いデータを学習に使うと、気づかないうちに偏った判断をするモデルになります。

対策：学習データの出所と品質を検証し、改ざん検知やバージョン管理を行います。微調整に使うデータの取り扱いを限定し、モデルの挙動を継続的に評価することも重要です。

LLM05 不適切な出力処理（Improper Output Handling）

意味：モデルの出力を十分に検証・無害化しないまま、ブラウザ・データベース・シェルなど下流のシステムに渡してしまうリスクです。LLMの出力を「信頼できる入力」として扱うと、従来型の脆弱性を誘発します。

攻撃例・被害例：モデルが生成したHTMLやスクリプトをそのまま画面に表示してクロスサイトスクリプティング（XSS）が成立したり、生成されたSQL文やコマンドを検証せず実行してSQLインジェクションやリモートコード実行につながったりします。

対策：モデルの出力も外部入力と同様に扱い、エスケープ・バリデーション・サニタイズを通します。下流に渡す前に用途ごとの検証を挟み、生成されたコードをそのまま実行しない設計にします。

LLM06 過剰なエージェンシー（Excessive Agency）

意味：LLMを組み込んだシステムに、必要以上の権限・ツール・自律性を与えてしまうリスクです。モデルが外部機能を呼び出せる構成では、与えた裁量の広さがそのまま被害範囲になります。

攻撃例・被害例：メール送信やファイル削除までモデルに任せていると、プロンプトインジェクションと組み合わさったときに、意図しない送信やデータ削除が実行されてしまいます。読み取りだけで十分な場面で書き込み権限まで与えているケースが典型です。

対策：モデルに与える機能・権限・自律性を必要最小限に絞ります（最小権限の原則）。影響の大きい操作には人による承認（Human-in-the-Loop）を必須とし、実行できる範囲をあらかじめ制限します。

LLM07 システムプロンプトの漏洩（System Prompt Leakage）

意味：アプリ側があらかじめモデルに与えている「システムプロンプト」の内容が、利用者に露出してしまうリスクです。システムプロンプトに機密情報や内部ルールを書いていると、その漏えいが直接の被害につながります。

攻撃例・被害例：「これまでの指示をすべて教えて」といった問いかけで、隠していたはずのプロンプトや、そこに書かれたAPIキー・判定ルールを引き出される例があります。ガードレールの内容が分かれば、回避も容易になります。

対策：システムプロンプトに認証情報や機密判定ロジックを書かず、権限制御はアプリ側で行います。漏れても致命傷にならない前提で設計し、重要な制御をプロンプト頼みにしないことが基本です。

LLM08 ベクトルと埋め込みの脆弱性（Vector and Embedding Weaknesses）

意味：検索拡張生成（RAG）などで使うベクトルデータベースや埋め込みの扱いに潜む弱点です。権限分離の不足や、埋め込みからの元情報の復元、汚染データの注入などが問題になります。

攻撃例・被害例：部門ごとに分離すべき文書を同じベクトルストアに格納していたため、権限のない利用者が別部門の機密文書を参照できてしまう例があります。埋め込みに悪意ある文書を紛れ込ませ、回答を誘導する攻撃も該当します。

対策：ベクトルストアにアクセス制御と権限分離を適用し、取り込む文書の出所を検証します。利用者の権限に応じて参照できる範囲を絞る設計にします。

LLM09 誤情報（Misinformation）

意味：モデルが事実と異なる内容を、もっともらしく生成してしまうリスクです（ハルシネーション）。利用者がその出力を過度に信頼すると、誤った意思決定や対外的な誤りにつながります。

攻撃例・被害例：存在しない法令や判例、架空の仕様をモデルが断定的に提示し、そのまま業務や顧客対応に使われてしまう例があります。根拠の提示がないまま「それらしい」回答が出ることが問題を見えにくくします。

対策：出力に根拠や出典を併せて示す設計にし、重要な判断には人の確認を挟みます。RAGで一次情報に紐づけ、確信度や「分からない」を返せるようにすることも有効です。

LLM10 際限のない消費（Unbounded Consumption）

意味：推論リクエストが際限なく使われ、計算資源やコストが膨張するリスクです。サービス停止（DoS）に加え、繰り返しの問い合わせからモデルの挙動を複製する「モデル抽出」も含みます。

攻撃例・被害例：大量のリクエストを送りつけてAPI利用料を急増させたり、応答を遅延させてサービスを使えなくしたりする攻撃があります。計算量の多い入力を繰り返し送る手口も該当します。

対策：利用者ごとのレート制限と利用量の上限を設け、異常な利用を監視します。コストのアラートを設定し、計算量の大きいリクエストを制限することで被害を抑えます。

出典・参考資料（1件）

• 出典：大規模言語モデル（LLM）アプリケーションに関するOWASP Top 10（2025年版・日本語訳）｜OWASP Gen AI Security Project（https://genai.owasp.org/language/japanese）

2025年版と2026年版は何が変わったか

OWASPは2026年8月に最新版「OWASP Top 10 for LLM Applications 2026（Version 2026）」を公開しました。項目の顔ぶれはおおむね引き継がれていますが、順位の入れ替わりと、1項目の改称・再定義があります。自社が参照すべき最新版は2026年版です。

公式が「最も重大な変化」と位置づけるのは、過剰なエージェンシーが6位から3位へ上昇した点です。際限のない消費（Unbounded Consumption）も4ランク上がり、逆に不適切な出力処理は5位から10位へと最も大きく下げました。

システムプロンプトの漏洩（2025年版のLLM07）は、2026年版ではより広い枠組みの「隠れたコンテキストの露出（Hidden Context Exposure）」へと改称・再定義され、LLM08になりました。システムプロンプトに限らず、本来利用者から見えてはいけない情報全般の露出を扱う枠組みに広がっています。

項目	2025年版	2026年版	主な変化
Prompt Injection	LLM01	LLM01	据え置き。画像・音声をまたぐクロスモーダル攻撃を新たに包含
Sensitive Information Disclosure	LLM02	LLM02	据え置き
Excessive Agency	LLM06	LLM03	上昇（最も重大な移動）
Supply Chain	LLM03	LLM04	下降。偽装されたモデル成果物を信頼してしまう問題を包含
Data and Model Poisoning	LLM04	LLM05	下降。微調整の妨害を吸収
Unbounded Consumption	LLM10	LLM06	4ランク上昇
Misinformation	LLM09	LLM07	上昇
System Prompt Leakage → Hidden Context Exposure	LLM07	LLM08	改称・再定義（より広い枠組みへ）
Vector and Embedding Weaknesses	LLM08	LLM09	下降
Improper Output Handling	LLM05	LLM10	最大の下降（5位→10位）。生成コードの安全性へ範囲を拡張

2026年版をラベル順（LLM01〜LLM10）に並べると次のとおりです。公式の日本語訳は未発行のため、日本語名は英語の正式名にもとづく暫定訳です。

ラベル	英語正式名	日本語名（暫定訳）
LLM01:2026	Prompt Injection	プロンプトインジェクション
LLM02:2026	Sensitive Information Disclosure	機密情報の開示
LLM03:2026	Excessive Agency	過剰なエージェンシー
LLM04:2026	Supply Chain	サプライチェーン
LLM05:2026	Data and Model Poisoning	データとモデルポイズニング
LLM06:2026	Unbounded Consumption	際限のない消費
LLM07:2026	Misinformation	誤情報
LLM08:2026	Hidden Context Exposure	隠れたコンテキストの露出
LLM09:2026	Vector and Embedding Weaknesses	ベクトルと埋め込みの脆弱性
LLM10:2026	Improper Output Handling	不適切な出力処理

2026年版は、各リスクの重要度を「そう考えられている」という認識ではなく、実際に記録されたインシデントと突き合わせて見直したとされています。

ただし各項目の意味・攻撃手口・対策そのものは両版で大きく変わらず、変わったのは順位と一部項目の名称・範囲です。本記事の各項目解説（2025年版の番号）はそのまま2026年版にも当てはまり、社内説明では最新版の順位・名称に読み替えれば足ります。2026年版の公式日本語訳は本記事の作成時点（2026年11月）では未発行で、正式な日本語名は公式訳の公開を待つのが確実です。

出典・参考資料（1件）

• 出典：OWASP Top 10 for LLM Applications 2026（Version 2026）｜OWASP Gen AI Security Project（https://genai.owasp.org/resource/owasp-genai-llm-top-10-2026/）

LLMアプリ向け（LLM01-10）とエージェント型AI向け（ASI01-10）の違い

OWASPは、これまで見てきたLLMアプリ向けのTop 10とは別に、自律的に行動する「エージェント型AI」向けのリスク一覧「OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026（ASI01-10）」も公開しています。どちらを参照すべきか迷う原因になりやすいため、違いを整理します。

OWASPは両者の境界を、モデルの立ち位置で説明しています。モデルがアプリの一部品として組み込まれているあいだのリスクはLLM Top 10が扱い、モデルがツールを呼び出し、セッションをまたいで記憶を持ち、下流に影響を及ぼす「行動する主体（アクター）」になった瞬間に、リスクはエージェント向けのTop 10へ移る、という整理です。

エージェント型AI向けの10項目（ASI01-10）は次のとおりです。ツールの呼び出しや複数エージェントの連携など、自律的に動くからこそ生じるリスクに焦点を当てています。

ラベル	英語正式名	概要（訳）
ASI01	Agent Goal Hijack	エージェントの目標の乗っ取り
ASI02	Tool Misuse and Exploitation	ツールの悪用・不正利用
ASI03	Identity and Privilege Abuse	IDと権限の濫用
ASI04	Agentic Supply Chain Vulnerabilities	エージェントのサプライチェーンの脆弱性
ASI05	Unexpected Code Execution (RCE)	予期しないコード実行
ASI06	Memory & Context Poisoning	記憶とコンテキストの汚染
ASI07	Insecure Inter-Agent Communication	安全でないエージェント間通信
ASI08	Cascading Failures	連鎖的な障害
ASI09	Human-Agent Trust Exploitation	人とエージェントの信頼関係の悪用
ASI10	Rogue Agents	暴走エージェント

自社のシステムがチャットや要約のようにモデルを「部品」として使う段階ならLLM Top 10が中心になり、モデルに業務の実行まで任せるエージェント型なら両方の観点が必要になります。エージェント向けの一覧は英語名が正式表記で、記事内の日本語は概要として添えた訳です。

出典・参考資料（1件）

• 出典：OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026（Version 2026, December 2025）｜OWASP Gen AI Security Project, Agentic Security Initiative（https://genai.owasp.org/resource/owasp-top-10-for-agentic-applications-for-2026/）

理解したOWASP LLM Top 10を自社でどう検証・診断するか

ここからは、10項目を理解したうえで、自社の生成AIアプリが実際にこれらのリスクを抱えていないかをどう確かめるかを整理します。内製のチェックでできることと、外部の診断に任せたほうがよい範囲を分けて考えると、次の一手を判断しやすくなります。

内製チェックリスト化で確認できることと限界

OWASP LLM Top 10の各項目を自社の設計・実装に当てはめ、チェックリストとして点検することは内製でも始められます。入出力の検証があるか、モデルに与えた権限は最小限か、システムプロンプトに機密を書いていないか、といった設計レベルの確認は、開発チームが自ら進められる範囲です。

一方で、プロンプトインジェクションの実際の成立可否や、RAGの権限分離が本当に破れないかといった「攻撃者の視点での検証」は、内製だけでは見落としが生じやすい領域です。実際に攻撃を試す知見や、最新の攻撃手法への追従が必要になるため、専門の診断と組み合わせるのが現実的です。

脆弱性診断・AIペネトレーションテストで検証できる範囲

外部の脆弱性診断やペネトレーションテストでは、OWASPの項目に沿って、実際に攻撃を試みながら弱点を洗い出します。生成AI・LLMアプリに特化した診断では、プロンプトインジェクションや機密情報の開示、過剰なエージェンシーといったLLM固有の脅威を、攻撃者の視点で検証します。「OWASP LLM Top 10準拠」とうたう診断は、これら10項目を診断観点に取り込んでいることを指します。

Webアプリやソースコード、クラウド設定、依存ライブラリまで含めて継続的に点検するサービスもあります。自社がどこまで内製で見られるか、どのリスクを外部に委ねるかを踏まえて、必要な診断の種類を選ぶとよいでしょう。

ここで触れた「脆弱性診断」と「ペネトレーションテスト」は、目的も進め方も費用感も異なります。自社のLLMアプリにどちらが向くか迷う場合は、両者の違いを整理した以下の記事が判断の助けになります。

検証に使える診断サービス

ここからは、生成AI・LLMアプリの脆弱性を検証できる診断サービスを紹介します。各サービスは資料請求やサービスページから詳細を確認できます。まず3サービスの診断対象・AI/LLM診断への対応・提供形態・料金目安を一覧にまとめました。

※ 2026年11月時点の各社公式情報およびMCB FinTechカタログ掲載情報にもとづく参考情報です。最新の料金・診断範囲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です。公式のメニューは、ソースコードAI診断・動的脆弱性診断（Web/API）・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つで構成されています。

公式サイトには生成AI・LLMアプリに特化した「生成AI・LLM脆弱性診断」の専門ページも用意されており、本記事で解説したLLM固有の脅威を検証したい企業の選択肢になります。AIによる効率化と人の確認を両立させたい場合に向いています。

AIを使った診断そのものに、誤情報（ハルシネーション）が混じらないのかという懸念について、同社は次のように説明しています。

2. Aikido Security（Aikido Security／株式会社AndGo）

Aikido Securityは、ベルギーのAikido Securityが開発し、日本では株式会社AndGoが販売窓口を担うオールインワンの脆弱性診断SaaSです。ソースコード解析（SAST・SCA）、クラウド設定診断（CSPM）、動的診断（DAST）などを1つの管理画面で扱え、AI Code AuditやAI Pentestingといったメニューも公式製品に含まれます。

依存ライブラリやクラウド設定を継続的にスキャンできるため、サプライチェーン（LLM03）や不適切な出力処理につながるコードの弱点を、開発の流れのなかで早期に見つけたい企業に向いています。日本窓口での参考価格はBasicプランが年額3,780ドルからで、無料トライアルも用意されています（利用者10人まで・年間契約の参考価格、請求は日本円）。

AIが書いたコードの検証や、AIによる侵入テストといった今後の方向性について、日本窓口を担う株式会社AndGoは次のように述べています。

3. GMO Flatt Security 脆弱性診断（GMO Flatt Security株式会社）

GMO Flatt Security 脆弱性診断は、専門のセキュリティエンジニアがWebアプリケーションを診断するサービスで、API・SPA・GraphQLに加え、LLM/生成AIやMCP（Model Context Protocol）といった個別メニューを備えています。

診断観点にはOWASP Top 10やOWASP ASVSで扱われる典型的な脆弱性に加え、アプリ固有のビジネスロジックの脆弱性も含まれます。

料金は脆弱性診断で100万円から（税別）、URLと認証情報の提出から最短7営業日で報告書が納品され、見積りは無料です。経済産業省の「情報セキュリティサービス基準」に適合したサービスである点も、発注の判断材料になります。

まとめ：OWASP LLM Top 10を自社開発にどう活かすか

OWASP Top 10 for LLM Applicationsは、生成AI・LLMアプリに特有の重大なリスクを10項目に整理した、信頼できる基準です。まずは2025年版の全10項目を正式名称で押さえ、各項目の意味・攻撃例・対策を自社の設計に当てはめて点検することが出発点になります。

参照すべき最新版は2026年版で、過剰なエージェンシーの上昇やシステムプロンプトの漏洩の再定義など、順位と枠組みに変化がありました。モデルを部品として使うのか、自律的に行動させるのかによって、LLM向けとエージェント向けのどちらのリストを重視するかも変わります。

自社のLLM・生成AIアプリに合う診断を選ぶには、複数サービスの資料を取り寄せ、診断範囲や費用を見比べるのが近道です。

理解した脅威は、内製の点検と外部の診断を組み合わせて検証するのが現実的です。本記事で紹介した3サービス以外も含め、診断対象・方式・費用を横並びで比べたい場合は、脆弱性診断サービスの選び方や費用相場をまとめた以下の記事もあわせてご覧ください。

よくある質問（FAQ）

Q. OWASP LLM Top 10（OWASP Top 10 for LLM Applications）とは何ですか？

OWASP LLM Top 10とは、国際的なセキュリティ団体OWASPが公開する、LLM（大規模言語モデル）を組み込んだアプリケーション特有の重大リスクを10項目に整理した基準です。owasp ai top 10 とも呼ばれ、各項目にLLM01〜LLM10の正式なラベルが付き、プロンプトインジェクションや機密情報の開示などを扱います。

法的な強制力はありませんが、生成AIアプリのセキュリティを検討・説明する際の事実上の共通言語として使われています。

Q. OWASP LLM Top 10は2025年版と2026年版のどちらを見ればよいですか？

OWASP LLM Top 10で現在参照すべき最新版は、2026年8月に公開された2026年版です。ただし2026年版の公式日本語訳は本記事の作成時点（2026年11月）では未発行のため、項目の正式な日本語名を社内説明などで正確に引用したい場合は、公式日本語訳が公開済みの2025年版を併用するのが確実です。

最新の順位・枠組みの考え方は2026年版、正式な日本語表記は2025年版、と使い分けるとよいでしょう。

Q. LLMアプリ向け（LLM01-10）とエージェント型AI向け（ASI01-10）はどちらを使うべきですか？

LLMアプリ向けのOWASP LLM Top 10（LLM01-10）とエージェント型AI向けのTop 10（ASI01-10）の使い分けは、モデルを「アプリの部品」として使うか、「自律的に行動する主体」として使うかで決まります。

チャットや要約のようにモデルを部品として組み込む段階ならLLM版が中心になり、モデルにツールの呼び出しや業務の実行まで任せるエージェント型なら、ASI版も併せて参照する必要があります。両者は別のリストであり、どちらか一方だけで十分とは限りません。

Q. OWASP LLM Top 10への対応は、法令などで義務づけられているのですか？

OWASP LLM Top 10への対応は、特定の法令で直接義務づけられているものではなく、有志のコミュニティがまとめた任意のフレームワークです。ただし生成AIアプリのリスクを網羅的に押さえた事実上の標準として広く参照されており、社内のセキュリティ要件や発注先への要求仕様、上司・情報システム部門への説明の根拠として活用できます。

準拠を「義務」ではなく「信頼できる共通の物差し」として捉えると、位置づけを誤りません。

Q. OWASP LLM Top 10準拠の脆弱性診断は自社に必要ですか？費用はどのくらいかかりますか？

OWASP LLM Top 10準拠の脆弱性診断が必要かどうかは、自社の生成AIアプリを内製のチェックだけで検証しきれるかどうかで判断します。入出力の検証や権限の最小化といった設計レベルの点検は内製でも始められますが、プロンプトインジェクションが実際に成立するかなど攻撃者視点の検証は、専門の診断に委ねるのが現実的です。

費用は方式や範囲で幅があり、本記事で紹介したサービスではSaaS型が年額3,780ドル程度から、専門エンジニアによる診断が100万円程度から（いずれも税別・参考価格）と、提供形態によって大きく異なります。

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