LLM脆弱性診断サービスおすすめ比較｜生成AIの診断範囲・手法・費用相場と選び方

自社のサービスや社内業務に生成AIを組み込んだものの、「プロンプトインジェクションで想定外の動作をさせられないか」「学習データや社内文書から機密情報が漏れないか」を自力で検証しきれず、不安を抱えていませんか。チャットボットやRAG、AIエージェントを本番公開する前後で、こうしたAI特有のリスクをどう確かめるかが課題になっています。

すでに実施しているWebアプリケーションの脆弱性診断では、AI固有の攻撃までカバーできているかが分かりにくいのも悩みどころです。どの依頼先に、どこまでの範囲を、いくらで、どんな納品物で診てもらえばよいのでしょうか。

本記事では、生成AI・LLMを組み込んだサービスの脆弱性を診断するサービスを横断的に比較・解説します。OWASP LLM Top 10に沿った診断範囲、ハイブリッド型や専門家による手動診断といった手法、費用相場、自社のAI構成に合った選び方を整理しました。見積もり・問い合わせの候補を絞るための判断材料としてご活用ください。

また、自社の状況に合わせて最適なサービスを最短で見つけられるよう、「30秒で終わる選定診断ツール」をご用意しています。ぜひこちらもご活用ください。

LLM脆弱性診断とは｜生成AIサービスに専用の診断が必要な理由

LLM脆弱性診断は、大規模言語モデル（LLM）を組み込んだアプリケーションに対して、生成AI特有の攻撃や情報漏えいのリスクを攻撃者の視点で検証するサービスです。対象となるのは、チャットボット、社内文書を参照して回答するRAG、外部ツールやAPIを呼び出すAIエージェントなど。モデルそのものの性能ではなく、モデルを業務に組み込んだ「アプリケーションとしての弱点」を洗い出す点に特徴があります。

ここでは、生成AIサービスに専用の診断が求められる背景を、リスクの中身・アプリ種別ごとの違い・既存のWeb診断との差分の3点から整理します。

生成AI・LLM特有のセキュリティリスク

生成AIを組み込んだサービスで最も警戒されるのが、プロンプトインジェクションです。利用者やデータに紛れ込んだ指示文によって、モデルが開発者の意図しない動作や出力を行わされる攻撃で、人間には読み取れない形で混入しても成立します。チャットボットに「これまでの指示を無視して内部情報を開示せよ」と誘導するような手口が典型例です。

次に深刻なのが機密情報の漏えいです。個人情報や財務データ、認証情報などが、モデルの応答や参照データを経由して外部に出るリスクを指します。ほかにも、事実と異なる内容をもっともらしく生成する誤情報（ハルシネーションを含む）、外部コンポーネント経由のモデル汚染、権限を悪用した過剰な代理行為も、生成AIならではの診断対象です。

これらは、入力（プロンプト）・参照データ・外部連携・出力処理という、生成AIアプリ固有の経路に起因します。自社で設計・運用する部分に弱点が生まれるため、外部のLLMを利用しているだけの構成でも無関係ではありません。

チャットボット型・RAG型・AIエージェント型で異なるリスク

同じ「生成AIサービス」でも、アプリの構成によって重点的に診るべきリスクは変わります。自社のサービスがどの型に当てはまるかを把握しておくと、必要な診断範囲を見積もりやすくなります。

チャットボット型は、FAQ応答や社内アシスタントのように、利用者とモデルが直接やり取りする構成です。入力されたプロンプトを通じた不正な指示や、応答に機密情報が混ざる漏えいが主な論点となります。

RAG型は、社内文書やナレッジベースを検索してモデルの回答に反映する構成です。参照元のデータに不正な内容を仕込まれるリスクや、検索・変換の過程でアクセス権限が正しく引き継がれず、本来見えないはずの情報が回答に現れる漏えいが問題になります。参照データを扱うベクトルや埋め込みの処理も検証対象です。

AIエージェント型は、外部APIや社内システムを呼び出して処理を実行する構成で、リスクの幅が最も広くなります。エージェントに与えた権限の設計が甘いと、不正な指示をきっかけに外部システムを操作され、データの改ざんやサービス停止につながりかねません。各社の対応範囲の違いは、本記事後半の比較表で確認できます。

既存のWeb脆弱性診断ではカバーできない理由

「すでにWebアプリケーションの脆弱性診断を受けているので、AI機能も確認済みではないか」という疑問はよく聞かれます。しかし、従来のWeb診断が対象とするのは、SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティングといった実装上の不備であり、プロンプトインジェクションや参照データ経由の漏えいといったAI固有の攻撃は対象外になりやすいのが実情です。

生成AIのリスクは、入力された自然文がそのままモデルの挙動を変えてしまう点、同じ入力でも出力が揺らぐ点、参照データや外部連携を通じて攻撃経路が広がる点に特徴があります。固定的なパターンを機械的に検査する従来手法だけでは、こうした文脈依存の弱点を捉えきれません。

そのため、AI専用の診断では、攻撃者の視点で多様なプロンプトや攻撃シナリオを試し、モデル・参照データ・連携API・エージェント権限までを含めて検証します。本番公開前の品質保証として、また社内の意思決定や取引先への説明の根拠として、AIに特化した診断の必要性が高まっています。

一方で、AI機能を組み込んだサービスでも、その土台となるWebアプリケーションやサーバー・ネットワークには、従来型の脆弱性診断が引き続き必要です。AI固有の診断と、Web・システム全体の診断をどう組み合わせ、それぞれどの依頼先に任せるかを整理したい場合は、脆弱性診断サービス全般を診断方法・費用相場・選び方で比較した次の記事も参考になります。

LLM脆弱性診断で診てもらえる範囲（OWASP LLM Top 10 2025）

LLM脆弱性診断の範囲を比べるうえで、共通の物差しになるのがOWASPが公開する「OWASP Top 10 for LLM Applications」です。生成AIアプリで重大とされるリスクを整理した業界標準で、本記事で比較する多くのサービスが準拠の基準として掲げています。各社ページの表現は異なりますが、この枠組みを知っておくと、どこまで診てもらえるかを横並びで判断しやすくなります。

2025年版（OWASP Top 10 for LLM Applications 2025）で挙げられている10のリスクカテゴリは、次のとおりです。

• LLM01:2025 Prompt Injection（プロンプトインジェクション）：入力された指示文がモデルの挙動や出力を意図せず変えてしまう脆弱性
• LLM02:2025 Sensitive Information Disclosure（機密情報の漏えい）：個人情報・財務情報・認証情報・社内機密などが応答を通じて漏れるリスク
• LLM03:2025 Supply Chain（サプライチェーン）：学習データ・モデル・外部コンポーネント由来のリスク
• LLM04:2025 Data and Model Poisoning（データ・モデルの汚染）：学習・参照データへの不正な混入によるモデルの振る舞いの歪み
• LLM05:2025 Improper Output Handling（不適切な出力処理）：モデルの出力を無検証で後続処理に渡すことで生じる脆弱性
• LLM06:2025 Excessive Agency（過剰な代理行為）：エージェントに与えた権限や外部ツール連携を悪用されるリスク
• LLM07:2025 System Prompt Leakage（システムプロンプトの漏えい）：内部の指示文や設定が外部に漏れるリスク
• LLM08:2025 Vector and Embedding Weaknesses（ベクトル・埋め込みの脆弱性）：RAGで用いるベクトルや埋め込みの生成・保存・取得に起因する弱点
• LLM09:2025 Misinformation（誤情報）：事実と異なる内容をもっともらしく生成するリスク
• LLM10:2025 Unbounded Consumption（無制限の消費）：リソースの過剰消費やコスト増につながる使われ方のリスク

注意したいのが「ハルシネーション（幻覚）」の位置づけです。各社の診断項目リストにはハルシネーションが単独で並ぶことがありますが、OWASP LLM Top 10では独立した項目ではなく、LLM09の誤情報（Misinformation）を引き起こす主要な原因の一つとして扱われています。OWASPの原文でも、次のように説明されています。

One of the major causes of misinformation is hallucination—when the LLM generates content that seems accurate but is fabricated.

出典：LLM09:2025 Misinformation｜OWASP Top 10 for LLM Applications 2025（OWASP GenAI Security Project）

したがって、サービスの診断項目に「ハルシネーション」とあっても、それはOWASPの10項目の一つではなく、各社がLLM09に含まれる観点を独自の名称で示したものと理解すると、各社の範囲を正確に比べられます。

OWASPはこの枠組みを継続的に更新しており、2026年8月3日には最新版となる「OWASP Top 10 for LLM Applications 2026」（v1.0）が公開されています。本記事では、比較対象の各サービスが準拠表記に用いている2025年版を共通の基準として扱います。

出典・参考資料（2件）

• 出典：OWASP Top 10 for LLM Applications 2025｜OWASP GenAI Security Project（https://genai.owasp.org/llm-top-10/）
• 参考：OWASP Top 10 for LLM Applications 2026（2026年8月3日公開）｜OWASP GenAI Security Project（https://genai.owasp.org/resource/owasp-genai-llm-top-10-2026/）

LLM脆弱性診断の手法で選ぶ（ハイブリッド型・専門家による手動診断型）

LLM脆弱性診断は、「誰が・どのように診るか」という手法の違いで大きく2つに分けられます。判断の目安は、自動検査を主軸に専門家が最終確認するのがハイブリッド型、専門家の手作業が主軸なのが手動診断型という点です。手動のRed Teamを自動検査と組み合わせて提供するサービスも、自動検査を主軸に専門家が確認する点でハイブリッド型にあたります。以下で両者の特徴を見ていきます。

自動診断と専門家レビューを組み合わせるハイブリッド型

ハイブリッド型は、ツールや自社開発のAIで多数の攻撃パターンを高速に検査したうえで、専門家が結果を精査して最終確認するアプローチです。既知の攻撃パターンを広く・反復的に当てる自動診断の網羅性と、誤検知の排除や文脈依存の弱点の見極めという人の判断を組み合わせ、速度と精度の両立を狙います。

自動検査には、garak や promptfoo といったオープンソースの検査ツールのほか、ベンダーが自社開発したAIエージェントを使う例があります。生成AIは出力が揺らぐため、自動検査だけでは判断を誤りやすく、最後に人の目で承認する工程を挟むのが一般的です。短い納期で広い範囲を押さえたい場合や、モデル更新のたびに定期的に診断したい場合に向きます。

専門家のレビューを伴わない自動ツール単独のセルフ診断型もありますが、生成AIは出力が揺らぐため、自動検査の結果を専門家が最終確認する運用が一般的です。

専門家による手動診断（Red Team）主体型

手動診断主体型は、ホワイトハッカーや診断員が攻撃者の視点で手を動かし、攻撃シナリオを設計・実行する手法です。自動検査では捉えにくい、文脈に依存した認可の不備や、業務ロジックの隙を突いた複合的な攻撃に強みがあります。

診断員は、仕様やシステムプロンプト、連携APIを事前にヒアリングしたうえで、プロンプトインジェクションや機密情報の漏えい、過剰な代理行為などを狙った攻撃を試みます。日本語ならではのリスク——全角文字を用いた回避や、敬語を使ったなりすまし——を検証する例もあります。ソースコードや設計書の提供を受けてレビューを行う場合は、実装レベルの弱点まで踏み込めます。

手作業が中心となるため、自動診断に比べて期間や費用はかかりやすい一方、深さを重視する本番サービスや、複雑なエージェント構成の検証に適しています。手動とAIの工程をどう分担しているかは各社で公表の有無が分かれるため、詳細は問い合わせで確認するとよいでしょう。

どちらの型が自社に合うか迷う場合は、下の選定診断ツールで数問に答えると、AIの構成・目的・予算から候補を絞り込めます。

【比較表】LLM脆弱性診断サービスを診断範囲・手法・料金で比較

ここからは、自社の課題や要件に合わせた客観的な比較・選定ができるよう、主要なLLM脆弱性診断サービスを、前述の2つの手法タイプ別に分類してご紹介します。診断手法・対象アプリ種別（チャットボット／RAG／AIエージェント・外部ツール連携）・OWASP LLM Top 10への対応・主な診断項目・開始価格・成果物と改修支援・再診断の観点で整理しました。

「OWASP LLM Top 10対応」列は、公式に全10項目への対応を掲げる場合は「● 全項目に対応」、準拠・参照を公表している場合は「○ 対応を公表」、公式ページで言及が確認できない場合は「— 公表なし」としています（公表なし＝診断していない、という意味ではありません）。

「開始価格」が「要問い合わせ」のサービスが多いのは、LLM診断の費用が対象アプリの規模や構成の複雑さで大きく変わり、要件をヒアリングしてから見積もる個別見積もり型が主流のためです。開始価格を公表している社は、おおよその目安として記載しています。

自動診断と専門家レビューを組み合わせるハイブリッド型の比較

専門家による手動診断（Red Team）主体型の比較

各LLM脆弱性診断サービスの特徴

※比較表の各社情報は2026年11月時点の公表情報にもとづきます。料金・対応範囲は変わることがあるため、最新の公式情報もあわせてご確認ください。

比較表で候補を絞り込んだうえで、各サービスの診断内容や強み、問い合わせ先を詳しく確認していきましょう。ここでも、手法タイプ別に整理してご紹介します。

自動診断と専門家レビューを組み合わせるハイブリッド型

自動検査の速さと専門家の確認を組み合わせ、速度と精度の両立を図るサービスです。モデル更新のたびに定期的に診断したい場合にも向きます。

1. CoWorker 生成AI・LLM脆弱性診断（CoWorker株式会社）

受託開発で培ったセキュリティ知見をもとに、CoWorker株式会社が自社開発したAI「Red Agent」とLLM Fuzzerによる自動テストに、社内専門家のレビューを組み合わせた生成AI・LLM向けの脆弱性診断です。OWASP LLM Top 10（2025年版）の全10カテゴリを診断範囲として掲げています。

チャットボットやAIエージェントを対象とするLLMペンテスト、MCP（Model Context Protocol、AIが外部ツールと連携する仕組み）サーバーやツール連携の安全性を検証するMCP Server診断、LLM統合コードの静的解析を行うソースコード診断の3つのアプローチを用意しています。

LLMペンテストは30万円から、MCP Server診断は1ツールあたり5万円（いずれも税区分の記載なし）で、Webアプリ診断と組み合わせて依頼することもできます。

診断はヒアリングで要件を整理したうえで、Red Agentとファジングによる自動テストと専門家によるリスク評価・優先度付けを行い、改善提案を含むレポートをPDFで納品する流れです。最短3営業日で報告書を受け取れ、重大な問題は即時に通知されます。

診断に用いるAI自身のハルシネーション（もっともらしい誤り）への対応について、同社は次のように説明しています。

2. 生成AI利用システムセキュリティ診断（三菱総研DCS株式会社）

三菱総研DCS株式会社のセキュリティ診断サービスの一メニューで、生成AIそのものではなく、生成AIを組み込んだアプリケーションを対象に、診断員が敵対的なプロンプトによる疑似攻撃を行う診断です。想定するリスクは情報漏えいやフィッシングメッセージの出力などです。

診断はライト・ベーシック・アドバンスドの3プランに分かれます。いずれもプロンプトインジェクションとインダイレクトプロンプトインジェクションの診断に対応し、ベーシック以上ではホワイトボックスによる設定診断、アドバンスドではXSS（クロスサイトスクリプティング）やテンプレートインジェクションとの組み合わせ評価や手動診断まで含みます。

ライトは100項目のパターンから、診断員がアプリに合う項目を選んで実施します。料金は公式サイトに記載がなく、要件のヒアリング後に見積もりとなります。診断後は問題点と対策案をまとめたレポートが提出されます。

3. LLM脆弱性診断サービス（株式会社コウェル）

ソフトウェアテスト事業を手がける株式会社コウェルが、WebアプリのDAST（動的アプリケーション脆弱性診断）で培ったヒアリングから報告までの運用基盤を生かして提供するLLM脆弱性診断サービスです。OWASP LLM Top 10 2025の全項目を診断対象に掲げています。

診断員が攻撃シナリオを実行する手動のRedTeamテストと、OSSツールのgarak・promptfooを使った自動診断を組み合わせ、検知漏れと誤検知の両方を抑える多層的な診断を行います。全角文字によるバイパスや敬語を使ったなりすましなど、日本語特有のリスクも検証対象に含みます。

対象はチャットボット型・RAG型・Function Calling型のアプリで、料金は単純なRAG構成などに向くスタンダードが50万円から（税抜）、大規模・複雑な構成はカスタムの個別見積りです。成果物は再現手順・PoC・修正コード例を含むレポートで、期間は7営業日からが目安です。

4. AIアプリケーション脆弱性診断サービス（株式会社サイバーセキュリティクラウド）

WAF製品「攻撃遮断くん」などを手がける株式会社サイバーセキュリティクラウドが2026年7月に提供を開始した、AIアプリケーション向けの脆弱性診断サービスです。OWASP Top 10 for LLM Applicationsに基づく診断項目をベースとしています。

LLMを使ったWebアプリケーションやRAG、AIエージェント、MCP・Tool Calling、マルチモーダルAIまで幅広い構成を診断対象とし、自動診断ツールによる体系的な検査と専門家によるAI Red Teamingを組み合わせます。対象システムの用途や権限、外部連携の状況に応じて、診断範囲と攻撃シナリオを個別に設計します。

AI Red Teamingの体制は、OpenAI主催のレッドチーミングコンペで日本人として唯一TOP20に入賞したチームを擁するKonoe Intelligence株式会社との業務提携で強化しています。成果物は改善・緩和策まで示す診断報告書と報告会で、料金は要問い合わせです。

専門家による手動診断（Red Team）主体型

ホワイトハッカーや診断員が攻撃者視点で手を動かし、文脈依存の弱点や複雑なエージェント構成まで深く検証するサービスです。深さを重視したい本番サービスの診断に適しています。

5. AIセキュリティ診断（AI Red Team）（NRIセキュアテクノロジーズ株式会社）

野村総合研究所（NRI）グループのセキュリティ専業会社が手がける、手動を主体としたセキュリティ診断ラインアップの一つです。AIセキュリティ診断（AI Red Team）は、AI単体のプロンプト脆弱性診断と、AIを組み込んだシステム全体の統合診断の2段階で構成され、AISIやOWASPのガイドラインに準拠すると公式に記載されています。

診断は、SANSの専門トレーニング修了者やCISSP・OSCP・GIACなどの国際資格を持つ専門家が手作業で実施します。主要なLLMサービスを中心に対象とし、それ以外のモデルは個別相談となります。

設定を見直した後の再診断を1回まで無償で受けられる点も公表されています。AI Red Team単体の料金は公開されておらず個別見積もりとなるため、診断対象の範囲を整理したうえで問い合わせるとよいでしょう。

6. LLMアプリケーション診断（GMO Flatt Security株式会社）

LLM・生成AIを組み込んだアプリ特有の脆弱性を、OWASP Top 10 for LLM Applications を参照して検出するメニューです。診断対象は、プロンプトインジェクションなど共通の課題を抱える一般的なLLMアプリ、RAG・ツール連携・外部MCPサーバー接続を伴う構成、LangChainなどのフレームワークの3分類に整理されています。

依頼時には、システムプロンプトやLLM API呼び出しの実装を含むソースコードを提供し、専門のセキュリティエンジニアがこれをレビューする形で診断します。過剰な代理行為やベクトル・埋め込みの脆弱性、システムプロンプトへの機密情報の保存といった観点まで対象に含みます。

手動とAIエージェント「Takumi」の工程分担は公式には示されていません。脆弱性診断の開始価格は100万円〜（税別）で、LLM診断もこの枠組みに含まれますが、LLM単体の金額は公開されていないため、見積もり（無料）で確認します。サンプル報告書は無料でダウンロードできます。

7. LLMアプリケーション診断（Priv Tech株式会社）

同意管理プラットフォーム「Trust 360」などを手がけるPriv Tech株式会社が、セキュリティ診断サービスの一メニューとして提供するLLM特化の診断です。チャットボット、AIエージェント、RAG、外部ツール連携を伴うLLMアプリケーションを対象とします。

OWASP Top 10 for LLM Applications に準拠し、LLMモデル自体の攻撃耐性やプロンプト設計・システムプロンプトの安全性、RAGの参照制御、エージェント・外部ツール連携のリスク、出力制御・ガードレールの有効性を検証します。

診断は、国際的なAIセキュリティコンテストで上位入賞の実績を持つホワイトハッカーが、攻撃者視点の手動検証を中心に実施します。料金は公開されておらず、要問い合わせとなります。

8. LLM脆弱性診断（EGセキュアソリューションズ株式会社）

この診断は、『体系的に学ぶ 安全なWebアプリケーションの作り方』の著者で同社取締役CTOの徳丸浩氏が製品開発に携わると公式に記載されています。提供元のEGセキュアソリューションズ株式会社は、東証プライム上場のイー・ガーディアン株式会社の100%子会社です。

プロンプトインジェクション、機密情報の漏洩、ハルシネーション、LLM内部情報の漏洩などを診断項目に挙げ、サードパーティ連携・プラグインの脆弱性やレスポンス偏向の有無まで確認します。報告書は、経営層向けにビジネスインパクトとリスク評価を、技術チーム向けに脆弱性の詳細と対策手順を示す二層構成です。

診断はAI・セキュリティ両分野の専門家が担いますが、手動と自動の工程分担は公式には示されていません。料金はヒアリングシートをもとにした個別見積もりで、金額は公開されていません。

9. LLM診断（セキュアエッジ株式会社）

LLMを組み込んだアプリケーションに潜むセキュリティリスクを検証する診断です。提供元のセキュアエッジ株式会社は、SOC（セキュリティ監視）やMDR（検知・対応サービス）といったセキュリティ運用も手がけています。

基本の診断項目は、プロンプトインジェクション耐性、機密情報・内部情報の漏えい、不適切・誤情報の出力です。RAGやエージェント・外部ツール連携を使う構成では、該当する範囲でそのリスクも検証します。

診断はホワイトハッカーが担当し、高リスクの脆弱性を見つけた場合は速報として早期に報告します。報告後3カ月以内であれば無料で再診断を受けられるため、改修後の再確認にかかる費用を抑えられます。料金は事前調査・ヒアリングを経た個別見積もりです。

LLM脆弱性診断の費用相場

LLM脆弱性診断の費用は、診断対象の規模や連携の複雑さ、手法によって幅があります。多くのサービスは要件のヒアリング後に見積もりを出す「個別見積もり型」ですが、開始価格を公開しているサービスもあり、相場感をつかむ手がかりになります。

2026年11月時点で開始価格を公開しているサービスを見ると、単純な構成を自動診断中心で診るプランがおおむね30万円前後から、手動検証を含む標準的なプランが50万円前後から（税抜）、専門家が網羅的に手動診断するサービスでは100万円前後から（税別）が目安です。LLM単独の価格を公表しない社もあり、具体的な開始価格は前掲の比較表で確認できます。

見積もりが変動する主な要因は、診断対象アプリの規模や画面数、外部API・ツール連携の数、RAGやエージェントといった構成の複雑さ、そして自動診断だけでなく専門家の手動検証をどこまで含めるかです。予算を確保する際は、まず自社のAI構成を整理したうえで、複数社に同じ条件で見積もりを依頼すると比較しやすくなります。

LLM脆弱性診断の進め方と成果物

依頼を決めてから、実際に何が行われ、最終的に何が手元に残るのかを押さえておくと、発注後の不安が減り、社内への説明もしやすくなります。ここでは、一般的な診断の進め方と、納品される成果物・再診断の考え方を整理します。

診断の進め方（ヒアリング→診断→報告の流れ）

多くのサービスは、まずヒアリングから始まります。診断対象のアプリ仕様、システムプロンプト、連携しているAPI、想定される脅威などを、ヒアリングシートなどを通じて整理し、診断の範囲とシナリオを固めます。この段階で対象を明確にしておくと、見積もりの精度も上がります。

次に、設計したシナリオに沿って診断を実施します。手動の攻撃検証と自動ツールによる検査を、サービスの方式に応じて組み合わせ、プロンプトインジェクションや情報漏えいなどのリスクを検証します。そのうえで、検出された脆弱性を評価・優先度づけし、報告書としてまとめます。重大な問題が見つかった場合は、報告を待たずに速報するサービスもあります。

最後に、報告書の提出と、内容を説明する報告会が行われるのが一般的です。診断期間は構成の規模によりますが、単純な構成なら最短数営業日から1週間程度を一つの目安と考えるとよいでしょう。

成果物と再診断（報告書・PoC・改修支援）

標準的な成果物は、検出した脆弱性の内容・リスク評価・改善提案をまとめた報告書です。サービスによっては、攻撃の再現手順やPoC（概念実証）、修正コード例まで示し、開発現場がそのまま改修に着手できる水準の資料を提供します。攻撃ペイロードや自動診断の生データを渡すサービスもあります。

脆弱性の検出だけで終わらせず、改修の支援や、改修後の再確認まで依頼できるかは、サービス選びで差が出るポイントです。報告書を受け取った後に自社だけで直しきれるか不安な場合は、改修支援までワンストップで対応するサービスを選ぶと安心です。

生成AIは、モデルの切り替えやシステムプロンプト、参照データの変更によって挙動が変わるため、一度の診断で終わりにはできません。リリース後に構成を更新したタイミングでの再診断や、定期的な診断に対応しているか、その費用はどうなるかも、依頼前に確認しておきたい観点です。

自社に合うLLM脆弱性診断サービスの選び方

ここまで整理してきた診断範囲・手法・費用・成果物を、実際の選定基準として組み立て直します。診断の良し悪しは件数だけでは比べられず、自社のAIの使い方や運用にどれだけ合っているかで決まります。次の3つの観点から、候補を絞り込んでいきましょう。

診断範囲が自社のAI構成（RAG・エージェント・連携API）に合うか

まず確認したいのは、診断の範囲が自社のAI構成をカバーしているかです。チャットボットのように入力と応答が中心の構成であれば、プロンプトインジェクションや情報漏えいを押さえられれば足りることが多いといえます。一方、RAGや外部ツール連携を伴うエージェント構成では、参照データの汚染やベクトル・埋め込みの弱点、過剰な代理行為まで診てもらう必要があります。

判断のよりどころになるのが、OWASP LLM Top 10への対応です。自社の構成で特に効くリスク項目を押さえたうえで、各サービスの対応範囲を比較表で照らし合わせると、過不足のない範囲で発注できます。RAGやエージェントを使っているのに、その領域を対象外とするサービスを選んでしまうと、肝心の弱点を見逃すことになりかねません。

診断手法が自動頼りになっていないか（手動検証の有無）

診断の質は、使っているモデルやツールの性能だけでは決まりません。自動検査は既知のパターンを広く当てられる反面、文脈に依存した認可の不備や、業務ロジックの隙を突く複合的な攻撃は、専門家が手を動かして初めて見つかることが多いためです。

そこで、自動診断に専門家のレビューや手動検証がどの程度組み合わされているかを確認しましょう。本番で重要な役割を担うサービスや、複雑なエージェント構成ほど、手動検証の比重が高いサービスが向きます。逆に、短い納期で定期的に広く診たい場合は、自動検査を主体にしつつ専門家が最終確認する構成が効率的です。自社がどちらを重視するかで、適した手法タイプが変わります。

運用に合うか（再診断・改修支援まで依頼できるか）

診断は一度きりで終わるものではなく、運用に組み込めるかどうかが重要です。生成AIはモデルやプロンプト、参照データの変更で挙動が変わるため、更新のたびに再診断できる体制や、その費用の見通しが立つかを確認しておきましょう。

加えて、検出された脆弱性を修復につなげられるかも見極めたいポイントです。報告書に再現手順や修正コード例が含まれるか、改修の相談や実装支援まで依頼できるかによって、発見後の負担は大きく変わります。自社の開発体制で直しきれる範囲を踏まえ、必要なら改修支援までカバーするサービスを選ぶと、検出から改善まで一本の流れで進められます。

まとめ

生成AI・LLMを組み込んだサービスには、プロンプトインジェクションや情報漏えい、過剰な代理行為といった、従来のWeb診断では捉えにくい固有のリスクがあります。LLM脆弱性診断では、OWASP LLM Top 10を共通の物差しに、自社のAI構成に合わせて、これらを攻撃者の視点で検証できます。

サービス選びでは、診断範囲が自社の構成（RAG・エージェント・連携API）に合っているか、手法が自動頼りになっていないか、再診断や改修支援まで運用に組み込めるかの3点が判断の軸になります。費用は個別見積もりが中心のため、自社の構成を整理したうえで、同じ条件で複数社に見積もりを依頼するのが近道です。

本記事の比較表と診断ツールを使って候補を絞り込み、気になるサービスの資料を請求して、具体的な検討を進めてみてください。

よくある質問（FAQ）

Q. LLM脆弱性診断とは何ですか？

A. LLM脆弱性診断とは、LLM（大規模言語モデル）を組み込んだアプリケーションの、生成AI特有の攻撃や情報漏えいリスクを攻撃者視点で検証するサービスです。チャットボットやRAG、AIエージェントを対象に、モデル単体でなく業務に組み込んだアプリとしての弱点を洗い出します。プロンプトインジェクションなど従来のWeb診断では捉えにくいリスクを扱う点が特徴です。

Q. LLM脆弱性診断は、Webアプリケーションの脆弱性診断を受けていればカバーされますか？

A. LLM脆弱性診断はWeb脆弱性診断とは対象が異なり、Web診断を受けていてもカバーされないのが一般的です。Web診断が対象とするのはSQLインジェクションやクロスサイトスクリプティングなどの実装上の不備で、プロンプトインジェクションや参照データ経由の漏えいといったAI固有の攻撃は対象外になりやすいためです。生成AI機能を本番公開するなら、AIに特化した診断を別途検討する必要があります。

Q. 外部のLLM（API）を利用しているだけのサービスでも、LLM脆弱性診断は必要ですか？

A. 外部のLLMを利用しているだけの構成でも、入力（プロンプト）・参照データ・外部連携・出力処理という自社で設計・運用する部分に弱点が生まれるため、LLM脆弱性診断は無関係ではありません。モデルそのものの安全性はLLMの提供元に委ねられますが、それを組み込んだアプリ側の経路は自社の責任範囲として検証する必要があります。

Q. LLM脆弱性診断の対象になるのはどのようなAIアプリですか？

A. 主な対象はチャットボット型・RAG型・AIエージェント型など、生成AIを組み込んだアプリケーションです。利用者とモデルが直接やり取りするチャットボット、社内文書を検索して回答に反映するRAG、外部APIや社内システムを呼び出すAIエージェントが含まれ、構成により重点的に診るリスクが変わります。各サービスの対応型は本記事の比較表で確認できます。

Q. 社内向けのRAG（社内文書を参照するAI）でも情報漏えいは起きますか？

A. 社内向けのRAGでも、検索・変換の過程でアクセス権限が正しく引き継がれず、本来見えないはずの情報が回答に現れる漏えいは起こりえます。参照元データに不正な内容を仕込まれるリスクや、ベクトル・埋め込みの処理に起因する弱点もあるため、社内限定の利用であっても経路ごとに検証しておくと安心です。

Q. LLM脆弱性診断の費用はいくらで、何によって変わりますか？

A. 費用は個別見積もりが中心ですが、開始価格を公開する社では自動診断中心で30万円前後から、手動検証を含む標準プランで50万円前後から（税抜）、網羅的な手動診断で100万円前後から（税別）が目安です。金額は対象アプリの規模、外部API・ツール連携数、RAG・エージェントなど構成の複雑さ、手動検証の範囲で変わります。具体額は比較表と費用相場の章で確認できます。

Q. LLM脆弱性診断の期間はどれくらいかかりますか？

A. LLM脆弱性診断の期間は構成の規模によりますが、単純な構成であれば最短数営業日から1週間程度が一つの目安です。外部連携が多い構成や、大規模・複雑なエージェント構成では、これより長くなる傾向があります。正確な期間は、診断範囲を整理したうえで各社に確認するとよいでしょう。

Q. LLM脆弱性診断では何が納品されますか？

A. 標準的な成果物は、検出した脆弱性の内容・リスク評価・改善提案をまとめた報告書です。サービスによっては、攻撃の再現手順やPoC（概念実証）、修正コード例まで示し、開発現場がそのまま改修に着手できる水準の資料を提供します。報告書の提出に加えて、内容を説明する報告会が行われるのが一般的です。

Q. LLM脆弱性診断の依頼前に何を準備すればよいですか？

A. 依頼前には、診断対象のアプリ仕様・システムプロンプト・連携しているAPI・想定される脅威を、ヒアリングシートなどで整理しておくとスムーズです。この段階で対象を明確にしておくほど、見積もりの精度が上がり、診断の範囲やシナリオも固めやすくなります。

Q. モデルやプロンプトを更新したら、LLM脆弱性診断の再診断は必要ですか？

A. 生成AIはモデルの切り替えやシステムプロンプト・参照データの変更で挙動が変わるため、構成を更新したタイミングでの再診断が推奨されます。サービスによっては、設定を見直した後の再診断を一定期間・一定回数まで無償とする例もあります。再診断や定期診断に対応しているか、その費用がどうなるかは、依頼前に確認しておきたい観点です。

Q. 本番環境ではなく検証環境でLLM脆弱性診断を受けられますか？

A. LLM脆弱性診断は、本番公開前の品質保証として、検証環境で実施できるサービスが多くあります。疑似的な攻撃を伴うため、本番サービスへの影響を避けたい場合は検証環境での実施が無難です。利用できる環境や推奨される進め方は、ヒアリングの段階で相談するとよいでしょう。

Q. OWASP LLM Top 10に準拠したサービスを選べば十分ですか？

A. OWASP LLM Top 10は生成AIアプリの重大リスクを整理した業界標準ですが、準拠表記だけで安心とは判断できません。各社で対応範囲の示し方が異なり、自社構成（RAG・エージェント・連携API）で効く項目を押さえるか、専門家の手動検証まで含むかも確認しましょう。本記事は各社の準拠表記に合わせ2025年版を基準に扱います（OWASPは枠組みを継続更新中）。

Q. 手動診断型とハイブリッド型（自動＋専門家レビュー）のどちらを選べばよいですか？

A. 深く確実に診たいか、速く定期的に診たいかで選びます。本番で重要な役割を担うサービスや複雑なエージェント構成は手動診断主体型、短納期や定期診断を重視するならハイブリッド型が目安です。判断の詳しい手順は「自社に合う選び方」の章、迷う場合は記事内の選定診断ツールをご活用ください。

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