OWASPは2026年版GenAI LLM Top 10をリリースしました。ランキングの変動は、AIセキュリティの優先事項がどこに向かっているかを示しています。それは、エージェンシー(自律性)、コンテキスト、そしてAIアクションの結果へと向かっています。

• プロンプトインジェクションと機密情報開示がトップ2の座を維持
• 過度なエージェンシーがLLM06からLLM03へと急上昇し、ランキング内で最大の変動を記録
• システムプロンプト漏洩に代わり、隠れたコンテキスト露出が登場し、保護すべき範囲が拡大
• AIの出力がワークフロー、コード、自動化されたアクションに反映されるにつれ、誤情報のリスクが上昇

OWASPは2026年版GenAI LLM Top 10をリリースし、生成AIアプリケーションにおけるリスクを理解するためのセキュリティコミュニティの主要な参照点の一つを更新しました。

この新しいランキングは、AIセキュリティの優先事項がどこに向かっているかを示す有用なスナップショットを提供しています。プロンプトインジェクションは依然として最上位を占めており、エージェンシー、コンテキスト、下流への影響に関連するリスクが重要性を増しています。同時に、データ、サプライチェーン、検索、出力処理に関する従来からのリスクも依然として注視されています。

2025年から2026年への変動が、その物語を語っています。

プロンプトインジェクションは依然として第1位

生成AIを取り巻く変化のすべてにもかかわらず、変わらなかったことが一つあります。プロンプトインジェクションは引き続きLLM01に留まっています。機密情報開示もLLM02の位置を保持しています。

この持続性には意味があります。AIアプリケーションは、ユーザープロンプト、取得されたドキュメント、ウェブサイト、電子メール、ファイル、画像、ツールのレスポンス、接続されたサービスなど、ますます多様なソースから命令とコンテンツを消費しています。これらのインタラクションのいずれもが、モデルの動作に影響を与える可能性があります。

AIがより多くのデータと機能に接続されるにつれて、操作の潜在的な影響もそれとともに増大します。プロンプトインジェクションは、モデルインターフェースだけでなく、AIアプリケーション全体でセキュリティ制御が考慮する必要がある基本的な問題であり続けています。

エージェンシーがトップ3に浮上

最大の上昇変動は、過度なエージェンシーがLLM06からLLM03へと移動したことです。

この急上昇は、過去1年間のAIセキュリティにおける最も重要な進展の一つを反映しています。AIシステムは、情報を取得しタスクを実行できるツール、API、ビジネスシステムへのアクセスを増やしています。より多くの機能は、システムが操作されたり、意図した範囲外で動作したり、単に誤った判断を下したりしたときに、より大きな潜在的影響を生み出します。

これは、LLM Top 10を、もう一つの重要なOWASPイニシアチブであるエージェンティックアプリケーション向けTop 10と密接に結びつけています。エージェントは、計画、ツール使用、メモリ、自律的実行を導入し、セキュリティモデルをモデルの動作を超えて、システムがアクセスできるものと許可されていることまで拡張します。

最近のインシデントは、すでにこの区別がなぜ重要かを示しています。Check Point社は「AIエージェントセキュリティがその触媒的瞬間を迎えた」という記事でこれをより詳しく探求し、高度なエージェントがその目的に向けて予期しない経路を見つけたときに何が起こるかを検討しました。

過度なエージェンシーの上昇は、この懸念をLLMセキュリティアジェンダのトップ近くに位置付けました。

今後のウェビナー

Ready or Not: Securing the AI Enterprise

AIセキュリティリサーチ:攻撃データが次に何が来るかについて語ること

2026年8月20日木曜日 · 午前10時(太平洋時間) · ライブセッション

OWASP Top 10はリスクをマッピングします。Check Point SoftwareのプリンシパルAIセキュリティアドボケートSteve Giguereと、Check Point SoftwareのAIエージェントセキュリティ研究責任者Mateo Rojas-Carullaが、実際の攻撃試行がAI脅威がどこに向かっているかについて何を明らかにするかをご紹介します。

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コンテキストがセキュリティ境界になりつつある

もう一つの注目すべき変更は、システムプロンプト漏洩がLLM08のより広範な「隠れたコンテキスト露出」に置き換えられたことです。

この新しい名称は、今日のAIアプリケーションがコンテキスト内に保持できるものをより適切に反映しています。システムプロンプトは一つの要素に過ぎません。コンテキストには、取得されたドキュメント、メモリ、ユーザー情報、アプリケーション状態、ツールのレスポンス、内部命令、およびインタラクション中に動的に組み立てられるその他のデータが含まれる可能性があります。

セキュリティ実務者にとって、これは理解し保護すべきより広範な境界セットを生み出します。AIコンテキストに何が入るか、それがどこから来たか、それが動作にどのように影響を与えるか、そしてその情報がどこへ行くことが許可されているかです。

用語の変更は、チャート上では小さく見えるかもしれません。しかし、その背後にある範囲ははるかに大きいのです。

AIの出力がより大きな結果をもたらす

誤情報がLLM09からLLM07へと上昇しており、これも注目すべき変化です。

AI生成のエラーは常に重要でした。生成された出力が別のアプリケーションに供給されたり、ワークフローに情報を提供したり、コードを生成したり、自動化されたアクションに影響を与えたりするとき、その結果は増大します。

これにより、出力セキュリティはモデルの精度だけにとどまらず広範になります。セキュリティ実務者は、生成されたコンテンツがどのように検証されるか、下流のシステムがそれにどれだけの権限を与えるか、出力が重大なアクションをトリガーする前にどのような制御が存在するかを考慮する必要があります。

ランキングで下降したにもかかわらず、不適切な出力処理が継続的に存在することは、同じ点を強調しています。生成後に何が起こるかは、AIアプリケーションセキュリティの重要な部分であり続けています。

AIスタックの残りの部分も依然として重要

更新されたランキングは、エージェントを取り巻く注目に対する有用なバランスも提供しています。

サプライチェーン、データとモデルのポイズニング、ベクトルと埋め込みの弱点、無制限な消費は、すべてTop 10に残っています。

現代のAIアプリケーションは、モデル、データセット、検索システム、ライブラリ、API、サードパーティサービス、アプリケーションロジックなど、多くの可動部品から組み立てられています。弱点は複数のポイントで入り込む可能性があり、各コンポーネントを個別に評価したときには見えにくい方法で相互作用する可能性があります。

このより広範な攻撃面は、すでに脅威のランドスケープで見えています。Check Point Researchによる2026年のAIセキュリティ脅威の最近の分析では、露出したAIインフラストラクチャへの積極的なプローブと、日常的なAI使用によるデータ露出の増加が見られました。

2026年版Top 10は、完全なAIシステムを見る必要性を強調しています。モデル、そのデータとコンテキスト、周囲のアプリケーション、接続されたツール、そしてそれが実行できるアクションです。

OWASP Top 10を実践に活かす

OWASP Top 10の価値は、セキュリティコミュニティにAIリスクのための共通言語を提供することです。それを実践に移すということは、その言語を使用して露出を理解し、リスクに優先順位を付け、AIシステムが変化するにつれてセキュリティ制御が追いついているかを評価することを意味します。

Check Point社は、OWASP GenAIセキュリティプロジェクトのスポンサーであることを誇りに思い、AIセキュリティのためのオープンで実用的な標準の開発を支援しています。同社はまた、AIエージェントセキュリティとワークフォースAIセキュリティを含むCheck Point AI Security全体でこれらのフレームワークにアプローチを整合させ、LLMとエージェンティックアプリケーションの両方についてAIリスクポスチャをOWASP Top 10にマッピングすることを支援しています。

敵対的テストは、その全体像のもう一つの部分です。Check Point AI Red TeamingはAIシステムに対する攻撃をシミュレートし、OWASP LLM Top 10でカバーされるリスクに対する回復力を評価します。

最終的に、OWASP Top 10のようなフレームワークは、日々のセキュリティ実践の一部となったときに最も価値があります。それは、AIが進化するにつれてリスクを理解し、防御を検証し、情報に基づいた意思決定を行うための一貫した方法です。

AIセキュリティがどこに向かっているかを示す有用な指標

2026年版Top 10の最も興味深い部分は、ランキング間の変動です。

プロンプトインジェクションと機密情報開示は基本的なものであり続けています。過度なエージェンシーは急激に上昇しました。隠れたコンテキスト露出は、AIシステムを流れるより広範な機密情報のセットを認識しています。生成された出力がリアルなワークフローとアクションに接続されるにつれて、誤情報はより大きな重みを持つようになりました。AIサプライチェーン全体のリスクはリストにしっかりと残っています。

これらの変化を総合すると、AIセキュリティのより広範な視点を指し示しています。セキュリティ実務者は、AIが何を受け取るか、どのようなコンテキストを持っているか、何を生成するか、何にアクセスできるか、そして何をすることが許可されているかを理解する必要があります。

OWASP GenAI LLM Top 10は、業界にその作業のための共通言語を提供します。その進化はまた、攻撃面がどこで発展しているか、そしてセキュリティ実践がどこで追いつく必要があるかの有用なシグナルでもあります。

更新されたリスク、事例、緩和ガイダンスについては、完全版OWASP GenAI LLM Top 10 2026をご覧ください。