生成AIをそのまま使うだけでなく、業務システムに組み込む場面が増えています。組み込むほどに、想定していなかった使われ方に触れる機会も増えていきます。作って終わりではなく、動かした後の安全性を確かめる工程が、いよいよ実務として動き出しています。攻撃者の視点でAIの弱さを探し、対策の効き目を確かめる仕事に、これまでの開発経験をどう重ねられるのか。この記事では、AIレッドチーミングという評価の枠組みと、リモート案件での関わり方を整理します。

1. なぜいまAIレッドチーミングの案件が増えているのか

生成AIの実装拡大が評価の実務を動かす

生成AIをそのまま使うだけでなく、業務システムに組み込む場面が増えています。組み込むほどに、想定していなかった使われ方に触れる機会も増えていきます。安全性を確かめる工程が、後回しにできない実務として動き出しています。

作る技術よりも、壊す視点を持つ技術のほうが、いまは値打ちを増しています。攻撃者がどこを狙うかを先に考えられる人材は、開発チームの中でも希少です。

評価という仕事は、社内に専任の担当が整っていない組織にとって、外部の知見を頼る場面が増えている分野です。開発の現場から評価の現場へ、経験を持ち込める入り口が広がっている状況といえます。

役割の名前が変わっただけで、求められる視点そのものは真新しいものではありません。バグを見つける観察力や、想定外の入力を試す粘り強さは、これまでの開発・運用の現場でも磨かれてきた力です。それをAIという対象に向け直すだけで、評価の担い手としての土台になります。

日本は、安全で信頼できるAIの実現に向けた広島AIプロセスを主導し、AIの安全性に関する世界的な議論を進めてきました²。国内の議論が先行してきた分野だからこそ、評価を担う人材の案件化も早く進んでいます。

図の作成：Remogu編集部。AIセーフティ評価をめぐる状況の広がりを整理したもので、統計データではありません

評価の担い手として求められる視点

この流れをただの制度づくりとして眺めていると、案件としての実感は湧きにくいものです。むしろ、開発の現場で培ってきた感覚——どこに弱さが潜みやすいか、どこを突かれると崩れるか——を、そのまま評価の視点に置き換えて捉え直すと、案件としての輪郭がはっきりしてきます。

肩書きを先に整えようとするより、いま持っている経験を評価の言葉に翻訳する練習から始めるほうが、案件への距離は縮まります。次の章で、その評価の中身そのものを定義から確認していきます。

では、レッドチーミングとは具体的に何を指す評価なのか。次の章で、その定義と位置づけを整理します。

2. レッドチーミングとは何か

攻撃者の視点で対策の効き目を確かめる評価

レッドチーミングとは、攻撃者がどのようにAIシステムを攻撃するかという観点に立ち、AIセーフティへの対応体制や対策の有効性を確かめる評価手法です¹。守る側の理屈だけで安全性を語らず、崩す側の理屈を先に立てるところに特徴があります。

ここでいう「対応体制」は、技術的な対策だけを指すものではありません。誰が評価を担い、見つかった弱さをどこに報告し、どう改善につなげるかという進め方そのものも、確認の対象に含まれます。仕組みと技術の両輪で安全性を捉える発想が土台にあります。

品質を確かめるテストと同じものではありません。むしろ「想定どおり動くか」ではなく、「想定を外れた使われ方をしたときにどうなるか」を見る評価です。この視点の転換に慣れるまでは、少し戸惑うかもしれません。

本ガイドは、国内外の検討や先行する取り組みを踏まえ、現段階でレッドチーミングを実行するうえで重要と考えられる事項を整理して作成されたものです³。実務の型がまだ固まりきっていない領域だからこそ、地図となる整理が価値を持ちます。

出典：AIセーフティ・インスティテュート「AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド（第1.10版）」をもとに作成

レッドチーミングと他の評価アプローチの違い

AIの安全性に関わる評価には、レッドチーミング以外にもいくつかの視点があります。リスクに応じて体制を整えるガバナンスの枠組みや、精度や運用の安定を継続的に見る評価は、それぞれ役割が異なります。混同したまま案件を眺めると、求められる経験の見極めを誤りやすくなります。ここでは、評価する人がどの視点に立ち、いつ評価するのかという軸で、3つのアプローチを整理します。案件の説明文に「評価」とだけ書かれていても、実際にはこの3つのどれを指すかで、求められる経験も進め方もまったく違ってきます。

評価の観点	主な問い	評価する人の視点	実施のタイミング
レッドチーミング（本記事）	攻撃を受けたときに対策が効くか	攻撃者の視点	実装後や運用前後の点検時
AIガバナンスの枠組み	リスクに応じてどう体制を整えるか	事業者・組織の視点	体制を整える段階
MLOps評価（品質・運用）	精度や運用が安定しているか	開発・運用チームの視点	継続的な運用の中

特にリスクベースの体制づくりを担う立場と、日々の運用品質を見る立場と、攻撃者視点で対策を試す立場は、必要とする知識の重心が違います。三つを同じものとして案件を探すと、求められる経験と自分の強みがかみ合わないまま関わり先を選んでしまう恐れがあります。

違いを線引きできると、次に気になるのは進め方です。攻撃者の視点に立つと言っても、何から手を付ければよいのか。次の章で、リスクシナリオと攻撃シナリオの設計を具体的に見ていきます。

3. リスクシナリオと攻撃シナリオの設計

被害の形を先に描く

評価をいきなり手順から考え始めると、確認したい対象がぼやけてしまいます。先に描くのは、想定される被害や誤用の形——リスクシナリオです。どんな出力や挙動が起きたら困るのかを、具体的な言葉で洗い出しておきます。

ここで大切なのは、防ぐ側の理屈でリスクを並べることではなく、崩す側の理屈で並べることです。守りたい機能よりも、崩されて困る結果を先に置くと、評価の焦点がぶれにくくなります。

洗い出したリスクシナリオは、頭の中に留めず、言葉として書き残しておくことが後の工程を助けます。誰が読んでも同じ被害の形を思い浮かべられる粒度まで具体化しておくと、次の攻撃シナリオの設計に迷いなく進めます。

本ガイドが重要と位置づける事項の整理³を手がかりにすると、初めて評価に関わる立場でも、どこから手を付ければよいかの見当がつけやすくなります。

評価の進め方を4つの段階で捉える

リスクシナリオが描けたら、次はそこに至る具体的な入力や手順の枠組み——攻撃シナリオを設計します。設計したシナリオに沿ってAIシステムの挙動を確認し、見つかった弱さには対策を反映します。評価は一度で終わるものではなく、対策を加えたあとに同じ観点で再確認する繰り返しの中で精度を上げていく仕事です。

図の作成：Remogu編集部。評価の進め方の考え方を整理したもので、統計データではありません

段階	主な作業	意識する視点
リスクシナリオの想定	想定される被害や誤用の形を洗い出す	攻撃者ならどこを狙うか
攻撃シナリオの設計	被害に至る具体的な入力や手順の枠組みを作る	対策をすり抜ける経路はどこか
評価の実施	設計したシナリオに沿って挙動を確認する	対策は想定どおり働いているか
対策の改善	見つかった弱さに対応策を反映する	次の評価で再確認できる形か

この4段階は、一方通行の作業ではありません。対策を加えたあとにもう一度同じシナリオで評価し、効果が保たれているかを確かめる往復があって、はじめて評価としての意味を持ちます。

シナリオを描いて確かめる、この往復に慣れてくると、対象がLLMだけでは終わらないことに気づきます。評価する範囲は、いま急速に広がっています。

4. LLM・マルチモーダルの評価とライフサイクル全体の対策

評価対象はLLMだけにとどまらない

LLMを構成要素に持つAIシステムにとどまらず、多様なAIシステムを対象にしたAIセーフティ評価の要請が高まっています⁴。評価する側の視点も、言語だけを追う姿勢では届かなくなってきました。

対象が広がるほど、一人の評価者がすべての形式に精通している必要はなくなっていきます。むしろ、言語モデルの評価に強い人と、画像や音声を含む入出力に強い人が組み合わさるチームのほうが、評価の網羅性は高まります。

この広がりを踏まえて、本ガイドの第1.10版では、マルチモーダル基盤モデルを評価対象とする場合のAIセーフティの評価観点に関する調査を行い、内容が追記されました⁵。文章だけでなく画像や音声なども扱うモデルを評価の対象に含める考え方が、明確になったといえます。

評価する側にとっては、文章の入出力だけを見ていたころと比べて、確かめるべき組み合わせの幅そのものが広がる変化です。画像を介した誘導や、音声を介したやり取りも視野に入れる姿勢が、これからの評価には求められます。

図の作成：Remogu編集部。評価対象が段階的に広がる様子を整理したもので、統計データではありません

言語モデルの評価経験だけを積むより、複数の入出力形式を横断して弱さを探せる経験のほうが、これからの評価案件では強みになります。

ライフサイクル全体を通した対策という考え方

AIセーフティは、AIシステムのライフサイクル全体を通した適切な対策の実施が求められ、各国でレッドチーミング手法の検討が進んでいます⁶。開発時点だけの点検で終わらせず、運用が始まったあとも見直しを続ける前提に立つ必要があります。

設計・開発・運用・改修という一連の流れのどこか一箇所だけを見て安全性を語ることは、評価としては不十分です。工程をまたいで一貫した視点を保てる人材が、この分野では重宝されます。

設計の段階で見つからなかった弱さが、運用を重ねるうちに表面化することもあります。一度評価して終わりにするのではなく、システムを使い続ける間、繰り返し評価を当てていく姿勢が、この分野では前提になります。

改修や機能追加のたびに、評価を最初からやり直す必要はありません。変わった部分に関わるリスクシナリオだけを見直し、影響が及ぶ範囲を確かめていく進め方のほうが、実務としては現実的です。

評価する対象も、評価を続ける期間も広がっている——この流れを踏まえたうえで、次はリモートやフリーランスの立場から、実際にどう関わっていけるのかを見ていきます。

5. リモート・フリーランス案件でどう関わるか

積み上げてきた経験がそのまま評価の武器になる

セキュリティ設計や脆弱性診断に携わってきた経験は、攻撃者視点でAIの弱さを洗い出す作業にそのまま重なります。機械学習や生成AIの組み込みに関わってきた経験は、モデルの挙動や限界を見立てる感覚として活きます。

実際の関わり方は、いきなり大きな役割を担う形とは限りません。まずは限られた範囲のリスクシナリオの洗い出しやシナリオに沿った挙動確認から関わり、クライアントと評価の進め方をすり合わせながら役割を広げていく道筋が現実的です。

評価の資格を先に取りに行くよりも、これまでの開発・運用の経験を評価の言葉に置き換えるほうが、参画までの近道になります。

経験がリモート案件でどうつながるか

評価の案件というと専門の資格や特別な訓練が要ると身構えがちですが、実際に評価の現場で重宝されるのは、これまでの開発・運用で積み上げてきた経験そのものです。ここでは、代表的な経験が評価の仕事でどう活き、どんな関わり方につながるかを整理します。複数の経験にまたがって当てはまる場合は、無理に一つに絞らず、両方の視点を持ち味として伝えるほうが、関わり方の幅は広がります。

経験・スキル	評価の仕事でどう活きるか	関わり方の例
セキュリティ設計・脆弱性診断	攻撃者視点での弱点の洗い出しに直結	攻撃シナリオの設計・検証
機械学習・生成AI組み込み	モデルの挙動や限界の理解	評価対象の挙動確認・記録
システム設計・アーキテクチャ	ライフサイクル全体を見る視点	対策を実装した後の点検設計
QA・テスト自動化	再現性のある検証手順づくり	評価シナリオの自動化

評価の仕事は、一人で完結するものではありません。クライアントと評価の観点をすり合わせながら、見つかった弱さの扱いを協議していく進め方が中心になります。オンラインでのやり取りを重ねながら関係を築いていく点は、他のリモート案件と変わりません。

場所に縛られず、裁量を持って評価の仕事に関わりたいと考えるなら、案件の選び方そのものを見直す価値があります。Remogu（株式会社LASSIC運営）が扱う案件の90%以上がフルリモート可能です⁷。

評価という仕事は、リスクシナリオを描く力、攻撃者の視点を保つ観察力、そして改善を積み重ねる粘り強さが問われます。これまでの経験を照らし合わせながら、自分に合う案件があるかをまず確かめてみましょう。

6. まとめ

生成AIの実装が広がるほど、動かした後の安全性を確かめる仕事の重みは増していきます。攻撃者の視点に立ち、リスクシナリオと攻撃シナリオを描き、評価し、対策を改善する——この一連の流れは、これまでの開発・運用の経験と地続きです。

評価する対象はLLMからマルチモーダルへ、評価する期間は開発時点からライフサイクル全体へと広がっています。専門の肩書きを新しく手に入れるよりも、積み上げてきた経験を評価の言葉に置き換えるほうが、参画への近道になります。攻撃者視点という一つの型を身につけておけば、対象がLLMであってもマルチモーダルであっても、応用の効かせ方は変わりません。

評価という仕事は、まだ肩書きや資格の型が定まりきっていない分野です。だからこそ、これまで積み重ねてきた経験の中身を丁寧な言葉に置き換えられる人から、案件の担い手になっていきます。

まずは、自分の経験がどの評価の場面で活きるかを、Remoguで公開されている案件と照らし合わせてみましょう。読み終えて「なるほど」で止めず、次の一歩として案件の一覧を開いてみることが、参画までの距離を縮めます。

7. よくある質問

AI専業でなくても関われますか

AI専業としての経歴が無くても、評価に関わる案件はあります。攻撃者視点での弱点の洗い出しは、セキュリティやシステム設計の経験と重なる部分が大きく、生成AIの実務経験がその上に積み重なる形で評価の力になります。評価チームは複数の専門性を持つ人で構成されるのが一般的で、単独ですべてを担う必要はありません。

どんなスキルが活きますか

セキュリティ設計、脆弱性診断、システムアーキテクチャの設計、QAやテスト自動化の経験は、いずれも評価の仕事に直結します。評価対象の挙動を記録し、再現できる形で検証する姿勢が、評価の現場では特に重宝されます。特定の言語やフレームワークの知識よりも、挙動を注意深く観察し記録する姿勢そのものが評価の質を左右します。

レッドチーミングはどこから始めればよいですか

まずは、想定される被害や誤用の形を言葉にするリスクシナリオの整理から始めるのが取り組みやすい入り口です。攻撃者ならどこを狙うかという視点を先に立て、そこから具体的な攻撃シナリオへ落とし込んでいく順序が、評価の型として整理されています³。小さな範囲のリスクシナリオから着手し、徐々に対象を広げていく進め方が、無理なく評価に慣れていく道筋になります。

セキュリティやMLの経験は評価の仕事に活きますか

活きます。セキュリティの経験は攻撃者視点での弱点発見に直結し、機械学習の経験はモデルの挙動や限界を見立てる感覚として活きます。どちらか一方の経験しか無い場合でも、評価チームの中で役割を分けて関わる形が現実的です。セキュリティとMLの両方の経験を持つ人材は、リスクシナリオと攻撃シナリオの橋渡し役として特に重宝されやすい立場です。

案件はフルリモートでもできますか

評価の作業は、リスクシナリオの整理や挙動の記録・検証が中心になるため、対面での立ち会いが前提になる作業は多くありません。リモートで進めやすい性質を持っています。Remoguが扱う案件の傾向は時期によって変わりますが、リモートを前提にした案件が中心です。まずは公開されている案件を確認し、自分の経験に近いものがあるかを見てみましょう。画面共有やオンラインでのやり取りを通じて評価の進捗を共有できるため、拠点を問わず参画しやすい領域です。

※公開中の案件数は時期によって変わります。記事中の案件の傾向は執筆時点のものです。

出典・参考情報

＊1 AIセーフティ・インスティテュート「AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド（第1.10版）」（2025年）
＊2 AIセーフティ・インスティテュート「AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド（第1.10版）」（2025年）
＊3 AIセーフティ・インスティテュート「AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド（第1.10版）」（2025年）
＊4 AIセーフティ・インスティテュート「AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド（第1.10版）」（2025年）
＊5 AIセーフティ・インスティテュート「AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド（第1.10版）」（2025年）
＊6 AIセーフティ・インスティテュート「AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド（第1.10版）」（2025年）
＊7 Remogu（株式会社LASSIC運営）公開情報：扱う案件の90%以上がフルリモート可能