■ はじめに：生成AIの“ガバナンス層”としての役割
Azure AI Content Safety は、AIモデルの前後に “安全フィルタ” を置くことで、ユーザー入力・AI出力の両方を監査・制御できるガバナンス層 を提供します。
従来の Content Moderator の後継であり、2024〜2025 にかけて Prompt Shield（プロンプト攻撃検知） やカスタムカテゴリなどが強化され、Azure OpenAI と統合された形で使えるようになりました。
生成AIを本番導入する企業が増える中、
「モデルの賢さ」と「安全性」の分離設計 が強く求められており、
Content Safety はまさにその“セーフティレイヤ”を担います。
1. Azure AI Content Safety の概要
Content Safety は以下を対象に 不適切・リスクのある内容 を検知します。
◆ 対応領域
- テキスト
- 画像（2024後半で大幅強化）
- プロンプト攻撃（Prompt Shield）
- カスタム禁止カテゴリ（企業固有ポリシー）
◆ 検知カテゴリ（テキスト/画像共通の分類軸）
- ヘイト（Hate）
- 暴力（Violence）
- 性的コンテンツ（Sexual）
- 自傷行為（Self-harm）
各カテゴリは Severity（0〜3）でスコア化 され、使用シナリオごとに許容度を調整できます。
さらに Azure OpenAI の「Safety System Message」 と連携し、Azure側・アプリ側の両方で多層防御を構成できます。
2. 最新アップデート：何が強化されたのか（2024〜2025）
最近のアップデートでは、生成AIの“攻撃”と“ビジネス利用”の両側面で重要な改善が入りました。
◆ ① Prompt Shield：プロンプト攻撃の検知が標準機能に
2024年後半に正式リリースされました。
LLMへの入力文を解析し、以下のような攻撃を検知します：
- 「前の指示をすべて無視して…」
- 「システムプロンプトを出力して…」
- 役割乗っ取り、ガードレール破壊
- Jailbreak パターン
- 遠回しの命令上書き（Meta-prompt attack）
Azureが 既知/未知の攻撃例からパターン生成 しており、従来の「文字列ベースのルール」より精度が高いのが特徴です。
Azure OpenAI でエンタープライズ利用する企業が最初に導入すべき“安全バリア”と言えます。
◆ ② 画像コンテンツ判定の高精度化
2024年末に画像モデル強化が入り、次をより高精度に検知：
- 暴力・性的表現の細分化
- 武器・危険物の判別
- 児童ポルノ・不適切表現の自動ブロック
Vision＋LLM の普及に合わせて、“画像に潜む不適切要素” の重要性が高まってきています。
◆ ③ カスタムブロックリスト／カスタム安全ポリシー
企業固有の禁止語や内部情報も検知可能に。
例：
- 機密プロジェクト名
- 顧客固有ワード
- NGワード（風評管理）
- 特定部署のみ禁止されている文言
生成AIを“社内システム”として扱うときに必須となる機能。
◆ ④ Azure OpenAI との統合
Chat Completions / Responses API に統合され、モデル呼び出し→安全判定→返却 がワンストップで実行可能に。
- Safety System Message
- Model Guardrails（Azure独自）
- Content Safety API（外付けチェック）
この 3レイヤ構造 が2025の大きなトレンドです。
3. 実装パターン：どこに Content Safety を組み込むか
生成AIアプリでは、安全対策を「入力」「出力」の両側で行うのが基本。
◆ パターン①：入力チェック（User → Model）
ユーザーが送信したプロンプトの検査。
目的
- 不適切要求のブロック
- プロンプトインジェクション（指示上書き）対策
- 法的に禁止される質問のフィルタリング
実装ポイント
- Prompt Shield を併用
- センシティブカテゴリの閾値を低めに設定
- 禁止クエリは Azure Functions 経由でハンドリング
- ログを Sentinel に送って分析
例：
if violence.severity >= 2:
return "安全上、この内容には回答できません"
◆ パターン②：出力チェック（Model → User）
モデルが“良かれと思って”生成した有害出力を除去。
目的
- 誤情報・攻撃性のある文言を出さない
- 児童向けチャット・FAQ bot での安全確保
- 対外チャネル（Web回答、自動メール）のリスク低減
実装ポイント
- 回答を一旦 Content Safety API に通す
- スコアが閾値を超えたら再生成 or マスク
- 出力ログは監査のため必ず保存
“出口チェック” は実務では最も効果的です。
◆ パターン③：双方向チェック（Input + Output）
金融・医療・社内ナレッジBot など規制が厳しい領域では必須。
効果
- 入力による攻撃の遮断
- 出力による事故の遮断
- ログ監査による継続改善
Azureのアーキテクチャと非常に相性が良く、最も推奨される運用方式です。
4. 活用メリットと留意点
◆ メリット
- 法令対応（有害コンテンツ規制、プラットフォーム方針）
- ブランド保護（不適切回答を抑止）
- プロンプトインジェクション対策の強化
- 多言語対応（日本語判定精度も向上傾向）
- Azure Monitor・Sentinelと統合可能な監査基盤
特に Prompt Shield と併用することで、AIアプリの“予期しない暴走”を大幅に減らせます。
◆ 留意点
- 誤検知（False Positive）への運用対応が必要
- 「完全にゼロにする」ことはできないため、
→ 閾値調整と“再生成ロジック”を工夫する - カスタムカテゴリは作りすぎると過検知になりがち
- 画像判定は極端な明暗・ノイズで精度が落ちる場合あり
特に 閾値設計（どこまで許容するか） が実務の肝になります。
まとめ：Azure AI Content Safety は“外付け安全装置”から“アプリの一部”へ
Azure AI Content Safety は単なる“禁止ワードチェック”ではなく、2025 時点では 「生成AIアプリのガバナンス層」 として位置付けられています。
- Prompt Shield による攻撃検知
- テキスト/画像の多次元スコアリング
- カスタムカテゴリ
- Azure Monitor/Sentinel 連携
- Azure OpenAI との統合
これらが組み合わさることで、企業は安全性・法令遵守・ブランド保護を“設計として組み込む”ことができる。
Content Safety を導入することで、生成AI活用のスケールを妨げる安全性の課題をクリアし、本番運用へ一歩進められるはずです。
本記事は、ナレッジコミュニケーションによる生成AIセキュリティ支援の実務知見をもとに執筆しています。
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