検索やAPIで取り込んだ文書の中に指示が仕込まれている場合、こちらの手元にはその指示を書いた記憶がありません。Learn Prompting は、この形を間接インジェクションとして整理しています。Zapier は、入力文の検査を工程に挟む道具を公開しています。取り込みの経路を数えるところから始めます。
手順1：外部から入る経路を全部書き出す
AI に渡る前に、外から文字が入る場所を洗い出します。検索の結果、API の応答、共有フォルダの文書、メールの本文、問い合わせフォームの入力が候補になります。Learn Prompting の例は、AI に外部のページを読ませたところ、そのページに書かれた指示に従ってしまった形です。読ませる先を増やすほど、経路も増えます。
手順2：経路ごとに、書き手を確かめられるかで分ける
洗い出した経路を、書き手が特定できるものとできないもので分けます。社内の担当者が書いた文書は書き手を辿れますが、不特定の第三者が書いたページは辿れません。分けたあと、辿れない経路の数を数えます。この数が、検査を厚くする対象になります。
手順3：取り込んだ文書を「資料」として囲む
取り込んだ文書は、指示ではなく資料として渡します。前後にタグを置き、その内側は引用として扱う旨を命令に書きます。囲うだけでは閉じタグで抜けられるため、入力側のタグ記号を置き換える加工も合わせます。この部分の手順はプロンプトインジェクションの頁で詳しく扱っています。
手順4：実行の前に検査の段を置く
取り込んだ文字列を、モデルに渡す前の段で検査します。Zapier の AI Guardrails は、個人情報、有害な表現、指示の乗っ取りを試す文字列、感情の傾きを判定する工程として紹介されています。判定の結果で処理を止める、人に回す、そのまま通すの3つに分けられます。判定は完全ではないため、誤検知と見逃しの両方が起きます。
手順5：影響の大きい操作の前に人を置く
送信、支払い、削除のように取り返しがつかない操作は、検査を通ったあとにも人の確認を挟みます。ここを省くと、検査をすり抜けた1件がそのまま実行されます。確認を挟む場所は、手順1で作った経路の一覧に印を付けて残します。印が多い経路は、任せている範囲そのものを狭める合図です。
FAQ
Q. 社内の文書だけを読ませるなら大丈夫ですか？
A. 書き手が特定できるぶん危険は下がりますが、ゼロにはなりません。社外から届いた文書がそのまま共有フォルダに入っている場合や、外部の人が書き込める場所が混ざっている場合は、同じ経路として扱います。
Q. 検査の工程を入れれば止まりますか？
A. 止まる範囲は限られます。Zapier の説明でも、判定の仕組みは完全ではなく、見逃しと誤検知が起きるとされています。検査は層の1つとして置き、実行前の確認と組み合わせる前提になります。
出典
出典：Learn Prompting「間接インジェクション」（原題 Indirect Injection: Exploiting External Data Sources in AI、Sander Schulhoff、2025年3月25日更新）／Zapier「AI Guardrails で業務の流れに安全と順守の検査を足す」（原題 AI Guardrails: Add safety and compliance checks to your workflows、Steph Spector、2026年4月20日）
あわせて使いたいツール
本記事の手順を実際に回すときに、候補になるツールを挙げます。いずれも無料から試せる範囲があり、料金や機能は各サービスの公式情報で確認してください。
関連ガイド
同じ時期に公開した実務ガイドと、用語の定義ページです。手順の前提が分からない場合は、用語ページから確認してください。コピーして使える依頼文が欲しいときは、プロンプト集も参照してください。
- 検索するかどうかを先に決めさせる：Self-RAGの5手順
- 解き始める前に計画を書かせる：Plan-and-Solveの5手順
- AIエージェント（用語辞典）
- AI用語辞典（五十音順の一覧）
- はじめての LLM 活用（学習ルート）
- ガイド一覧（実務手順をまとめて読む）
- AIツール一覧（道具から探す）
- 比較記事一覧（料金と機能で比べる）
- レビュー一覧（使った記録を読む）
編集部の見解
この問題は、モデルの賢さでは解決しません。読ませる先を増やした時点で、指示を書ける人が増えるからです。手順2の「書き手を辿れるか」で分ける作業を先にやると、検査を厚くする場所が絞れます。すべての経路に同じ厚みを持たせると、運用が回りません。
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