製造業RAGのPrompt Injection対策:3つの防御アプローチを比較する【コード付き】
Zenn / 4/19/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
Key Points
- 製造業向けRAGで問題になるPrompt Injectionについて、実装・運用の観点から攻撃/失敗パターンを前提に対策を整理している
- 防御アプローチを「比較」しつつ、それぞれの適用範囲や強み・弱みをコード付きで説明している
- 生成AIが参照するコンテキスト(検索結果や投入テキスト)を起点にした悪用を抑えるための設計方針が中心になっている
- 製造現場のように誤回答がリスクになる領域を想定し、RAGの信頼性を上げるための具体的な手当てを提示している
はじめに
製造業向けRAGシリーズの第4弾です。
第1弾(設計編)ではACL-aware retrievalの設計原則を、第2弾(実装編)ではChromaDB + Cohere + ClaudeによるACLフィルタリングの実装を、第3弾(運用編)では監査ログとイベント駆動再インデックスを扱いました。
第3弾の末尾で「次回はPrompt Injection対策を深掘りする」と予告していました。今回はその実装編です。
第3弾ではブロックリスト方式の入力検証(input_validation.py)を実装しましたが、同時に「これだけでは不十分」とも書きました。今回、実際にテストセットを用意...
Continue reading this article on the original site.
Read original →💡 Insights using this article
This article is featured in our daily AI news digest — key takeaways and action items at a glance.
Related Articles

Black Hat USA
AI Business

Black Hat Asia
AI Business

How to Debug AI-Generated Code: A Systematic Approach
Dev.to

"Browser OS" implemented by Qwen 3.6 35B: The best result I ever got from a local model
Reddit r/LocalLLaMA

Every climate chatbot is amnesiac. So I built Aura — a stateful climate coach on Backboard + Gemini
Dev.to