LLMを活用したアプリケーションや業務システムの構築が進む中で、開発者や導入担当者は「どのモデルを使うか」や「どのように学習させるか」といった問題に意識が集中しがちです。しかし、そうしたモデルの裏側には、実は数多くのオープンソースツールやライブラリが支える巨大な依存関係のネットワークが存在しています。このネットワーク全体が、いまLLMの信頼性と安全性を左右する見えにくいリスクの温床になりつつあります。
背景
LLMの急速な普及とともに、開発や運用の裏側を支える「サプライチェーン」の信頼性や安全性が新たな課題として浮上しています。
このサプライチェーンは、モデル本体だけでなく、オープンソースのライブラリやツール群、外部コンポーネントなど、多岐にわたる要素から成る広範なネットワークです。構成要素の多さは柔軟性や拡張性につながりますが、同時に機密性の低下、不正アクセス、システム障害といったリスクも抱え込むことになります。
これまでの調査で、こうしたオープンソースコンポーネントに深刻な脆弱性が潜んでいる実態が明らかになってきました。なかでも、ひとつの脆弱性が広く使われているパッケージを介して他のシステムへと伝播する可能性が指摘されています。
一般的なディープラーニングの分野では、少数の中核的フレームワーク（たとえばTensorFlowやPyTorch）を中心とした構成が一般的です。一方、LLMにおける開発基盤はより多様で、特定の中核が存在せず、LLM向けに特化した前処理ツールや推論用のフレームワークなどが独自の依存関係を形成し、全体構造の複雑さが増しています。
さらに、関連コンポーネントの数は急速に増加しており、このサプライチェーンは静的な構造ではなく、常に変化し続ける依存関係のネットワークと化しています。
こうした背景から、今回初めてLLMのサプライチェーン全体に注目し、構造や依存関係、そして潜在する脆弱性の実態が明らかにされようとしています。より安全で信頼性の高いLLMの構築に向けた基礎的な理解を深める取り組みが始まっています。
LLMを取り巻く技術スタックの全体像や、構成要素の偏り、リスクの集中点を把握しておくことは、LLMを扱う方々にとって、設計や運用上の判断を支える情報となります。
以下で詳しく紹介します。
