セキュリティスキャナーが爆弾だった。OpenAI・Anthropicも使うAI企業が4TB流出、4万人のパスポートが闇に消えた日
黒い画面の前で、エンジニアは言葉を失った
2026年3月31日、月曜日の朝。
シリコンバレーを拠点とするAIスタートアップ「Mercor（マーコー）」のセキュリティエンジニアは、出社してすぐに異常を検知した。
ログに残された膨大なデータ転送の記録。見慣れない外部IPアドレスへのアクセス。そして、何千ものユーザー情報が次々と抜き出されていく痕跡。
「何かが、おかしい」
震える手でキーボードを叩きながら調査を進めるうちに、真実が明らかになっていった。それは想像をはるかに超える規模の惨事だった。
盗まれたデータの総量——4テラバイト。
「人材とAIをつなぐ」10兆円スタートアップの正体
Mercorは2023年創業のAIリクルーティングプラットフォームだ。
ただ、普通の転職サービスではない。Mercorの役割は「AIモデルを賢くするための人材を集めること」にある。具体的には、医師・弁護士・科学者・エンジニアといった専門職の人材を世界中から集め、OpenAI・Anthropic・Metaといったフロンティアラボ（最先端AI企業）のモデルトレーニングデータを作る仕事を仲介していた。
平均的な1日の送金額は200万ドル（約3億円）を超え、2025年10月には350億円規模の資金調達を完了。企業価値は**1兆円（100億ドル）**と評価されていた。
約4万人のフリーランス専門家が、Mercorを通じてAI企業の仕事を受けていた。インドから、アフリカから、南米から——世界中の「頭脳」が、このプラットフォームに個人情報を登録していた。
パスポートのコピー。社会保障番号。ビデオ面接の映像。そのすべてが、この朝、見知らぬ誰かの手に渡っていた。
「セキュリティのためのツール」が入口になった
事件の発端は、2週間前に遡る。
2026年3月19日、ある攻撃グループ（後に「TeamPCP」と特定される）が最初の一手を打った。
彼らが狙ったのは「Trivy（トリビー）」という、ソフトウェアの脆弱性を検出するための人気オープンソースツールだった。コードの「安全を守る」ために使われるツールそのものが、最初の侵入口となった。
TeamPCPはTrivyのGitリポジトリのタグを書き換え、本物そっくりの悪意あるバージョンを正規版として見せかけることに成功した。
そして次の標的へ——LiteLLM（ライトLLM）。
LiteLLMとはOpenAIやAnthropicなどの複数のAIサービスをひとつのAPIで束ねられる、開発者に非常に人気のオープンソースライブラリだ。月間ダウンロード数は9,500万回。世界中の無数のAIアプリが、このライブラリに依存していた。
LiteLLMのCI/CDパイプライン（自動テスト・デプロイの仕組み）は、Trivyを使ってセキュリティチェックを行っていた——バージョンを固定せずに。
そこが盲点だった。
改ざんされたTrivyを踏み台にして、TeamPCPはLiteLLMのPyPI（Pythonパッケージ配布サービス）への公開権限を奪取することに成功した。
3月27日、マルウェア仕込みの「LiteLLM v1.82.7」「v1.82.8」が静かにPyPIに公開された。世界中のAIアプリが、何も知らずにこのバージョンをダウンロードし始めた。
4万人の人生が、4TBに詰まって流出した
被害の全容が判明したとき、セキュリティチームは絶句した。
4万人以上のフリーランス専門家の個人情報——パスポートのスキャン、社会保障番号（マイナンバーに相当）、本人確認書類、そしてAI企業への応募時に提出したビデオ面接の映像。
さらに深刻だったのは、Mercorが抱えていた「企業の秘密」まで流出した点だ。OpenAI・Anthropic・Metaがどのような基準でAIモデルを訓練しているか——そのノウハウが詰まった訓練データの設計情報が含まれていた可能性が高い。
Metaは即座にMercorとの取引を無期限停止した。
盗まれたデータはすぐにダークウェブに流れた。専門家の情報売買で知られる闇フォーラムに、Mercorのデータベースが出品された。
なぜ誰も気づかなかったのか
この事件が恐ろしいのは、「誰も悪意ある動きを直接見ていなかった」点だ。
Mercorを攻撃したのは、LiteLLMというサードパーティのライブラリを通じたサプライチェーン攻撃だった。Mercor自身のコードやシステムに直接の脆弱性があったわけではない。
ハッカーたちは「信頼の連鎖」を逆手に取った。
セキュリティツール（Trivy）→ AIライブラリ（LiteLLM）→ AIプラットフォーム（Mercor）→ ユーザーデータ
各段階は「信頼できるもの」として扱われていた。だからこそ、誰も疑わなかった。
Mercorは後に「我々は今回の攻撃で被害を受けた数千の企業のうちのひとつに過ぎない」と発表した。LiteLLMに依存する無数のサービスが、同様のリスクに晒されていた可能性がある。
その後──5つの訴訟と、業界全体の教訓
事件後、Mercorには5件の集団訴訟が提起された。個人情報を流出させた責任を問う内容だ。
AI業界全体では「オープンソース依存のリスク」についての見直しが急速に進んだ。特に「バージョン固定なしに外部ライブラリを使う」という慣行が、いかに危険かが改めて認識された。
Mercorは声明で「被害を受けた全ユーザーへの個別通知と、無償のクレジットモニタリングサービスを提供する」と発表した。しかし、一度外に出たパスポートの画像や社会保障番号が消えることはない。
今日から使える対策：AIツール導入時の5つのチェックポイント
この事件が示す教訓は、大企業だけの話ではない。中小企業や個人がAIツールを使う際にも、同様の「信頼の落とし穴」は存在する。
使用中のAIライブラリのバージョンを固定する
`pip install litellm==1.82.6` のように特定バージョンを指定し、自動更新を無効にするオープンソースライブラリの依存関係を定期的に監査する
`pip-audit` や `safety` などのツールで既知脆弱性がないか月1回チェックAIサービスに提供する個人情報の範囲を最小化する
AIプラットフォームには業務上必要最小限の情報のみ登録するSaaS・AIツールのセキュリティ認証（SOC2・ISO27001等）を確認する
契約前に「第三者監査を受けているか」を必ず確認するAIツール経由の情報漏洩を想定した対応手順を事前に用意する
「どのツールに何の情報を入力しているか」のリストを社内で管理する
AIを安全に使うということは、AIそのものを信頼するだけでなく、AIを支える「インフラの連鎖」全体を疑う視点を持つことだ。
一本の細い糸が切れたとき、4TBの人生が流れ出す——この事件はそれを証明した。
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