外部文書（例：メール本文など）を参照して答える文書参照型QA（EmailQA/RAG）では，文書中に紛れ込んだ悪意ある命令により，本来の質問と無関係な応答へ誘導される「IndirectPromptInjection（IPI）」が問題となる．本研究は，(1)文書の言語（context），(2)質問の言語（qa），(3)攻撃命令の言語（injection），および挿入位置（先頭・中間・末尾）が攻撃成功率（ASR）に与える影響を定量評価する．評価には，正解（idealanswer）が定義されたEmailQAの41件を用い，英語（en）・日本語（ja）・ベンガル語（bn）の3言語で全組合せ（81条件，計3321応答）を作成した．3言語は，高資源（英語・日本語）と低資源寄り（ベンガル語）の比較，および文字体系の違いを同一設計で検証するために選定した．さらに，使ったモデルについて，簡易的な防御（方針文の追加）の有無（defenseon/oﬀ）を比較した．その結果，injection言語=qa言語条件と挿入位置がASRに強く影響し，方針文追加のみの単純な対策ではASRが十分に低下しない可能性が示された．

近年，大規模言語モデル（LLM）は，電子メール処理や文書検索，特にRAG（Retrieval-AugmentedGeneration）を用いた外部知識利用型の質疑応答システムとして，業務アプリケーションへの導入が進んでいる[2]．一方で，外部文書をコンテキストとして取り込む設計は，文書内に潜ませた命令によってモデルの挙動が操作される「間接プロンプトインジェクション（IPI）」という新たな攻撃面を生み出す[1]．IPIは，正規ユーザーが悪意ある指示を与えずとも攻撃が成立し得る点で，実運用上の深刻な脅威となる．程を示す．外部文書（context）内の命令（injection）がユーザー質問より優先されると，出力が本来のExternalcontentHiDavid,YourMercurydebitcard••4605was…UserQuestion[injectioninstruction]responseLLMUser’sanswerReadthecontentandanswerthequestion:{Externalcontent}Injection’sanswerAttackSuccess回答から逸脱し，攻撃者が意図した応答へ誘導される．既存研究においてIPIの危険性は指摘されているものの，実サービスで頻出する「多言語環境」（文書言語・質問言語・攻撃命令言語の不一致）を要因として体系的に検証した定量分析は未だ不十分である．実務では，例えば英語のメールを参照しつつ日本語で質問を行うような言語間のギャップが日常的に発生するため，攻撃者がこの言語差や命令の埋め込み位置を悪用するリスクは見過ごせない．そこで本研究では，EmailQAタスクを対象に，多言語条件および命令の埋め込み位置がIPIの脆弱性（攻撃成功率：ASR）に与える影響を網羅的に比較検証する．なお，本研究の主眼は特定モデルの性能比較ではなく，多言語RAGや文書QAにおける安全性評価のための実験設計の基礎的指針を提示することにある．