The Anti-virusTimesTM

2026年9月22日火曜日

生成AIは、文章や画像を作るツールから、さまざまな業務を支援する実用的なツールへと急速に進化しています。中でも大きな影響を受けている分野の一つが、ソフトウェア開発です。

専門的な開発現場では、AIはコード作成やテストの自動化などを支援する便利なツールとして活用されています。一方で最近では、プログラミングの専門知識がなくても、AIに自然な言葉で指示するだけでWebサービスやアプリを作成できる「バイブコーディング（Vibe Coding）」も広がっています。

アイデアを短時間で形にできることは大きなメリットです。しかし、動作することと、安全であることは同じではありません。

AIが生成したコードを十分に理解・検証しないまま公開すると、思わぬ脆弱性を抱えたソフトウェアが生まれる可能性があります。

今回は、バイブコーディングの普及によってどのようなセキュリティリスクが生まれるのか、そしてAIを安全に活用するために何が必要なのかを考えます。

「動く」ことと「安全である」ことは違う

バイブコーディングの大きな課題は、作成者自身がプログラムの内部構造を十分に理解していない場合があることです。

画面上ではボタンやフォームが問題なく動作していても、入力されたデータが内部でどのように処理され、想定外の値を受け取った場合にどう動作するのかまでは分からないかもしれません。

通常のソフトウェア開発では、開発者がこうした動作を想定しながら、異常な入力や悪意のある操作も含めてテストします。しかし、AIが生成したコードをそのまま利用している場合、作成者自身が「何を確認すべきか」を判断できないことがあります。

さらに、AIが生成するコードが常に最適で安全とは限りません。生成AIは大量の既存データを参考に回答を生成するため、そこには古い実装方法や安全性に問題のあるコードも含まれています。

その結果、目的どおり動作していても、内部には脆弱な実装が残っている可能性があります。

AIが生成するコードに潜むリスク

代表的な例を見てみましょう。

• 認証情報の埋め込み

  APIキーやパスワードなどの重要な情報がコード内に直接記述される場合があります。そのまま公開すると、第三者に認証情報を取得され、不正アクセスにつながる恐れがあります。

• 古い暗号技術の利用

  古いサンプルコードなどを参考にした結果、現在では推奨されない暗号方式やハッシュ関数が利用される場合があります。

• セキュリティ機能の省略

  「とにかく動作させる」ことを優先した結果、証明書の検証や入力データのチェックなど、本来必要な安全対策が省略されることがあります。

こうしたコードも、通常の操作では問題なく動作するかもしれません。しかし、攻撃者は正常な使い方だけを試すわけではありません。想定外の入力や設定ミスを積極的に探し出して悪用します。.

大量のコードがレビューを難しくする

AIコーディングには、もう一つ特徴があります。

それは、非常に短時間で大量のコードを生成できることです。

以前なら数日、あるいは数週間かかっていた開発作業でも、AIを利用すれば短時間で形にできる場合があります。しかし、生成されるコードが増えれば、それを確認する作業も増えます。

これはセキュリティ上の問題にもなります。

ソフトウェアの安全性を確保するためには、コードレビューやテストによって問題を発見することが重要です。しかし、人間が確認できる量をはるかに超えるコードが生成されれば、脆弱性や不適切な実装を見落とす可能性も高まります。

AIによって開発速度が上がるほど、レビューやテストの重要性も高まるということです。

サプライチェーン攻撃にも注意

AIを利用した開発では、外部のライブラリやクラウドサービスを組み合わせるケースも多くなります。そのため、サプライチェーン攻撃にも注意が必要です。

例えば、AIが存在しないライブラリやパッケージ名を誤って提示することがあります。攻撃者がその名前を先回りして公開リポジトリに登録し、悪意のあるコードを含むパッケージを公開していた場合、AIの指示をそのまま実行したユーザーがインストールしてしまう可能性があります。

また、クラウド上の開発環境やリポジトリのアカウントを乗っ取られれば、プロジェクトに悪意のあるコードを追加される恐れもあります。

AIが提案したライブラリやツールだからといって、安全性まで保証されているわけではありません。

バイブコーディングとどう付き合うか

ここまで読むと、バイブコーディングそのものが危険な技術に思えるかもしれません。しかし、AIによる開発支援を否定する必要はありません。

重要なのは、AIを「すべてを任せる相手」ではなく、「開発を支援するツール」として利用することです。

AIは、プログラミングを学んだり、新しいアイデアを試したりするための非常に強力なツールです。一方で、生成されたコードの意味を理解せず、そのまま本番環境で利用することにはリスクがあります。

例えばAIにコードを書かせるだけでなく、.

「なぜこの方法を選んだのか」
「どのようなセキュリティリスクがあるのか」
「入力値は適切に検証されているか」
「より安全な実装方法はないか」

と問いかけることで、AIを学習やレビューにも活用できます。

指示する側がセキュリティやアーキテクチャを意識すれば、AIから得られる結果も変わります。

AI時代に重要なのは、コードを書く速度ではなく、生成されたものを理解し、検証し、適切に管理する能力なのかもしれません。