投稿者 global-ai-media 
GitHub CopilotやChatGPTなど、AIによるコード生成は開発現場の生産性を劇的に向上させるツールとして定着しつつあります。しかし、AIは「正解」を知っているわけではなく、あくまで確率的に「それらしい」コードを自信満々に出力しているに過ぎません。本記事では、AIが生成するコードの不確実性とセキュリティリスクを整理し、日本企業が開発プロセスにAIを組み込む際の現実的なアプローチと品質担保の仕組みについて解説します。
「確信」を持って間違えるAIのメカニズム
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）を活用したコーディング支援ツールは、エンジニアにとって強力なパートナーとなりました。しかし、その背後にあるメカニズムを正しく理解していないと、重大な落とし穴にはまる可能性があります。元記事でも指摘されている通り、LLMはユーザーが何を意図しているかを推測し、それに基づいてコードを生成しますが、その出力はあくまで「確率的」なものです。
最大の問題は、AIが間違ったコードを出力する際にも、非常に「自信満々」に見えることです。コンパイルエラーが出ない、一見すると論理的で美しいコードであっても、セキュリティホールが含まれていたり、エッジケース（想定外の入力）の処理が抜け落ちていたりすることが多々あります。AIは真実を理解しているわけではなく、学習データに基づいて「次に続く可能性が最も高いトークン（文字の並び）」を予測しているに過ぎないからです。
曖昧性が招くリスクとハイコンテクスト文化の壁
AIが生成するコードの品質は、プロンプト（指示文）の明確さに強く依存します。「曖昧さ」はバグの温床です。指示が曖昧であればあるほど、AIはそのギャップを埋めるために勝手な解釈を行います。これが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」につながります。
特に日本のビジネス現場では、仕様書やコミュニケーションにおいて「行間を読む」「阿吽の呼吸」といったハイコンテクストな文化が根強く残っています。しかし、AIに行間を読む能力は期待できません。仕様の細部を言語化せず、曖昧な指示のままAIにコードを書かせると、日本企業の現場でよく見られる「動くけれど、業務要件の微妙なニュアンスを満たしていないシステム」が量産されるリスクがあります。
セキュリティとライセンスの懸念
「動くコード」と「安全なコード」は別物です。AIは過去の膨大なコードを学習していますが、その中には古い慣習で書かれたコードや、既知の脆弱性を含むコードも含まれています。そのため、AIが提示したコードをそのままコピー＆ペーストすると、SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティング（XSS）といった古典的な脆弱性をシステムに埋め込んでしまう可能性があります。
また、実務的にはオープンソースソフトウェア（OSS）のライセンス汚染のリスクも考慮する必要があります。AIが生成したコードが、特定のライセンス（例えばGPLなど）を持つコードと酷似していた場合、意図せず法的リスクを抱えることになる可能性があります。企業としてAIコーディングツールを導入する場合、こうしたリスクをフィルタリングする機能の有無や、利用規約の確認が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
以上のリスクを踏まえ、日本企業や開発組織は以下のポイントを意識してAI活用を進めるべきです。
1. 「書くスキル」から「レビューするスキル」へのシフト
AIの導入により、若手エンジニアでも高速にコードを書けるようになりますが、生成されたコードの正当性を検証するスキルが不足していると、技術的負債を抱えることになります。人材育成においては、ゼロから書く能力以上に、AIの出力を批判的に読み解き、セキュリティやパフォーマンスの観点でレビューする能力（目利き）を重視する必要があります。
2. 開発プロセスの標準化と自動テストの強化
人間系でのチェックには限界があります。CI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）のパイプラインに、静的解析ツール（SAST）やセキュリティスキャンを組み込み、AIが生成したコードに脆弱性がないかを機械的にチェックする仕組みを構築してください。AI活用の前提は、強固なテスト基盤です。
3. 責任分界点の明確化
「AIが書いたコードの責任は誰が負うのか」という点を組織内で明確にする必要があります。SIer（システムインテグレーター）に開発を委託する場合でも、AIツールの利用ガイドラインを契約や仕様書に盛り込む動きが出てきています。AIはあくまでツールであり、最終的な品質責任は人間（および組織）にあるという原則を、ガバナンスとして定着させることが重要です。