投稿者 global-ai-media 
生成AIによるコーディング支援ツールの普及は、開発速度を劇的に向上させる一方で、新たなセキュリティリスクをソフトウェアサプライチェーンにもたらしています。本記事では、主要なAIフレームワークであるLangChainの脆弱性事例を端緒に、AIが生成するコードや依存関係に潜むリスクと、日本企業がとるべきガバナンスおよびDevSecOpsのアプローチについて解説します。
AIエージェント開発における「足元」の脆弱性
生成AIブームの中で、大規模言語モデル（LLM）を利用したアプリケーション開発を効率化するフレームワークとして、LangChainなどのライブラリが標準的に採用されています。しかし、こうした基盤そのものや、AIによって自動生成されたコードが、ソフトウェアサプライチェーンにおける新たな攻撃対象となりつつあります。
最近の事例として、LangChainのコアコンポーネント（langchain-core）において、AIエージェントが保持する機密情報（APIキーやクレデンシャルなど）が漏洩する可能性のある深刻な脆弱性が報告されました。これは、AIが外部ツールと連携して自律的にタスクをこなす「エージェント型AI」の実装において、フレームワーク側の不備がシステム全体のセキュリティホールになり得ることを示唆しています。
日本企業においても、内製開発やDX（デジタルトランスフォーメーション）推進の一環として、GitHub CopilotやCursorなどのAIコーディング支援ツール、あるいはLangChainを用いたRAG（検索拡張生成）システムの構築が急速に進んでいますが、その「土台」となるライブラリや生成コードの安全性検証は、開発スピードに追いついていないのが実情です。
AI生成コードが招くサプライチェーン汚染
従来のソフトウェアサプライチェーン攻撃は、オープンソースライブラリへの悪意あるコードの混入などが主流でした。しかし、AI時代のサプライチェーンリスクはより複合的です。
第一に、AIが生成するコードの品質と安全性です。AIは機能的に正しいコードを提案することには長けていますが、セキュリティのベストプラクティスを常に遵守しているとは限りません。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）の脆弱性を含むコード、あるいはハードコードされたパスワードを含むコードを平然と出力することがあります。経験の浅いエンジニアがこれらを検証なしに本番環境へデプロイしてしまうリスクは、かつてないほど高まっています。
第二に、「幻覚（ハルシネーション）」による存在しないパッケージの推奨です。AIが存在しないライブラリをimportするコードを生成し、攻撃者がその名前で悪意あるパッケージをパブリックリポジトリに登録しておくことで、開発者が意図せずマルウェアをインストールしてしまう「パッケージタイポスクワッティング」の変種とも言える攻撃手法が現実味を帯びています。
日本企業における「現場任せ」のリスクとガバナンス
日本の開発現場では、現場の判断で便利なツールを導入する一方で、全社的なセキュリティポリシーがAI特有のリスクに対応できていないケースが散見されます。特に、「ソースコードを外部AIに送信しない」というデータプライバシーの観点でのルール策定は進んでいますが、「AIが生成したコードや利用するフレームワークの脆弱性をどう管理するか」という観点は抜け落ちがちです。
また、日本特有の商習慣として、SIer（システムインテグレーター）への依存度が高い点が挙げられます。発注側の企業がAI活用の要件を出した際、納品される成果物に含まれるAI生成コードや依存ライブラリの安全性について、どこまで契約や検収基準でカバーできているでしょうか。ブラックボックス化したAIコンポーネントをそのまま受け入れることは、将来的な運用リスクを抱え込むことと同義です。
DevSecOpsへのAIリスク管理の統合
これらのリスクに対抗するためには、開発ライフサイクル（DevOps）にセキュリティを統合する「DevSecOps」のアプローチを、AI時代に合わせてアップデートする必要があります。
具体的には、AIが生成したコードに対しても人間によるコードレビューを義務付けること、そして静的アプリケーションセキュリティテスト（SAST）やソフトウェア構成分析（SCA）ツールを用いて、脆弱性やライセンス違反を自動的に検出する仕組みが不可欠です。また、使用しているライブラリやフレームワークのバージョン管理を厳格化し、LangChainのような急速に進化するツールのセキュリティパッチを迅速に適用できる体制を整えることも求められます。
日本企業のAI活用への示唆
以上の背景を踏まえ、日本企業の意思決定者やエンジニアリーダーは以下の点に留意してAI実装を進めるべきです。
- 「人間による審査（Human-in-the-loop）」の制度化：
AIによるコーディングはあくまで「支援」と位置づけ、最終的なコードの安全性責任は人間が負うことを明文化してください。特に若手エンジニアに対しては、AIコードを鵜呑みにせず検証する教育が重要です。 - SBOM（ソフトウェア部品表）の導入と管理：
自社のAIシステムがどのバージョンのフレームワーク（LangChainなど）やライブラリに依存しているかを可視化するために、SBOMの整備を推奨します。これにより、脆弱性が発見された際の迅速な影響範囲特定が可能になります。 - 契約・調達基準の見直し：
外部ベンダーに開発を委託する場合、AI生成コードの取り扱いや脆弱性診断の実施有無を契約や仕様書に盛り込むことを検討してください。納品後のセキュリティ担保責任を明確にすることが、自社を守ることに繋がります。 - 過度な萎縮を避ける：
リスクは存在しますが、AIによる生産性向上は経営的な必須課題です。禁止するのではなく、「ガードレール（安全策）」を設けた上で積極的に活用する環境を整備することが、競争力を維持する鍵となります。