投稿者 global-ai-media 
オープンソースのメディアサーバー「Jellyfin」が、開発におけるLLM（大規模言語モデル）や生成AIの利用に関するポリシーを公開しました。この動きは、単なる一プロジェクトの規定にとどまらず、ソフトウェアサプライチェーン全体における「AI生成コード」の法的・品質的リスクをどう管理するかという、現代の技術組織が直面する重要課題を浮き彫りにしています。
オープンソースコミュニティが直面する「AI生成コード」の課題
オープンソースソフトウェア（OSS）のメディアサーバーとして知られる「Jellyfin」が、開発プロセスにおけるAIおよびLLM（大規模言語モデル）の利用に関する公式ポリシーを策定しました。この背景には、GitHub CopilotやChatGPTなどのコーディング支援ツールが普及する一方で、それらが生成するコードの「ライセンス適合性」や「品質保持」に対する懸念がコミュニティ内で高まっている現状があります。
OSS開発において、コードの出自（Provenance）は極めて重要です。AIが生成したコードが、学習元となった他者の著作権を侵害していないか、あるいはGPLなどのコピーレフトライセンスと矛盾しないかという点は、法的なグレーゾーンがいまだ残されています。Jellyfinのようなプロジェクトが明文化されたポリシーを持つことは、プロジェクトの法的健全性と持続可能性を守るための「防衛策」としての意味合いが強いと言えます。
企業が認識すべき「法的リスク」と「技術的負債」
この事例は、日本企業にとっても対岸の火事ではありません。企業がシステム開発を行う際、エンジニアがAIツールを使用してコードを書くことは日常的になりつつあります。しかし、無秩序なAI利用は以下の2つの側面でリスクをもたらします。
第一に知的財産権とライセンスのリスクです。日本の著作権法（第30条の4）はAI学習に対して柔軟ですが、生成物の利用に関しては依然として権利侵害のリスクが存在します。特にOSSライセンスが絡む場合、AIが生成したコードが特定のライセンス（例えばAGPLなど）の影響を受ける可能性があるのか、その判断は困難です。
第二にコード品質とメンテナンス性の低下です。AIは「動くコード」を素早く生成できますが、それが「保守しやすいコード」であるとは限りません。構造を理解せずにAI生成コードを継ぎ足していくと、長期的には修正困難な「スパゲッティコード」と化し、技術的負債を増大させる恐れがあります。Jellyfinが懸念するのも、AIによる大量の自動生成プルリクエストが、人間のレビュアーの負担を超え、品質低下を招くことでしょう。
日本企業におけるAIガバナンスの在り方
多くの日本企業では、現場レベルでのAI活用が進む一方で、明確な「開発ポリシー」が未整備なケースが散見されます。「使用禁止」とするだけでは生産性を損ない、「自由利用」とすればガバナンスが効かなくなります。
重要なのは、Jellyfinのように「どの範囲でAIを利用してよいか」「最終的な責任は誰が持つか」を明文化することです。例えば、「ボイラープレート（定型コード）の生成には利用してよいが、コアロジックは人間が設計・レビューする」「生成されたコードについては、作成者がその動作原理を完全に説明できなければコミットしてはならない」といった具体的なガイドラインが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のJellyfinの事例およびOSSコミュニティの動向から、日本のビジネスリーダーや開発責任者は以下の点に留意すべきです。
- OSS選定基準の見直し：自社製品に組み込むOSSを選定する際、そのプロジェクトが「AI生成コード」に対してどのようなポリシーを持っているかを確認することは、将来的な法的リスク（IP汚染など）を回避する新たなデューデリジェンス項目となります。
- 社内開発ガイドラインの策定：「AI利用の有無」を申告させる体制や、AI生成コードに対するレビュー基準（人間による完全な理解とテストを義務付けるなど）を設けることが、品質担保の最低条件となります。
- エンジニア教育の転換：AIはあくまで「副操縦士（Copilot）」であり、最終的なコードの正当性と権利関係に責任を持つのは人間であるという意識づけが必要です。AIに依存しすぎない、基礎的な技術力の維持も組織的な課題となります。