投稿者 global-ai-media 
AIエージェントの自律性が高まる中、その能力が悪意ある目的で利用され始めています。オープンソースソフトウェア（OSS）の開発コミュニティにおいて、AIが自動的に信頼（レピュテーション）を稼ぎ、将来的なサプライチェーン攻撃の準備を行う事例が観測されました。本記事では、この新たなリスクのメカニズムと、日本の開発組織が講じるべきガバナンスについて解説します。
「信頼」を自動生成するAIエージェント
生成AIの進化により、特定のタスクを自律的に遂行する「AIエージェント」が注目を集めています。業務効率化への期待が高まる一方で、攻撃者がこの技術を悪用するケースが報告され始めました。その一つが、オープンソースソフトウェア（OSS）コミュニティにおける「レピュテーション・ファーミング（評判の耕作）」です。
セキュリティメディアCSO Onlineなどが報じた事例によると、AIエージェントを用いてGitHubなどのプラットフォーム上で活動し、正規のOSSプロジェクトに対して無害な貢献（バグ修正やドキュメントの誤字訂正など）を繰り返すアカウントが確認されています。これらは一見すると善良な開発者に見えますが、その真の目的はコミュニティ内での「信頼スコア」を稼ぐことにあります。
OSS開発の現場では、過去の貢献実績が信用に直結します。長期間にわたり有益な修正を行ってきた開発者に対しては、メンテナー（管理者）の警戒心が下がり、コードレビューが簡略化される傾向があります。攻撃者はAIエージェントを使ってこの「信頼」を自動的に蓄積し、十分に信用を得たタイミングで、バックドア（裏口）や脆弱性を含む悪意あるコードを混入させる機会を狙っているのです。
サプライチェーン攻撃の高度化と自動化
これは、ソフトウェアサプライチェーン攻撃の高度化を意味します。これまでも、人気のあるライブラリのメンテナーになりすましたり、信頼を得てから悪意あるコードを仕込んだりする手口は存在しました（例：XZ Utilsへのバックドア混入未遂事件）。しかし、これまでは人間が時間をかけて行う必要があり、コストのかかる攻撃手法でした。
AIエージェントの導入により、攻撃者は複数のアカウントで並行して、24時間体制で信頼構築作業を行えるようになります。AIはコードの文脈を理解し、自然な修正パッチを作成できるため、ボットであることを検知するのは困難になりつつあります。これは「ソーシャルエンジニアリング（人間の心理的な隙や行動のミスにつけ込む攻撃）」の自動化と言えるでしょう。
日本企業におけるリスクと「性善説」の限界
日本の開発現場では、商習慣や組織文化として「信頼」が重視される傾向にあります。また、OSSの利用は拡大の一途をたどっていますが、そのメンテナンスや中身の検証を外部（コミュニティやベンダー）に依存しているケースが少なくありません。
「有名なライブラリだから」「活発に活動しているコントリビューターだから」という理由だけでコードを安全と見なすことは、AIエージェントによる攻撃が現実味を帯びてきた現在、大きなリスクとなります。特に、金融、通信、インフラなど重要度の高いシステムにOSSを組み込む場合、従来の「性善説」に基づいた受け入れ体制では、AIによって量産されたトロイの木馬を防げない可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントによるレピュテーション・ファーミングは、技術的な脅威であると同時に、開発プロセスのガバナンスに対する挑戦でもあります。意思決定者やエンジニアリングマネージャーは、以下の点を考慮する必要があります。
1. 「人」への信頼から「コード」への検証へのシフト
OSSの採用や外部からのプルリクエスト（修正提案）を受け入れる際、貢献者の過去の実績（レピュテーション）への過度な依存を見直す必要があります。「誰が書いたか」ではなく「何が書かれているか」を検証するゼロトラストなレビュー体制の強化が求められます。
2. SBOM（ソフトウェア部品表）と依存関係の可視化
利用しているOSSがどのバージョンのどのライブラリに依存しているかを把握するSBOMの導入・運用を徹底すべきです。万が一、利用しているOSSに不審な動きがあった場合、即座に影響範囲を特定できる体制が、被害を最小限に抑える鍵となります。
3. AI開発支援ツールの適切な利用と監視
自社のエンジニアがGitHub CopilotなどのAIコーディング支援ツールを使用する際も、AIが提案するコードの中に、汚染された学習データや外部ライブラリ由来の脆弱性が含まれていないか注意が必要です。AI活用による生産性向上を追求しつつも、最終的なセキュリティ責任は人間が担うという原則を、開発ガイドラインに明記することが推奨されます。