【セキュリティ重要】AIコード生成のリスクと対策完全ガイド【2025年版】

AIコード生成のセキュリティリスクと対策を解説。安全にAIコーディングツールを活用するためのガイドです。

主なセキュリティリスク

リスク	内容	影響度
脆弱性の混入	安全でないコードパターンの生成	高
情報漏洩	機密コードがAI学習に使用される可能性	高
ライセンス問題	著作権のあるコードの混入	中
依存関係リスク	脆弱なライブラリの推奨	中

具体的な脆弱性例

• SQLインジェクション対策の不備
• XSS（クロスサイトスクリプティング）
• ハードコードされた認証情報
• 不適切なエラーハンドリング
• 安全でない暗号化手法

対策方法

1. コードレビューの徹底

AI生成コードは必ず人間がレビュー。セキュリティ観点での確認を怠らない。

2. 静的解析ツールの活用

SonarQube、Snykなどで自動的に脆弱性を検出。

3. 機密情報の管理

APIキー、パスワードなど機密情報はAIに入力しない。環境変数で管理。

4. 企業向けプランの利用

GitHub Copilot Business等、企業向けプランはデータが学習に使用されない。

ツール別の対策

ツール	企業向けプラン	データ学習
GitHub Copilot	Business/Enterprise	オプトアウト可
Amazon CodeWhisperer	Professional	オプトアウト可
Cursor	Business	設定で無効化

まとめ

AIコード生成は便利ですが、セキュリティリスクを理解して対策を講じることが重要です。コードレビューと静的解析を必ず実施しましょう。

最終更新：2025年11月26日