コード生成AI：セキュリティリスクと対策【完全ガイド】

コード生成AIのセキュリティリスクと対策を解説。安全なAIコーディングのためのベストプラクティスを紹介します。

主なセキュリティリスク

リスク	説明	深刻度
脆弱なコードパターン	SQLインジェクション、XSSなど	高
機密情報の露出	APIキー、パスワードのハードコード	高
古いライブラリ推奨	脆弱性のある依存関係	中
不適切な権限設定	過剰な権限付与	中

よくある脆弱性パターン

SQLインジェクション

AIが文字列連結でSQLを生成することがあります。必ずパラメータ化クエリを使用。

クロスサイトスクリプティング（XSS）

ユーザー入力のエスケープ処理が不十分な場合があります。

認証・認可の不備

セッション管理や権限チェックが不十分なコードが生成されることも。

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チェックを実施。

2. 静的解析ツールの活用

• SonarQube
• Snyk
• GitHub Advanced Security
• Semgrep

3. セキュリティテストの実施

• SAST（静的アプリケーションセキュリティテスト）
• DAST（動的アプリケーションセキュリティテスト）
• ペネトレーションテスト

4. 開発者教育

AI生成コードのリスクについて開発チームに教育。

ベストプラクティス

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適切な対策を講じることが重要です。人間によるレビューと自動化ツールを組み合わせましょう。

最終更新：2025年11月26日