生成AIによるソフトウェア開発のリスクとは？自社開発・外部委託で押さえるべき注意点

生成AIによるソフトウェア開発のリスクとは？自社開発・外部委託で押さえるべき注意点

生成AIで開発が簡単になったからこそ、注意したいこと

生成AIの進化により、ソフトウェア開発の生産性は飛躍的に向上している。

従来はプログラミングの専門知識が必要だった開発も、実現したい機能を自然言語で指示するだけで、生成AIがコードを作成してくれるようになった。

いわゆる「バイブコーディング」の普及によって、ソフトウェア開発のハードルは大きく下がっている。

しかし、ここで注意したいことがある。

「動くソフトウェアを作れること」と「安全で品質の高いソフトウェアを作れること」は同じではない。

生成AIが開発を効率化してくれるからこそ、これまで以上に品質やリスクを意識する必要がある。

1. 自社開発で確認すべき4つのリスク

生成AIを利用したソフトウェア開発でも、確認すべき事項は従来の開発と基本的に変わらない。

特に気を付けたいのは、生成AIによって開発スピードが上がる一方で、人間が本来行うべき確認作業を省略してしまうことだ。

生成AIが作成したコードも、最終的には人間が品質と安全性に責任を持つ必要がある。

2. OSS混入チェックにはAIツールの機能を活用する

生成AIが出力したコードには、既存のOSSと類似するコードが含まれる可能性がある。

OSSは無償で利用できるものも多いが、自由に何でもできるわけではない。ライセンスによっては、著作権表示やソースコードの開示などが求められる場合がある。

例えば、GitHub Copilotには、公開コードと一致する候補を検出・制御するための機能が用意されている。

このような機能は積極的に活用したい。

ただし、ツールの機能だけですべてのOSS混入や権利侵害を防げるわけではない。

AIツールの検出機能と、従来のOSSライセンス管理やコードレビューを組み合わせることが重要だ。

3. 開発環境からの情報漏洩にも注意する

生成AIを利用する際には、入力した情報がどのように扱われるかも確認する必要がある。

例えば、AI開発ツールに次のような情報を入力するケースだ。

• 自社製品のソースコード
• 未公開の製品仕様や設計情報
• 顧客情報や個人情報
• 社内システムの構成情報

これらがAIサービス側で保存されたり、モデルの学習に利用されたりする設定になっていれば、意図しない情報流出につながる可能性がある。

確認すべきなのは、入力データがモデル学習に利用されないことだけではない。

データの保存期間、アクセス権限、外部サービスとの連携、契約上の保護なども含めて確認する必要がある。

なお、同じAIツールでも、個人向けと企業向けのプランでデータの取り扱いが異なる場合があるため注意したい。

4. 生成AIを使って、品質確認も効率化する

ここまでリスクを中心に説明したが、生成AIによる開発効率の向上は非常に大きなメリットだ。

だからこそ、リスクを理由に生成AIの利用を躊躇する必要はない。

むしろ、生成AIをコード作成だけでなく、品質確認にも積極的に活用するべきだ。

例えば、次のような用途が考えられる。

ただし、生成AIによるチェック結果にも誤りや見落としがある。

生成AIを活用して確認作業を効率化しつつ、重要な判断は人間が行う。

このような開発プロセスを確立することが、今後の企業の競争力につながると考えている。

5. 外部委託では「開発できる会社」より「品質を保証できる会社」を選ぶ

生成AIの普及により、ソフトウェア開発を請け負う企業の生産性も大きく向上している。

しかし、ここで発注側が注意すべきなのは、開発スピードが速いことと、品質保証能力が高いことは別問題だという点である。

生成AIを使えば、プログラミングの経験が浅くても、一定の機能を持つソフトウェアを作成できる。

一方で、そもそもどのようなテストが必要なのかを理解していない開発会社に委託してしまうと、見た目は動作していても、重大な品質問題を抱えたソフトウェアが納品される可能性がある。

外部委託先を選定する際には、次の点を確認したい。

• 品質保証能力：テスト設計や品質評価を適切に実施できるか
• セキュリティ設計能力：脆弱性や情報漏洩を防ぐ設計ができるか
• 知的財産管理：OSSや第三者の権利を適切に管理できるか
• AI利用管理：生成AIツールの利用ルールや情報保護体制が整っているか

6. 契約には確認事項とエビデンスを明記する

外部委託では、開発会社が「適切に確認しています」と説明するだけでは不十分だ。

契約や開発仕様書に、必要な確認事項と成果物を明記しておくことが重要になる。

もちろん、提出書類がそろっていれば品質が保証されるわけではない。

発注側も、提出されたエビデンスを評価できる知識と体制を持つ必要がある。

生成AI時代の開発委託では、プログラミング能力だけでなく、品質を設計・検証する能力がこれまで以上に重要になる。

まとめ：開発が速くなっても、品質への責任は変わらない

生成AIは、ソフトウェア開発の生産性を大きく変える技術である。

しかし、著作権、OSSライセンス、情報漏洩、ソフトウェア品質といった確認事項がなくなるわけではない。

生成AIによって省略できるのは作業であって、品質や安全性を確認する責任ではない。

自社開発であっても外部委託であっても、従来から必要だった確認事項を確実に実施すること。

そして、その確認作業にも生成AIを活用し、開発スピードと品質保証を両立させること。

生成AIを使うかどうかではなく、生成AIを安全かつ効果的に使いこなせる開発体制を構築できるか。

それが、これからのソフトウェア開発における重要な競争力になるのではないだろうか。