AIが書いたコード。動くけど、安全だったのは12%だけだった

まず数字を見てほしい。

最新の論文「Is Vibe Coding Safe?」が突きつけた事実はシンプルだ。AIに「いい感じに書いて」と指示して出てきたコード——いわゆるVibe Codingで生成されたコードのうち、機能的に正しかったのは57%。そしてセキュリティ的に安全だったのは、わずか11.8%。

10本コードを生成して、まともに動くのが6本。そのうちセキュリティ的に問題ないのは1本あるかないか。これが現実だ。

「AIでコード書けるようになった、開発コストが激減した」——その話自体は本当だ。だが、その裏側で何が起きているかを、特に中小企業の経営者は知っておくべきだと思う。

Vibe Codingとは何か。なぜ危ないのか

Vibe Codingとは、ChatGPTやClaude、CopilotなどのLLM（大規模言語モデル）に自然言語で指示を出し、コードを生成させる開発手法だ。細かいロジックを人間が書くのではなく、「こういう機能がほしい」と伝えれば、AIがコードを出してくる。

開発スピードは劇的に上がる。従来なら外注に出して200万円かかっていた業務ツールが、社内の「ちょっとITに詳しい人」がAIと対話しながら数日で形にできる。コスト感でいえば、200万が5万円以下になるケースもある。

だが、ここに落とし穴がある。

生成されたコードを、誰が読んでいるのか。

論文では12種類のAIエージェントを使い、複数のプログラミング言語でコードを生成させた。結果、SQLインジェクション、クロスサイトスクリプティング（XSS）、ハードコードされた認証情報など、教科書に載るレベルの脆弱性が大量に見つかった。AIは「動くコード」を書くのは得意だが、「安全なコード」を書くことには驚くほど無頓着だった。

これは大企業でも問題だが、中小企業にとっては致命的だ。理由は明確で、コードを読める人間がそもそもいないからだ。

「コードを読む人がいない」——中小企業の構造的な問題

大企業にはセキュリティチームがある。コードレビューのプロセスがある。脆弱性診断を外部に委託する予算もある。

中小企業にはそのどれもない。

IPAの調査によれば、従業員100人以下の企業で専任のセキュリティ担当者を置いているのは1割未満。多くの場合、「総務の人がなんとなくIT周りも見ている」のが実態だ。

その状況で、Vibe Codingによって生成されたコードがそのまま本番環境に載る。顧客情報を扱う業務システムに、SQLインジェクションの穴が開いたまま運用される。誰もそのリスクに気づかない。

気づくのは、インシデントが起きた後だ。

中小企業における情報漏洩の平均被害額は、JNSAの調査で1件あたり数百万円から数千万円。取引先の信用を失えば、事業そのものが立ち行かなくなることもある。Vibe Codingで浮いた200万円が、数千万円の損害に化ける。これは大げさな話ではない。

AIコードレビューは「銀の弾丸」か？

では、AIが書いたコードをAIがレビューすればいいのでは？

この発想自体は正しい。実際、論文でも「セキュリティ要件を明示したプロンプト」を使うことで、脆弱性の発生率を大幅に下げられることが示されている。具体的には、セキュリティを意識したプロンプトを追加するだけで、脆弱性の数が30〜50%減少したケースが報告されている。

また、GitHub上ではAIを活用したコードレビューツールが続々と登場している。月額数千円から使えるものもあり、中小企業にとってもコスト的に手が届く範囲に入ってきた。

だが、ここで冷静になる必要がある。

AIコードレビューの精度は、まだ「人間の代替」には程遠い。

現状のAIレビューツールは、既知のパターンに基づく脆弱性検出は得意だが、ビジネスロジックに起因するセキュリティホールや、複数のコンポーネントが絡む複雑な脆弱性は見逃す。つまり、「教科書的なミスは拾えるが、本当にヤバいやつは見逃す」可能性がある。

AIが書いたコードをAIがレビューする。一見効率的だが、これは同じ思考パターンの中で完結しているということでもある。AIが見落としやすい脆弱性は、AIレビューでも見落としやすい。この構造的な限界は認識しておくべきだ。

じゃあ、中小企業はどうすればいいのか

「Vibe Codingは危ないからやめろ」とは言わない。コストが10分の1以下になる技術を無視するのは、それはそれでリスクだ。

問題は「使い方」と「守り方」のバランスだ。具体的に、今すぐできることを3つ挙げる。

1. 「顧客データに触れるコード」と「触れないコード」を分ける

すべてのコードに同じレベルのセキュリティ対策をかける必要はない。社内の業務効率化ツールと、顧客の個人情報を扱うシステムでは、リスクの大きさがまったく違う。

Vibe Codingを使うなら、まずは顧客データに触れない領域から始める。社内の日報集計、在庫の可視化、会議の議事録整理。このあたりなら、仮に脆弱性があっても被害は限定的だ。

逆に、顧客情報・決済情報・認証情報を扱う部分は、AIで生成したコードをそのまま使わない。ここだけは外部のセキュリティレビューを入れる。費用は1回あたり10万〜30万円程度。年に1〜2回でも、数千万円のインシデントリスクを考えれば安い保険だ。

2. AIレビューツールを「最低限のフィルター」として入れる

月額数千円のAIコードレビューツールを導入するだけで、SQLインジェクションやXSSといった基本的な脆弱性は自動検出できる。完璧ではないが、「ノーガード」と「最低限のフィルターあり」では天と地の差がある。

具体的には、CodeRabbit、Snyk、SonarCloudあたりが中小企業でも導入しやすい。無料プランがあるものも多い。まずは試してみることだ。

3. 「プロンプトにセキュリティ要件を入れる」を仕組み化する

論文の知見で最も実践的なのがこれだ。AIにコードを生成させるとき、「SQLインジェクション対策を含めること」「入力値のバリデーションを行うこと」「認証情報をハードコードしないこと」といったセキュリティ要件をプロンプトに含めるだけで、脆弱性の発生率は大幅に下がる。

これは技術力の問題ではない。チェックリストの問題だ。セキュリティ要件を含むプロンプトテンプレートを1枚作って、社内で共有する。属人化しない。誰がやっても同じ最低ラインを担保する。中小企業が得意な「仕組み化」の話だ。

コストの構造を整理する

最後に、コスト感を整理しておく。

Vibe Codingで開発コストが劇的に下がるのは事実だ。だが、浮いたコストの10%でもセキュリティに回すかどうかで、リスクの構造がまったく変わる。200万円浮いたなら、20万円をセキュリティに使う。それだけで「ノーガード」から「最低限の防御あり」に変わる。

「誰も読まないコード」の時代に、経営者が持つべき視点

Vibe Codingの普及は止まらない。コストが下がる技術は、必ず普及する。これは歴史が証明している。

問題は、コードを書くコストが下がった分、コードを「検証する」コストの重要性が相対的に上がっているということだ。

今まで「コードを書ける人」が価値だった。これからは「AIが書いたコードの危険性を判断できる人」が価値になる。中小企業の経営者がやるべきことは、AIにコードを書かせることではない。AIが書いたコードを、どこまで信用して、どこから人間が見るか、その線引きを決めることだ。

「動くからOK」で終わらせない。その判断ひとつが、会社を守るかどうかの分岐点になる。

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