AI時代における「コード品質の担保」と「OSS管理の最適解」

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生成AIの普及によりソフトウェア開発は大きく変化している。しかし開発速度が向上する一方、コード品質の担保とOSS管理という新たな課題も浮上している。本稿では、それぞれの課題に対するアプローチを、国内大手製造業の事例とともに、その具体策を解説する。

製品セキュリティに山積する課題を解決するには？

「生成AI」で開発速度は上がったが…

　生成AIの普及によって、ソフトウェア開発は大きく効率化している。Microsoft ResearchがGitHub Copilotを使って実施した実験では、AIペアプログラマーを利用した開発者は、利用しなかった対照群と比べてJavaScriptによるHTTPサーバの実装を55.8％速く完了したという。

　しかし、コードを書く速度が向上しても、品質を担保するための確認作業が不要になるわけではない。AIが生成したコードにもバグや脆弱性、コーディング規約違反などが含まれる可能性があるためだ。生成AIの活用によってコード量が増えれば、その分レビューや検証の負荷も増大する。いわば、「レビュー地獄」のリスクが高まっているのである。

　一方で、企業が向き合うべき課題はコード品質だけではない。現在のソフトウェア開発ではOSS（オープンソースソフトウェア）の活用が前提となっており、自社製品にどのOSSが含まれているのかを把握し、その脆弱性を継続的に管理することが求められている。脆弱性が発見された際には、自社製品への影響有無や対応要否を迅速に判断しなければならない。単にSBOMを作成するだけではなく、その情報を活用して継続的な脆弱性管理を実現する運用体制が重要になる。

　さらに、事業部や製品ごとに個別で対応している場合、同じ脆弱性に対する調査や影響確認が各組織で重複し、非効率な運用につながる可能性もある。OSS活用が広がる中、企業全体で管理体制を整備する重要性はますます高まっている。つまり、生成AI時代のソフトウェア開発において企業には大きく2つの課題が突き付けられている。1つは、増加するコードをいかに効率的かつ安定的にレビューし、品質を担保するか。もう1つは、製品を構成するOSSを可視化し、増え続ける脆弱性へ継続的に対応できる体制をどう構築するかだ。

　では、「コード品質の担保」と「OSS・脆弱性管理」という2つの課題に、企業はどのように向き合うべきなのだろうか。

この記事の続き＞＞

・AI時代になぜ「OSS管理」が重要なのか

・OSS・脆弱性管理を効率化する「SCA」という選択肢

・生成AI時代に「コード品質」をどう担保するか

・【事例】全社で実現した「OSS・脆弱性管理」の最適化

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AI時代における「コード品質の担保」と「OSS管理の最適解」

「生成AI」で開発速度は上がったが…

・AI時代になぜ「OSS管理」が重要なのか

・OSS・脆弱性管理を効率化する「SCA」という選択肢

・生成AI時代に「コード品質」をどう担保するか

・【事例】全社で実現した「OSS・脆弱性管理」の最適化

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