AI駆動開発のスピードと安全性を両立　「品質・セキュリティ管理」の実践ガイド

　生成AIの普及に伴ってソフトウェアの開発スピードが向上する一方、新たな課題も生まれつつある。例えば、AIが生成したコードには、バグの混入や、脆弱性・機密情報を含む実装といった、品質やセキュリティに関するリスクがある。また、開発標準や社内ルールからの逸脱という、ガバナンス上の問題もある。

　これらを回避し、AI駆動開発を組織的に推進するためには、まず人とAIの役割を分け、属人的な確認に頼るのではなく、品質・セキュリティをプロセスとして管理することが重要となる。具体的には、実装方針や前提条件を明確化してAIでコードを生成したら、静的解析ツールなどを用いて自動品質分析を行う。また業務要件や設計意図との整合性については、人が確認するのがよいだろう。

　最後に品質ゲートを設定し、基準を満たした成果物のみをリリースする仕組みを作るが、一度きりの確認では問題の発見が遅れる恐れもあるので、継続的な品質管理を実施することも重要となる。本資料では、AI時代に求められる品質・セキュリティ管理の考え方と、継続的な品質管理を実現する実践プロセスを詳しく解説する。