- AI によって生成されたコードは、コンテキストの欠如、古い API の使用、ハッピー パスへの偏り、同時実行の問題により失敗します。
- 依存性幻覚はソフトウェアサプライチェーンに重大なリスクをもたらすため、厳格な検証が必要です。
- AI コードを制御するには、チェックリスト、自動テスト、セキュリティ、可観測性の階層化アプローチが不可欠です。
- AI は批判的レビューと優れたエンジニアリング プラクティスの文化に統合されるべきであり、決してそれらを置き換えるものではありません。
¿AI 生成コードが失敗する理由と、それを修正するにはどうすればよいでしょうか? 近年、言語ベースのモデリング アシスタントの導入が急増しており、現在では何百万人もの開発者が毎日これらのツールを使用しています。 問題は、AI が生成したコードの多くは、書かれた後すぐに本番環境に導入されるものの、人間の同僚に要求されるような厳密なレビューが行われていないことです。これにより、機能障害、脆弱性、および負荷時の予測できない動作が発生する可能性があります。
ランダムエラーとは程遠く、 AI生成コードの失敗は、プロジェクトのコンテキストの欠如、時代遅れのAPI、「ハッピーパス」への偏り、並行性の問題など、非常に反復的なパターンを辿ります。これらは依存関係の幻想であり、不十分なテスト文化によるものです。これらがなぜ発生するのか、そしてどのように適時に検出するのかを理解することが、AIが技術的負債の静かな工場ではなく、信頼できるアクセラレータとなるための鍵となります。
AI 生成コードはなぜ頻繁に失敗するのでしょうか?
最も過小評価されている原因の 1 つは、モデルがプロジェクト全体を把握していないことです。 LLM は限られたコンテキスト ウィンドウ内で動作し、アーキテクチャ、内部規則、主要な依存関係を提供しないと、単独では正しいように見えてもリポジトリの現実とは衝突するコードを生成する傾向があります。: 存在しないインポート、チームのスタイルを破る名前、または単に存在しないユーティリティとレイヤーに関する想定。
さらに、これらのモデルのトレーニングは履歴データに基づいて行われます。 トレーニング コーパスの締め切り日とエコシステムの現在の状態の間で、ライブラリ、API、セキュリティ パターン、さらにはベスト プラクティスが変更されている可能性があります。その結果、AI アシスタントは、廃止された機能、使用されなくなったパラメーター、または現在では安全ではない、あるいは非効率的だと考えられる設計パターンを提案する可能性があります。
もう一つの重要な要素は、いわゆる「ハッピーパス」バイアスです。 モデルのトレーニングに使用されるチュートリアル、例、スニペットの多くは、何も問題がないシナリオのみを示しています。データベースは応答し、ネットワークはダウンすることなく、データはクリーンで期待通りの形式で到着します。AIはこのスタイルを模倣し、入力検証、堅牢なエラー処理、適切なタイムアウト、制御された再試行ポリシーを省略することがよくあります。
競争もまた危険地帯です。 AI の利用に関する公開例のほとんどは、順次実行と単純なテスト環境について説明しています。同じパターンを運用中のマルチユーザー システム、作業キュー、またはマイクロサービスに適用すると、競合状態、キャッシュの上書き、予期しないロック、および適切な負荷テストと観測ツールがなければ再現が困難な障害が発生します。
さらに悪いことに、多くのチームは、生成されたコードが「ローカルでコンパイルおよび実行される」のであれば、それは許容できると想定しています。 この誤ったセキュリティ意識により、完全には理解されていないロジックを含むブランチの混在、自動テストの欠如、セキュリティ制御の完全な欠如につながります。これらの潜在的なエラーが、最悪の瞬間、つまり重要な展開の直後や使用率がピークになる時間帯に爆発的に増加するリスクが増大します。
依存とサプライチェーンリスクの幻覚
従来のバグに加え、AI はパケット幻覚という特に危険な種類の脅威をもたらします。 LLM は、存在するように聞こえるが、実際には公式レジストリに公開されていないライブラリまたはモジュールの名前を作成できることが証明されています。しかし、彼らはコードの中でそれらを非常に自然に提案しています。
この状況は、コンパイル エラーに限定される場合にのみ煩わしいものとなります。 実際の問題は、攻撃者がこれらの「偽の」名前を検出し、対応するエコシステム (npm、PyPI など) にその識別子を持つパッケージを登録し、悪意のあるコードを導入するときに発生します。その瞬間から、疑いを持たない開発者が依存関係を正当なものだと信じてインストールし、アプリケーションへの直接的な攻撃ベクトルを開く可能性があります。
最近の研究では、この現象の大きさが定量化されています。 16 種類の異なるモデルで生成された 576.000 個のコード スニペットを分析したところ、パッケージ参照の約 19,7% が存在しない依存関係を指していることがわかりました。合計で 440.000 万件を超える幻覚が確認され、その多くは異なる診察のたびに繰り返されており、この問題は単発の逸話ではなく体系的なパターンであることが分かります。
この繰り返しこそが、この問題を非常に悪用しやすいものにしているのです。 架空のパッケージ名が AI の提案に繰り返し表示される場合、攻撃者はそれを悪意のあるコードで 1 回登録して待機するだけで済みます。これを信頼してレビューなしでインストールする開発者は全員、資格情報の盗難、データの流出、リモート コード実行、システムの直接的な妨害など、潜在的なバックドアを導入することになります。
オープンソース モデルは特に影響を受けているようです。 比較研究によれば、CodeLlama や DeepSeek などのモデルの幻覚率は 22% 近くになるのに対し、一部の商用モデルでは 5% 前後にとどまっています。これは、トレーニング量、データ品質、結果のフィルタリングメカニズムの違いによるものと考えられます。また、以下のような商用の代替手段もあります。 クロード・オプス 正確性とデータのフィルタリングに関する議論に使用されます。
言語も重要な役割を果たします。 巨大でしばしば混沌としたパッケージエコシステムを持つJavaScriptでは、Pythonで観測される16％と比較して、約21％の誤った参照率を示しています。名前空間が大きく断片化されるほど、モデルが実際に存在するものと存在しないものを「記憶」することが複雑になり、依存関係の混乱が生じる可能性が高くなります。
このデータを近年のサプライチェーンにおける主要な事件と結び付けると、状況は憂慮すべきものとなる。 広く使用されているコンポーネントに悪意のある依存関係が 1 つ入り込むだけで、重要なサプライヤー、顧客、システムが危険にさらされる可能性があります。これは、Microsoft、Apple、Tesla といった規模の組織に影響を与えた攻撃ですでに見られたことです。
したがって、AI によって生成されたコード、特にそのインポートと依存関係を盲目的に信頼することは、どの組織にとっても許されない贅沢です。ソフトウェアパッケージの検証と監査のための明確なプロセスがなければ、こうした幻想が重大なセキュリティインシデントに発展するのは時間の問題です。AIを情報源として利用するという議論は、正確性を検証せずに提案をそのまま受け入れるだけでは不十分である理由を明確に示しています。
AI生成コードの「大罪」
作り出された依存関係を超えて、自動生成されたコードでいっぱいのプル リクエストを分析すると、同じ欠陥が何度も繰り返されます。 AIの貢献を受け入れる前に、それらを一種の「致命的な罪」として分類し、精神的なチェックリストとして使うことは有益である。.
まず、堅牢なエラー処理が欠けています。 AI は通常、理想的な関数パスのみを書き込み、例外、部分的な応答、タイムアウト、または null データを無視します。これは、予期しないわずかなイベントで未処理の例外が発生してエンドポイントがクラッシュしたり、ログに有用な痕跡を残さずにバッチ プロセスが未完了のままになったりすることを意味します。
2 番目の主要グループは、古典的なセキュリティの脆弱性で構成されています。 文字列を連結して SQL クエリを構築したり、サニタイズされていない HTML でユーザーデータを直接反映したり、認証制御なしで機密識別子を処理したりする生成されたコードが見つかることは珍しくありません。アシスタントに明確な安全指示がない場合、アシスタントは最も安全な解決策ではなく、最も単純な解決策を生成する傾向があります。
これに加えて、徹底した入力検証がほぼ体系的に欠如しています。 多くのフラグメントは、あらゆるペイロードを「そのまま」受け入れ、下流のすべてが正しく動作すると信頼します。有効なタイプ、範囲、および形式をマークする検証スキームがないと、アプリケーションは不正なデータ、インジェクション攻撃、または単純な統合エラーに対して脆弱になります。
もう一つの繰り返し発生するエラーは、リソース管理にあります。 AI は接続を閉じるのを忘れたり、ファイル記述子の解放に失敗したり、適切な制限なしに接続プールを作成したりする可能性があります。開発段階では何も起こらないかもしれませんが、本番環境では、メモリ リーク、外部サービスの過負荷、または診断が困難なクラッシュが発生する可能性があります。
パフォーマンスの領域では、恐ろしい N+1 クエリ、適切なインデックスのないクエリ、ページ区切りのない結果などのパターンが表示されます。 モデルは、テーブルの実際のサイズや予想されるトラフィック量を考慮せずに、直接的で明白なクエリを生成する傾向があります。こうした詳細を誰もチェックしないと、アプリは 10 人のユーザーではスムーズに動作しても、1,000 人のユーザーになるとクラッシュする可能性があります。
「マジックナンバー」も非常に一般的です。 タイムアウト、バッチサイズ、再試行しきい値、同時実行制限がコードにハードコードされているこれにより、環境間での構成変更が困難になり、クラウド展開 (AWS、Azure など) の柔軟性が低下し、実際のメトリックに基づいた微調整動作が複雑になります。
最後に、ログ記録と観測可能性の不足は注目に値します。 生成されたコードの多くには、有用なトレースが欠如しており、相関識別子が含まれず、最小限に構造化されたメトリックが含まれていません。運用中に何か問題が発生した場合、正確な問題を特定するのは大変な作業になります。これは、さまざまなリージョンに展開され、クラウドでオーケストレーションされたマイクロサービスを扱う場合にはさらに困難です。
AIコードを制御するためのパターンのレビューとテスト
AI があなたに不利に働くのではなく有利に働くことを確認するには、コードをミックスする前に単に「見る」だけでは十分ではありません。 レビュー チェックリスト、自動テスト、セキュリティ分析、本番環境の観測可能性を組み合わせた多層戦略が必要です。言語モデルによって生成されたコードの特殊性に対処するために特別に設計されています。
良い出発点は、マージ前にチェックリストを作成することです。 そのリストには、インポートの正しい解決、サポートされている API の排他的使用、エラー処理と入力検証の存在、ハードコードされた秘密または資格情報がないことなどの最低限のチェックを含める必要があります。盲目的に「マージ」をクリックしないでください。各項目を明示的に検証する必要があります。
手動レビューに加えて、堅牢なテストピラミッドを設計することをお勧めします。 本質的には、静的分析 (リンター、型チェッカー、SAST) は CI パイプラインで必須であり、デプロイメントをブロックする機能を持つ必要があります。ESLint、TypeScript、mypy、bandit、go vet、SonarQube などのツールは、コードの臭いから既知の脆弱性まで、あらゆるものを検出するのに役立ちます。
さらに、ユニット テストでは、ハッピー パスだけでなく、エッジ ケース、無効な入力、ネットワーク エラーや外部依存関係のシミュレーションもカバーする必要があります。 既存のロジックが AI が提案したコードに置き換えられると、差分テストはまさに貴重なものになります。同じ入力セット（極端な値や予期しない形式を含む）を使用して古い実装と新しい実装を実行し、結果を比較して動作の微妙な変化を検出します。
統合およびエンドツーエンドのテストにより、コンポーネントが適切に連携して動作することを確認します。 AI によって生成されたコードの場合、サードパーティのサービス、キュー、データベース、認証または承認システムとのやり取りをチェックするのに特に役立ちます。応答時間やデータ形式に関する誤った想定が頻繁に発生します。
パフォーマンスも忘れてはいけません。 k6、autocannon などのツールを使用した負荷テストとストレス テストにより、数百または数千の同時リクエストを受信したときに「完璧なエンドポイント」がどのように動作するかを観察できます。ここで、開発環境では見られない同時実行の問題、ブロッキング、制御されていない再試行、または適切に最適化されていないクエリが明らかになります。
並行して、セキュリティについては別の章で説明する価値があります。 静的分析に加えて、依存関係スキャナー、Web サーフェスを確認するための OWASP ZAP などのツール、さらに重要な環境では特定の侵入テスト演習を実行することをお勧めします。入力検証、クエリのパラメータ化、CORS および CSRF 構成、レート制限、安全なログ記録を含むセキュリティ チェックリストは、一般的な AI の「抜け穴」が本番環境に到達しないようにするのに役立ちます。
導入後は、可観測性がセーフティネットになります。 構造化されたログ、分散トレース、コード セクション別のメトリックを使用すると、正確な運用環境を再現できない場合でも、障害の原因をすばやく特定できます。AI から生成されたコードのセクションに明確なラベルを付ける方法は、レビューの優先順位付けや、アシスタントからの特定の変更とインシデントとの相関関係の特定に非常に役立ちます。
非常に実用的なパターンは、生成されたコードをアダプタの背後の「隔離」場所に置くことです。 これは、入力を検証し、タイムアウトを課し、重要なチェックポイントを記録し、安全なフォールバック メカニズムを提供するレイヤーの背後に AI によって提案されたロジックをカプセル化することで構成されています。これにより、何か問題が発生した場合の潜在的な影響を軽減しながら、AI を活用した新しい機能を導入できます。
責任ある利用の文化：人間とAIが同じチームに
アシスタントがいかに洗練されていても、システムに対する責任は人間にあります。 ソフトウェア開発で AI を最も効果的に活用している組織は、明確なレビュー契約、段階的な信頼レベル、システムのどの部分で生成コードを使用できるかできないかに関するポリシーを定義している組織です。.
採用データは圧倒的です。最近の調査によると、開発者の約 72% がコードを生成すべく毎日 AI を使用しており、一部のチームではリポジトリ内のコードの最大 42% がすでにこれらのツールから取得されています。 逆説的ですが、96% の人がコードが正しいと完全に信頼していないと認めていますが、コードを統合する前に必ずチェックする人は半数未満です。一部の企業が「検証負債」と呼ぶものを生成します。
問題の一部は、多くの開発者が、AI コードのレビューには同僚のコードのレビューよりもさらに多くの労力が必要であると認識していることです。 ウィザードは、一見完璧に見えるソリューションを生成しますが、微妙なエラーや誤った仮定が含まれているため、非常に注意深く読む必要があることがよくあります。さらに、モデルから適切なコードを抽出するには、適切に設計されたプロンプトと改良の反復に時間を費やす必要があります。
実際には、AI は、リスクが低いプロトタイプや概念実証テストから、重要な社内ソフトウェアや顧客向けアプリケーションまで、あらゆるタスクに使用されます。 大きな矛盾は、多くの人が AI はドキュメント作成、既存コードの説明、テストの生成に最も役立つと考えているにもかかわらず、ほとんどの人が主に新しいビジネス コードの作成に AI を使用していることです。まさに、失敗すれば最も大きな損失が発生する可能性がある場所です。
大手企業は具体的な戦略で対応しています。 AI によって生成された貢献を手書きのコードと同じ（またはより厳しい）基準で分析する批判的レビュー ポリシーを導入しているところもあります。他の人はプロジェクト文書（AGENTS.mdファイルに相当）を管理します。例えば、 AIエージェント「Clawdbot」これは、AI を「教育」し、不規則な反復を減らすための規則、アーキテクチャ、制約、設計原則をまとめたものです。
速度だけでなく、内部品質の測定にも関心が高まっています。 成熟したチームは、テスト範囲、本番環境のバグ率、インシデント解決時間などの指標を監視して、AI コードの大規模な導入によって技術的負債が増加しているかどうかを判断します。これらの指標が悪化した場合、ツールが開発ワークフローに統合される方法に何らかの問題があることを示しています。
同時に、古典的な工学の優れた実践を再評価する動きもあります。 コンパイラがエラー、メモリ、並行性の徹底的な処理を強制する Rust や C などの言語は、規律を強制するからこそ人気が高まり続けています。重要な分野（フィンテック、健康、組み込みシステム）では、多くのチームがより強力な保証と引き換えに速度をある程度犠牲にすることを好み、AI エージェントはこれらの高度に技術的なコンテキストでスムーズに動作するのに依然として苦労しています。
要するに、 重要なのは、AI を無条件に受け入れたり拒否したりすることではなく、ソフトウェアの内部品質を重視する文化の中で AI を慎重に統合することです。健全に拡張するチームと、独自の AI 生成コードに溺れるチームの違いは、多くの場合、厳格なレビュー、積極的なテスト、可観測性、人間主導の設計決定という一連のプラクティスにあります。
コード アシスタントの進歩は不可逆的であり、生産性への影響は否定できませんが、それは優れたコードをあきらめることを意味するものではありません。 AI を、常に監督、状況説明、徹底的なレビューを必要とする非常に速いジュニア開発者のように扱うことで、システムのセキュリティ、保守性、信頼性を損なうことなく AI のメリットを享受できるようになります。その規律を現在のモデルの機能と組み合わせる人は、単に「提案を受け入れる」をクリックして、展開ごとに祈る人に比べて有利な立場に立つでしょう。