CoBANTO3-AI

創刊準備号 Vol.01 / AIが書いたコードの、半分は欠陥品

作った量が増えると、なぜ楽にならないのか。

2026年07月18日 一般公開

2026年7月18日/株式会社東京ネット工務店 海老沢敦

① 事実

2026年、AIにコードを書かせるのは、もう当たり前になった。開発者の71%が毎日AIを使い、週に9.4時間を浮かせている。企業が今年出した新規アプリの80%が、AIエージェント——人が逐一指示しなくても、自分で手順を判断して動くAI——を積んでいる(2年前は33%)。

その裏で、こういう数字が出た。

  • AIが生成したコードの48%に、脆弱性(悪意ある第三者に突かれうる欠陥)の疑いがある。
  • AIを多く使うチームほど、コードレビュー(書かれたコードを人が点検する作業)の時間が91%増えた。
  • ガートナーは、AIエージェントを使ったプロジェクトの40%超が、2027年までに頓挫すると予測した。理由は技術力ではない。誰が決め、誰が点検し、誰が責任を持つのかが決まっていないことだ。

出典:

② 構造 — 何が本当に変わったのか

欠陥の多さ自体は、新しくない。人が手で書いていた時代も、バグはいくらでもあった。「AIだから危険」は、論点が雑だ。

本当に変わったのは一点。その事業を分かっている人間が一度も中を通らないまま、本番が回りうるようになったこと。人が書いていた頃は、少なくとも書いた本人が一度はコードの中を理解していた。いまは、それすら無くても動いてしまう。

48%という数字が指しているのは、コードの中で完結する欠陥だ。SQLインジェクション——入力欄から不正な命令を送り込み、データベースの中身を抜き取る、よくある手口——のような、コードだけを見れば分かる穴。こういう欠陥は、スキャナ(穴を自動で洗い出すツール)が見つけるし、AIによる点検も見つける。つまり「作る・点検する」という土台の層は、急速にコモディティ化した——ありふれて、誰でも安く手にできるものになった。

問題は、事業を殺す欠陥が、そこには無いことだ。機械が見つけられる欠陥と、会社を傷つける欠陥は、別物だ。

③ 経営者の自分事 — 「消費税、だめじゃん」

あなたの会社の会計まわりに、AIが書いた消費税の計算があるとする。関数の名前は明快、静的解析(プログラムを動かさず、機械が中身を点検すること)も通る、AIに聞けば処理を正しく説明してくれる。全員が正解を出す。

だが、「だめじゃん」は、誰も言えない。

軽減税率の判定順が違う。税抜で契約しているのに内税で処理している。8%と10%が混在するのに単一の税率で丸めている。旧税率がハードコード——税率の数字がコードに直接書き込まれ、変わっても直し忘れやすい状態——で残っている。どれも、出てくる金額が間違います。 ダメな理由は、全部コードの外にある。 コードとしては、どれも完璧に正しく動く。

「コードが読める」を分けてみる。書いてある命令の意味が読める。動かすと何が起きるか読める。なぜそう作ったのか、作り手の狙いが読める。——ここまではAIが説明できるし、いずれ自動で肩代わりされていく層だ。だが最後にもう一層ある。この事業にとって妥当か、が読める。この層だけはコードの中に無い。だから機械にもAIにも、映らない。

48%の脆弱性は、機械が見つけられる欠陥だ。事業を静かに殺すのは、コードは正しいのに事業的にアウトなやつで、これはコードの外にしか答えが無い。

希少になったのは、このコードの外側に張り付いて、分かり続けている深さだ。一度分かって終わり、にはならない。事業は動く限り変わる。だから分かり続けるには、問い直しを止められない。止めた瞬間、「まあ大体分かってる」に逆戻りする。深さとは、貯めた知識の量ではなく、回り続けている問いのループのことだ。

——明日、自社のシステムを一つ、こう見てみてください。「このコードは正しく動くか」ではなく、「これ、うちの事業的に"だめじゃん"を、誰が言えるか」。


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今号の話:〈第一部 プロローグ「その厚い冊子が、すべての始まりだった」〉

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