コラム

AI駆動開発は、その効率性と革新性から多くの企業で採用・検討されています。一方で、セキュリティリスクも懸念されています。特にプライバシー保護とデータのセキュリティは重要な課題です。

本記事では、AI駆動開発に伴うセキュリティリスクの概要、プライバシーへの対応、データのアクセス管理、最終的な責任の所在について解説します。

AI駆動開発とそのセキュリティリスクの概要

AI駆動開発とは、AIを開発プロセス全体（または一部）に利用し、開発速度と品質を向上させるアプローチになります。有名なところでは、AIによるコード生成やテストコードの生成、コードレビュー支援などがあります。最近ではさらに複雑な機能開発全体をAIに任せる取り組みもありますし、AIによるプロジェクト管理も行われています。

そうしたAI駆動開発には、以下のようなセキュリティリスクが潜んでいます。

• プライバシー保護の問題
• データのアクセス管理の問題
• 最終的な責任の所在の問題

プライバシー保護とコンプライアンス

AI駆動開発においては、その元データに対するプライバシー保護対策が必要です。企業内においては、クライアント情報や商品情報、販売情報などのデータが生成されますが、それらをAIにそのまま利用するのは危険です。マスキング、匿名化を行っていない機密データは、AIモデルの解析・利用によって思わぬ情報漏洩を招く可能性があります。

AI利用における危険性の一つに、プロンプトインジェクションが挙げられます。プロンプトインジェクションとは、AIに対して意図しない情報を入力することで、機密情報を漏洩させる攻撃手法です。これを防ぐためには、先に挙げたデータのマスキングや匿名化によって、機密情報を保護する必要があります。また、プロンプトインジェクションなのかどうかをAIによって判定させる手法も有効です。

そして、何よりもこうした機密データを扱うことに対する社内のコンプライアンス意識が重要です。社内での情報漏洩を防ぐために、社員教育やセキュリティポリシーの策定が必要です。

データのアクセス管理

機密データは特に、そのデータへのアクセス権限を持つ人を制限するなど、適切なアクセス管理が必要です。AI駆動開発においては、データの取り扱いに関するルールを明確にし、それに従ったアクセス管理を行うことが重要です。

プロンプトインジェクションに限りませんが、AI自体に学習させるデータの制限も注意が必要です。学習データはもちろん、RAGを利用した外部データへのアクセスによって、権限を越えたデータへのアクセスが発生する可能性があります。社内データとの連携を行う場合には注意が必要です。

最終的な責任の所在

生成AIがコードを生成した場合においても、最終的な責任は開発者にあります。AIが生成したコードにバグがあった場合、それを修正するのは開発者の責任です。AIが生成したコードをそのままリリースすることは、開発者の責任を放棄するのと同じです。

同様にコードレビューであったり、プロジェクトのタスク割り当てなども、AIが行ったからといって、開発者が責任から逃れることはできません。AIは開発者の補助ツールであり、最終的な責任は開発者にある点を忘れないようにしましょう。

リスクアセスメントと対策の実施

さまざまな企業がAI駆動開発を取り入れようと動き出していますが、そのリスク評価が最適なものであるかは疑問です。AI駆動開発におけるセキュリティリスクは、企業の規模や業種によって異なるため、リスクアセスメントを行い、適切な対策を実施することが重要です。

プロダクトにオープンソースのコードが混ざったことで、ライセンス上の問題が発生することは多々あります。AIが生成したコードは多くのオープンソース・ソフトウェアのコードをベースにしており、そのライセンスは不透明です。

また、多くのリスクはヒューマンエラーによって引き起こされます。社内におけるAI活用をどの範囲を許容し、どこを禁止するのか明確に定義すべきです。また、社員教育を徹底し、セキュリティ意識を高めることも重要です。

まとめ

本記事では、AI駆動開発におけるセキュリティリスクについて解説しました。AI駆動開発は、その効率性と革新性から多くの企業で採用・検討されていますが、プライバシー保護やデータのアクセス管理、最終的な責任の所在など、セキュリティリスクも懸念されています。

AI駆動を取り入れていく際には、その方法に留意し、自社に合った方針を打ち立てて進めましょう。