正常に見えるAI生成コードの問題を、どう見抜くか
質の低いAI生成コードに対処しようとする企業の1つが、コードの自動検査を手がけるGitarだ。Uber出身のエンジニア、アリレザ・アドル＝タバタバイとゴータム・コーラムが2023年に設立し、2026年5月にコードの品質検証を手がけるSonarに買収された。Gitarの検証エージェントは、AI生成コードを調べて問題箇所を自動で指摘する。
Gitarの共同創業者で、買収後はSonarの変革担当上級副社長を務めるアドル＝タバタバイは、取材で「質の低いコードの問題は実際に起きている」と語った。問題となるのは、バグやセキュリティー上の脆弱性を持ち込むコードだ。
不要な処理や権限確認の欠落が、運用上の問題を引き起こす
アドル＝タバタバイによると、AIは広範囲に及ぶコードの変更を提案し、不要な抽象化、つまり処理を共通化する仕組みを付け足して、プログラムを必要以上に複雑にしがちだ。
「問題にはさまざまな形がある」と指摘し、質の低いコードの混入を防がなければ、欠陥が他の部分にも広がり、新たな問題を引き起こすと説明する。「こうしたコードが開発中のプログラムに入り込めば、後になって実際の運用時に不具合を起こしたり、保守を難しくして処理効率を下げたりしかねない」と警告した。
同じ問題を指摘するのが、Qodoの共同創業者兼最高経営責任者（CEO）、イタマール・フリードマンだ。「企業はソフトウェア開発の自動化を進めている。質の低いAI生成コードへの対処は、組織が取り組むべき最大級の課題の1つだ。すでに実際の運用でも問題になっている」とメール取材で語った。
「厄介なのは、AI生成コードが一見もっともらしいことだ。変数などの名前は整い、構造も妥当に見え、基本的なテストにも合格するかもしれない。しかし、利用者の権限を確認する処理が抜けていたり、データベースへの問い合わせに過大な負荷がかかったり、他のサービスの動作を壊す変更が潜んでいたりする」。
