AIがソフトウェアのコードを大量に書けるようになり、開発作業は効率化した。しかし、見た目では見抜きにくい不具合やセキュリティー上の脆弱性を抱えるコードも生まれている。AI生成コードの量が増え、人間による確認だけでは対応が難しくなっている。そこで、AIが書いたコードを別のAIで検査する方法が模索されている。
AIによるコード生成は開発を効率化するが、品質管理を難しくする
プログラムの作成をAIに任せる「コーディングエージェント」は開発工程を効率化する半面、質の低いAI生成コードが大量に作られる問題も招いた。AIによるコードレビューを手がける新興企業Qodoが2026年9月に公表した「AIコード品質の現状」報告書では、米国のソフトウェア開発者500人と開発部門の責任者300人を調査した。調査によると、回答した組織の89％が、実際に稼働しているシステムでAIに関連する障害やトラブルを経験していた。
従来の検査体制では不十分、コードの確認にもAIを使う
AIエージェントが担う作業が増えても、従来の開発手順や管理体制でコードの品質を維持できると答えた責任者は、わずか3.7％だった。また、開発者の36.4％は、AI生成コードをレビューするには以前より多くの思考や判断が必要だと答えた。
ソフトウェア開発の現場では、AIエージェントにコードを大量生成させるだけでなく、出来上がったコードの検査にもAIを使おうとしている。大量に作られたコードから、どのように欠陥を見つけて品質を保つかが課題だ。
