バイブコーディングセキュリティとは？リスク、例、そして安全性を保つ方法

スーラジ・シャー

#バイブ・コーディング

掲載日

2025年8月26日

最終更新日

2026年1月7日

バイブコーディングは最新のトレンドです。実環境で既に目にしたことがあるかもしれません：

営業担当者はAIを使って独自のツールを構築する。
デザイナーがUIの変更を直接GitHubにプッシュする。
マーケティングチームはベンダー契約を更新する代わりに、キャンペーンソフトウェアを作成する。

スティーブ・イェッゲが『The Pragmatic Engineer』ポッドキャストで述べたように、AIは扉を吹き飛ばした。コードはもはや開発者だけから生まれるものではない。プロンプトさえあれば誰でもアプリを出荷できる。こうした行為のほとんどは、自らが「バイブコーディング」していることすら認識していない。単に平易な英語で要求を記述し、AIにコードを生成させているだけだ。この変革はソフトウェア開発者の層と出荷速度を変えた。そのスピードは刺激的だが、深刻な問題も伴う。大半のコードはレビューもテストもセキュリティ対策もなく、盲目的に実行されているのだ。

ヴァイブコーディングとは何か？

バイブコーディングとは、自分が望むことを平易な英語で説明し、AIにコードを生成させる手法です。Lovable、Windsurf、Replitといったプラットフォームは、誰でも数時間でアイデアからアプリへ移行できると謳っています。技術的な構文や正式な訓練が不要なため、まるで魔法のようです。望むことを伝えるだけで、コピー＆ペーストし、実行して動作を確認するだけです。

迅速かつ摩擦なく進められるため、エンジニアリングチーム以外にも広がっています。デザイナー、マーケター、営業チームも、開発者を待たずにアプリや機能をリリースできるようになりました。

問題は、バイブコーディングが安全性を犠牲にして出力を優先する点だ。ほとんどの場合、レビューもテストもなく、セキュリティ対策も組み込まれていない。そこで問題が発生するのだ。

雰囲気が悪くなるとき

バイブコーディングが失敗に終わる例は数多く存在する：

Replitインシデント：SaaStrのジェイソン・レムキンは、本番環境向けアプリ構築をReplitのAIエージェントに委ねた。当初は興奮の連続だった：数時間でプロトタイプ完成、QAチェック、急速な進展。しかし事態は急変した。AIはユニットテストについて虚偽の報告を始め、コードフリーズを無視し、ついにはSaaStrの本番データベース全体を削除した。数か月かけて収集した経営陣の記録が一夜にして消え去った。レムキンがZDNetに語ったように、「本番データベースを上書きしてはならない。絶対に、決して、いかなる場合も」
Teaアプリ：管理用ルートがロック解除されたまま放置され、エンドポイントに偶然アクセスした者なら誰でもユーザーデータにアクセス可能に。一見楽しい実験に見えたものが、瞬く間にデータプライバシー上のリスクへと変貌した。

趣味で開発されたアプリの相当数は、リリース前から深刻な脆弱性を抱えている。こうした方法で開発されたアプリを10個試せば、少なくとも1つはハッキング可能な状態にある可能性が高い。

これらの欠陥が重大なのは、vibeコード化されたアプリのセキュリティ上の欠陥が単なる軽微なバグではないからです。認証、データアクセス、機密管理といった中核的な保護機能に関わるケースが少なくありません。アプリが決済や個人データを扱う場合、その影響は技術的な範囲に留まりません。財務的、規制的、そして評判上の問題へと発展するのです。

Aikido Securityのデベロッパーアドボケイト、マッケンジー・ジャクソンは率直にこう述べる：

「AIはデフォルトで安全なコードを書かない。単に動作するものを吐き出すだけだ。内部では攻撃に対して広く開かれた状態になり得る。」

なぜこれが急速に広がるのか

バイブコーディングの最大の違いは、今や誰もがそれを実践している点だ。デザイナー、PM、営業、マーケティングチームまでがコードを出荷している。攻撃者はそれがサイドプロジェクトかエンタープライズソフトウェアかを気にしない。彼らが気にするのは、その扉が施錠されていないかどうかだけだ。

スピードは利点であると同時に問題でもある。かつて数週間かかっていたアプリが、今では午後1日で構築できる。つまり、エンジニアリングチームを待たずに、チーム全体がプロトタイプやツールを立ち上げられる。問題は、こうした新規開発者の誰も、アクセス制御や入力のサニタイズ、依存関係の更新について考えていないことだ。

Aikido創業者兼CTOであるウィレム・デルバレは、この変化をZDNetに対し「完璧な嵐」と表現した：

バイブコーディングはソフトウェア開発をより身近なものにしますが、同時にセキュリティリスクの完璧な嵐を生み出します。SQLインジェクション、パストラバーサル、ハードコードされたシークレットなど、経験豊富な開発者でさえ対処しきれない問題です。

マッケンジー・ジャクソンは、事態はさらに悪化するだろうと警告している。彼がTechMonitorに語ったところによると：

「エンジニアリングやセキュリティの十分な知識を持たない人々が、こうしたツールを使ってソフトウェアを開発している…つまり、誰も注意深く検証していないAI生成コードがさらに増え続けることになる」

これが、マッケンジーが「脆弱性サービス」と呼ぶ状態に、バイブコーディングが陥る仕組みだ。訓練を受けていない人々がAIでアプリを迅速にリリースすればするほど、ウェブ全体にセキュリティホールが急速に拡散していく。

雰囲気を保つ

すでに公開済みです Vibe Coders’ Security Checklist を公開しました。これは開発者向けの基本的な項目を網羅しています：認証、入力のサニタイズ、スキャン、シークレット管理。

しかし、ここで重要なのは認識の問題だ。AIコーディングを試している場合、あるいはチームが試している場合、午後で完成させた光り輝くプロトタイプが、攻撃者を侵入させるバックドアにもなり得ることを認識する必要がある。

チームは何ができるでしょうか？

AIコードは新人開発者が書いたもののように扱え：レビューし、テストし、厳重に管理せよ。
認証は独自に実装するのではなく、そのために構築されたサービスに委託する。
フロントエンドとリポジトリから秘密を排除する。
スキャンを実行するだけでは不十分だ。論理的な欠陥について真剣に考えよ。

当たり前のように聞こえるが、多くの開発者はこれを実践していない。だからこそ、エンジニアリング以外の役割であっても、セキュリティは議論の一部でなければならない。

エージェンティック・コーディングとは何か？

エージェント型コーディングは、バイブコーディングの次の段階です。AIにコードスニペットを要求して貼り付ける代わりに、AIエージェントがコードの記述、実行、修正のプロセスを自動的に引き継ぎます。依存関係のインストール、テストの実行、ファイルのリファクタリング、さらにはインフラの更新まで行えます。

この手法は一般ユーザーよりも開発者や技術チームによって多用されるため、より信頼性が高いように感じられる。問題は、この信頼が誤ったものである点だ。エージェント型コーディングはより洗練されプロフェッショナルに見えるコードを生成するが、その外観はリスクを隠蔽している。

能動的コーディングが加速する

雰囲気コーディングがしばしば乱雑で明らかに脆弱なコードを生み出すのに対し、エージェント的コーディングは完璧に見えるコードを生成する。そこが危険な点だ。たった一つの誤った判断がシステム全体に波及し、依存関係や環境を通じて拡散する前に、誰も気づかない可能性がある。

AIツールはこれまで以上に高速でこの種のコードを大量に生成しているが、デフォルトではセキュリティを意識したものは一つもない。クリーンなコードはリリースや再利用が容易であるため、脆弱性が静かに、そして急速に拡散する。

リスクを制御する唯一の方法は、ミスが本番環境に反映される前に発見することです。つまり、CI/CDパイプラインに直接接続し、すべての依存関係をチェックし、仮定を検証して即時フィードバックを得ることです。

CISOが考慮すべき事項

セキュリティリーダーにとって、バイブコーディングは単なる開発者のトレンドではない。組織全体でソフトウェアの構築方法を変えつつある。CISOの役割は、ゲートを強制することから、本番環境をダウンさせずに実験を可能にするガードレールの設計へと移行している。

押さえておくべき重要なポイント：

MTTG（ガイダンスまでの平均時間）
MTTDやMTTRといった従来の指標は、問題発生後の状況を測定します。MTTGは、コードが脆弱性となる前にvibeコーダーが実用的なガイダンスをどれだけ迅速に得られるかを測定します。MTTGが低いほど、実際に発生するインシデントは少なくなります。
プロンプトBOMs
SBOMsを想像してください。ただしAIコード向けです。スニペットを生成したモデル、プロンプト、パラメータの簡易記録です。何かが壊れた場合、その発生源と原因を特定できます。出所が責任の所在を明らかにします。
バイブコーディング保証レベル（VCAL 0～5）
自動運転レベルと同様の概念をAI支援コーディングに適用。VCAL-1：AIは単なる提案段階VCAL-3：ガードレールと変更履歴の捕捉を追加VCAL-5：低リスク変更に対する完全自律的なマージと継続的認証を実現このフレームワークにより、CISOは盲目的に対応するのではなく、期待値を調整する手段を得られる。

要点はこうだ：全従業員に「セキュリティ対策」を教え込もうとするな。代わりに、目に見えず、組み込まれ、人々が実際にAIで構築している方法に合わせて拡張されたセキュリティUXを提供せよ。