2028年までにソフトウェアの欠陥は25倍に？大企業でのAI開発には何が必要か
AIエージェントによるコード生成の普及によって、アプリケーション開発は急速な転換期を迎えている。セッションの冒頭、OutSystemsジャパンの阿島哲夫氏は、エンタープライズソフトウェアエンジニアの大半が数年以内にAIコーディングアシスタントを利用するとの予測や、すでにソフトウェアの相当部分がAIによって生成されているとの調査を紹介した。顧客企業のCIOやエンジニアとの会話でも、AIを使った開発が主要な話題になっているという。
しかし、コードを素早く生成できるからといって、企業が安心してシステム開発・運用に使用できるわけではない。大企業では、複数のシステムを横断して企業のポリシーやルールに準拠し、セキュリティや品質を一定水準に保つ必要がある。開発速度だけを追求すれば、かつて表計算ソフトなどで作られた「野良アプリ」のように、AI生成アプリが乱立する恐れがある。そのため、多くのユーザー企業が、検証や技術検討の段階から踏み出せずにいるのが実情だ。
ここで阿島氏は、企業システム開発におけるAI活用に特有の課題を、以下の3点に整理した。
1点目は、「コンテキストギャップ」だ。AIは指示された機能を短時間で実装できても、企業が保有するシステムの全体像を自動的に理解しているわけではない。既存のアプリケーションやライブラリ、データ、外部接続、それらの依存関係を知らないまま開発すれば、アーキテクチャに不整合が生じたり、似たようなアプリケーションを重複開発したりする可能性が高まる。
2点目に、「急速な変更による影響範囲の拡大」を挙げた。AIの開発速度は人間を遥かに上回るが、その内容を確認し、テストし、承認する側の処理能力が追いつかない。コードの生産量がレビュー能力を上回れば、不具合や設計上の問題を見逃したまま、変更による影響が広がりかねない。
そして、3点目は「接続および運用のリスク」だ。外部のデータソースやAPIへの接続がアプリケーションごとに個別実装されれば、接続の管理やガバナンスが困難になる。加えて、開発ツールやプロンプトの違いによってアーキテクチャの異なるアプリが乱立し、セキュリティやパフォーマンスの一貫性が失われてしまう。
阿島氏が紹介した調査によれば、ITリーダーの67%がAIによるアプリ開発のガバナンスに自信を持っていないという。また、バイブコーディングの普及に伴い、2028年までにソフトウェアの欠陥が2500%増加するとの予測も出ている。阿島氏は「エンタープライズにおけるAI活用の課題は、突き詰めると、ガバナンスと品質に行き着く」と指摘した。
こうした課題への対策として注目されているのが「ハーネスエンジニアリング」、つまりAIエージェントに対してどのような前提やプロンプト、制約を与えるかを体系的に管理する手法だ。しかし阿島氏は、こうした仕組みの構築・運用にかかるコストが見過ごされがちだと警鐘を鳴らす。
「先進的なエンジニアほど、生産性向上のための仕組みづくりに頑張りすぎてしまう傾向がある。その反面、ソフトウェアのライセンス費などの見えるコストと比べて、人件費などの隠れたコストが軽視されがちな点には、注意しなければならない」（阿島氏）
