AI駆動開発を加速させる
品質自動化とセキュリティ戦略
- コード品質の自動検証と、拡大する攻撃面への対策 -

生成AIやAIエージェントの登場により、これまでにないスピードでコードが生み出される時代になりました。しかし現場では、コードレビューの滞留、品質問題の見落とし、手戻りの増加といった"新しいボトルネック"が次々と顕在化しています。

「はやく書ける」ことと「はやく届けられる」ことは、同じではありません。本講演では、この現象を 「AI生産性パラドックス」 と定義し、その構造的な原因と解決アプローチを解説します。

鍵となるのは、AIによる生成と同じスピードで動く "検証（Verify）の自動化"。SonarQubeを中核に据えたクレスコの新サービス 「Trust Code Hub」 と、自社開発の設計レビューサービス 「OmniReview」 を題材に、AI駆動開発に"信頼"を組み込むための実践的な設計指針をお伝えします。

生成AIやAIエージェントの普及により、ソフトウェア開発はこれまでにないスピードで進む時代になりました。一方で、AIが生成したAPIやテスト環境、クラウド設定などによって、企業のシステムには知らない間に“狙われる入口”が増え続けています。

開発スピードの加速とともに、公開資産の把握や脆弱性管理はこれまで以上に難しくなっています。本講演では、AI駆動開発の裏側で拡大するセキュリティリスクを整理し、Attack Surface Management（ASM）による資産の可視化、アプリケーションやクラウドの脆弱性診断、ペネトレーションテスト、継続監視を組み合わせた対策アプローチを解説します。