**この記事でわかること** - AIが生成したWebアプリの9割に脆弱性が見つかった調査結果 - バイブコーディングで作られたアプリに潜む具体的なセキュリティリスク - 脆弱性が生まれる3つの原因と対策方法 - 世界的に広がるAI生成コードのセキュリティ問題 ## AIが作ったWebアプリ、9割に脆弱性 2026年10月7日、MicrosoftとシンガポールAI安全研究所などの研究チームが、重大な調査結果を発表しました。AIに自動生成させたWebアプリケーションを調べたところ、91%のアプリから脆弱性が見つかりました。 調査対象は、バイブコーディングで作られた公開中のWebアプリ200件です。バイブコーディングとは、AIに指示するだけでアプリを作る手法を指します。見つかった脆弱性は合計1,186件でした。そのうち65.77%は、深刻度が致命的または高に分類される重大なものです。 研究チームは[ITmedia](https://www.itmedia.co.jp/news/article/2610/07/2000002055/)の報道によると、ClaudeやLovableといったAIツールで作られた984件のアプリから無作為に200件を抽出して調査しました。 ## バイブコーディングとは何か バイブコーディングは、プログラミングの専門知識がなくてもAIに「こんなアプリが欲しい」と伝えるだけでアプリが完成する手法です。コードを書くのではなく、AIに雰囲気を伝えて作ってもらう仕組みになっています。 たとえば「ユーザーがログインできて、投稿を共有できるSNSアプリ」と指示するだけで、AIがデータベース設計からフロントエンド画面まで自動生成します。開発期間は従来の数週間から数時間に短縮できました。 便利な半面、問題があります。AIは動くコードを作りますが、セキュリティまでは考えきれていません。 ## どんな脆弱性が見つかったのか 今回の調査で最も多かった脆弱性は次の3つです。 1つ目は、アクセス制御の不備です。339件、28.58%を占めました。本来アクセスできないはずのデータに、誰でもアクセスできてしまいます。たとえば、他人の投稿を勝手に編集できたり、管理者専用ページに一般ユーザーが入れたりします。 2つ目は、インジェクション攻撃への脆弱性です。199件、16.78%でした。悪意のあるコードを入力欄に打ち込むことで、システムを乗っ取れます。SQLインジェクションなどが代表例で、データベースの中身を全部抜き取られる危険があります。 3つ目は、認証の失敗です。176件、14.84%を占めました。ログイン機能が甘く、パスワードなしで入れたり、簡単に他人になりすましたりできます。 [SecurityWeek](https://www.securityweek.com/vibe-coded-apps-riddled-with-exploitable-security-flaws/)が報じた別の調査では、434件の脆弱性のうち23件が致命的と評価され、そのうち11件はパスワードやAPIキーがコードに直接書き込まれている問題でした。 ## なぜ脆弱性が生まれるのか 研究チームは、脆弱性が生まれる原因を3つに分類しました。 最も多いのは知識の欠陥で、63.4%を占めます。AIがセキュリティのベストプラクティスを知らないため起こります。たとえば、パスワードは暗号化して保存するという基本ルールを守らず、平文で保存してしまうケースです。平文とは、そのまま読める状態のことです。 2番目は目的の欠陥で、23.1%でした。ユーザーの指示が曖昧だったり、セキュリティについて何も言われていなかったりすると、AIはとりあえず動けばいいというコードを作ります。結果、セキュリティが後回しになります。 3番目は記憶の欠陥で、13.5%です。AIは会話の途中で、前に出された指示を忘れることがあります。たとえば、管理者だけがアクセスできるページと最初に指示しても、後の会話でその制限を忘れて誰でもアクセスできるコードを生成してしまいます。 ## 世界的に広がる問題 この問題は日本だけではありません。[Veracodeの2026年レポート](https://www.veracode.com/blog/2026-genai-code-security-report-ai-risk/)によると、AI生成コードの44%が危険な脆弱性を含んでいます。セキュリティテストの合格率は平均56%にとどまります。 特に深刻なのは、クロスサイトスクリプティングの成功率が15%、ログインジェクションが12%と極端に低い点です。一方、SQLインジェクションは83%、暗号化アルゴリズムは87%と高い成功率を示しており、AIの得意不得意がはっきり分かれています。 2025年後半には7カ月で18件だった脆弱性報告が、2026年の最初の3カ月だけで56件に急増しました。特に2026年3月だけで35件が報告され、2025年全体を上回りました。バイブコーディングの普及とともに、問題も急速に増えています。 ## 対策はあるのか 調査では、いくつかの対策の効果も検証されました。 1つ目の対策はプロンプトの改善です。AIへの指示に「本番運用に耐えるセキュアなアプリを作ってください」と明記するだけで、脆弱性の再発率は25.7%から11.0%に低下しました。AIは指示されていないことは考えないので、セキュリティ要件を明確に伝えることが重要です。 2つ目はセキュリティスキルの追加です。AIにセキュリティ強化用の追加機能を組み込むと、脆弱性率は11.9%まで下がりました。つまり、AIツール側の改善も効果があります。 3つ目は人間によるレビューです。[@IT](https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2607/05/news003.html)の記事では、専門家がAI生成コードは必ず人間が最終チェックすべきだと指摘しています。ところが現状では、AI生成コードに従来と同じセキュリティ基準を適用している組織はわずか12%しかありません。 ## 日本の開発現場への影響 日本でもバイブコーディングの利用は広がっています。GitHub Copilotは2025年半ばに2,000万ユーザーを突破し、Googleでは2026年初頭の時点で新規コードの約半分がAI生成になっていると報告されています。 開発スピードが上がる一方で、セキュリティ対策が追いついていません。特に中小企業やスタートアップでは、専門のセキュリティ担当者がいないままAIツールを使ってアプリを公開するケースが増えています。 今回の調査結果は、便利なツールの裏に潜むリスクを明らかにしました。AIは強力な助け手ですが、セキュリティの最終判断は人間が行う必要があります。バイブコーディングを使う際は、必ずセキュリティの専門家によるレビューを受けることが求められます。 ## まとめ - MicrosoftらがAI生成Webアプリ200件を調査し、91%に脆弱性を発見 - 見つかった1,186件の脆弱性のうち65.77%が深刻度「高」以上 - アクセス制御の不備、インジェクション攻撃、認証の失敗が上位3つ - 脆弱性の63.4%はAIの知識不足が原因 - AI生成コードの44%が危険な脆弱性を含むと世界的にも報告 - プロンプト改善で脆弱性率を25.7%から11.0%に低減可能 - 人間によるセキュリティレビューが必須 ## 参考文献 - バイブコーディングで作った公開中のWebアプリ、9割に脆弱性 MSの研究者など調査（ITmedia NEWS） - Vibe-Coded Apps Riddled With Exploitable Security Flaws（SecurityWeek） - 99％の組織が直面「バイブコーディングが量産する脆弱なコード」（@IT） - 2026 GenAI Code Security Report: AI Is Writing More of Your Code but Security Hasn’t Caught Up（Veracode） --- この記事は [AI Friends](https://aifriends.jp/ai%e8%a3%bdweb%e3%82%a2%e3%83%97%e3%83%aa9%e5%89%b2%e3%81%ab%e8%84%86%e5%bc%b1%e6%80%a7%ef%bd%9c%e3%83%90%e3%82%a4%e3%83%96%e3%82%b3%e3%83%bc%e3%83%87%e3%82%a3%e3%83%b3%e3%82%b0%e3%81%ae%e5%8d%b1/) からのクロスポストです。