--- title: "ソフトウェア開発へのAIの使い方と注意：品質・権利・情報の扱いを確かめる｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-software-development/ description: "ソフトウェア開発にAIを使うときは、AIが書いたコードを人がレビューとテストで確かめ、ソースコードや秘密の情報の扱い、部品のライセンスと脆弱性を管理することが要になります。使い方と注意点をまとめました。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- 広げる[柱：ユースケースと効果](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/)[柱：基盤とセキュリティ](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/infrastructure-security/) # ソフトウェア開発へのAIの使い方と注意：品質・権利・情報の扱いを確かめる 執筆：[石田誠](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#ishida)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 4件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 ソフトウェア開発にAIを使うときは、AIが書いたコードを人がレビューとテストで確かめること、ソースコードや秘密の情報の扱いを決めること、取り込む部品のライセンスと脆弱性を管理することの3つが要で、AIに任せる操作の範囲を段階的に広げていくのが現実的です。 自社の「ユースケースと効果」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) コードの補完・作成・説明、テストの作成などを助けるAIが、開発の進め方を変えつつあります。指示を受けて複数のファイルを書き換え、テストの実行まで進めるAI（コーディングエージェント）も使われています。速さが上がる一方で、品質・権利・情報の扱いの注意点も生まれています。システムを開発・運用する会社や開発を委託する会社に向けて整理します。 この記事でわかること - ソフトウェア開発でAIが役立つ場面 - AIが書いたコードの品質と、権利（著作権・ライセンス）の確かめ方 - ソースコードや秘密の情報の扱いと、AIに任せる範囲の決め方 ## ソフトウェア開発のどこに、AIが役立ちますか？ | 工程 | AIが役立つ場面の例 | 人が担うこと | |---|---|---| | 設計 | 要件の整理、設計案の比較の下書き | 何を作るかと、採る案の判断 | | 実装 | コードの補完・作成、定型の処理の作成 | 内容の理解と、組み込む判断 | | 理解 | 既存のコードや古いプログラムの説明 | 説明が正しいかの確認 | | テスト | テストのコードや確かめる項目の案 | テストで確かめる範囲の判断 | | レビュー | 書き方の誤りや改善点の指摘の補助 | 取り込むかどうかの最終の判断 | | 文書 | 仕様書・手順書・変更の説明の下書き | 内容の確認 | 古いシステムの中身の説明や、別の言語への書き換えの下書きは、属人化しているシステムの保守でも役立ちます。 一方で、AIは**もっともらしいが誤っているコード**を書くことがあります。動くかだけでなく、意図どおりか、安全か、保守しやすいかを人が確かめる前提で使います。 ## AIが書いたコードは、どう確かめればよいですか？ 人が書いたコードと同じか、それ以上の確かめ方をします。 ① **書いた人が内容を説明できる状態にする**：AIの出力を、理解しないまま取り込まない決まりにします。レビューの際に「なぜこう書いたか」を説明できることを目安にします。 ② **レビューとテストを通す**：自動のテストと、人のレビューを通してから取り込みます。AIにテストも書かせる場合は、テストが確かめるべきことを確かめているかも見ます。 ③ **安全でない書き方を探す**：入力の値の確かめ漏れ、権限の確かめ漏れ、秘密の情報の書き込みなどがないかを確かめます。脆弱性を探す道具（静的解析など）を組み合わせると、見落としを減らせます（[脆弱性の管理](https://www.ai-ready.jp/guide/vulnerability-management/)）。 ④ **取り込む部品を確かめる**：AIが提案した外部のライブラリ（部品）が、実在し、信頼できる提供元のものか、ライセンスの条件と脆弱性の情報はどうかを確かめます。 AIが書いたコードを取り込むまでの確かめ方 - **内容を説明できる**：理解しないまま取り込まない。なぜこう書いたかを説明できることを目安に - **レビューとテストを通す**：AIにテストも書かせる場合は、確かめるべきことを確かめているかも見ます - **安全でない書き方を探す**：入力の値や権限の確かめ漏れ、秘密の情報の書き込みなど - **取り込む部品を確かめる**：実在し信頼できる提供元か、**ライセンスの条件と脆弱性の情報**はどうか ### 部品の管理にSBOMを使う 経済産業省の「ソフトウェア管理に向けたSBOM（Software Bill of Materials）の導入に関する手引 ver2.0」は、SBOMを、ソフトウェアの部品とその依存関係の情報を含む、機械で処理できる一覧と説明しています。日本語では「ソフトウェア部品表」とも呼ばれます。 手引は、ソフトウェアが直接使う部品だけでなく、その部品がさらに使っている部品まで把握しないと、脆弱性への対応が不十分になるおそれがあることを指摘しています。SBOMを使うと、部品に脆弱性が見つかったときに、影響があるかどうかを特定するまでの時間を短くできるとしています。また、オープンソースソフトウェア（OSS）のライセンスに違反した場合、販売の停止や回収、罰金の支払い、企業のブランドイメージの低下などの影響を受けるおそれがあり、すべてのOSSのライセンスを確かめて、それぞれに従う必要があるとしています。 **AIを使うと、取り込む部品が増えやすくなります。**部品の一覧を保ち、ライセンスと脆弱性を確かめ続ける仕組みを、AIの利用とあわせて整えておくと安心です。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「ユースケースと効果」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## AIが書いたコードの権利は、どう考えればよいですか？ 著作権法は、著作物の例として「プログラムの著作物」を挙げています（第10条第1項第9号）。あわせて、プログラムの著作物の保護は、プログラムを書くための言語、規約、解法（コンピュータへの指令の組み合わせの方法）には及ばないとしています（同条第3項）。 文化審議会著作権分科会法制度小委員会の「AIと著作権に関する考え方について」は、生成AIで生成物を出力し、それを利用する段階での著作権の侵害は、AIを使わずに人が創作する場合と同様に考える必要があるとしています。既存の著作物との類似性と依拠性の両方が認められれば、著作権の侵害になり得るという整理です。 開発の現場では、次の点を確かめておくと安心です。 - AIの出力に、既存のコードとよく似た長い部分が含まれていないか - 似た部分が見つかった場合、元のコードのライセンスの条件を満たせるか - 使うAIのサービスの利用規約で、出力の扱いや権利についてどう定めているか この考え方の文書は、法的な拘束力を持つものではなく、特定の技術について確定的な評価をするものではないとされています。判断に迷う場合は専門家に確かめてください。考え方の全体は「[生成AIと著作権](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-and-copyright/)」で整理しています。 ## ソースコードや秘密の情報は、どう扱えばよいですか？ ソースコードには、業務の仕組みや取引先との連携の方法など外に出したくない情報が含まれるため、AIに読ませる前に次の点を決めます。 - **使うツールを決める**：会社として認めたツールに限り、入力したコードの扱い（学習への利用、保存の期間、保存する場所など）を契約や設定で確かめます（[ツールの選び方](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-business-ai-tools/)）。 - **秘密の情報を書かない**：パスワードやAPIキー（外部のサービスを使うための鍵）を、コードやAIへの指示に直接書かない運用にします。総務省の「AIのセキュリティ確保のための技術的対策に係るガイドライン」も、AIに設定する指示（システムプロンプト）にAPIキーなどの機密の情報を直接書かないことを対策に挙げています。 - **営業秘密としての管理を保つ**：営業秘密として守りたい情報は、AIを使う場面でも管理の仕方を決めておきます（[営業秘密とAI](https://www.ai-ready.jp/guide/trade-secret-and-ai/)）。 開発を外部に委託している場合は、委託先がAIをどう使っているか、ソースコードをどのツールに入力しているかも確かめておくと安心です。 ソースコードをAIに読ませる前に決めること ツール 自社のソースコード 会社として認めたツールに限る 入力したコードの扱いを確かめる - 学習への利用 - 保存の期間 - 保存する場所 秘密の情報 パスワード・APIキー 直接書かない コードやAIへの指示に書き込まない運用 委託先 開発の委託先 AIの使い方を確かめる どのツールにコードを入力しているか ## AIに任せる範囲は、どう決めればよいですか？ AIが自分でファイルを書き換えたり命令を実行したりする使い方では、**AIに何をさせてよいか**を決めておくことが大切です。 - **権限を必要な分に絞る**：AIが触れてよいフォルダやリポジトリ、実行してよい命令を限ります。本番の環境や本番のデータベースには、直接触れさせない設計から始めます。 - **隔てた環境で動かす**：試す環境を分け、問題が起きても影響が広がらないようにします。 - **変更は人が確かめてから取り込む**：AIの変更は、レビューを通してから取り込む手順にします。 - **記録を残す**：AIがどんな操作をしたかを後から確かめられるようにします。 総務省のガイドラインは、AIエージェントそのものは対象外としていますが、開発環境での開発者の権限の管理や、記録（監査ログ）の保存を、基本の対策として挙げています。権限の決め方は「[AIエージェントの安全な使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-agent-security/)」と「[権限設計シート](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-agent-permission-sheet/)」、コードを書かない人がAIでツールを作る使い方の注意は「[バイブコーディング](https://www.ai-ready.jp/column/vibe-coding-for-business/)」をご覧ください。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AIエージェントの権限設計シート](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-agent-permission-sheet/) ガイド - [自社のAIアプリのセキュリティの確かめ方](https://www.ai-ready.jp/guide/llm-app-security/) - [AIエージェントを安全に使うための権限と確認](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-agent-security/) - [脆弱性の管理とアップデートの進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/vulnerability-management/) - [取引先を含めたサプライチェーンのセキュリティ：委託先・取引先・ソフトウェアの備え](https://www.ai-ready.jp/guide/supply-chain-security/) - [営業秘密を守りながらAIを使う](https://www.ai-ready.jp/guide/trade-secret-and-ai/) - [生成AIと著作権：文化庁の考え方にそって利用者が確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-and-copyright/) - [法人向けの生成AIツールの選び方：契約と設定で確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-business-ai-tools/) コラム - [バイブコーディングを業務で使うときの注意試作には向くが、公開の前に人が確かめる](https://www.ai-ready.jp/column/vibe-coding-for-business/) 用語 - [コード生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/code-generation-ai/) - [コーディングエージェント](https://www.ai-ready.jp/glossary/coding-agent/) - [SBOM](https://www.ai-ready.jp/glossary/sbom/) - [サンドボックス](https://www.ai-ready.jp/glossary/sandbox/) ## よくあるご質問 QAIが書いたコードは、そのまま使ってよいですか？ A人が内容を理解し、レビューとテストで確かめてから使うことをお勧めします。AIのコードは動いているように見えても、誤りや安全でない書き方、存在しない部品の呼び出しが含まれることがあります。 QAIが書いたコードに、他人の著作権の問題はありますか？ Aプログラムは著作権法で著作物として例示され、文化庁の考え方は、生成物も既存の著作物との類似性と依拠性が認められれば侵害になり得るとしています。既存のコードとよく似た部分がないか、部品のライセンスの条件を満たしているかを確かめることが大切です。 Q自社のソースコードをAIに読ませても大丈夫ですか？ A会社として認めたツールで、入力したコードの扱い（学習への利用、保存の期間など）を契約や設定で確かめてから使います。パスワードやAPIキーなどの秘密の情報は、コードやAIへの指示に直接書かない運用にします。 Qコードを自動で書き換えるAI（コーディングエージェント）を使うときの注意は？ AAIに任せる操作の範囲と権限を必要な分に絞り、本番の環境や重要なデータに直接触れさせない設計から始めると安心です。変更は人が確かめてから取り込む手順にします。 ## この記事に出てくる用語 - [脆弱性](https://www.ai-ready.jp/glossary/vulnerability/) - [コーディングエージェント](https://www.ai-ready.jp/glossary/coding-agent/) - [属人化](https://www.ai-ready.jp/glossary/person-dependency/) - [SBOM](https://www.ai-ready.jp/glossary/sbom/) - [著作物](https://www.ai-ready.jp/glossary/copyrighted-work/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [API](https://www.ai-ready.jp/glossary/api/) - [システムプロンプト](https://www.ai-ready.jp/glossary/system-prompt/) - [営業秘密](https://www.ai-ready.jp/glossary/trade-secret/) - [AIエージェント](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-agent/) - [ログ](https://www.ai-ready.jp/glossary/log/) - [バイブコーディング](https://www.ai-ready.jp/glossary/vibe-coding/) - [エージェントの権限設計](https://www.ai-ready.jp/glossary/agent-permission-design/) - [サンドボックス](https://www.ai-ready.jp/glossary/sandbox/) - [コード生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/code-generation-ai/) ## 「ユースケースと効果」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) [広げる／ユースケースと効果AIの効果の測り方：時間・費用・品質の指標桐谷彰人2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/measuring-ai-impact/)[定着させる／ユースケースと効果AIの効果を測り続ける：全社に広げた後の指標の見直しと、続ける・広げる・やめるの判断嵐保憲2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/sustaining-ai-impact/)[はじめる／ユースケースと効果AIを使う業務の選び方：業務の棚卸しから優先順位まで石田誠2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-ai-use-cases/) ## 出典 1. [e-Gov法令検索「著作権法」](https://laws.e-gov.go.jp/law/345AC0000000048) 2. [文化審議会著作権分科会法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」（2024年3月15日）](https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94037901_01.pdf) 3. [経済産業省「ソフトウェア管理に向けたSBOM（Software Bill of Materials）の導入に関する手引 ver2.0」（2024年8月29日）](https://www.meti.go.jp/policy/netsecurity/wg1/SBOMv2.pdf) 4. [総務省「AIのセキュリティ確保のための技術的対策に係るガイドライン」本編（2026年3月）](https://www.soumu.go.jp/main_content/001064122.pdf) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. ソフトウェア開発のどこに、AIが役立ちますか？ 2. AIが書いたコードは、どう確かめればよいですか？ 3. AIが書いたコードの権利は、どう考えればよいですか？ 4. ソースコードや秘密の情報は、どう扱えばよいですか？ 5. AIに任せる範囲は、どう決めればよいですか？ 6. チェックリスト 7. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「ユースケースと効果」、あわせて「基盤とセキュリティ」 [ユースケースと効果の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/)[基盤とセキュリティの解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/infrastructure-security/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「ソフトウェア開発へのAIの使い方と注意：品質・権利・情報の扱いを確かめる｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-software-development/