法研システムズ 第2回 エンジニア向け 法研システムズ 第2回 エンジニア向け本日の前半55分。開発の各工程でAIをどこに効かせ、どこは人間が握るかを切り分けるための土台です。著作権・脆弱性・プロンプトインジェクションのリスクと、任せる/握るの線引き、レビュー方針を、公的指針と最新の調査で押さえます。手を動かす演習は後半、ブラウザのGemini（対話型）で行います。
開発の7工程を棚卸しし、効果とリスクでAI活用マップを1枚作り、AI併用コーディングのチームルール雛形の叩き台まで持ち帰る日です。手を動かす演習はブラウザの対話型Geminiが主役です。IDE上のエージェントは後半に画面でお見せする世界観の共有にとどめます。
手を動かす演習はブラウザの Gemini（対話型）で行います。IDE上のエージェント（Claude Code / Copilot / Cursor）は Session 04 で画面をお見せする世界観の共有にとどめ、手元操作はありません。
ブラウザの Gemini（gemini.google.com）と、クラス共有シート（Googleスプレッドシート）です。IDEエージェントのインストールは今日は不要です。
本日は受講者全員で1枚のGoogleスプレッドシートを使います。各演習のあと、結果を一言と進み具合を、ご自身の名前の行に記入していただきます。進み具合は「やってみた／つまづき中／できた」の3つから選ぶだけです。
空欄を自分の言葉で埋めること自体が、今日の参加です。講師はこのシートを見て、つまずいている方にすぐ声をかけます。
AIを開発に入れるほど、著作権・脆弱性・注入・情報管理のリスクが表に出ます。脅すためではなく、正しく怖がって正しく使うための40分です。何を任せ、何を人間が握るか。その線引きの根拠を、最新の調査と公的枠組みで押さえます。
AIコーディングは、これから来る技術ではなく、すでに開発現場で使われている技術になりました。まず現在地を数字で確認します。
使う人は増えましたが、そのまま信じる人はむしろ減っています。ほぼ正しいが微妙にずれる出力への不信が背景です。だからこそ、人間の確認とレビューを工程に組み込むのが前提になります。
Stack Overflow 2025年調査では、使用率は84%まで上がった一方、出力を信頼する開発者は29%にとどまります。これが現場の実感です。
| 論点 | 内容 |
|---|---|
| Doe v. GitHub（Copilot訴訟） | 2025年に和解成立。学習データとコード生成の権利関係は依然グレー |
| 著作権法30条の4（日本） | 情報解析目的の学習は原則適法。ただし享受目的や、権利者の利益を不当に害する利用は対象外 |
| Gemini Code Assist のIP補償 | Googleが著作権侵害クレームに対する補償を提供。契約条件の範囲内での利用が前提 |
生成コードがどのライセンスに由来するかは追跡しにくいため、社内でOSSライセンスの確認手順を持つのが現実的です。
| 調査（年次） | 内容 |
|---|---|
| Veracode 2025 | AI生成コードの約45%に何らかのセキュリティ脆弱性が混入 |
| Apiiro 2025 | AI併用でコード量が増え、脆弱性検出が4倍・深刻な露出が10倍に |
| Slopsquatting（2025〜） | AIが約20%の頻度で存在しないパッケージ名を提案。攻撃者がその名で悪意パッケージを登録 |
生成コードは、動くことと安全であることが別物です。依存パッケージの実在確認とスキャンを工程に入れてください。とくに Slopsquatting は、AIが提案した架空のパッケージ名を攻撃者が悪用する新しい攻撃面です。
プロンプトインジェクションとは、外部データに紛れた指示でAIを乗っ取る攻撃です。エージェントに外部データを読ませるほど、その中に紛れた指示に従ってしまう危険が増えます。
エージェントに外部データを読ませるほど、その中に紛れた指示に従ってしまう危険が増えます。読ませる対象を絞り、実行前に人間が確認するのが基本です。
AIは広げるのが得意、人間は決めるのが役目です。任せる範囲を明文化しておくと、チームで判断がぶれません。この線引きが、後半で作るチームルール雛形の骨格になります。
| 組織・時期 | 方針 |
|---|---|
| Linux Kernel（2025年11月） | AI補助は Assisted-by: の明記を必須化。ただし Signed-off-by:（責任表明）はAI名義を禁止 |
| Anthropic Code Review（2026年3月） | CLAUDE.md＋REVIEW.md で観点を明文化。AIレビュー後も人間の承認を必須とする運用 |
AIレビューは観点の抜け漏れを減らす一次フィルタです。最終承認は人間が担う二段構えが定着しつつあります。
| 枠組み | 要点 |
|---|---|
| AI事業者ガイドライン 第1.2版（2026年3月31日） | 総務省・経産省。AIエージェント／フィジカルAIのリスク整理、リスクベースアプローチの具体化 |
| 日本のAI法（2025年9月1日 全面施行） | 理念法で罰則なし。内閣にAI戦略本部を設置、基本計画策定・実態調査・指導等 |
| EU AI Act（2026年8月2日〜） | ガバナンス構造とGPAI執行が適用。Digital Omnibus暫定合意（2026年5月7日）で高リスク（Annex III）義務は2027年12月2日へ延期 |
Googleの生成AIは、使っているアカウントの種類によって、入力した文章が学習に使われるか、人が中身を見ることがあるかが変わります。会社アカウント（Workspace）は契約上、入力が学習に使われない設計です。それでも機密・個人情報・社内コードは、念のため入れないのが実務の主流です。
| データの種類 | 無料版のGemini | 個人の有料プラン | 会社アカウント（Workspace） |
|---|---|---|---|
| 入力が学習に使われるか | 使われることあり（設定でオフ可） | 無料版と同じ（オフ可） | 契約上 使われない |
| 機密情報（社外秘・契約など） | 原則 入れない | 原則 入れない | 原則 入れない（必要時マスキング） |
| 個人情報（氏名・顧客データ） | 入れない | 入れない | 入れない（必要時マスキング） |
| ソースコード（社内リポジトリ） | 入れない | 入れない | 扱う場合は社内規程に従う |
会社アカウント（Workspace）は入力が学習に使われない設計です。それでも機密・個人情報・社内コードは念のため入れない。迷ったら入れない、やむを得なければ次のマスキングが原則です。
やむを得ずデータを渡すときは、渡す前に加工します。中心に使うのはダミー置換です。後半の演習1では、架空の障害調査ログを題材に、残す列・消す列・置き換える値を自分の手で決めます。
同じ名前は必ず同じ仮名へ（ゆらさない）。迷う列は塗るより消す（確実）。最後に消し残しを目視で確認する。ログの末尾やスタックトレースに実値が紛れがちです。全消しでは調査に使えず、生貼りでは漏れる。その中間を手で決めるのが演習1の狙いです。
効果が出るのは、ツールを入れただけのチームではなく、レビューやルール整備がそろったチームです。AIで量が増えるほど、確認とテストの設計が効いてきます。入れれば速くなるではなく、整備した分だけ速くなる、が実態です。
メルカリの社内プロジェクト「Project Double」では、対象業務の工数が約1/5になったと報告されています。もともと強いチームほど効果が大きいのが共通点です。
ここからは後半のハンズオンで手を動かす内容の予告です。すべての演習は「考える→書く→実行→答え合わせ」の4ステップで進みます。参考プロンプトを先に見るとコピー作業になるため、考えるを飛ばさず、答え合わせは講師の合図で hints フォルダを開きます。
対話型Geminiで、開発の各工程を一通り体験します。当日必須は演習1〜3、演習4・5は時間次第で任意です。
| 演習 | 内容 | OK基準の目安 |
|---|---|---|
| 1 マスキング判断 | 架空の障害ログを、そのまま渡してよいか判断し加工版を作る | 残す/消す/置換を自分で決めて加工版が作れる |
| 2 要件分解と仕様ドラフト | 曖昧な機能メモから未確定点を洗い出し、仕様を構造化する | 目的/入力/出力/制約/受け入れ条件で整理できる |
| 3 コードレビュー観点出し | 問題を仕込んだ関数を5観点でレビューさせ、根拠の薄い指摘を見極める | バグ/セキュリティ/性能/可読性/テスト網羅で指摘が返る |
| 4 テストケース生成（任意） | 正常系/境界値/異常系でpytestを生成させ、抜けを足す | 3段階のテストが構造化されて返る |
| 5 バグ原因特定（任意） | 障害ログから原因仮説3件と確認手順を出させ、優先順位を付け直す | 仮説3件＋確認手順が返り、自分で並べ替えられる |
境界値や異常系の列挙、原因仮説の洗い出しはAIが助けてくれます。一方で、指摘の取捨選択や仮説の絞り込みは人間の仕事です。この役割分担を体で掴んでください。
後半では、自分の開発の7工程（要件／設計／実装／レビュー／テスト／デバッグ／運用など）を棚卸しし、効果とリスクで評価してAI活用マップを1枚作ります。上位3件に「1ヶ月で試す」印を立て、まず試す1件を決めるのが目的です。続いて、Session 02の「任せる／握る」とレビュー方針をもとに、AI併用コーディングのチームルール雛形の叩き台を作ります。
完璧なマップより、まず試す1件が決まることが目的です。効果が高くリスクが低い工程から着手するのが現実的です。チームルール雛形は叩き台まで。磨きは持ち帰りで構いません。
Session 04 の最後に、IDE上のAIエージェントの現在地を講師画面でお見せします。今回の軸はGeminiの対話型で、これらのツールは興味喚起の紹介どまりです。手元操作はありません。経験豊富な開発者は平均2.3ツールを併用していると報告されています。
| ツール | 2026年前半の状況 |
|---|---|
| Claude Code | ターミナル/IDE/デスクトップ/Slackで動く自律エージェント。モデルは Claude Sonnet 5（2026年6月30日、Sonnet 4.6を置換） |
| GitHub Copilot | 2026年6月1日から全プランが従量課金（AI Credits）へ移行。Business/Enterprise向けに自社モデル MAI-Code-1-Flash がGA |
| Cursor | 2026年6月のTeams更新で、ファーストパーティ（Composer 2.5 等）とサードパーティAPIの使用量プールを分離 |