生成AIによる内製化と品質管理の課題
生成AI（Cursor、GitHub Copilot、Claudeなど）の活用により、企業におけるコード生成の内製化が加速しています。しかし、AI生成コードの品質管理体制が十分に整備されていないケースが多く、品質が「ブラックボックス化」するリスクが指摘されています。
2026年1月にSonarSourceが発表した調査（AI Code Assurance Survey 2026）によると、開発者の96%がAI生成コードの正確性を信頼していないにもかかわらず、コミット前に検証を行っているのは48%にとどまっています。既にコードの42%がAIによって生成または支援されている現状において、検証されないコードが本番環境に導入され続ける「Verification Gap（検証負債）」がリスクとして存在します。
また、BaxBenchの調査（AI Code Security Benchmark）では、AI生成コードの41〜62%にセキュリティ脆弱性が含まれると報告されています。Amazon CTOのWerner Vogels氏も、AI生成コードを検証なく受け入れる行為を「それはソフトウェアエンジニアリングではない。ギャンブルだ」と述べ、AIがコードを生成する速度と人間が理解する速度の乖離から生じる「Verification Debt（検証負債）」の危険性を指摘しています（[AWS re:Invent 2025 Special Closing Keynote
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