AIBR プレミアム
拓海先生、お時間よろしいですか。最近、部下から「SASTだ、LLMだ」と言われているのですが、正直何がどう違うのか、投資に値するのかがさっぱりです。要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って整理しますよ。まず結論を3点でまとめます。1) 静的解析ツールは速く安価に定常検査できる、2) 大規模言語モデル（Large Language Model、LLM 大規模言語モデル）は柔軟だがコストと調整が要る、3) 両者を組み合わせると実務上の効果が高まる可能性がありますよ。
なるほど。でも現場では具体的にどう違うのですか。うちの工場で言えば、SASTは点検リストを自動で当てる検査員、LLMは熟練技術者に近い判断ができる、そんなイメージでいいのでしょうか。
素晴らしい比喩です！ほぼ合っていますよ。Static Application Security Testing（SAST 静的アプリケーションセキュリティテスト）はルールに基づくスキャナーで、決まったパターンを素早く拾える。Large Language Model（LLM 大規模言語モデル）は大量のコードや文章を学んでおり、文脈や設計意図を推測してより曖昧な問題も検出できる。コストと検証工数の違いがポイントです。
具体的には、SASTがしょっちゅう検出するものとLLMが得意なものはどう違うのでしょうか。現場の手戻りが増えないかが心配です。
良い質問です。まずSASTは定義済みの危険パターンやデータフローの不整合を正確に検出するが、誤検知（false positive）や見逃し（false negative）の傾向がツールごとに異なります。次にLLMは実際のコードの文脈や変数の使われ方から潜在的な脆弱性を示唆できるが、判断の根拠が説明しづらく、安定性に欠ける場合があります。対策は、SASTでスクリーニング、LLMで文脈確認という役割分担です。
これって要するに、SASTは安定した検査装置、LLMは経験豊かな技術者のアタリを付ける目利きということ？それで合っていますか。
まさにその通りですよ。いい本質確認です。投資判断の観点では、導入コスト、誤検知対応工数、運用の自動化可能性の3点を比較検討するのが鍵です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
運用の自動化という点ではリソースがない中小企業はどうすればいいですか。導入で現場が混乱するのは避けたいのです。
現実的な導入順序を3点で示します。まず既存のCI（継続的インテグレーション）にSASTを組み込み、まずは自動検出と誤検知率を把握すること。次にLLMをトライアルで限定リポジトリに適用し、人間のレビューと比較すること。最後に両者の出力を統合してアラートの優先度付けを行うことです。これなら混乱を最小化できますよ。
なるほど、まずは小さく始めると。最後に私が社内で使える短い説明をください。役員会で一言で説明できるフレーズが欲しい。
了解しました。おすすめの短い説明はこれです。「まずはSASTで全体のスクリーニングを自動化し、LLMで文脈検査を補強することで、検出精度と現場の負担を両立します」。これなら投資対効果の議論に入りやすいですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。では社内説明は私の言葉でこう言います。「まずSASTで素早く網をかけ、難しい判断はLLMで助けてもらい、最終は人の裁量で決める」。これで始めてみます。ありがとうございました。
1.概要と位置づけ
結論から述べる。この研究は、工場で例えれば既存の自動検査装置と熟練技術者の比較をソフトウェアの安全点検で実証的に示した点で、実務の検査計画を変える可能性がある。Static Application Security Testing（SAST 静的アプリケーションセキュリティテスト）はソースコードを実行せずに構文やデータの流れから脆弱性を見つけるルールベースのツールである。Large Language Model（LLM 大規模言語モデル）は大量のコードやテキストを学習し、文脈や設計意図から脆弱性を推測する機械学習のアプローチである。本研究はこれら二つを同一のリポジトリ群で比較し、企業が実際に採るべき検査戦略を示唆する点で意義がある。
本稿の位置づけは実務的である。従来のSASTは導入が容易でコストが見えやすいが、検出漏れや誤検知が運用負荷になる課題が指摘されてきた。一方でLLMは応用が急速に進むが、モデルの出力の安定性や説明性、運用コストが実務導入の障壁であった。したがって、本研究が提示する比較データは、経営視点での投資判断と運用方針を決める際に直接役立つ。特に中小企業にとってはどの段階でどちらを採用するかの判断基準を提供する。
技術的背景としては、SASTは静的解析の古典的手法をベースに多数の商用・オープンソースツールが存在する点を押さえるべきである。LLMはTransformer（Transformer トランスフォーマー）アーキテクチャに基づく事前学習モデルが主流であり、関数単位やリポジトリ単位での脆弱性検出が研究されている。研究はこれらを同一条件で比較するため、言語（Java、C、Python）やリポジトリ単位の設定を揃えた実験デザインを採用している。
企業経営にとって重要なのは、単にツールの精度を見るだけでなく、誤検知に対する現場の対応工数、定期的なスキャンと修正サイクル、外部委託の要否を総合評価する点である。本研究は検出率だけでなく、ツールごとの特徴や組み合わせ運用の有用性も示しているため、実務導入判断に直結する知見を提供している。
2.先行研究との差別化ポイント
本研究の差別化は三点に集約される。まず、複数の代表的SASTツールと複数のオープンソースLLMを同一のリポジトリ群で横断的に比較している点である。これによりツール間の相対的な強み弱みを実務視点で判断可能にした。次に、単一関数レベルに留まらずリポジトリ単位での検出能力を評価しており、実際の開発運用で発生する複雑な相互作用を反映している。最後に、評価対象に複数の主要プログラミング言語（Java、C、Python）を含め、言語依存の差異も考慮している。
先行研究ではLLMを用いた関数単位の検出が多く報告されているが、SASTとLLMを並列に比べる研究は限られていた。多くの研究はモデルのアルゴリズム改善や学習データの工夫に注力していたため、実務でよく使われる既存ツールとの比較が不足していた。本研究はそのギャップを埋め、どのツールがどの場面で有効かを示すことで差別化を図っている。
また、評価指標も単なる検出率に留まらず、誤検知率やツール固有の挙動、現場での運用性を重視している点が特徴である。精度が高くても誤検知対応に膨大なコストが発生すれば実運用上は不適切であるため、経営層が投資対効果を判断するうえで有益な視点が提供されている。加えて、LLMの説明性や再現性の問題についても議論している点で先行研究より実務寄りである。
以上より、本研究は研究寄りの性能比較に留まらず、現場導入の意思決定に直結する実証的な知見を提供する点で、先行研究と一線を画している。検索に使える英語キーワードとしては、Static Application Security Testing, SAST, Large Language Model, LLM, repo-level vulnerability detectionなどが挙げられる。
3.中核となる技術的要素
中核技術はSASTとLLMという二つのアプローチの本質的な違いにある。Static Application Security Testing（SAST 静的アプリケーションセキュリティテスト）は構文解析やデータフロー解析、制御フロー解析といった手法でコードに潜む既知パターンを検出する。これらはルールベースで挙動が予測可能であり、自動化やCIパイプラインへの組み込みが容易である。一方、Large Language Model（LLM 大規模言語モデル）は大量のコードとテキストからパターンを統計的に学び、文脈を踏まえて潜在的な脆弱性を示唆する。
技術的詳細としては、LLMはTransformerベースの事前学習とファインチューニングあるいはプロンプト設計に依存する。モデルは関数やファイルの依存関係を直接学習していない場合が多く、プログラム構造を補完する技術（抽象構文木、プログラム依存グラフ、プログラムスライシングなど）を組み合わせる試みがある。これらの補助情報はLLMの精度向上に寄与するが、運用の複雑さを増す。
SASTは静的解析のアルゴリズム改良やルールチューニングで誤検知を低減してきたが、新たなコードパターンやライブラリの利用法には対応が遅れる傾向がある。対照的にLLMは新しいパターンに対する柔軟性があるが、出力の確からしさや一貫性が課題である。研究はこれらの技術的トレードオフを定量的に示している点が重要である。
結論として、現場ではSASTの安定性とLLMの文脈把握能力を組み合わせ、抽出されたアラートに対して優先度を付ける仕組みを設計することが現実的である。技術選定は単体性能ではなく運用性を軸に行うべきである。
4.有効性の検証方法と成果
検証方法は実証主義に立脚している。研究では複数のオープンソースリポジトリを収集し、Java、C、Pythonといった代表的言語を対象に15のSASTツールと12のオープンソースLLMを比較した。評価はリポジトリ単位で行い、既知の脆弱性データセットに対する検出率、誤検知率、ツール間の補完性を計測している。これにより実運用に近い条件での比較が可能となっている。
成果としては、SASTが高い再現性と低レイテンシで定常検査に適している一方で、LLMは文脈依存の脆弱性や設計に関わるミスを示唆する場面で優位を示すことが確認された。つまりSASTは既知パターンの網羅的な発見に強く、LLMは曖昧なケースで有用という棲み分けが生まれた。さらに、一部のケースでは両者を組み合わせたときに検出率が向上することが観測された。
しかしながらLLM側には安定性のばらつきや説明性の不足といった課題が残った。モデルの応答はモデル選定やプロンプト設計に敏感であり、運用化には綿密な検証が必要である。また、誤検知対応の工数が総合的なコストに与える影響も定量化されており、単純な精度比較だけで導入可否を判断してはならないことが示された。
実務への示唆としては、小さなパイロットでSASTを先行導入し、その後LLMを限定的に導入して両者の組合せ効果を評価する段階的アプローチが推奨される。検出結果を統合して優先度付けを行えば、現場負荷を低減しつつセキュリティ水準を引き上げられる。
5.研究を巡る議論と課題
議論点は主に三つある。第一に、LLMの説明性と再現性の問題である。モデルが何を根拠に脆弱性と判断したかを示すのが難しく、法令遵守や監査の必要な環境では受け入れにくい。第二に、誤検知対応の工数である。SASTでも誤検知は発生し、LLMを加えると異なる種類の誤検知が混在するため、誤報をどう自動的にフィルタするかが課題である。第三に、データとプライバシーの問題である。LLMの学習データや外部APIの利用が業務データを外部に出すことに抵触する場合がある。
これらの課題に対する技術的な対策としては、LLMの出力に対して根拠となるコード箇所を一緒に示す工夫、SASTルールの動的チューニングの導入、オンプレミス型LLMやプライベートファインチューニングの活用が考えられる。運用面では誤検知対応のためのワークフロー整備と、優先度に基づく人手介入ルールの設定が重要である。
研究限界としては、使用したLLMが急速に進化する点や、SASTツールのバージョンや設定によって結果が変わりうる点がある。従って本研究は一定時点での比較として参考にすべきであり、継続的な再評価が必要である。経営判断としては、短期的な効果と長期的な維持コストを秤にかける必要がある。
総じて、技術的優位性だけで導入を決めるのではなく、運用体制と投資対効果をセットで計画することが求められる。ツールは道具であり、使い方を整備することが安全性向上の王道である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究は実務適用を視野に入れた二つの方向が望ましい。第一はLLMの出力の説明性を高める技術の追求である。具体的には、モデルが参照したコード依存関係やパターンの根拠を併記する機構、またはモデルの信頼度を定量化する手法の整備が必要である。第二はSASTとLLMを組み合わせたハイブリッド運用のベストプラクティス確立である。ルールベースと統計的手法の出力をどう統合するかが焦点となる。
加えて産業界との連携による大規模な実デプロイメント研究が求められる。学術的評価だけでは把握しづらい運用コストや組織上の障壁、保守性の問題は現場での長期運用からこそ見えてくる。経営層はこれらのフィードバックを得て段階的な投資を設計すべきである。技術者は運用面での負担を軽減する自動化と説明性の両立を追求すべきである。
結論としては、短期的にはSASTを基盤に据え、LLMは補助的に導入して効果と運用性を評価する段階的方針が現実的である。中長期的には、説明性の向上とハイブリッド運用の成熟が進めば、より高度な自動化と早期検出が期待できる。検索キーワードとしては Static Application Security Testing, SAST, Large Language Model, LLM, repo-level vulnerability detection を参照すると良い。
会議で使えるフレーズ集
「まずSASTで全体をスクリーニングし、LLMで文脈を補完します。誤検知対応はワークフローで制御し、段階的に投資を拡大します」。この一文は意思決定を促す簡潔な表現である。もう一つは「初期投資はSAST中心、LLMは限定運用で効果を確認した後に拡張する」である。投資対効果に焦点を当てる場面で使いやすい。
