AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「LLMでコード生成すれば効率化できます」と言われて困っているんですが、生成されるコードの安全性ってどう見ればいいんでしょうか。要するに現場で使っても問題ないか判断できるんですか？
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！大丈夫、まずは三つの視点で見れば安全性の判断がぐっと分かりやすくなりますよ。ポイントは、(1) 問いかけるプロンプトの質、(2) 生成されたコードの検査方法、(3) 比較対象となる「安全な模範例」があるか、です。これだけ押さえれば導入判断が現実的になりますよ。
なるほど、プロンプトの良し悪しで結果が変わると。で、具体的にはどんなプロンプトを用意すれば安全性が評価できるんでしょうか。投資対効果の観点で、それを用意するコストはどの程度になるんですか。
素晴らしい質問です！まずコスト面は二段階で考えます。第一段階は初期投資として、代表的な脆弱性シナリオをカバーするプロンプト集を作る作業です。第二段階は運用コストとして、生成コードを自動解析する仕組みを回すコストです。要点三つで言うと、初期は投資が必要だが、運用で自動化できればスケールする、という構図ですよ。
これって要するに、LLMが吐いたコードをそのまま信じるのではなく、あらかじめ作った質問集で出力を引き出し、安全な模範例と自動で比較してダメなところを洗い出す仕組みを作るということですか？
そのとおりです！非常に本質を突いていますよ。補足すると、模範例は単なる教科書的なコードではなく、実運用で推奨される安全対策が組み込まれた「比較用の基準実装」です。それがあると自動解析ツールで差分が可視化でき、結果として判断が速くなりますよ。
自動解析ツールというと専門的な感じがしますが、われわれのような現場でもすぐ使えるものですか。導入で現場が混乱するリスクはありませんか。
安心してください。自動解析は最初は外部サービスや既存ツールを使ってパイロットを回すのが現実的です。要点三つで言うと、パイロットで現場負担を限定し、検出結果は優先度付きで提示し、最後は人が判断する運用にすること。これで混乱を最小化できますよ。
理解が深まってきました。最後に一つ、実際にどの程度の脆弱性が出るのか見当がつきません。モデルによってそんなに違いが出るものですか。
違いは出ます。モデルの訓練データや設計により、生成されるコードの傾向が変わるからです。ここでも要点三つ。まずモデル評価には代表的な脆弱性シナリオを網羅したセットが必要であること。次に安全な模範例との比較が有効であること。最後に、定期的に評価を回すことでリスク推移を監視できることです。
分かりました。要するに、まず代表的な脆弱性を想定した質問集を作り、生成コードを自動解析して模範例と比較し、パイロット運用で運用フローを固めるということですね。自分の言葉で言うと、まずは小さく試して安全性の評価基準を作る、というところでしょうか。
