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バイブコーディング製の公開Webアプリ、約9割に脆弱性 研究者が調査

内容

どんな調査なのか

アメリカのIT企業やシンガポール国立大学などに所属する研究者らが、AIに自動生成させたアプリにどのような脆弱性があり、なぜ生じるのかを調べた論文を発表しました。論文は査読前の論文として公開されています。

バイブコーディングとは、プログラムを自分で書くのではなく、自然言語でAIに指示を出し、アプリ全体を作らせる開発の進め方です。専門知識がなくてもアプリを作って公開できるため利用が広がっていますが、設計から実装までをAI任せにしたアプリの安全性を疑問視する声も出ていました。

9割から脆弱性、6割超が深刻度「高」以上

研究チームは、オープンソースで公開されているバイブコーディング製のアプリ9041件のうち、Webアプリ8695件、さらにその中で実際に稼働している984件を絞り込みました。そこから無作為に選んだ200件を詳しく調べています。

その結果、91%のアプリで脆弱性が1つ以上見つかりました。欠陥は合計1186件で、その65.77%が深刻度「致命的」または「高」とされました。これらは、第三者による不正アクセスやシステムの乗っ取り、データの漏えいを招くおそれがあるものです。

なぜ脆弱性が生まれるのか

研究チームは、原因を3種類に分けています。最も多かったのは「知識の欠陥」で63.4%でした。利用者が言わなくても守るべき暗黙のルールをAIが見落としたり、利用者の危険な指示をそのまま実行したりするケースです。

次に多いのが「目的の欠陥」で23.1%でした。安全性よりも、とにかく動かすことを優先し、不適切な処理で済ませてしまうケースです。残る13.5%は「記憶の欠陥」で、開発の途中で決めた安全対策が後から抜け落ちたり、一部の処理に対策を入れ忘れたり、「あとで対応する」としたまま公開したりするケースです。

対策の効果は

研究チームは、条件を変えてAIに同じ作業をさせ、同じ脆弱性がどれだけ再び生じるかを確かめました。特に工夫をしない場合の再発率は25.7%でした。プロンプトに「本番運用に耐えるものを」と添えると11.0%に下がり、セキュリティ強化用のスキルを加えると11.9%に下がりました。

一方で、技術的な指示を細かく書き込むと、再発率は45.7%に上がりました。また、より性能の高いAIモデルに替えても結果はほとんど良くならず、悪化する場合もあったとしています。

今回の調査で見つかった脆弱性によって、実際に利用者の被害が出たかどうかは、現時点で明らかになっていません。

注目ポイント

プログラミングの知識がない人でもアプリを公開できる手軽さが、そのまま安全性の弱さにつながりうる点が関心を集めています。上位のAIモデルに替えても改善しにくく、細かい技術指示がかえって逆効果になったという結果は、直感に反するものとして注目されます。短い一文を添えるだけで再発率が下がった点は、AIで開発する人がすぐに試せる手がかりにもなっています。

ネットでの反応

ネット上では、脆弱性が見つかったアプリの割合よりも、欠陥の約3分の2が情報漏えいにつながりうる深刻なものだったという点を重く受け止める声が見られます。

参考記事

• バイブコーディングで作った公開中のWebアプリ、9割に脆弱性 MSの研究者など調査:Innovative TechITmedia　2026年10月7日 12:12
• バイブコーディングで作った公開中のWebアプリ、9割に脆弱性 MSの研究者など調査　2026年10月7日 12:23

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