AIコードレビューを活用する4つのメリット

高品質でセキュアなアプリケーションを構築し、規模を拡大していくには、コードレビューが欠かせません。しかし、企業が確保できる人的リソースには限りがあり、手動のコードレビューに割ける時間も限られています。AIコードレビューで人の作業を補完することで、組織はバグを発見し、公表済みの脆弱性に対処し、潜在的なセキュリティリスクを特定できます。

コードレビューを自動化するAIの4つのメリット

AIコードレビューは、ソフトウェア開発を最適化する強力なツールです。AIでコードレビューを自動化するメリットには、次のようなものがあります。

1. 全体的な品質の向上

2. 人為的ミスの発生機会を削減

3. 開発者の作業を妨げずに生産性を向上

4. 既知・未知の問題を発見

さらに、AIはユーザーとともに学習し、改善のフィードバックループを生み出すため、こうしたメリットはすべていっそう高まります。

1. 全体的な品質の向上

AIコードレビューは、セキュリティ脆弱性、コードの問題点、パフォーマンスのボトルネックなどを検出します。パターンを特定し、効率性と保守性を高めながら技術的負債を減らすためのコード改善を提案します。

人間のレビュアーが見落とす問題を検出しやすくなるなど、AIコードレビューの多くのメリットは、AIの処理速度と能力によるものです。AIモデルは、人間には到底かなわない速さで膨大なデータを処理できるうえ、最新のコーディング傾向や変更、脆弱性、修正方法にも的確に対応できます。AIを活用しないSASTでは、こうしたことはできません。たとえば、AIは多様な言語にまたがるコードパターンを人間より広範囲かつ迅速にスキャンできるため、異なる言語に潜む未知の脆弱性を早期にすばやく特定できます。その結果、よりプロアクティブなセキュリティ対策が可能になり、悪意ある攻撃者に悪用される前に潜在的なセキュリティリスクを特定して修正できます。

AIコードレビューは、手動レビューに伴う認知的負荷を軽減しながら、開発チームがより高いコード品質基準を達成できるよう支援します。AIの力を活用することで、開発者は開発における、より戦略的で創造的な業務に集中できます。

2. 人為的ミスの発生機会を削減

AIも人間と同様、完璧ではありません。しかし、大量のコードサンプルをAIコードレビューのアルゴリズムに学習させ、機械学習の手法を活用することで、時間とともに精度が高まり、同じミスを繰り返すことも少なくなります。やがてコードレビューはさらに正確で信頼性の高いものとなり、開発者はレビュー工程の多くをアルゴリズムに任せるようになるでしょう（ただし、私たちが常にお伝えしているとおり、機械にも誤りはあるため、通常は人による監督も工程に含めるべきです）。

AIコードレビューのアルゴリズムは、特定のプログラミング言語やベストプラクティスに合わせて設計することもできます。これにより、特定の言語やコーディング規約に関する問題をAIが見つけやすくなり、ソフトウェア全体のコード品質が向上します。

3. 開発者の生産性を向上

AIをコードレビューに活用すると、開発者はほかの業務に集中できます。人間のレビュアーが1時間に数百行程度しか確認できないのに対し、AIアルゴリズムは1秒間に数千行のコードをレビューできます。

さらに、AIは疲れることがなく、24時間365日稼働できるため、大規模なコードベースや更新頻度の高いプロジェクトを継続的に監視できます。AIコードレビューを導入すれば、開発者は時間と労力をほかの優先事項に振り向けられます。

4. SASTとDASTで既知・未知の問題を発見

静的アプリケーションセキュリティテスト（SAST）と動的アプリケーションセキュリティテスト（DAST）は、アプリケーションセキュリティで用いられる2つの手法です。どちらもアプリケーションの脆弱性の特定に役立ちますが、その仕組みは異なります。

SASTはホワイトボックステストであり、ソースコードを分析します。バッファオーバーフロー、SQLインジェクション、クロスサイトスクリプティング（XSS）など、潜在的なセキュリティ上の欠陥を検出します。SASTツールは、既知のセキュリティ脆弱性のパターンに照らしてコードを分析し、安全でないコーディング慣行やハードコードされた認証情報などの問題を特定できます。AIは、ルールから学習したり脆弱性の修正を提案したりする機能を追加してSASTツールを強化できます。Snyk Code SASTでSnykがDeepCode AIエンジンをどのように活用しているか、ぜひご覧ください。

一方、DASTはブラックボックステストです。アプリケーションにリクエストを送信し、そのレスポンスを分析してテストします。DASTツールは、入力値の検証やセッション管理の不備など、ソースコードからは見えない脆弱性を検出できます。

SASTとDASTのスキャンを併用すれば、セキュリティチームは既知・未知の脆弱性を発見し、システムの規模が拡大しても最適なアプリケーションセキュリティ体制を維持できます。

AIの用語は混乱しやすいため、AIツールをより効果的に活用できるよう、ぜひAI Glossaryをご覧ください。

AIコードレビューにおけるヒューマン・イン・ザ・ループ

自動コードチェッカーに完璧なものはありません。業界で唯一、ヒューマン・イン・ザ・ループによるAIコードレビューを提供しているのが私たちです。その名のとおり、このハイブリッドアプローチでは、レビューの大部分をAIが行い、人間が確認、注釈付けを行ったうえで、ルールの品質が公開に値するかを判断します。

誤検知と見逃し

誤検知とは、実際には問題がないコード部分について、AIアルゴリズムがエラーや異常があると判定することです。存在しない問題の調査に時間とリソースを費やすことになります。

見逃しとは、AIアルゴリズムがコードの問題を特定できないことです。欠陥を検出できなければ、ソフトウェアにパフォーマンス上の問題やセキュリティ脆弱性が残り、時間とコストの両面で大きな損失につながる可能性があります。

AIコードレビューでは誤検知や見逃しが起こり得ます（大量の問題を指摘するセキュリティツールに惑わされないでください。指摘の数が多いからといって、必ずしも品質が高いとは限りません）。そのため、人間が結果を確認し、こうした誤りを最小限に抑える必要があります。ヒューマン・イン・ザ・ループのアプローチでは、AIのスピードと効率性に人間の判断力と専門知識を組み合わせ、より正確で効果的なコードレビューを実現します。

開発者にとって使いやすいSnykでコードを保護

市場にある従来型のSASTツールの多くは、スキャンに時間がかかり、精度も低いため、誤検知が多く、開発者の信頼を損ねています。Snyk Codeは違います。効率的で実用性の高いSASTとして、アプリケーション全体のコンテキストを踏まえたセキュリティ分析を数秒でリアルタイムに実行。さらにAIによるセマンティック分析で、実際に関係のある脆弱性をすばやく特定し、先回りして修正できます。

Snyk CodeはAIを活用してセキュリティチームのリスク管理と開発者体験の向上を支援し、より効率的なチームとより安全な製品の実現に貢献します。