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生成AIでコード量が急増し、人手によるレビューが限界に達している

ChatGPTやGitHub Copilotをはじめとする生成AIの活用により、コーディングのスピードは飛躍的に向上し、開発現場では日々大量のコードが生み出されるようになっています。AIが書いたコードをベースに開発を進める「AI駆動開発」は、多くの企業で急速に広がっています。
一方で、生成されるコードの量が急増する中、それを確認する人手によるレビューは追いつかなくなっています。レビュアーの工数は増える一方で、限られた人員では品質チェックが間に合わず、十分に検証されないコードがそのまま流れてしまうリスクが高まっています。

AI生成コードの品質・脆弱性を、開発フロー内で自動検証できていない

AIが生成したコードは、開発のスピードを高めてくれる反面、その品質やセキュリティを人間が十分に把握できていないという懸念が残ります。プロジェクトのコーディング規約から外れていたり、脆弱性を含んでいたりしても、レビューをすり抜けて本番環境に到達してしまえば、後になって重大な問題につながりかねません。
こうしたリスクを避けるには、AI生成コードを含むすべてのコードを、開発フローの中で継続的かつ自動的に検証する仕組みが必要です。しかし、品質チェックに時間がかかれば開発のスピードは削がれ、生産性・品質・コストのどれを優先すべきか難しい判断を迫られます。速度を落とさずに品質とセキュリティを担保する、開発フロー内での自動検証とガバナンスの仕組みが求められています。

スピード・品質・コスト削減を両立するコード品質ガバナンスとは

本セミナーでは、SonarSource Japanが、コード品質・セキュリティ分析プラットフォーム「SonarQube」を活用し、開発スピードを落とさずに品質とセキュリティを担保する方法をご紹介します。
SonarQubeは、ソースコードを静的に解析し、バグ・脆弱性を開発の早い段階で検出する、業界をリードするコード品質・セキュリティ分析プラットフォームです。IDEに組み込む「SonarQube for IDE」を使えばコードを書きながらリアルタイムに問題を発見でき、CI/CDと連携すればプルリクエスト上で自動レビューを行い、「品質ゲート（Quality Gate）」で基準を満たさないコードのマージを止めることもできます。さらに「AI Code Assurance」により、AIが生成したコードを自動で識別・レビューし、バグや脆弱性、品質上の問題を検出したうえで、AIコード向けの品質ゲートを適用できます。問題箇所とその理由、修正方法までを具体的に示すため、開発者の学習にもつながります。
さらに、コード品質の向上は開発効率だけでなく、AIの実行コストそのものを下げる打ち手になります。SonarSourceの検証では、SonarQubeで保守されたクリーンなコードは、AIエージェントがタスクを実行する際のトークン消費を最大約8%削減できることが示されています。
また、ライセンスが利用ユーザー数ではなく解析するコード行数（LoC）に基づくため、大規模な組織でも展開しやすいことも特徴です。当日は、SonarQube製品一式（SonarQube for IDE／Server／Cloud／Advanced Security）を活用し、IDEからCI/CDまで幅広く解説します。開発の早い段階で問題を検出して手戻りを減らし、スピード・品質・コストのバランスを取りたい開発部門・品質管理部門の方は、ぜひご参加ください。

プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:45　生成AIで増えるコード、レビューはどう変わるべきか〜開発スピードを落とさず、品質・セキュリティ・コストを最適化する方法〜

14:45～15:00　質疑応答

主催

SonarSource Japan株式会社（プライバシーポリシー）

協力

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）
※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

当日参加方法に関するお問合せ

セミナー事務局

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

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・講演企業の競合となる商品・サービスを提供している企業、同業の企業、及びそのグループ企業・関連企業の方
・個人や個人事業主の方
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