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バイブコーディングで開発したWebアプリ200件を監査、91％に脆弱性　Microsoft・NUS所属研究者らが原因分析

Microsoftやシンガポール国立大学などに所属する研究者らは2026年6月22日、AIとの自然言語のやり取りを中心にアプリを開発する「バイブコーディング」の安全性を調査した論文「Understanding the (In)Security of Vibe-Coded Applications」を[公開]した。9月14日に更新した最新版では、監査したWebアプリ200件の91％に脆弱性が見つかったと報告している。 ## 公開稼働中の200件から1,186件の脆弱性 研究チームは、Claude CodeやLovableで開発されたオープンソースアプリ9,041件を収集し、公開稼働中のWebアプリから200件を無作為に抽出した。AIによるコード監査と人間による検証を組み合わせ、182件から計1,186件の脆弱性を確認した。 **■ 監査した200件のWebアプリを、発見された脆弱性の数ごとに分類した図。脆弱性が見つからなかったアプリは18件（9％）だった** ![Distribution of applications by vulnerability count.jpg] :::small 画像の出典：[論文「Understanding the (In)Security of Vibe-Coded Applications」Figure 2] ::: 発見した脆弱性の65.77％は、深刻度がCriticalまたはHighだった。アクセス制御の不備、外部からの入力が意図しない命令やコードとして扱われるインジェクション、認証の不備が主な問題だった。 ## 「動くこと」の優先や安全要件の見落とし 研究チームは、原因を記憶・目標設定・知識の問題という3分類、8パターンに整理した。以前の安全要件を忘れる、不具合を直すために保護機能を弱める、明示されていない安全要件を見落とすといった失敗が含まれる。 **■ 脆弱性につながる8つの失敗パターンを、記憶・目標設定・知識の問題に分類し、仕様策定から実装、改修、公開までの開発段階に対応づけた図** ![Eight failure modes for vibe-coded vulnerabilities.jpg] :::small 画像の出典：[論文「Understanding the (In)Security of Vibe-Coded Applications」Figure 3] ::: 脆弱性が入り込む場面を再現した実験では、本番利用に耐える実装を求める指示や、開発エージェントへのセキュリティ強化用スキルの追加によって、対象の脆弱性が再び入り込む割合が低下した。ただし、評価したどの条件でも、対象の脆弱性を完全には排除できなかった。 調査対象はGitHub上のオープンソースアプリに限られる。91％という結果は監査した200件についての数値であり、AIで開発したアプリ全体の割合を示すものではない。 :::box [関連記事：ETH Zurichの研究チーム、AIに言葉で指示し「雰囲気」でコードを書くバイブコーディングでも、コンピュータサイエンスの基礎と文章力が成果を左右することを明らかに] ::: :::box [関連記事：OpenAI、コードの脆弱性を発見し修正パッチまで提案するAIエージェント「Codex Security」公開] ::: :::box [関連記事：AIがソフトウェアの脆弱性を自動修正──Google DeepMind、新エージェント「CodeMender」を発表] :::