DatabricksのAIレッドチームが2025年8月12日にNeil ArchibaldとCaelin Kaplanの共著で「バイブコーディング」のセキュリティリスクに関するレポートを発表した。
バイブコーディングとは生成AIを使った迅速なコード開発手法である。同チームはClaudeによるマルチプレイヤースネークゲーム開発実験で、Pythonのpickleモジュールを使ったネットワーク層の実装により任意のリモートコード実行の脆弱性が発生することを確認した。
ChatGPTによるGGUFバイナリ形式パーサーの開発実験では、C/C++コードでチェックされていないバッファ読み取りやタイプ混同によるメモリ破損脆弱性が見つかった。研究チームは対策として汎用セキュリティプロンプト、言語固有プロンプト、自己内省の3つのアプローチを提案した。
PurpleLlamaのSecure Coding Benchmarkを使った実証実験でClaude 3.7 SonnetとGPT 4oを評価した結果、自己内省が最も効果的で脆弱性率を30-51%削減できることが判明した。
From: 
Passing the Security Vibe Check: The Dangers of Vibe Coding
【編集部解説】
まず、「バイブコーディング」とは何かを理解する必要があります。これは生成AIを使って直感的にコードを書く開発手法で、従来のような厳密な設計書や仕様書を省略し、AIとの対話でアイデアを形にしていく手法のことです。
今回のDatabricksの研究は、この手法が持つ「見た目には機能するコードなのに致命的な脆弱性を内包している」という新たなリスク領域を明確に可視化した点で重要な意味を持ちます。
特に注目すべきは実証実験の内容でしょう。Python環境でのpickleモジュールの問題は古典的な脆弱性として知られていますが、C/C++でのメモリ破損脆弱性はより深刻です。整数オーバーフローによるヒープベースのバッファオーバーフローは、攻撃者が任意のコードを実行する可能性を示唆しており、これが「動作するコード」として生成されることの危険性を如実に表しています。
この問題は単なる技術的な課題を超えて、AI支援開発時代における新しいセキュリティパラダイムを提起しています。従来のソフトウェア開発では、開発者がコードの意図と実装を理解していることが前提でしたが、バイブコーディングではAIが生成したコードの内部動作を開発者が完全に把握していない状況が発生します。
一方で、研究が示したプロンプト技術による対策は実用的です。自己内省による脆弱性削減率48-50%、言語固有プロンプトによる24-37%の改善は、わずかなプロンプト工夫で大幅な安全性向上が期待できることを意味します。HumanEvalベンチマークでの機能性評価において、セキュリティ対策がコード品質にほとんど悪影響を与えなかったことも重要な発見でした。
現在、CursorやClineといったエージェンティック開発環境が普及する中で、この研究は時宜を得たものといえます。特に.cursorrulesファイルやModel Context Protocol（MCP）を活用した統合的なセキュリティアプローチは、開発環境レベルでの対策が可能であることを示しており、今後の開発ツール設計において重要な指針となるでしょう。
長期的な視点では、この研究はAI支援開発における「責任あるイノベーション」のあり方を提示しています。開発速度の向上とセキュリティ確保の両立が可能であることを実証し、業界全体でのベストプラクティス確立に向けた重要な一歩となっています。AI時代の開発者には、ツールを使いこなすだけでなく、その出力を適切に評価する新しいスキルセットが求められることも明確になりました。
【用語解説】
バイブコーディング
生成AIを活用して素早くコードを作成する手法である。設計や仕様書を省略し、AIの直感的な応答でコードを生成する。
pickle
Pythonのオブジェクトをシリアライズ・デシリアライズするためのモジュールである。任意のコード実行の脆弱性が知られている。
GGUF形式
主にC/C++で実装されたモジュールのモデル重みを格納するバイナリファイルフォーマットである。
自己内省
生成されたコードをLLMが自身でレビューし、セキュリティ問題を検出して修正提案を行う技術である。
セキュリティプロンプト
コード生成時にモデルに与えるセキュリティを意識した指示や条件である。
MCP（Model Context Protocol）
Anthropicが提唱した、LLMが外部ツールと連携するためのオープンプロトコルである。
Semgrep
静的解析ツールで、コードのセキュリティ問題を検出する。
【参考リンク】
Databricks（外部）
データとAIプラットフォームを提供する企業。生成AIセキュリティに関する研究も行っている。
Cursor（外部）
AIアシストによる次世代コードエディタ。エージェントとしてコード生成や修正を支援する。
ChatGPT（外部）
OpenAIが提供する大規模言語モデル（LLM）ベースのAIチャットボット。
Anthropic Claude（外部）
Anthropicが開発した大規模言語モデルで、コード生成や解析に優れた性能を持つ。
PurpleLlama Cybersecurity Benchmark（外部）Metaが開発したLLMのサイバーセキュリティ能力を評価するベンチマークスイートである。
【参考記事】
Databricks: Recognizing and avoiding security vulnerabilities in vibe coding（外部）
ドイツのIT専門誌Heiseによる記事で、Databricksの研究結果を客観的に検証している。
Vibe Coding: Trend or Security Risk?（外部）
セキュリティ企業Xygeniによる独立した視点からの分析記事で、バイブコーディングのリスクとメリットをバランス良く検討している。
The Hidden Security Risks of AI-Generated Code（外部）
セキュリティ専門企業SecureLeapによる記事で、AI生成コードに潜む見えないセキュリティリスクについて詳細に分析している。
5 Vibe Coding Risks and Ways to Avoid Them in 2025（外部）
開発者向けプラットフォームZencoderによる実用的なガイド記事で、2025年におけるバイブコーディングの主要リスク5つと具体的な回避策を提示している。
【編集部後記】
みなさんは普段の開発でAI支援ツールをどのように活用していますか？今回のDatabricksの研究を読んで、私たち編集部も改めて「便利さと安全性のバランス」について考えさせられました。
バイブコーディングは確かに魅力的で、アイデアを素早く形にできる素晴らしい手法です。一方で、生成されたコードの「見えない部分」への注意深さも必要なのかもしれません。
みなさんの開発現場では、AI生成コードのレビュー体制はどのように整備されているでしょうか？また、セキュリティと開発速度の両立について、どのような工夫をされていますか？ぜひSNSやで、みなさんの経験や見解をお聞かせください。
