業務委託の改修案件で、AIに指示を出すと、数分で画面と処理が動きました。差分は数百行あり、動作に問題はなさそうです。それでも、レビューを依頼するボタンを押す前に、この差分を自分の言葉で説明できるだろうかと手が止まります。バイブコーディング（Vibe Coding）を案件で使うフリーランスエンジニアが抱えるのは、AIに書かせたコードを納品して、あとで不具合やセキュリティの穴が見つかったら自分の責任になるのではないか、という不安です。速く書けた分だけ、読んで確かめる時間に回します。この記事では、その確かめ方を順に整理します。

1. バイブコーディングとは

コーディングの大半をAIに委ねる手法

IPA（情報処理推進機構）のAIセキュリティ短信は、AI支援の下でコーディング作業の大半をAIに委ねる手法をVibe Codingと呼び、開発者の間で話題を集めているとしています¹。資料の表記は英語ですが、この記事では「バイブコーディング」と書きます。

書く作業の大半をAIが受け持つと、人の仕事は書くことから、読んで確かめることへ比重が移ります。これは書き手の整理ですが、冒頭の場面で手が止まった理由も、ここにあります。コードは手元に届いているのに、自分が書いていない分だけ、中身を把握する作業が残っているからです。

図の作成：Remogu編集部。比重の変わり方を整理した概念図で、統計データではありません

動いて見えることと、安全であることは別

同じ短信は、適切にセキュリティ評価を行えない人の手で開発されたシステムが、世に多数出現する可能性の高まりを指摘しています¹。AIが書いたコードを、評価できないまま動かすことへの警告です。

一方、AIの側については、今の生成AIはセキュアなシステムを開発してくれると言い切れるものではない、とも述べています¹。画面が動き、処理が通ったとしても、それは安全に作られている証拠にはなりません。

そのため、案件で使うかどうかの前に、使うならどこで人が確かめるのかを決めておく必要があります。最初に決めるのは、クライアントとの取り決めです。

2. 案件で使う前にクライアントと確かめること

入力する内容は、委託元の事業者の持ち物

業務委託で預かるコードや資料は、委託元の事業者のものです。AIに指示を出すとき、そのコードやデータを入力するかどうかは、自分一人では決められません。契約の条項や法律上の決まりは、ここでは取り上げません。クライアントと協議して取り決める項目として、先に挙げておきます。

とくに入力の扱いは、AIの側の仕組みで変わります。IPAの資料は、チャットAIの運営企業が利用者とのやりとりを学習データとして流用する場合があるとしたうえで、サービス規約や利用時設定を確認すると、入力を保存や学習の対象から除外できるとしています²。除外できるかどうかは、使うサービスの規約と設定を確かめて初めて分かります。

取り決める4つの項目

クライアントと確かめる項目は、AIツールを使ってよいか、機密のコードやデータを入力してよいか、入力が学習に使われない設定にできるか、成果物にAI利用を明示するかの4つです。IPAの資料は、生成AIには期待に反する動作の可能性が常にあるので、実際の使用時にも注意と確認を怠らないよう呼びかけています²。AIの使い方を決めておけば、納品後に問題が見つかったときも、どこまでをクライアントと共有していたかを説明できます。表では、項目ごとに確かめる内容と理由を並べました。

項目	確かめる内容	理由
AIツールの利用可否	使ってよいツールと、使ってよい作業の範囲	委託元の事業者が、使うツールの範囲を決めている場合があるため
機密コード・データの入力	入力してよいコードやデータの範囲	預かったコードやデータは委託元の事業者のもので、自分だけでは決められないため
学習に使われない設定	サービス規約と利用時設定で、入力を学習の対象から除外できるか	運営企業が、やりとりを学習データとして流用する場合があるため
成果物へのAI利用の明示	AIを使って書いた部分を、納品物でどう示すか	委託元の事業者が、納品物の作られ方を把握できるようにするため

Remogu（株式会社LASSIC運営）は、リモートワーク案件特化のエンジニアマッチングで、案件の90%以上がフルリモート可能です³。リモートで進める開発では、AIの使い方も画面越しのやりとりで決まります。参画前の面談で、自分からAIツールの扱いを尋ねておくと、取り決めが後回しになりません。

取り決めたあとに残るのは、AIが書いたコードの結果を誰が負うのかという問いです。次は、その考え方を確かめます。

3. AIが書いたコードの責任は誰が負うか

知識豊富だが経験不足の新人

IPAのAI利用者のためのセキュリティ豆知識は、生成AIを「知識豊富だが経験不足の新人」にたとえています²。広い知識を持ち、すばやく仕上げてくれますが、その場の事情や経験に基づく勘所までは備えていない、という見立てです。

新人が書いたものなら、読んで、動かして、気になる点を直してからクライアントへ出すはずです。AIの出力にも同じ手順を当てはめると、確かめる作業は、速く書けたことの対価としてあらかじめ組み込まれていると分かります。

図の作成：Remogu編集部。IPAの講義概要の考え方を整理した概念図で、統計データではありません

結果に責任を持つのは人間

IPAのセキュリティ・キャンプ2026全国大会の講義概要は、AIはコードを生成し、脆弱性を検出し、修正案を提示するが、その結果に責任を持つのは人間だとしています⁴。コードを書いた主体がAIであっても、その結果を引き受ける側は人です。

ただし、納品後に問題が見つかったとき、責任をクライアントとどう分けるのかは、この資料からは分かりません。法的な責任の分け方は契約の内容によって変わり得るので、ここでは断定しません。前の節で挙げた取り決めを、あらかじめ共有しておく理由が、そこにあります。

IPAの短信は、今の生成AIがセキュアなシステムを開発してくれると言い切れるものではないとしています¹。AIの出力を人が確かめる作業は、省いてよい工程ではありません。次は、納品の前に確かめる手順を並べます。

4. 納品前に確かめる検証の手順

速く書けた分を、確かめる時間に回す

IPAの短信は、企業等でVibe Codingを実践する際は、開発生産性の向上で生まれた余力を、成果物の検証や品質管理にそそぐバランスへの配慮が必要になるとしています¹。述べられているのは企業等での実践ですが、個人で請ける案件でも、同じ考え方を自分の作業に当てはめられます。

たとえば、AIのおかげで半日早く実装が終わったなら、その半日を、納品前の確認に使います。評価できないまま世に出た開発物が増える可能性に触れた短信の指摘¹を、自分の納品物に起こさないための使い道です。

工程ごとの確かめる中身

検証の手順は、書き手の整理として5つの工程に分けます。資料が定めた手順ではありませんが、生成AIには期待に反する動作の可能性が常にあるとして、使用時にも注意と確認を怠らないよう呼びかけるIPAの資料²の考え方を、納品前の作業に置き換えたものです。順番は、差分を読む、テストを動かす、外から入る値と認証まわりを見る、追加された依存パッケージを見る、秘密情報が混ざっていないかを見る、の流れです。

工程	確かめること
差分を読む	変更の全体を読み、何をなぜ変えたのかを自分の言葉で説明できるか
テストを動かす	既存のテストが通るか。変えた箇所に対するテストがあるか
入力値と認証まわり	外から入る値の検証が入っているか。ログインや権限の扱いが意図どおりか
依存パッケージ	追加されたパッケージが本当に必要か。名前や提供元に不審な点がないか
秘密情報の混入	鍵・パスワード・接続情報が、コードや設定ファイルに書き込まれていないか

この表の工程を順に通したうえで、差分を自分の言葉で説明できる状態になれば、レビューを依頼する準備が整います。ただし、守る対象はコードだけではありません。次は、AIコーディングの開発環境そのものに向けられた攻撃を見ます。

5. 標的にも侵入経路にもなる開発環境

AIコーディングの開発基盤という経路

IPAのAIセキュリティ短信（2026年9月7日公開版）は、AIコーディングエージェントやAIシステムの開発基盤が、攻撃の対象としても侵入経路としても用いられているとまとめています⁵。守る対象はコードだけではなく、コードを書かせる環境そのものにも及びます。

前の節の検証手順は、できあがった差分を確かめるものでした。一方、この短信が取り上げているのは、差分が手元に届く前の段階です。アカウント、リポジトリ、公開されたパッケージといった、開発に使う道具の側から入り込まれる事例が並んでいます。

二つの事例に見る連なり

2026年3月号は、AIコーディングツールClineで、自動課題トリアージの仕組みを悪用した重大なサプライチェーン脆弱性が確認された事例（2026年2月9日）を取り上げています⁶。

同事例では、攻撃者がGitHub Actionsのキャッシュを汚染し、VS Code MarketplaceやNPMの公開用の認証情報を奪取したとされます⁶。開発を自動で進める仕組みが、認証情報の奪取にまでつながった例です。

9月7日公開版は、npmのパッケージへ広がったワームCHAINDROPも紹介しています。メンテナのGitHubアカウント侵害を起点に、400を超えるパッケージへ広がったという、ベンダー観測の事例です⁵。

図の作成：Remogu編集部。IPAの短信が紹介する二つの事例を整理した概念図で、統計データではありません

自分の案件に引き寄せると

二つの事例は別々の出来事ですが、手元のコードの外側にある仕組みが起点になっている点は同じです。AIに書かせたコードを検証していても、それを載せる道具の側が破られていれば、納品物の安全は保てません。

業務委託で他社のリポジトリに参画すると、使うアカウントやパッケージの管理は、委託元の事業者の環境と自分の環境にまたがります。書き手の整理ですが、依存パッケージを追加するときや、自動処理の設定に手を入れるときは、事前に委託元の事業者へ伝えておくと、あとから経緯を説明しやすくなります。

では、AIが提示する操作を承認する場面では、何を見ればよいのでしょうか。

6. 承認ボタンを押す前に見るもの

確認画面に情報が出ないとき

同じ短信は、開発者の通常操作に紛れて不正動作が起動する事例が報告され、判断に必要な情報が提示されない中で、Human-in-the-Loop（人による確認）が機能しなかったとの指摘を紹介しています⁵。人が承認していても、承認の材料が画面に出ていなければ、確認になりません。

別の調査として、Wizは、AIコーディング支援6製品に共通する欠陥パターンを公表し、確認時に情報が示されず同意が形骸化する例などを挙げたと、短信は伝えています⁵。ベンダー調査として載っている内容で、特定の製品の優劣を示すものではありません。

自動実行モードの前提条件

Adversaは、オープンソースのAIコーディング／コンピュータ操作エージェント11本のうち10本で、ガードが検査する文字列と実際に実行される命令の不一致を悪用できるとしています⁵。

ただし、これは実地の被害の観測ではなく、ラボでの実証です。自動実行モードの有効化などの前提条件も付いています。そのため、ほとんどのツールが危ないと読むのは、資料の範囲を超えます。読み取れるのは、自動実行モードを有効にするかどうかが、確かめる場所を減らす判断になる、という点です。

場面ごとに見るもの

承認を求められる場面は、自動実行モードにするとき、確認画面が出たとき、ファイルを書き込むとき、通常の操作の直後の4つに分けて考えられます。資料が定めた手順ではなく、書き手の整理です。短信が挙げた事例の共通点である、判断の材料が示されない状態を避けるために、場面ごとに見るものを決めておきます。

場面	見るもの
自動実行モードにするとき	有効にする前に、実行される操作の範囲と、途中で止められる場所があるか
確認画面が出たとき	承認する内容が画面に書かれているか。判断に必要な情報が出ていなければ、承認を保留する
ファイルを書き込むとき	書き込み先が、作業中のリポジトリの範囲に収まっているか
通常の操作の直後	通常の操作に紛れて動く処理が、追加されていないか

承認の場面を整えると、AIの出力を確かめる作業と、環境を守る作業がつながります。次は、こうした確かめ方を、案件での強みとして伝える方法です。

7. AIを使う開発を強みとして伝える

検証の手順を説明できる

AIを使えば速く書けることは、委託元の事業者にも伝わりやすい利点です。ただ、速さだけでは、納品物の中身への不安は消えません。IPAの短信は、開発生産性の向上で生まれた余力を成果物の検証や品質管理にそそぐバランスへの配慮が必要になるとしています¹。

そのため、案件で伝えるときは、AIをどれだけ使ったかより、使った分をどう確かめたかを示します。差分を読み、テストを動かし、依存パッケージと秘密情報まで見た、という手順を説明できれば、速さが雑さの裏返しではないと伝わります。

図の作成：Remogu編集部。書き手の整理を示した概念図で、統計データではありません

AI利用の取り決めを自分から提案する

第2節の4つの項目は、クライアントから言われるのを待たず、自分から持ち出せます。AIツールを使ってよいか、機密のコードやデータを入力してよいか、学習に使われない設定にできるか、成果物にAI利用を明示するかを、参画前の面談で尋ねておきます。

契約の条項や法的な責任の分け方は、この記事では断定していません。個別の案件ごとに、クライアントと協議して取り決めます。AIが書いた結果に責任を持つのは人間だという考え方⁴を、自分の側から先に示す姿勢が、そのまま取り決めの出発点になります。

更新を追う姿勢

AIの扱いに関する指針は、更新が続いています。たとえば、総務省・経済産業省のAI事業者ガイドラインは、第1.2版が令和8年（2026年）3月31日に公表されています⁷。中身は別の記事に譲りますが、版が更新されていると知っているだけで、取り決めを見直すきっかけになります。

冒頭の場面に戻ります。AIが数分で動かした数百行の差分は、読んで、テストを動かし、依存パッケージと秘密情報まで見たうえで、自分の言葉で説明できる状態になって初めて、レビューに出せます。速く書けた分だけ、読んで確かめる時間に回します。

Remogu（株式会社LASSIC運営）に登録すると、リモートワーク案件の条件を確かめられます。AI利用の扱いを面談で尋ねたいときも、まず登録して、自分の経験に合う案件の条件を知るところから始められます。

8. よくある質問

バイブコーディングで作ったコードを納品してよいですか

クライアントとの取り決め次第です。AIツールを使ってよいか、成果物にAI利用を明示するかは、案件ごとに協議して決めます。納品するなら、AIが書いた結果に責任を持つのは人間だという考え方⁴に沿って、差分を読み、確かめたうえで出します。

AIに入力したコードは学習に使われますか

IPAの資料は、チャットAIの運営企業が利用者とのやりとりを学習データとして流用する場合があるとしています²。サービス規約や利用時設定を確認すると、入力を保存や学習の対象から除外できるとも述べています。どのツールでも除外できるわけではないので、使うサービスの規約と設定を確かめてから入力します。

AIコーディングツールのセキュリティで最初に見る設定は何ですか

自動実行モードを有効にするかどうかと、確認画面に判断の材料が出るかの2点です。ラボでの実証では、自動実行モードの有効化などの前提条件が付いていました⁵。確認時に情報が示されず同意が形骸化する例も、短信に挙げられています⁵。

※公開中の案件数は時期によって変わります。記事中の案件の傾向は執筆時点のものです。

出典・参考情報

＊1 独立行政法人情報処理推進機構「AIセキュリティ短信 2025年7月号（公開版）」（2026-04-02・2026年10月確認）
＊2 独立行政法人情報処理推進機構「AI利用者のためのセキュリティ豆知識」（2026年3月・2026年10月確認）
＊3 Remogu（株式会社LASSIC運営）公開情報：扱う案件の90%以上がフルリモート可能
＊4 独立行政法人情報処理推進機構「セキュリティ・キャンプ2026全国大会 講義一覧」（2026年8月・2026年10月確認）
＊5 独立行政法人情報処理推進機構「AIセキュリティ短信（2026年9月7日 公開版）」（2026-09-07・2026年10月確認）
＊6 独立行政法人情報処理推進機構「AIセキュリティ短信 2026年3月号（公開版）」（2026-04-02・2026年10月確認）
＊7 総務省「AI事業者ガイドライン」（2026-03-31・2026年10月確認）