AI自動化のリスク増大、企業IT管理と脆弱性拡大の現状

AIによる攻撃の進行：スパゲッティ・レガシーと加速するデジタル軍拡競争＿あるいは、私たちが機械の速度で明日の脆弱性を構築している現実について
[...水など要らない :: サーバを燃やせ燃やせ燃やせ...]
> 「未来はすでにここにある――ただ、その分布が均等ではない。残念ながら、セキュリティパッチも同様だ。」
_— ウィリアム・ギブスン（いや、本人はこんなふうには言わない気もするけど、まあ…言ってほしいよね）_

## サイバーセキュリティの地平線上に見える複合的な課題

想像してみてほしい。目の前には巨大なデジタル荒野が広がっていて、そこにはどうしようもなく絡まったコードの山々が果てしなく連なっている。いや本当に、あれ？今晩何食べようとか考えてる場合じゃないかもしれないけど、一部観察者からするとラヴクラフト小説みたいだとも言われていたりするんだよね。この混沌とした風景の陰で、高度な人工知能を使った攻撃者たちが人間より遥かに速く、この複雑さから脆弱性を見つけ出せる可能性が指摘されている。うーん、それなのに私たちは今、この脆弱性自体をこれまでになく猛烈な勢いで生み出し続けている。それというのも、「より早く、安価に、それからもっと大量に」という理由付けでもってコーディング作業そのものまでAIへ委ね始めちゃった現状がある。

2025年現在ではさ、次の三つの力（ちょっと力という表現も妙だけど）が同時並行で進んで、新しいサイバーセキュリティ上の課題につながってきている…らしい。

まず一つ目は**増大するスパゲッティ化したレガシーコード**だね。長い年月積み重ねられてきた技術的負債というやつ。専門家曰く、その規模は伝統的家庭料理人ですら思わず匙を投げるレベルとも形容されたりしてさ、本当にそんな比喩必要なのかなと思いつつ…。

二つ目としては**攻撃的AI技術によるリスク増大**なんだけど、人間以上に複雑なミスや抜け穴までも検出して悪用できる精度や速度への懸念が高まってきていて。そういう意味では、「AI怖い」とか軽々しく言えなくなっちゃう感じ？いや、自分でも何書いてるかわからなくなる瞬間ある。

そして三番目は**AI駆動型大量生産というビジネス要請**なんだよね。企業内部じゃ、人手による監督とか最小限で済ませたい圧力も強くて、とりあえず機械速度優先！みたいになっちゃう。「そんな単純じゃない」なんて反論したくなるんだけど…。

全体として、多くの専門家たちはこう仮説立てたりしている。「未整備かつ複雑化した既存コード（しかもAI活用開発圧力で量も急拡大）と、高度化する攻撃系AIとの相互作用」が新たかつ指数関数的にも思えるリスク領域につながっており、それゆえソフトウェア開発及びサイバーセキュリティへの根本的転換姿勢こそ求められる、と。でもまあ、本当にそれ実践できる人なんている？　ああ、ごめん脱線した。本筋戻すと…。

別視点から見ると、「昨日まで通用した方法論で新世代ツールへ対応しようと躍起になるばかりか、自分自身でも危険源となり得るものへ資源投下しつつ適切な情報遮断まで誘発してしまう」――そんな分析例すら存在する。

! [] >「十分高度なテクノロジーはいかなる場合でも魔法と区別できない。十分放置されたコードベースはいかなる場合でもセキュリティ上問題となり得る。」

_— アーサー・C・クラーク（再び、創造的解釈）_
## 第1章：「昨日出荷」の時代におけるAI生成スパゲッティの構造

### デジタル煉獄の古典的定義
まず、とりあえず基本からいこうか。「レガシーコード」というやつはさ、一応動いてはいるんだけど誰も近寄りたくないコードって意味。うん、なんというか冷蔵庫の一番奥で妙な存在感を放つ謎キャセロール、その感じ。食べ物…なのかな？とか思いつつ腐敗について考えさせられる存在でもある。で、「スパゲッティコード」だが、これはそのキャセロールが突然意識を持ち始めて、自分勝手に設計判断までしちゃった状態に近い、気がする。本当にそんなことあり得るのか…と疑いたくなるけど、それくらい混沌としてるという話ね。

伝統的には、スパゲッティコードっていうのはソフトウェア開発現場で自然発生するエントロピーみたいなものでさ。急ぎの納期だったり要件変更だったり、人員交代や「仮対応」好きな人間心理――そういう細々した事象が積み重なる。でもまあ、一個一個は納得できなくもない追加ばっかなんだよね。不思議と。それなのに最終的には、カフェイン取りすぎたリス軍団が委員会作って設計したような何かになってしまう。都市拡張みたいなもの？いや、それとも違う気もする。でも累積すると、とんでもなく複雑になっちゃう。その感覚わかる人いる？

### 新たな次元：企業主導型AIによるコード工場化
さてと…。話を今っぽい方へ戻そう。「より速く」「より安く」「より多く」。この商業三位一体命題――企業側が夢中になる最適化ごっこによって、ソフトウェア開発自体がまるで工場ライン作業みたいに扱われている現実。最近ではAIも単なる便利ツールじゃなくて、生産ラインそのものとして君臨してたりして、ヴィクトリア朝時代の織物工場風情満載で大量生産モード全開。うーん、その無機質な熱意というやつよ。

プレッシャー？単純明快、「睡眠や休憩、それから稀に訪れる実存的不安」を必要とする高コスト人類開発者よりAI使っときゃ合理的でしょうという理屈。一見筋通ってそうなんだよね。しかし―ここ重要―技術的負債自動生成プロセスまでオートメーション化しちゃった可能性には誰もちゃんと言及してない気もする。

例えばどうだろう、人間同士なら変数名ひとつ巡って延々議論し続けているその隙間にも、AIなら平然と数千行規模のコードを量産できたりする。ただ問題は、このAI自身すら、人類史上蓄積されてきたプログラミング知識群――そこには怪しいハックや応急処置、「TODO: 後で修正」と書いたまま忘れ去られているコメント等々まですべて含まれて学習されてしまっている点。それもう料理初心者相手にYouTube上事故動画だけ集めて料理教えるような狂気沙汰では？……あ、ごめん本題戻ります。

### 大量生産デジタル・スパゲッティに潜む隠れコスト
結果として出来上がったもの、それはまあ大抵「動作する」コード（万歳！）。ただし、その裏側には目立ちづらい見落とされたコスト群が静かに横たわっていて…。いや、本当に静かなのか？時折ふっと頭をよぎるけど、大半の場合そのまま日常業務へ溶け込んで消えてしまう。この不可視コストこそ後から噴き出す厄介者となり、多忙時ほど思い出したくないタイプだったりして…。とは言え、「昨日出荷」が叫ばれる世界じゃ完璧主義など夢物語なのかなぁ、とため息混じりになる夜もある。

しかし、ああ…なんか言い訳っぽく聞こえるけど、その中には「次のスプリントで片付けよう」と思って積み上げてきた、全開発者の課題が静かに沈んでいる。まあ、実際どうなんだろうね。私たちは今まで経験したこともない規模で、バグが潜んでいそうな、把握もできてないし監督も最小限というコードを垂れ流してる。ほんと、それって酔っぱらった写本家がアレクサンドリア図書館を複写してる感じ？いや、技術的にはすごそうだけどさ、不安だよやっぱり。

一番気になるところは、このAI生成コード、一見するとちゃんとしてるように見えてしまう点かな。パターン通りに機能を実装して、それっぽく堂々と動いてる。でも掘ってみると…えっと、唐突だけど昔テレビで風洞実験見たことある？トランプタワーとかあれ作った人の執念はすごいと思うんだけど、本質的な強度は意外となかったりするじゃない。それと似てる気がする。しかも、人間が生み出したスパゲッティコード（まあ凡ミスでも）は少なくとも意思決定の痕跡くらいは残してくれる。

なのにAIによる複雑化は…うーん、自分でも何言いたいかわからなくなるけど、人間じゃもう辿れないパターンから増殖する傾向ある。「継承」じゃなくて、高速で新しい技術的負債を作り続けている状態とも言えるんだろうな。本当にこれ、大丈夫なんだろうか、と時々考え込む自分がいる。

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> 「理論と実践には違いはないという理論があります。しかし実際には違いがあります。AI生成コードの場合、その違いはこれまで知られていなかった種類の脆弱性として現れることがあります。」
_— ヨギ・ベラ（没後サイバーセキュリティコンサルタント）_

## 第2章：攻撃対象領域 — デジタル時代の捕食者たちへの無限遊び場

### スパゲッティ状コードが問題を増幅するしくみ

正直言って、どんな1行でも潜在的な脆弱性になり得る。それだけで夜遅くまで目が冴えてしまって、「もっと強めのコーヒー必要だわ」ってなるセキュリティ担当者、多分そこら中にいると思う…。いや、自分だったら絶対寝不足になるよ。その事実こそ、この世界の変わらぬ不安材料なのでは、とふと立ち止まって考えてしまった。でもまあ話戻すけど、本当に油断ならない時代になったものだね。

コードベースがM.C.エッシャーの絵画と一皿のリングイネを無理やり混ぜ合わせたような、正直言ってちょっと気持ち悪い状態になっている場合、その複雑さというのは数学的に見てもなかなか手ごわい——いや、本当に面倒だ。まあ、それでいて、あれ？ 今何書いてるんだっけ……ああ、そうそう。昔ながらのスパゲッティコードの場合には、次みたいな予測しやすい仕掛けによって攻撃対象領域がぽこぽこ生まれてくることが観察されてきたわけです。

- **忘れ去られたモジュール**：システム内にひっそり存在しているものの、パッチも当てられず放置されたままで、なんというかデジタルゴースト的な存在感。
- **非公開API**：発見できちゃう人なら使えてしまう隠し扉として働くわけで……うーん、不思議とロマンあるけど危険。
- **セキュリティ基準の一貫性欠如**：場所によって違う基準が適用されていて、そのせいで石造りと紙みたいな壁が同居するお城、みたいな感じになる。意味不明だよね。
- **複雑な依存関係**：ほんと、一つ動かすだけでも目隠し爆弾処理班みたいな緊張感——まじ疲れる。

### 前例なきボリューム問題

さてと。ここにAI駆動開発が絡んでくることで、人間にはどうにか管理可能だった苦難そのものがさらに肥大化する、と推測されるんですよね。マシンスピードでコード生成なんてやられるから、その分量は想像しただけでため息。でも実際、一つのAIシステムだけでも人間開発者数ヶ月分を軽々1日とかで吐き出すとの話もあったりするし。「え、それ冗談じゃなく？」って内心思った。しかも、その膨大さゆえにごく一部でも脆弱性入り込む可能性（統計上示唆もされている）が現実味帯びてくるので、「攻撃対象領域」の拡大は単なる面積増加では済まず、質的にも跳ね上がっちゃうわけですね。

従来型セキュリティモデルは基本的人力前提だから、人為制約＝自然ボトルネックだった。それ取っ払った世界では──つまり機械任せにして監督構造まで外した時点で──能力向上以上に露出度もうなぎ登りになる恐れあり。いや本当に、大丈夫なのかな自分でも心配になる。

### 依存チェーンリアクション

現代ソフトウェア開発界隈では外部ライブラリへの信頼とか依存関係への傾斜とか、ごく普通になってますよね。その方法論自体、多くの場合「まあ有効」と考えられてきた節があります。ただし…AI生成型スパゲッティ構造となれば話は別種の厄介さを孕むことになる。不意打ちな気持ち。「AI」は学習した全パターン（安全とは到底限らない依存関係含め）積極的に組み込もうとするから、それ由来の難儀とも言えるでしょう。

例えば各コンポーネント同士、お互い何重にも絡まり合い、その連鎖先までも延々と続いてしまう……そんなややこしいネットワーク下では、一箇所変えるだけでも理論上食洗機まで誤作動しかねない。本気で怖い。ただ、この絡まり具合自体、多くの場合既存コードベースから学習したAIによる産物なので、中には過去誰かが選択ミスった痕跡もしぶとく残り続けたり。それについて考えている途中なのについついスマホ確認してしまった——戻ります。この妙なしつこさもまた、新時代特有なのかもしれないですね。

「インターネットで正しい答えを得る最善の方法は質問をすることではなく、間違った答えを投稿することである。大規模に脆弱性を生み出す最も効果的な手段は、AIに私たちの過去の失敗から学習させ、それらを機械的な効率で再現させることである。」_— カニンガム則（サイバーセキュリティ版）_

## 第3章：攻撃的AI革命 ― 機械が狩りを学ぶとき

### 新たな捕食者エコシステム

私たちがコード生産の工業化に夢中になっている間、うーん、その反対側で何か別の進化も静かに息づいているんだよね。攻撃的AI――つまり脆弱性発見や悪用だけを使命とされた人工知能――なんて、どこかデジタル界隈の捕食者っぽい存在として語られるようになってきてしまった。人間があくせくしていた従来型ハッカーじゃ到底無理なスケールで情報偵察ができちゃうって話も聞くし、一体どうなってるんだろう。

数百万ものエンドポイントを一気にスキャンして、巨大なコードベース全体からパターン分析まで…。そういえば先日コンビニ帰りにふと考えてしまったけど、人間だったら1週間かけても見つからないような潜在脆弱性まで、この種のAIは人間より圧倒的に速く特定できちゃう事例も出てきているらしい。ま、いいか。

ただ、本当に厄介だと言われている部分は──これ結構大事なんだけど──彼ら（と言えるかな？）が「学習」してしまうという点なんだよね。成功した攻撃パターンや防御側のリアクションとか、多様すぎる情報群から傾向分析しちゃって、その上戦略自体もリアルタイムで適応させる動きを見せたりするわけ。でもまあ…時々それ本当に全部分かってやってるのかな、と疑問にもなるけど、とにかく相手が毎回少し賢くなる“ゲーム”状態とでも言えば伝わりやすいかな。

### 悪用自動化

従来型サイバー攻撃では、人間による知識とか経験値頼みだったわけで…。新しい機会を見つけたりエクスプロイト作成したり、防御への適応までも、一連工程ごと全部手作業&長期間投資ありき。それが普通だった。でも最近ちょっと晩ご飯のおかず何にしよう…とか考えてた矢先、「忍耐力」や「専門技能」が求められるこの流れ自体が揺さぶられている感じするんだよね。不安定だけど、おそらくこれはもう止めようがない潮流なのかもしれない。

攻撃的なAIが出てくると、なんか今までの方程式自体をぶち壊してしまうんですよね。まあ、普通はこんなに簡単に変わらないだろうとか思いたいけど――実際、AIって何千通りもの攻撃パターンを生成できるし、それを逐一ターゲット相手に試して、その中でうまくいったやつだけを残して進化させることまで出来ちゃう。それで…あ、そういえば昔見たドラマでさ、泥棒が都市中全部の鍵を同時に開けようとして―いや、全然関係ない話だった、ごめん。でも、ともかく、イメージとしてはそんな感じ。要するに、一人の泥棒が得た知識が世界中の他の泥棒にも一瞬で伝播する…そんな状況です。この現状、サイバーセキュリティ界隈では「もうこれ現実」って声もちらほら聞こえてくる。

### パターン認識の優位性

特に恐ろしいと思うのは、そのAIが、人間にはまず気付けないような複雑怪奇なシステム内部のパターンすらもズバッと見抜いてしまう能力ですね。まったく…スパゲッティコードなんて誰も触りたくないし解析したいとも思わない部分なんだけど、それでも微妙な依存関係とか、人間にはもうどうにもならん！ってポイントまで認知できてしまう可能性すらある。でもまあ、本当にそれ全部攻撃経路になるか？って疑問もよぎる。えっと、それでもやっぱり一部指摘されているように、この分野で攻撃的AIがその手腕（という言い方合ってるか分からないけど）を年々高めてきている…。いやしかし、人間ハッカーだと明白な脆弱性ばっかり狙っちゃう癖あるけどさ、AIは小さいミス同士の連鎖から深刻なセキュリティリスクへの道筋、自動的に発掘したりする場合もあるみたい。「正面玄関蹴破ればいいじゃん」みたいなのとは違い、「そこ？！」という――例えば3つボタンを順番通り押せば家自体が勝手に解錠しちゃうみたいな、不意打ち系。ま、いいか。

![ …だからこそ私たちは適切な対応策なしでは危機的状況になりかねない…]

> 「敵はシステムについて知っている。」
_— クロード・シャノン（情報理論絡みだったかな、多分。でもこの言葉自体が今となってはサイバーセキュリティ全般への警句にも響いてきたり…）_

## 第4章：有害な相乗効果 - 大量生産されたスパゲッティコードが生む問題

### 脆弱性と強力さとの“結婚”、それとも…

さてここから先は……ディストピア映画そのまんま感出てきますよ。本当に疲れる。AIによって大量生成されるスパゲッティコードって、人間側、防御側からすれば悪夢以外の何物でもなくて。でも皮肉にも、この「ぐちゃぐちゃ」が逆に攻撃型AIには最高のおもちゃになるという矛盾。数理的観点からしても、大規模・検証困難・品質保証不能、その上安全かどうか微妙……こんなの毎日量産され続けています。そして例によって攻撃型AIは膨大なデータセット上で黙々とパターン探し始める。それによって人間チームよりずっと短時間でコード解析や脆弱性発見につながったケースさえあるらしい。ふぅ…考えるだけでも頭痛いよ、本当。

チェスをやっている時って、相手がどんな手でもすぐに把握してるのに、自分はまだナイトの動き方さえうろ覚えで悩んでる――いや、たぶんそういう感覚。ああ、例えるならそんな感じかな。途中で水飲もうとして席外したりして、戻ったら盤面ぜんぶ変わってたり。…まあいいや、とにかく防御側だけがもたもたしてる。

完全な防御なんて夢物語なのかもしれない。昔のセキュリティ論では「人間なら膨大な時間と労力さえかければシステム全体を理解しきれる」なんて言われていたけど、本当だろうか？今となっちゃ、その前提自体がふわっとしていた気がするんだよね。特にAI生成コードが蔓延る現代じゃ、その幻想は崩壊寸前というか——まあ実際限界は明白で、それこそ守る側には“すべて”保護しろ的な無理難題。でも攻撃者は、一箇所でも穴を見つけりゃいいから楽なんだよ。非対称性？うーん、不公平なくらい一方的とも思えるよ。そしてAIが大量のコードを書き殴れば経路数は爆発的になるし、攻撃側にもAI調査ツールとか付いて回るので、防衛線はさらに薄くなる……そんな構図。

デジタルアーキオロジーって言葉、最近やけに耳につく。でも考えてみれば当然なのかもしれない。一年間ずっと自社でAI使い倒してマイクロサービス量産した挙げ句、その生態系には一度だけ内部用に使われて放置されたAPI——名前すら忘れてしまったようなものまで眠っている、ってこと普通にあるし。それ作ったAIも、多分学習データ中の少々怪しいセキュリティ実装パターンそのまま真似ただけ……だったりする。それに外部から忍び寄るAI駆動型攻撃システムがネットワーク全域をサッと舐め回すようにスキャンし、この「忘却されたサービス」をピンポイントで掘り起こす。そして古色蒼然たるコードパターンや危険視されるアンチパターンまで解析した上、ごく短い時間で標的型エクスプロイトまで組み立てちゃう始末だ。いやね、「誰か個人が大失敗」した訳じゃない。ただ、とてもじゃないけど管理・監視しきれないほど膨大な生成コード群そのものへのケア自体…うまくできなくなってきただけなんじゃないかなと思う。本当に2025年の日常風景になっちゃいそうだよ。

![ ...new hope dies last ...]
>「最も危険な言葉は『これまでずっとこうしてきた』です」

「2番目に危険なのは、“AIが対処してくれるだろう”という思い込みだと思う。ま、グレース・ホッパーも——もしこの光景を見ていたなら——似たようなこと言いそうだけど、どうなんだろうね。」

## 第5章：自動化時代の防御

### 開発者とアーキテクト向け：基本への回帰

解決策って、「AIツール全部やめろ」みたいな極端な話じゃないんだよね。いや、それってもう過去の神話でさ…今や多くの現場では自動化が進んでいて、アルゴリズムが全体指揮しちゃってる場合もある。ああ、ちょっと話逸れたか。でも、本当に必要なのは「コード品質」を納期余裕ある時だけのお遊び扱いじゃなくて、防御の根幹として再認識する態度かなって思うわけ。実際、AI生成コードも深夜3時カフェイン漬けハイテンション同僚（なぜか優秀だけど危うい）の産物と同じくらい用心して扱えって前提から始めるしかないんだよね。

それに、「信頼して確認せよ」という古典的原則すらも今や、「何一つ仮定せず全部検証して、更にもう一度チェック」へ進化させないとダメっぽい気配が漂う。まったく面倒くさい世の中になったものだ…。

実践的にはこういう戦略になる——
- **AI生成コンテンツ専用で設計された厳格レビュー体制導入**
- **AIが繰り返しやすい脆弱性タイプを捉える自動テストフレームワーク開発**
- **偶発的危険パターンを生み出しづらくするアーキテクチャ標準作成**
- **技術的負債削減＝セキュリティ対策、と位置付けてリファクタリング投資**

### セキュリティチーム向け：慎重にAIでAIへ対応

攻撃型AIへの防御手段として防衛用AIシステム使いたくなる誘惑…ほんと強烈。でも、多分ほぼ避けられない流れでもある。ただ、この選択肢には放射性物質取り扱いや親戚との食事会（暗号通貨説明タイム）並みに慎重さ要る気がする。人によってはピンと来ない例えかもしれないけど…。ともあれ、防御用AIは巨大なコードベース分析とか潜在脆弱点抽出や攻撃監視には役立つ反面、新しい複雑性とか失敗要素まで呼び寄せる恐れあり。

本当に大事なのは、人間専門家中心主義を守り続けること。「人間判断補助ツール」と割り切り、本質的部分まで委任しきらない姿勢こそ重要……まあ、理想論っぽい？でも外せない。

具体例挙げれば——
- **明示的に“AI駆動型攻撃”にも対応できる脅威モデル構築**
- **新種攻撃パターン検出可能な継続モニタリングシステム導入**
- **AI主導型脅威速度・規模対応手順作成**
- **全ての“AI駆動判断”には必ず人間監督維持**

### ビジネスリーダー向け：「より速く・安価・大量」追求本当のコスト

ビジネス側で特に痛感すべき点。それは「大量生産型AIコード生成推進」の大義名分――つまり、“より速く・安価・多量”志向が短期利益超えて長期リスク呼ぶケースも結構あるぞ、という話なんだよね。本当、安全装置抜きで工場ライン爆速稼働させて事故待ち状態になる感じと言えば伝わるかな…。まあ脱線した。でも、この現状ではサステナブル確保へ次なる努力不可欠。

例えば：
- **「AI生成コード＝無料」と勘違いしない**　真コストにはセキュリティリスク・保守難易度・侵害損失など盛り込むべき
- **特に“AI支援開発”向け品質保証プロセスへ積極投資**
- **開発速度評価基準そのものへセキュリティ観点組み込み必須**
- **単純スピード競争より持続可能慣行報酬する企業文化創造**

### 哲学的問い：私たちは「AIスパゲッティ」専門家を要するか？

この妙ちきりんな技術環境下では、多分これから先…従来エンジニアとは別軸で活躍できる新職種――つまり各種ＡＩシステムが反復しやすい癖パターン見抜くだけじゃなく、その裏側（オフェンスＡＩ側）が突いてきそうな経路まで嗅ぎ取れるスペシャリスト……そんな存在自体への需要拡大も十分あり得そう。不思議な未来図だけど。

彼らのことを、まあ…いわば機械が生み落とした混沌、その遺物を読み解くために日々頭を悩ませているデジタル考古学者って呼べるのかもしれない。いや、たぶんそうだろうな。でもこの言い方、なんとなく冗談っぽい気もするし、本当は深刻な話だったりして――あ、脇道それた。戻るけど、「十分に分析された魔法は科学と区別がつかない。十分に自動化されたプロセスもまた、必然性と区別がつかなくなる――ただし、それが壮大に故障するまでは。」っていうテリー・プラチェット（よく技術屋より技術わかってる作家だとか言われてたっけ）の言葉も思い出す。

## 結論：軍拡競争なのか、それとも責任への競争なのかな？

正直、自分でも最近ぼんやり考えてしまうんだけどさ――私たちは今、多分コンピューティングの歴史上で割と興味深い分岐点に立ち尽くしている感じじゃない？　一方では、とめどなく続いてゆくエスカレーション……高度化して暴走しかねない攻撃的AIシステム、その進化について行こうとして複雑になりすぎる防御策。そのせめぎ合いがあるわけで、それら戦場になる基盤システムは人間一人ひとりの理解なんてもう超えちゃったような複雑さへ向かいつつある気配すらある。ま、いいか。でも、この状況下で「何を破壊」と定義すればいいのかわからずじまいだし、おそらくだけど現代デジタル時代特有の相互確証破壊（MAD）という奇妙な現象として観察できたりするんじゃないかな、と。

そしてもう片側には、「自制」っていうもの――テクノロジー企業なら誰しも昔から苦手としてきたやつ――それが求められている道筋も見えてきている気がする。ただここでいう自制とはAIツールそのものを放棄するとか単純な話じゃなくてさ、短期的開発速度みたいな指標より長期的セキュリティとか保守性とか優先しながら、一歩一歩注意深く計画立てながら新しい仕組みに統合してゆこうぜという態度なのだと思う。ああ、ごちゃごちゃ書いたけど伝わってほしい。

選択肢と言えば、「AIを全面的に受容」するしかない！とか「手作業による伝統コードへ逆戻り！」みたいな白黒はっきりした二元論では全然なくてね。本当に重要なのはビジネスメトリクスだけ眺めながらAI主導で突っ走ることでもなし、持続可能性や安全性という枠組み内できちっと強力ツール活用法探ったほうがバランス取れるよね…多分。その狭間で揺れ動いて右往左往してしまう感覚こそ、人間臭さなんじゃない？　いやほんとう、不安定だけど面白い時代だと思う。

皮肉な話かもしれないが、今の混沌とした状況を作り出したそのAIシステム自身が——なんだろう、ときどき思うのだが——もし私たちが本当に工夫してセキュリティや保守性を優先するよう設計できたら、案外その解決策の一部になったりしないかな、と考えてしまう。いや、たぶん簡単じゃない。でも現実には、ソフトウェア開発における「成功」というやつ、その評価基準自体を根底から見直す勇気みたいなものが求められているんじゃないかと思うわけで…。ああ、この辺で思考が逸れる。戻るとね、私たちはただ明日のためにコードを書いて新しいソフトウェアを生み出しているというだけじゃなくて——もしかすると将来何かしら対立なり争いなり起こる舞台そのものも静かに組み上げていたりするんだろうな、と急に不安になる時もある。

要は――あっ、「要は」って言葉使いたくなるな…ま、それは置いといて、本質的にはそれなんだよね。つまり、自分達は堅牢な要塞みたいなものをコツコツ積み重ねているつもりなのか、それとも実際は複雑怪奇で目立つだけの標的を用意してしまっているだけなのか、その境界線は常に曖昧模糊としていて悩ましい（しかもこの迷い、一晩寝ても晴れない）。時間だけは容赦なく過ぎ去ってゆくし、書いたコードはいずれどこかでコンパイルされ、一方では多分どこか遠いデジタルの影でAIシステム自身がこの記事すらセキュリティ面から解析してたりする可能性まで想像すると… えっと、不安になる。眠れるのかな。本当に。

20年近くフルスタック開発者として過ごしてきた結果——まあ長かった。その間ずっと見てきたのは、ごく単純だったスクリプトという小さな生命体（いやソースコード）が徐々に込入ったデジタル・オーガニズムへ変容していく様子だった。そうこうする内にコーヒー消費量は増大し続け（健康診断、大丈夫かな）、そしてAIツールへの信頼度と言えば、自分自身の書いたコードへの信頼度…つまり高くない。ふっとラッダイト運動にも何となく共感覚える瞬間すらある。不思議だけど。

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