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はじめに：管理外のAI資産が新たな死角に
生成AIやAIコーディングアシスタントの活用により、 ソフトウェア開発のスピードは 大きく向上しています。
一方で、 開発者が公開リポジトリから AIモデル、データセット、 Pythonパッケージ、コンテナなどを取得し、 セキュリティ部門による確認を経ずに システムへ組み込むケースも増えています。
管理されたリポジトリや 承認プロセスを経由しないAI資産は、 組織のインベントリやSBOMに記録されず、 脆弱性スキャンや ポリシーチェックの対象から 外れてしまう可能性があります。
このような管理外のAIモデルや 関連コンポーネントが形成する 見えない依存関係は、 いわば 「シャドウAIサプライチェーン」 と呼べる状態です。
AIを安全に利用するには、 従来のOSSライブラリだけでなく、 AIモデル、データセット、 AIが選択する依存関係、 それらの取得経路まで含めた サプライチェーン管理が必要です。
従来のSCAだけでは把握しにくい3つのリスク
SCA（ソフトウェア構成分析）は、 アプリケーションに含まれるOSS、 直接依存関係、推移的依存関係、 脆弱性、ライセンスなどを 把握するための重要な仕組みです。
しかし、 AIを利用するシステムでは、 従来のライブラリ管理だけでは 十分に確認できない要素があります。
AIモデルやデータの出所が見えない
AIシステムには、 通常のソフトウェアライブラリに加えて、 学習済みモデル、データセット、 モデル設定、関連するツールなどが 含まれます。
モデルファイルに 悪意あるコードや リスクの高い動作が含まれている場合でも、 パッケージ名や依存関係だけを確認する方法では 十分に判断できない可能性があります。
管理外のダウンロードが記録されない
開発者が外部のモデルハブや パッケージリポジトリへ直接アクセスすると、 取得したモデルやコンポーネントが 社内のリポジトリ、インベントリ、 SBOMに記録されないことがあります。
その結果、 どのシステムで何が利用されているのか、 どこから取得したものなのか、 新しい問題が見つかった際に どこまで影響するのかを 確認しにくくなります。
AIが依存関係を自動的に選択する
AIコーディングアシスタントは、 コードだけでなく、 利用するライブラリや パッケージのバージョンを 提案することがあります。
しかし、 提案されたコンポーネントが 最新で安全なものとは限りません。
脆弱なバージョン、 保守されていないライブラリ、 ライセンス条件に適合しないパッケージ、 実在しない依存関係が 提案される可能性もあります。
AI時代のサプライチェーン対策では、 完成したコードを後から検査するだけでなく、 選択、取得、保管、利用、継続監視 の各段階でガバナンスを適用する必要があります。
対策1：AIアプリとモデルのリスクを可視化
最初に必要なのは、 AIアプリケーションを構成する OSS、ライブラリ、フレームワーク、 コンテナ、AIモデルを 把握することです。
Sonatype Lifecycleは、 アプリケーションに含まれる 直接依存関係と推移的依存関係を分析し、 脆弱性、ライセンス、 品質上のリスクを可視化します。
Pythonライブラリや AI開発フレームワークなど、 AIアプリケーションの土台となる OSSコンポーネントも 通常の開発資産と同様に管理できます。
また、 Hugging Faceから取得した AI/MLモデルについても、 マルウェア、脆弱性、 ライセンス上の義務などを 分析対象にできます。
次のような情報を整理することで、 AI開発環境に存在するリスクを 把握しやすくなります。
- 使用しているOSSライブラリとバージョン
- 直接依存関係と推移的依存関係
- 既知の脆弱性と修正版の有無
- OSSライセンスと利用条件
- 使用されているAI/MLモデル
- モデルに関連するマルウェアやリスク情報
IDEやCI/CDへチェックを組み込むことで、 開発の後半でまとめて問題を指摘するのではなく、 開発者が作業している段階で リスクを確認できます。
対策2：危険なモデルやパッケージを入口で遮断
問題のあるコンポーネントを 利用後に発見すると、 コードの修正、モデルの入れ替え、 再テスト、再ビルドなどの 手戻りが発生します。
AIモデルやパッケージが 開発環境へ入る時点で検査できれば、 リスクの高い資産が 組織内へ広がる前に対処できます。
Sonatype Repository Firewallは、 外部リポジトリから取得される OSSパッケージ、コンテナ、 AI/MLモデルなどを自動的に検査します。
Hugging Faceなどから取得するモデルについても、 悪意あるコード、 リスクの高い動作、 脆弱性、 組織のポリシー違反を確認し、 必要に応じて ブロックまたは隔離できます。
例えば、次のような制御が可能です。
- 悪意あるコードを含むモデルを隔離する
- 重大な脆弱性を含むパッケージを遮断する
- 許可されていないライセンスの利用を防ぐ
- 組織のリスク基準を超えるモデルを保留する
- 未確認の外部コンポーネントを開発者へ配布しない
開発者一人ひとりに セキュリティ判断を委ねるのではなく、 組織として定めたルールを コンポーネントの取り込み口へ 自動適用できます。
対策3：AIBOMでAIシステムの構成を管理
AIシステムに問題が見つかった際、 まず確認しなければならないのは、 どのモデルやデータ、 ライブラリが使用されているかという点です。
従来のSBOMは、 ソフトウェアを構成する OSSライブラリ、パッケージ、 バージョン、依存関係などを 可視化するために利用されます。
AIを利用するシステムでは、 これに加えて、 モデル、データセット、 AI関連ライブラリ、 モデルの出所などを整理する AIBOM（AI Bill of Materials） が重要になります。
Sonatype SBOM Managerを活用すると、 自社開発、第三者提供、 レガシーシステムを含む SBOMやAIBOMを一元管理できます。
次のようなAI関連情報を ソフトウェア構成情報と結び付けて 管理しやすくなります。
- 利用しているAIモデル
- モデルや関連ファイルの識別情報
- 関連するライブラリと依存関係
- データセットやモデルの出所
- ライセンスや利用条件
- 検出された脆弱性や対応状況
SBOMやAIBOMは、 一度作成して保管するだけでは 十分ではありません。
新しい脆弱性や マルウェア情報が判明した際に、 既存の構成情報と継続的に照合することで、 影響を受ける製品やシステムを 速やかに特定できます。
顧客、取引先、監査部門から AIシステムの構成や リスク管理状況について 説明を求められた場合にも、 必要な情報を整理しやすくなります。
対策4：AIコーディングアシスタントにガードレールを提供
AIコーディングアシスタントは、 コードを生成するだけでなく、 ライブラリの選定や バージョン更新も支援します。
ただし、 一般的なAIモデルは、 各コンポーネントの最新の脆弱性、 ライセンス、 メンテナンス状況、 組織独自のポリシーを 常に把握しているわけではありません。
Sonatype Guideは、 SonatypeのMCP Serverを通じて、 AIコーディングアシスタントやIDEへ 信頼できるOSSインテリジェンスを提供します。
開発者やAIアシスタントが 依存関係を選択する際に、 次のような情報を確認できます。
- 対象パッケージが実在するか
- 既知の脆弱性が含まれていないか
- より安全なバージョンが存在するか
- ライセンスが組織のルールに適合しているか
- 継続的に保守されているコンポーネントか
- 安全な更新先や代替候補があるか
AIが生成したコードを 完成後にまとめて修正するのではなく、 依存関係が提案・選択される段階で セキュリティと品質の判断材料を 提供できます。
これにより、 脆弱なライブラリの採用や 不適切なバージョン選択を減らし、 レビューや修正の手戻りを 抑えやすくなります。
対策5：承認済みのAI資産を一元管理・配布
リスクを検査しても、 開発者が引き続き 外部リポジトリから モデルやパッケージを直接取得していれば、 組織全体のガバナンスは安定しません。
安全性を確認した パッケージ、コンテナ、 AIモデル、ビルド成果物を 共通のリポジトリへ集約することで、 承認済みの資産を 組織内で再利用できます。
Sonatype Nexus Repositoryは、 ソフトウェアアーティファクトと AI/MLモデルを保管・管理・配布する 共通基盤です。
PyPI、Docker、 Maven、npmなどのパッケージに加えて、 Hugging Faceモデルを プロキシリポジトリ経由で 管理することもできます。
外部から取得した資産を 一度社内のリポジトリで管理することで、 次のような運用が可能になります。
- 承認済みのモデルやパッケージだけを配布する
- 取得元と利用バージョンを記録する
- 同じモデルを複数チームで安全に再利用する
- 外部リポジトリへの直接アクセスを減らす
- 削除や変更の影響を受けにくい開発環境を構築する
- 誰がどの資産を公開・取得したか確認する
開発者が必要な資産を 迅速に取得できる利便性を維持しながら、 組織として管理された AIサプライチェーンを構築できます。
5つの対策を一つの流れとして運用
AIサプライチェーン対策では、 個別のスキャンツールを 導入するだけではなく、 取得から利用後の監視までを 一つの流れとして管理することが重要です。
Sonatypeの各製品を組み合わせることで、 次のような運用を構築できます。
- LifecycleでAIアプリ、OSS、モデルの利用状況を可視化
- Repository Firewallで危険なモデルやパッケージを入口で遮断
- Nexus Repositoryで承認済みのAI資産を保管・配布
- Guideで開発者とAIアシスタントの依存関係選定を支援
- SBOM ManagerでSBOM／AIBOMを継続的に管理
例えば、 外部のモデルハブから AIモデルを取得する場合、 Repository Firewallで検査し、 安全性を確認したモデルを Nexus Repositoryへ保管できます。
そのモデルを利用する アプリケーションについては、 Lifecycleで関連ライブラリや 脆弱性を継続的に分析します。
開発中は、 GuideがAIコーディングアシスタントへ 安全な依存関係情報を提供し、 完成したシステムの構成は SBOM Managerで SBOMやAIBOMとして管理します。
選ぶ、取り込む、保管する、 利用する、監視する、説明する という工程をつなげることで、 管理外のAI資産が生まれにくい 開発環境を整備できます。
従来のSCAは、 AI時代においても ソフトウェアセキュリティの 重要な基盤です。
ただし、 SCAによる脆弱性分析に加えて、 AIモデルの検査、 取り込み口での防御、 AIBOM、 AIコーディング支援へのガードレール、 安全な配布基盤を組み合わせる必要があります。
まとめ
AIを利用するアプリケーションには、 従来のOSSライブラリだけでなく、 AIモデル、データセット、 コンテナ、AI生成コードなど、 さまざまな外部要素が含まれます。
管理されたリポジトリを経由せずに 取得されたモデルやパッケージは、 スキャン、SBOM、 ポリシー適用の対象から外れ、 シャドウAIサプライチェーンを 形成する可能性があります。
Sonatypeを活用すると、 現在利用できる機能を組み合わせて、 次の対策を実施できます。
- LifecycleによるAIアプリとモデルのリスク可視化
- Repository Firewallによる取り込み前の検査・遮断
- SBOM ManagerによるSBOM／AIBOMの継続管理
- GuideによるAIコーディングアシスタントへのガードレール
- Nexus RepositoryによるAI資産の一元管理・配布
AI資産の可視化、 入口での防御、 安全な依存関係選定、 承認済み資産の配布、 SBOM／AIBOMによる説明責任 を一つの流れとして管理することが、 AI時代のソフトウェアサプライチェーンを 守るための重要なポイントです。
AIモデルやOSSの利用状況を 十分に把握できていない場合は、 まず外部から取得している モデル、パッケージ、 コンテナの可視化から 始めることが有効です。
Sonatypeの導入や ライセンスについてご不明な点がございましたら、 お気軽にお問い合わせください。
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