インフラチームも「AI生成コードのレビュー不足」 IaCに広がるAIコーディング：「レビューなしでコード適用」は3割超

AIによる開発加速にインフラチームのガバナンス整備が追い付かず、設定ミスやコンプライアンス違反が多発している実態が明らかになった。

[＠IT]

　インフラ自動化プラットフォームを手掛けるSpaceliftは2026年6月24日（米国時間）、「2026 State of Infrastructure Automation」（インフラ自動化の現状）レポートを公開した。

「2026 State of Infrastructure Automation」を公表（Spacelift）

　AIコーディングは、アプリケーション開発だけではなくIaC（Infrastructure as Code）にも使われ始めている。一方で調査では、回答者の93％がAIに起因するインフラ障害を経験したと回答。AI活用が加速する一方、ガバナンスやレビュー体制が追い付かない実態が明らかになっている。その利用実態は次の通りだ。

インフラ層にも広がるAIコーディング、その実態を調査

　調査は市場調査会社Panterra Groupが2026年4月、北米の従業員250人以上の組織に所属するIT意思決定者・プラットフォームエンジニアリング責任者406人を対象に実施したもの。

　本レポートでは、組織のAIレディネス（準備状況）を評価する指標「AI Maturity Index」（AIMI）を導入し、組織を以下の4つのカテゴリーに分類した。同指標は、AI統合の深さ、ガバナンス成熟度、インフラ自動化成熟度、リスク露出、プラットフォーム対応度の5つの観点から評価している。

• Pioneer（先進的）：19％
• Outpacing（先行）：25％
• Fragmented（断片的）：32％
• Exposed（暴露）：24％

　調査ではまだほとんどの組織が、AIを中心としたインフラ運用のワークフローに必要なAIガバナンスを整備していないことが明らかになった。回答者の89％がインフラ向けにエージェント型AIの導入を計画している一方、AI対応に必要なガバナンス基盤を構築済みの組織は19％にとどまった。

インフラが追い付いていない現状

　回答者の67％が、「AI導入で開発がインフラに先行している」と回答。86％は、「AIによりインフラチームへの要求が増大した」と答えた。

　影響として最も多く挙げられたのは「セキュリティ脆弱（ぜいじゃく）性の発生頻度が高まった」（40％）と、「ガバナンスが難しくなった」（40％）で、「変更量の増加」（37％）が続いた。

　インフラ責任者の86％が「自組織のAI統制能力に自信がある」と回答した。だが、「正式なAIガバナンスポリシーを整備している」組織は30％にとどまった。

　Exposed（暴露）に分類された組織では、70％が統制能力に自信を示す一方、正式なポリシーを持つのはわずか4％だった。Pioneerでは71％が正式なポリシーを実際に運用している。

インフラ層に浸透するAIコーディング

　十分なレビューなしにAIでコードを生成する（バイブコーディング）割合は、3つの領域でほぼ同水準だった。

• アプリケーションのソースコード（79％）
• IaC（Infrastructure as Code）／HCL（HashiCorp Configuration Language）：78％
• ポリシーのコード化（78％）

　インフラチームの33％は「AIが生成したHCL（インフラ設定コード）をレビューなしで本番環境に適用する」とし、43％は「最小限のレビューのみで適用する」と回答した。

　SpaceliftのCEO兼共同創業者のパヴェウ・ヒトリ氏は、「組織はガバナンスの整備が追い付かないまま、AIにインフラコードを生成させている。チームはAIを十分に統制できていると考えているが、インシデントの実態はそれとは異なる」と指摘する。