対応内容
ツールを使う現場に合わせて決めます。
会社のデータ、コード、権限、公開手順から必要な対策を選びます。
ツールとデータのルール
承認するツールと、入力してよいコードや情報を決めます。
権限と秘密情報
人とエージェントの権限を絞り、長期資格情報の扱いを見直します。
リポジトリの保護
重要なブランチと変更の承認経路を整えます。
自動チェック
コード、依存ライブラリ、秘密情報などの検査を開発工程に置きます。
依存関係とビルド
未確認のパッケージや変更可能なビルドによる問題を減らします。
例外の管理
例外の理由、担当者、期限を記録し、繰り返す問題を見ます。
進め方
現状を見てから、必要な対策を入れます。
ツールを禁止する前提ではありません。使い方とリスクに応じて確認の強さを変えます。
洗い出す
ツール、エージェント、リポジトリ、権限を確認します。
分ける
通常の作業と、機密データや重要なコードに触る作業を分けます。
整える
アクセス、レビュー、テスト、例外の手順を実装します。
運用する
例外と検出結果を見直し、現場の負担を調整します。
納品するもの
使えるルールを残します。
承認ツール、データの扱い、権限、レビュー、テスト、公開について、チームが判断できるルールを作ります。
ルールだけでなく、リポジトリや開発工程で必要な変更を担当者と一緒に進めます。
相談の目安
こんなときにご相談ください。
入力できる情報が曖昧
コードや顧客情報がどのツールへ送られているか分かりません。
エージェントの権限が広い
必要以上にリポジトリやクラウドへアクセスできます。
変更が速すぎて追えない
生成コードが十分な理解やテストなしに公開されます。
よくある質問
AIコーディングツールについて。
特定のツールについてもご相談いただけます。
AIツールを禁止するのですか。
いいえ。コード、データ、権限、影響の大きさに応じて適切な確認を入れます。
どんな対策を入れられますか。
利用ルール、権限の制限、ブランチ保護、秘密情報の管理、自動検査、人によるレビューなどです。
いま使っているツールのままでよいですか。
まず既存のツールと工程を確認します。新しいツールは必要な不足を埋める場合だけ提案します。
チームのAI利用方法を教えてください。
ツールと工程を確認し、最初に直すべき点を提案します。