日本企業の92%がAI時代のセキュリティ対策不足に直面：Stella Research&Developmentが設計段階から脆弱性を排除する伴走型AI開発を開始

AI開発におけるセキュリティリスクの現状

AI開発の依頼先を選定する上で、セキュリティ対策の有無は重要な基準の一つです。セキュリティ企業Veracodeの2025年調査によると、AIツールによって生成されたコードの45%がセキュリティ上の問題を抱えていることが判明しています。トレンドマイクロの調査でも同様の結果が示されており、AIツールの利用が広がるにつれて脆弱なアプリケーションが増加する可能性が指摘されています。

さらに、アクセンチュアの調査では、日本企業の92%がAI主導の未来に備えたセキュリティ対策を十分に講じていないことが明らかになりました。また、組織の82%が、重要なビジネスモデル、データパイプライン、クラウドインフラを保護するために必要なデータおよびAIセキュリティ対策を講じていません。このような状況下で、AI開発の依頼先選定は経営リスクを左右する意思決定となっています。

AI開発の依頼先の選び方と重要なポイント

AI開発の依頼先は、「AI専門開発会社」「システム開発会社」「DXコンサルティング会社」の3つに大きく分類されます。自社の目的やフェーズに合わせて選定することが重要です。

Stella Research&Development株式会社は、公式サイトで紹介されているように、「システム開発会社」と「DXコンサルティング会社」の両面を併せ持つ実装型DXパートナーとして、AI開発に特化した伴走型支援を展開しています。提携企業であるQueueとの協業により、案件ごとに最適なチーム編成を実現し、多様な業界への深い理解に基づいたソリューションを提供しています。

依頼先を選ぶ際には、以下の6つのポイントを事前に確認することが推奨されます。

• 「自社の業界・課題」への実績があるか

• 「企画・要件定義」からの伴走が可能か

• PoC（概念実証）の実績

• 運用・保守体制が整備されているか

• コミュニケーションの質に問題がないか

• データセキュリティ・プライバシーへの対策

Stella Research&Developmentの「4層セキュリティモデル」

Stella Research&Development株式会社は、設計段階からセキュリティを組み込む「4層防御モデル」を開発・採用しています。このモデルでは、セキュリティゲートをCI/CDパイプラインに組み込み、Criticalな脆弱性が存在する限り本番デプロイができない仕組みを設計しています。

AI開発における主なセキュリティリスクとして、「AIコード脆弱性」「サプライチェーン攻撃」「AIハルシネーション攻撃」の3つが挙げられます。また、AIにコードを書かせることは開発効率を高めますが、以下の5領域はAI生成コードの脆弱性リスクが最も高く、人間のエンジニアによる実装が必要であるとされています。

Human-in-the-Loop（HITL）型開発が解決策に

NIST（米国国立標準技術研究所）のAIリスク管理フレームワークやEU AI Act（2026年8月施行）など、世界中の技術機関は「高リスクAIシステムには人間による監督が不可欠」と明示しています。VentureBeatの調査では、AI・機械学習実務者の96%が「人間によるレビューは重要」と考え、86%が「不可欠」と回答しています。

Stella Research&Development株式会社が採用するHITL型開発では、AIは速度を担当し、人間は判断と責任を担当します。本番デプロイボタンを押す権限は、常に人間のエンジニアが保持する体制です。

AI開発を外注するメリット・デメリット

AI開発の外注には、専門知見の即時活用や開発スピードの確保といった大きな利点がある一方、社内ノウハウの蓄積やコスト管理に注意が必要です。

メリット

• 高度な専門人材を即戦力として利用でき、自社での育成・採用時間を短縮して迅速にAIを導入できる。

• 日々更新される最新技術をキャッチアップし、実用レベルまで落とし込む専門性がすでに備わっている。

• 自社の業務課題やデータ特性に合わせて、最適なAIモデルやアーキテクチャを提案・開発してくれる。

• データ分析から運用改善まで一貫して対応してもらえるため、工程ごとに分断するリスクを回避できる。

• 外部の最新トレンドや手法を取り入れやすく、専門家の視点で業務改善のアイデアが得られる。

デメリット

• 開発会社への外注費用がかかる（人件費＋諸経費）。複数社から見積もりを取り、内容を比較検討することが重要です。

• 丸投げしてしまうと、社内にAI活用のノウハウが蓄積されにくい可能性があります。内製化支援（教育サービス等）を行っている会社を選ぶことも有効です。

• 外部チームとの認識合わせや進捗管理に工数がかかる場合があります。初期段階で体制とコミュニケーションルールを明確にしておくことが推奨されます。

• 機密データを外部に共有する必要があるため、セキュリティポリシーの確認が不可欠です。

Stella Research&Developmentの伴走型AI開発支援サービス

Stella Research&Development株式会社は、累計3,000社以上の支援実績に基づき、AI/DXコンサルティングから開発、運用定着までを一気通貫で支援する体制を提供しています。提供サービスには、DX診断・業務設計、システム開発、AIエージェント構築、内製化支援、クリエイティブ支援が含まれます。

同社は、Knowledge OS（規程・議事録・過去案件からAIが「今やるべき手順」を生成するナレッジ基盤）やSales Agentなどの独自のAIプロダクト群を開発しており、現在、意思決定支援やセキュリティOSなど4つの新プロダクトも開発中です。支援方針として「自走」を最終ゴールとし、現場チームが自ら運用できるよう支援しています。

次のステップと今後の展望

AI開発の依頼先を検討している企業は、まず以下の情報を社内で整理することで、見積もりや相談がスムーズに進みます。

1. 解決したい課題は何か？（例：在庫予測の精度を上げたい、問い合わせ対応を自動化したい）
2. どのようなデータを持っているか？（AI性能はデータの質と量に大きく左右されるため）
3. 予算と納期感はどのくらいか？
4. 最終的に自社で運用したいか、継続的に外部委託したいか？

「何から始めればいいか分からない」という段階であれば、まずは「AI導入支援」「AIコンサルティング」を掲げる企業に相談し、課題整理を手伝ってもらうことが効率的です。Stella Research&Development株式会社では、公式サイトにて課題ヒアリングから相談を受け付けています。

同社は今後、自社AIプロダクト群の拡充、HITL型開発の標準化、対応業界の拡大、内製化支援プログラムの充実をロードマップとして掲げ、事業を拡大していく予定です。

会社概要

まとめ

AI生成コードの45%にセキュリティ上の問題が確認され、日本企業の92%がAI時代のサイバー対策を十分に講じられていない現状において、AI開発の依頼先選定は経営課題の一つとなっています。AI開発の依頼先は「AI専門開発会社」「システム開発会社」「DXコンサルティング会社」の3タイプに分類され、自社の課題フェーズに応じた選定が重要です。

Stella Research&Development株式会社は、累計3,000社以上の実績と、Human-in-the-Loop型開発による4層セキュリティモデルを強みに、AI開発の相談窓口から実装・運用定着までの伴走型支援を提供しています。AI開発の依頼先を検討中の企業は、まず自社の課題・データ・予算を整理した上で、公式サイトより無料相談を活用することが推奨されます。