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WinRE操作不能不具合を修正 ― Windows 11用緊急パッチ「KB5070773」の詳細

はじめに

2025年10月20日、MicrosoftはWindows 11向けに緊急の「Out-of-band（OOB）」更新プログラム「KB5070773」を配信しました。本更新は通常の月例更新とは異なり、特定の重大な不具合を迅速に修正するために提供されたものです。対象となるのは、Windows 11 バージョン24H2および25H2を利用するシステムです。これらの環境では、直前の累積更新プログラム（KB5066835）適用後に、Windows回復環境（WinRE）でマウスやキーボードが反応しなくなる問題が確認されていました。

WinREは、システム障害時に復旧やリセットを行うための重要な機能です。その操作が不能になることは、復旧不能なトラブルへ直結する恐れがあり、企業・個人を問わず深刻な影響を及ぼします。そのため、Microsoftは異例のタイミングでKB5070773をリリースし、問題解消を図りました。

本記事では、この更新プログラムの概要と修正内容、そして適用時に留意すべき点について整理します。運用

KB5070773の概要

KB5070773は、Microsoftが2025年10月20日に配信したWindows 11向けの緊急更新プログラム（Out-of-band Update）です。対象となるのは、最新バージョンである24H2および25H2を利用しているシステムであり、適用後のOSビルド番号はそれぞれ以下のとおりです。

  • バージョン25H2：ビルド 26200.6901
  • バージョン24H2：ビルド 26100.6901

この更新は、10月14日に配信された累積更新プログラム「KB5066835」に起因して発生した不具合を修正するために提供されたものです。KB5066835を適用した一部環境では、Windows回復環境（WinRE）でマウスおよびキーボードが認識されず、操作が一切行えない状況が確認されていました。WinREは、OSが正常に起動しない場合やトラブルシューティングを行う際に利用される重要なシステム領域であり、その機能停止は深刻な問題と位置づけられます。

Microsoftはこの不具合を「高優先度の回復機能障害」と判断し、通常の月例パッチスケジュールを待たずに緊急対応を実施しました。KB5070773の配信はWindows Updateを通じて順次行われており、手動でのインストールもMicrosoft Updateカタログから可能です。特に企業環境や管理対象デバイスでは、復旧手段が制限されるリスクを避けるため、早期の適用が推奨されています。

修正された不具合

KB5070773で修正された主な不具合は、Windows回復環境（Windows Recovery Environment：WinRE）において、マウスおよびキーボードが正しく動作しなくなる問題です。この不具合は、10月の累積更新プログラム「KB5066835」を適用した後に一部の環境で発生し、WinREに入っても入力デバイスが認識されず、画面上の操作が一切行えないという症状が報告されていました。

WinREは、システムが起動不能となった際に「スタートアップ修復」や「システムの復元」「PCのリセット」などを実行するための重要な復旧機能です。そのため、入力が受け付けられない状態では、事実上あらゆる修復操作が不可能になります。特に企業や公共機関など、業務継続性（Business Continuity）を重視する環境においては、復旧プロセスの停止が深刻な影響を及ぼすおそれがありました。

本更新プログラムにより、WinRE内でUSB接続およびPS/2接続のマウス・キーボードが正しく認識されるよう修正されています。Microsoftによると、更新の適用後には従来どおりの操作が可能となり、回復メニュー全体の機能が正常に利用できることが確認されています。これにより、復旧機能の信頼性が回復し、緊急時のトラブル対応を安全に実行できるようになりました。

適用上の注意点

KB5070773は、緊急性の高い不具合修正を目的として配信されていますが、適用にあたってはいくつかの確認事項と注意点があります。まず、対象となるのは Windows 11 バージョン24H2および25H2 です。それ以前のバージョンには配信されませんので、更新を実施する前に「設定」→「システム」→「バージョン情報」でOSバージョンを確認することが重要です。

配信はWindows Update経由で自動的に行われますが、手動での適用も可能です。Windows UpdateでKB5070773が表示されない場合は、Microsoft Updateカタログから直接ダウンロードしてインストールできます。特に業務用PCやオフライン環境では、手動適用を検討する方が確実です。

適用前には、念のため 重要なデータのバックアップを取得 しておくことが推奨されます。今回の修正対象は回復環境（WinRE）であり、万一更新に失敗した場合にはシステム修復が難しくなる可能性があります。また、更新後にはWinREを実際に起動し、マウスやキーボードが正常に動作するかを確認することが望ましいです。

なお、KB5070773は通常の累積更新とは異なり、Out-of-band（臨時配信）で提供される特別な更新です。これにより、将来の月例更新にも同様の修正内容が統合される見込みですが、現時点では本パッチを速やかに適用することが最も確実な対策となります。特に企業や教育機関など複数端末を管理する環境では、配布スケジュールを早期に調整し、全端末への反映状況を確認する体制が求められます。

おわりに

今回のKB5070773は、Windows 11の回復環境に関わる重大な不具合を解消するため、通常の更新サイクルとは別に提供された異例のアップデートでした。WinREの操作不能は、システム障害時の復旧手段を失うことを意味し、一般利用者のみならず、業務システムや企業ネットワークにとっても深刻なリスクとなり得ます。Microsoftが迅速にOut-of-band配信を行ったことは、同社が問題の重要性を高く評価している証拠といえます。

本件は、日常的な更新管理の重要性を改めて示す事例でもあります。定期的なバックアップ取得や更新適用前後の動作確認を怠らないことで、トラブル発生時の影響を最小限に抑えることが可能です。また、複数の端末を運用する組織では、今回のような緊急パッチにも対応できる体制を整備することが求められます。

今後もWindowsの更新には、セキュリティ修正だけでなくシステム安定性に関わる修正が含まれる可能性があります。利用者としては、更新内容を正確に把握し、適切なタイミングで適用を行うことで、安全で信頼性の高い環境を維持することが重要です。

参考文献

アスクル・無印良品・ロフトのECサイトが同時停止 ― ランサムウェア攻撃によるサプライチェーン障害の実態

はじめに

2025年10月19日、アスクル株式会社（以下「アスクル」）のECシステムがランサムウェア攻撃を受け、同社が運営する法人向けサービス「ASKUL」および個人向け「LOHACO」を含む複数のオンラインサービスが停止しました。この障害は同社の物流システムを通じて株式会社良品計画（以下「無印良品」）や株式会社ロフト（以下「ロフト」）など取引先企業にも波及し、各社のECサイトやアプリにおいても受注停止や機能制限が発生しています。

本件は単一企業の被害にとどまらず、物流委託を介して複数のブランドに影響が拡大した点で、典型的な「サプライチェーン攻撃」の構造を示しています。特定のシステムやサーバーだけでなく、委託・連携によって結ばれた業務フロー全体が攻撃対象となり得ることを、あらためて浮き彫りにしました。

この記事では、今回の障害の概要と各社の対応、攻撃の背景、そしてサプライチェーンリスクの観点から見た課題と教訓について整理します。企業システムの安全性が社会インフラの一部となった現代において、こうした事案の分析は単なる被害報道にとどまらず、今後の再発防止とリスク管理に向けた重要な示唆を与えるものです。

発生の概要

2025年10月19日、アスクルは自社のECサイトにおいてシステム障害が発生し、注文や出荷業務を全面的に停止したことを公表しました。原因は、外部からのサイバー攻撃によるランサムウェア感染であり、同社が運営する法人向けサイト「ASKUL」および個人向け通販サイト「LOHACO」で広範なサービス停止が生じました。障害発生後、アスクルは速やかに一部のシステムを遮断し、被害の拡大防止と原因究明のための調査を進めていると説明しています。

この影響はアスクル単体にとどまらず、同社が物流業務を請け負う取引先にも波及しました。特に、無印良品を展開する良品計画およびロフトのECサイトで、受注処理や配送に関わる機能が停止し、利用者に対してサービス一時停止や遅延の案内が出されました。両社の発表によれば、システムそのものが直接攻撃を受けたわけではなく、アスクル傘下の物流子会社である「ASKUL LOGIST」経由の障害が原因とされています。

本件により、複数の企業が同一サプライチェーン上で連携している構造的リスクが明確になりました。単一の攻撃が委託先・取引先を介して連鎖的に影響を及ぼす可能性があり、EC事業や物流を支えるインフラ全体の脆弱性が浮き彫りになったといえます。現在、アスクルおよび関係各社は外部専門機関と連携し、被害範囲の特定とシステム復旧に向けた対応を進めている状況です。

アスクルにおけるシステム障害の詳細

アスクルは、2025年10月19日に発生したシステム障害について「身代金要求型ウイルス（ランサムウェア）」によるサイバー攻撃が原因であると公表しました。今回の攻撃により、同社の受注・出荷関連システムが暗号化され、通常の業務処理が不能な状態に陥りました。これに伴い、法人向けの「ASKUL」および個人向けの「LOHACO」など、主要なオンラインサービスが停止しています。

同社の発表によれば、攻撃を検知した時点で対象サーバー群を即時にネットワークから切り離し、被害の拡大防止措置を講じました。現在は、外部のセキュリティ専門機関と連携し、感染経路や暗号化範囲の特定、バックアップデータの検証を進めている段階です。復旧作業には慎重な手順が必要であり、現時点でサービス再開の明確な見通しは示されていません。

アスクルは、顧客情報および取引データの流出の有無についても調査を継続しており、「現時点では流出の確認には至っていない」としています。ただし、調査結果が確定していない段階であるため、潜在的なリスクについては引き続き注視が必要です。

本障害では、Webサイト上での注文や見積、マイページ機能の利用がすべて停止し、FAXや電話による注文も受付不可となりました。また、既に受注済みであった一部の出荷もキャンセル対象とされ、取引先や利用企業に対して順次連絡が行われています。これにより、法人・個人を問わず多数の顧客が影響を受け、企業間取引（B2B）における物流の停滞も発生しています。

アスクルは、再発防止策としてシステムの再設計およびセキュリティ体制の強化を進める方針を示しています。今回の事案は、単なる障害対応にとどまらず、EC事業と物流システムのサイバー・レジリエンス（復元力）を再評価する契機となる可能性があります。

他社への波及 ― 無印良品とロフトの対応

今回のアスクルにおけるシステム障害は、同社の物流ネットワークを通じて複数の取引先企業に波及しました。特に影響を受けたのが、無印良品を展開する良品計画と、生活雑貨チェーンのロフトです。両社はいずれもアスクルグループの物流子会社である「ASKUL LOGIST」を主要な出荷委託先としており、そのシステム障害により自社ECサイトの運用に支障が生じました。以下では、各社の対応を整理します。

無印良品の対応

良品計画は、アスクルのシステム障害発生直後に公式サイトおよびアプリを通じて影響状況を公表しました。自社のシステムが直接攻撃を受けたわけではなく、物流委託先の停止により商品出荷が困難になったことが原因と説明しています。そのため、無印良品のネットストアでは新規注文の受付を停止し、アプリの「マイページ」機能や定額サービスの申し込みなど一部機能を制限しました。

さらに、同社が予定していた会員優待キャンペーン「無印良品週間」についても、オンラインでの実施を見送り、店舗限定で開催すると発表しました。これにより、デジタルチャネルの販促施策にも影響が及んでいます。良品計画は現在、物流経路の再構築および一部代替ルートの確保を進めつつ、システム復旧の進捗に応じて段階的なサービス再開を検討しているとしています。

ロフトの対応

ロフトも同様に、自社の物流処理の一部をアスクル関連会社に委託しており、その停止に伴って「ロフトネットストア」のサービスを全面的に休止しました。公式サイトでは、商品の注文・配送が行えない状態であることを告知し、再開時期は未定としています。ロフトも自社サーバーや基幹システムに直接的な不正アクセスは確認されていないとしていますが、物流の一元化により依存度が高まっていたことが、今回の波及を拡大させた要因と考えられます。

両社のケースは、EC事業の運営における「委託先リスク」が顕在化した代表例といえます。顧客接点としてのECサイトが稼働していても、背後にある物流・受注システムの一部が停止すれば、結果的に販売全体が停止する構造的課題が浮き彫りになりました。今回の障害は、企業間のシステム連携が進む中で、委託先のセキュリティ対策を含めた全体的なリスク管理の重要性を再認識させる事例といえます。

攻撃の背景と特定状況

アスクルに対する今回のシステム障害は、身代金要求型ウイルス（ランサムウェア）を原因とするものであると報じられています。具体的には、オンライン注文や出荷管理のためのサーバー群が暗号化されたことにより、同社のECおよび物流関連の業務プロセスが停止しました。 

攻撃の「背景」には以下のような要素があります：

  • 日本国内におけるランサムウェア攻撃の急増傾向。2025年上半期では前年同期と比べておよそ1.4倍の発生件数が報告されています。 
  • 物流・出荷などのサプライチェーンを担う企業への攻撃が、エンドユーザー向けのブランドサイトやサービス停止を引き起こす“波及型リスク”として認識されている環境下。例えば、アスクルが被害を受けたことで、委託先・取引先である他社のECサービスが停止しています。 
  • 攻撃を受けたとされるアスクルが、自社発表で「受注・出荷業務を全面停止」「現在、影響範囲および個人情報流出の有無を調査中」としており、侵害からの復旧手順を外部セキュリティ企業と連携して進めている状況です。 

「特定状況」に関しては、以下が確認できています：

  • 攻撃者集団またはランサムウェアの種類について、アスクル側から公式に明確な名称の公表はされていません。現時点では、どの集団が本件を主導したかを確定できる公開情報は存在しません。
  • アスクルおよび関連する報道では、システム切断・影響範囲調査・顧客データ流出可能性の確認といった初期対応が行われていることが明らかになっていますが、復旧完了時期や影響を受けた具体的なシステム・データ項目までは公表されていない状況です。例えば「新規注文停止」「既存出荷キャンセル」などがアナウンスされています。 
  • 本件が国内サプライチェーンを通じて複数ブランドに影響を及ぼしている点が特徴であり、物流に深く関わる企業が間接的に影響を受ける典型的な構造を持っています。

以上のとおり、攻撃の背景としては日本国内のランサムウェア脅威の高まりおよびサプライチェーンを狙った攻撃の潮流があり、特定状況としては攻撃者の明確な特定には至っておらず、影響範囲の調査・復旧作業が進行中という段階にあります。

サプライチェーンリスクとしての位置づけ

今回のアスクルを発端とするECサイト停止は、単一企業のサイバー攻撃を超え、サプライチェーン全体の脆弱性が表面化した典型的な事例として位置づけられます。アスクルは物流・出荷インフラを複数企業へ提供しており、そのシステム障害が無印良品やロフトといった異業種の小売ブランドにまで波及しました。この構造的連鎖こそが、現代のデジタルビジネスにおけるサプライチェーンリスクの本質です。

まず注目すべきは、企業間のシステム依存度の高さです。ECや物流の分野では、在庫管理・受注処理・配送指示といった基幹プロセスが委託先のシステム上で完結しているケースが多く、委託先の停止が即時に業務停止へ直結します。今回のケースでは、委託先のインフラが暗号化されたことで、取引先企業は自社サービスを維持できなくなりました。

また、リスク分散の欠如も問題として浮き彫りになりました。多くの企業が効率性を優先し、単一の物流ベンダーやクラウド基盤に依存する傾向がありますが、サイバー攻撃の時代においては、効率と安全性が必ずしも両立しません。万一の停止時に備えた代替経路やバックアップシステムを確保することが、事業継続計画（BCP）の観点から不可欠です。

さらに、セキュリティガバナンスの境界問題も無視できません。サプライチェーンにおける情報共有やアクセス権限は複雑化しており、自社の対策だけでは防げない攻撃経路が存在します。委託先を含めたリスク評価や監査体制、ゼロトラスト（Zero Trust）アプローチの導入など、包括的なセキュリティ戦略が求められます。

総じて、今回の事案は「直接攻撃を受けていない企業も被害者となり得る」という現実を示しました。今後は、取引契約や委託管理の段階で、サイバーリスクを含む全体的な耐障害性を評価することが、企業の社会的責任の一部として位置づけられるでしょう。

各社の今後の対応と再発防止策

アスクル株式会社および影響を受けた取引先企業は、今回のサイバー攻撃を受けて、システムの復旧と再発防止に向けた包括的な対策を進めています。現時点では完全な復旧には至っていませんが、各社の発表内容や取材報道をもとに、今後の対応方針は次の三点に整理できます。

第一に、システム復旧と安全性確認の徹底です。アスクルは感染したシステムをネットワークから隔離し、バックアップデータの復旧可能性を検証しています。外部のサイバーセキュリティ専門企業と協力しながら、暗号化されたデータの復元と感染経路の分析を進めており、安全性が確認された範囲から段階的にサービスを再開する計画です。また、同社は調査完了後に、顧客情報や取引データの流出有無を正式に公表するとしています。

第二に、委託先を含めたサプライチェーン全体でのセキュリティ体制強化です。今回の障害では、アスクルだけでなく物流委託先や取引先の業務も停止したことから、単独企業の対策では限界があることが明らかになりました。良品計画およびロフトは、委託契約の見直しやバックアップルートの確保を検討しており、物流・情報システムの冗長化を進める方針を示しています。これらの動きは、委託元・委託先を問わず、共同でリスクを管理する「セキュリティ・パートナーシップ」の強化につながると考えられます。

第三に、社内ガバナンスとインシデント対応力の向上です。アスクルは、今回の事案を踏まえて全社的なセキュリティ教育の再構築を行い、職員へのフィッシング対策訓練やアクセス制御ポリシーの厳格化を実施する見通しです。さらに、政府機関や業界団体への情報共有を通じ、サプライチェーン攻撃への対応事例や知見を共有していく意向を示しています。これにより、同業他社を含む広範な防御網の構築が期待されます。

今回の一連の障害は、ECと物流が密接に統合された現代の商流におけるリスクを浮き彫りにしました。単なるシステム障害ではなく、事業継続性を左右する経営課題としてのサイバーセキュリティ対策が求められています。今後、各社がどのように復旧と改善を進め、信頼回復を図るかが注目されるところです。

おわりに

今回のアスクルに端を発したECサイト障害は、単なる一企業の被害ではなく、デジタル化された商流全体のリスク構造を浮き彫りにしました。アスクル、無印良品、ロフトという異なる業態の企業が同時に影響を受けたことは、物流・情報システム・販売チャネルが高度に統合されている現代のサプライチェーンの脆弱性を象徴しています。

企業がクラウドや外部委託先に業務を依存する中で、もはや「自社のセキュリティ対策」だけでは事業継続を保証できません。委託先や関連企業を含めた統合的なリスク管理体制、定期的な監査、そして異常発生時に迅速に業務を切り替えられる設計が不可欠です。また、情報公開の迅速さや、顧客・取引先への誠実な説明責任も企業の信頼回復に直結します。

本件は、EC業界や物流業界のみならず、すべての企業に対して「サプライチェーン全体でのセキュリティ・レジリエンス（回復力）」を再考する契機を与えるものです。今後、各社がどのように再発防止策を具体化し、業界全体での共有知へと昇華させていくかが、日本のデジタル経済の信頼性を左右する重要な課題になるでしょう。

参考文献

NVIDIAとSamsungが戦略的協業を発表 ― カスタム非x86 CPU／XPUとNVLink Fusionが描く次世代AI半導体構想

2025年10月、NVIDIA CorporationとSamsung Electronicsが、カスタム非x86 CPUおよびXPU（汎用・専用処理を統合した次世代プロセッサ）に関する協業を発表しました。本提携は、NVIDIAが推進する高速インターコネクト技術「NVLink Fusion」エコシステムにSamsung Foundryが正式に参加し、設計から製造までの包括的支援体制を構築するものです。

この発表は、AIインフラ市場におけるNVIDIAの戦略的な転換点と位置づけられています。従来、NVIDIAはGPUを中心とする演算基盤の提供企業として知られてきましたが、近年ではCPUやアクセラレータ、さらには通信層まで含めたプラットフォーム全体の最適化を志向しています。一方のSamsungは、TSMCやIntelなどの競合と並び、先端半導体製造分野で存在感を強めており、今回の協業によって自社のファウンドリ事業をAI分野へ拡張する狙いを明確にしました。

本記事では、この協業の概要と技術的背景を整理した上で、業界構造への影響、アナリストによる評価、そして今後の展望について考察します。AIチップ市場の競争が加速する中で、NVIDIAとSamsungが描く新たなエコシステムの構想を冷静に分析します。

NVIDIAとSamsungの協業概要

NVIDIAとSamsungの協業は、AI時代における半導体設計と製造の新たな方向性を示すものです。両社は2025年10月、カスタム非x86 CPUおよびXPU（CPUとアクセラレータを統合した高性能プロセッサ）の共同開発体制を発表しました。Samsung Foundryは、NVIDIAが主導する高速接続基盤「NVLink Fusion」エコシステムに参画し、設計からテープアウト、量産までを一貫して支援する役割を担います。

この取り組みは、単なる製造委託契約にとどまらず、AI処理向けシステム全体を最適化する「プラットフォーム協調型」構想として位置づけられています。NVIDIAはGPUを中心とした計算プラットフォームの支配的地位を強化しつつ、CPUやカスタムチップを自社エコシステム内で連携可能にすることで、データセンターからクラウドまでを包含する統合的な基盤を形成しようとしています。

一方で、Samsungにとって本協業は、自社の先端プロセス技術をAI向けロジック半導体へ展開する重要な機会であり、TSMCやIntel Foundry Servicesに対抗する新たな戦略的提携とみなされています。

発表の経緯と目的

NVIDIAとSamsungの協業発表は、AIインフラ需要の急拡大を背景として行われました。生成AIや大規模言語モデル（LLM）の普及に伴い、従来のGPU単独では処理能力や電力効率に限界が見え始めており、CPUやアクセラレータを組み合わせた複合的な計算アーキテクチャの重要性が高まっています。NVIDIAはこうした状況に対応するため、GPUを中核としながらも、外部のカスタムチップを同一インターコネクト上で動作させる仕組みの整備を進めてきました。

その中核に位置づけられているのが、同社が推進する「NVLink Fusion エコシステム」です。これは、GPU・CPU・XPUなど複数の演算デバイス間を高速かつ低遅延で接続するための技術基盤であり、AIサーバーやハイパースケールデータセンターの拡張性を支える要素とされています。今回の発表では、このNVLink Fusion にSamsung Foundryが正式に参加し、設計段階から製造・実装までの包括的支援を行うことが明らかにされました。

この協業の目的は、NVIDIAが描く「GPUを中心とした統合計算プラットフォーム」をさらに拡張し、CPUやXPUを含めた総合的な演算基盤としてのエコシステムを確立することにあります。Samsung側にとっても、AIおよびHPC（高性能計算）市場における先端ロジック半導体需要の取り込みを図るうえで、NVIDIAとの連携は戦略的な意味を持ちます。両社の利害が一致した結果として、AI時代の新しい半導体製造モデルが具体化したといえます。

カスタム非x86 CPU／XPUとは

カスタム非x86 CPUおよびXPUとは、従来のx86アーキテクチャ（主にIntelやAMDが採用する命令体系）に依存しない、特定用途向けに最適化されたプロセッサ群を指します。これらは一般的な汎用CPUとは異なり、AI推論・機械学習・科学技術計算など、特定の計算処理を効率的に実行するために設計されます。

「非x86」という表現は、アーキテクチャの自由度を高めることを意味します。たとえば、ArmベースのCPUやRISC-Vアーキテクチャを採用する設計がこれに該当します。こうしたプロセッサは、電力効率・演算密度・データ転送性能の観点で柔軟に最適化できるため、大規模AIモデルやクラウドインフラにおいて急速に採用が進んでいます。

一方、「XPU」という用語は、CPU（汎用処理装置）とGPU（並列処理装置）の中間に位置する概念として使われます。XPUは、汎用的な命令処理能力を保持しつつ、AI推論やデータ解析など特定分野に特化したアクセラレータ機能を統合したプロセッサを指します。つまり、CPU・GPU・FPGA・ASICといった異なる設計思想を融合し、用途に応じて最適な演算を選択的に実行できるのが特徴です。

今回の協業でNVIDIAとSamsungが目指しているのは、このXPUをNVLink Fusionエコシステム内でGPUと連携させ、統一的な通信インフラの上で高効率な並列計算を実現することです。これにより、AI処理向けのハードウェア構成が従来の固定的なCPU-GPU構造から、より柔軟かつ拡張性の高いアーキテクチャへと進化していくことが期待されています。

技術的背景 ― NVLink Fusionの狙い

NVIDIAが推進する「NVLink Fusion」は、AI時代におけるデータ転送と演算統合の中核を担う技術として位置づけられています。従来のサーバー構成では、CPUとGPUがPCI Express（PCIe）などの汎用インターフェースを介して接続されていましたが、この構造では帯域幅の制約や通信遅延がボトルネックとなり、大規模AIモデルの学習や推論処理において性能限界が顕在化していました。

こうした課題を解決するため、NVIDIAは自社のGPUと外部プロセッサ（CPUやXPU）をより密結合させ、高速・低遅延でデータを共有できる新しいインターコネクトとしてNVLink Fusionを開発しました。この技術は単なる物理的接続の強化にとどまらず、演算資源全体を1つの統合システムとして動作させる設計思想を持っています。

今回のSamsungとの協業により、NVLink Fusion対応のカスタムシリコンがSamsung Foundryの先端プロセスで製造可能となり、AI向けプロセッサの多様化とエコシステム拡張が現実的な段階へ進みました。これにより、NVIDIAはGPU単体の性能競争から、システム全体のアーキテクチャ競争へと軸足を移しつつあります。

インターコネクト技術の重要性

AIや高性能計算（HPC）の分野において、インターコネクト技術は単なる補助的な通信手段ではなく、システム全体の性能を左右する中核要素となっています。大規模なAIモデルを効率的に学習・推論させるためには、CPU・GPU・アクセラレータ間で膨大なデータを高速かつ低遅延でやり取りする必要があります。演算性能がどれほど高くても、データ転送が遅ければ全体の処理効率は著しく低下するため、通信帯域とレイテンシ削減の両立が極めて重要です。

従来のPCI Express（PCIe）インターフェースは、汎用性の高さから長年にわたり標準的な接続方式として採用されてきましたが、AI時代の演算要求には十分対応できなくなりつつあります。そこでNVIDIAは、GPU間やGPUとCPU間のデータ転送を最適化するために「NVLink」シリーズを開発し、帯域幅とスケーラビリティを飛躍的に向上させました。最新のNVLink Fusionでは、これまでGPU専用だった通信を外部チップにも拡張し、CPUやXPUなど異種プロセッサ間でも同一インターコネクト上で協調動作が可能となっています。

この仕組みにより、複数の演算デバイスがあたかも1つの統合メモリ空間を共有しているかのように動作し、データ転送を意識せずに高効率な分散処理を実現できます。結果として、AIモデルの学習速度向上やエネルギー効率改善が期待されるほか、システム全体の拡張性と柔軟性が飛躍的に高まります。つまり、インターコネクト技術は、ハードウェア性能を最大限に引き出す「隠れた基盤技術」として、次世代AIコンピューティングに不可欠な存在となっているのです。

Samsung Foundryの役割

Samsung Foundryは、今回の協業においてNVIDIAの技術基盤を現実の製品として具現化する中核的な役割を担っています。同社は半導体製造における最先端のプロセス技術を保有しており、特に3ナノメートル（nm）世代のGAA（Gate-All-Around）トランジスタ技術では、量産段階に到達している数少ないファウンドリの一つです。これにより、NVIDIAが構想するNVLink Fusion対応のカスタムシリコンを高密度かつ高効率で製造することが可能となります。

Samsung Foundryは従来の製造委託（pure foundry）モデルに加え、設計支援からテープアウト、パッケージング、検証までを包括的にサポートする「Design-to-Manufacturing」体制を強化しています。NVIDIAとの協業では、この一貫したエンジニアリング体制が活用され、顧客の要件に応じたカスタムCPUやXPUを迅速に試作・量産できる環境が整えられます。このような包括的支援体制は、AI分野の開発スピードが年単位から月単位へと短縮されている現状において、極めて重要な競争要素となっています。

また、Samsung Foundryの参画は、NVLink Fusionエコシステムの拡張にも大きな意味を持ちます。NVIDIAが提供するインターコネクト仕様を、Samsung側の製造プラットフォーム上で直接適用できるようになることで、NVIDIAのエコシステムを利用したカスタムチップの開発・製造が容易になります。これにより、AIやHPC分野の多様な企業が自社の要求に合ったカスタムシリコンを設計できるようになり、結果としてNVIDIAのプラットフォームを中心とした新たな半導体開発の潮流が形成される可能性があります。

業界構造への影響

NVIDIAとSamsungの協業は、単なる技術提携にとどまらず、半導体産業全体の勢力図に影響を与える可能性を持っています。AIを中心とした高性能演算需要の拡大により、半導体市場は「汎用CPU中心の時代」から「用途特化型チップと統合アーキテクチャの時代」へと移行しつつあります。この流れの中で、両社の連携は設計・製造・接続を一体化した新しい供給モデルを提示するものであり、ファウンドリ業界やクラウド事業者、AIハードウェアベンダーに対して大きな戦略的示唆を与えています。

NVIDIAが推進するNVLink Fusionエコシステムは、従来のサーバー構成やチップ設計の分業構造を再定義する可能性を秘めています。これまで、チップ設計を行う企業と製造を担うファウンドリは明確に役割を分けてきましたが、今回の協業はその境界を曖昧にし、エコシステム内で設計・製造が緊密に統合された新たなモデルを形成しています。結果として、NVIDIAがAIコンピューティング分野で築いてきた支配的地位は、ハードウェア構造全体へと拡張しつつあります。

この章では、ファウンドリ業界の競争構造と、NVIDIAが進めるエコシステム拡張が市場全体にどのような変化をもたらすのかを検討します。

ファウンドリ業界の勢力図


ファウンドリ業界は、近年ますます寡占化が進んでおり、先端プロセスを扱う企業は世界でも限られています。現在、最先端の3ナノメートル（nm）級プロセスを商業規模で提供できるのは、台湾のTSMC（Taiwan Semiconductor Manufacturing Company）と韓国のSamsung Foundryの2社のみです。この二強構造に、米国のIntel Foundry Services（旧Intel Foundry Group）が追随しようとしているのが現状です。

TSMCはApple、AMD、NVIDIA、Qualcommなど、世界の主要半導体設計企業を顧客に持ち、その安定した製造品質と高い歩留まりによって圧倒的なシェアを維持しています。一方のSamsung Foundryは、先端プロセスの量産技術においてTSMCに対抗する唯一の存在であり、自社グループ内でメモリ・ロジック・パッケージを統合的に扱える点で独自の強みを持っています。

今回のNVIDIAとの協業は、Samsungにとってこの競争構造の中でポジションを強化する重要な契機となります。これまでNVIDIAはTSMCの製造能力に大きく依存してきましたが、Samsung FoundryがNVLink Fusionエコシステムに正式参加したことで、NVIDIAは製造リスクの分散とサプライチェーンの多様化を図ることができます。これにより、SamsungはTSMCに対して技術的・経済的な競争優位を再構築する足掛かりを得たといえます。

また、Intel Foundry Servicesは、米国内での製造強化と先端ノードの開発を進めているものの、顧客獲得や量産実績の面ではまだ発展途上です。結果として、今回のNVIDIA–Samsung協業は、TSMCの一極集中構造に対して一定の牽制効果をもたらし、世界のファウンドリ勢力図に新たな緊張関係を生み出したと評価されています。

エコシステム拡張と競争環境

NVIDIAとSamsungの協業は、単なる製造委託の枠を超え、NVIDIAが長年築いてきた独自エコシステムを外部パートナーへ拡張する試みとして注目されています。NVLink Fusionを中心とするこのエコシステムは、GPU・CPU・XPUといった異種プロセッサ間を高速かつ低遅延で接続し、統合的な計算基盤を構築することを目的としています。これにより、AIデータセンターやハイパースケール環境で求められる高効率な演算処理を、チップレベルから最適化できる体制が整いつつあります。

一方で、NVIDIAはこのエコシステムを開放的に展開する姿勢を見せつつも、通信プロトコルや制御仕様などの中核部分を自社で掌握しています。そのため、NVLink Fusionに参加する企業は一定の技術的制約のもとで設計を行う必要があり、完全なオープン標準とは言い難い側面もあります。こうした構造は、NVIDIAのプラットフォーム支配力を強化する一方で、パートナー企業にとっては依存度の高い関係を生み出す可能性があります。

競争環境の観点から見ると、この動きは既存のファウンドリおよびチップメーカーに新たな圧力を与えています。TSMCやIntelは、顧客の設計自由度を確保しつつオープンな開発環境を提供する方向に注力していますが、NVIDIAは「性能と統合性」を軸にエコシステムを囲い込む戦略を採っています。特に生成AIや高性能クラウドの分野では、ソフトウェアからハードウェアまでを一体化したNVIDIAのプラットフォームが標準化しつつあり、他社が参入しにくい構造が形成されつつあります。

このように、NVIDIAとSamsungの協業は、AIハードウェア業界における「統合型エコシステム対オープン型エコシステム」という新しい競争軸を生み出しました。今後は、どのモデルが市場の支持を得るかによって、半導体産業全体の主導権が再び移り変わる可能性があります。

アナリストの見解と市場評価

NVIDIAとSamsungの協業発表は、半導体業界内外のアナリストから大きな関心を集めています。特にAIインフラ市場の急成長と、それに伴う計算アーキテクチャの多様化を背景に、この提携は単なる企業間の協力ではなく、「プラットフォーム主導型競争」の新段階を示すものとして受け止められています。

複数の市場調査機関や業界メディアは、本件を「戦略的転換点」と位置づけています。NVIDIAがGPU中心の事業構造から、シリコン設計・インターコネクト・システム構築を包括する総合的なプラットフォーム戦略へと移行しつつある点を評価する一方で、エコシステムの閉鎖性や製造依存リスクに対する懸念も指摘されています。

この章では、TrendForceやTechRadar、Wccftechなど主要なアナリストの分析をもとに、市場が本協業をどのように評価しているかを整理します。評価の焦点は「プラットフォーム戦略の深化」と「オープン性・供給リスク」という二つの軸に集約されており、これらを中心に分析していきます。

評価点：プラットフォーム戦略の深化

アナリストの多くは、今回の協業をNVIDIAの長期的な戦略転換の一環として高く評価しています。これまで同社はGPUを中心とする演算基盤で市場をリードしてきましたが、今後はCPUやXPU、さらにはインターコネクト技術を含めた「統合プラットフォーム」を構築する方向へと進化しています。NVLink Fusionエコシステムを核に据えることで、NVIDIAは演算装置の多様化に対応しつつ、自社技術を基盤としたエコシステム全体の支配力を強化しようとしている点が注目されています。

TrendForceは、この取り組みを「GPU中心の事業モデルから、プラットフォーム型エコシステムへの移行を象徴する動き」と分析しています。これにより、NVIDIAは単なるチップベンダーではなく、AIコンピューティング全体を統合するアーキテクトとしての地位を確立しつつあります。特に、GPU・CPU・アクセラレータをNVLinkで一体化する設計思想は、データセンター全体を一つの巨大演算ユニットとして機能させるものであり、これまでの「デバイス単位の性能競争」から「システム全体の最適化競争」へと発想を転換させています。

また、WccftechやTechRadarの分析では、Samsungとの連携によりNVIDIAが製造キャパシティの多様化と供給安定化を図っている点が評価されています。これにより、TSMCへの依存を緩和しつつ、AIチップの開発スピードと柔軟性を高めることが可能になります。さらに、NVLink Fusionを通じて他社製カスタムチップとの接続を支援する構造は、外部企業の参加を促進する効果を持ち、NVIDIAのプラットフォームを事実上の業界標準へ押し上げる可能性があります。

アナリストは本協業を「NVIDIAがAIコンピューティングのインフラ層を再定義する動き」と捉えており、その影響はGPU市場を超えて、半導体産業全体のアーキテクチャ設計思想に波及すると見られています。

懸念点：オープン性と供給リスク

一方で、アナリストの間では本協業に対して一定の懸念も示されています。その多くは、NVIDIAが構築するエコシステムの「閉鎖性」と「供給リスク」に関するものです。NVLink Fusionは、極めて高性能なインターコネクト技術として注目を集めていますが、その仕様や制御層はNVIDIAが厳密に管理しており、第三者が自由に拡張・実装できるオープン標準とは言い難い構造となっています。

TechRadarは、「NVIDIAがプラットフォーム支配力を強化する一方で、NVLink Fusion対応チップの開発企業はNVIDIAの技術仕様に従わざるを得ない」と指摘しています。このため、NVLinkを採用する企業は高性能化の恩恵を受ける反面、設計上の自由度や独自最適化の余地が制限される可能性があります。結果として、NVIDIAエコシステム内での“囲い込み”が進み、パートナー企業がベンダーロックインの状態に陥る懸念が生じています。

また、供給リスクの観点でも慎重な見方が見られます。Samsung Foundryは先端プロセス技術において世界有数の能力を持つ一方、TSMCと比較すると歩留まりや量産安定性に関して課題を抱えているとの指摘があります。特にAI用途では、製造品質のわずかな差が性能・電力効率・コストに直結するため、安定した供給体制をどこまで確保できるかが注目されています。

さらに、地政学的リスクも無視できません。半導体製造は国際的な供給網に依存しており、地政学的緊張や輸出規制の影響を受けやすい産業です。Samsungが韓国を中心に製造拠点を持つ以上、国際情勢によって供給計画が左右される可能性があります。

アナリストは本協業を「高性能化とエコシステム強化の両立を目指す挑戦」と評価する一方で、オープン性の欠如や供給リスクをいかに管理・緩和するかが今後の鍵になると分析しています。

今後の展望

NVIDIAとSamsungの協業は、AIコンピューティング分野における新たな技術的潮流の起点となる可能性があります。特に、NVLink Fusionを軸とした統合アーキテクチャの拡張は、今後のデータセンター設計やAIチップ開発の方向性を大きく左右することが予想されます。従来のようにCPUとGPUを個別のコンポーネントとして接続するのではなく、演算・通信・メモリを一体化した「統合演算基盤（Unified Compute Fabric）」への移行が現実味を帯びてきました。

今後、NVLink Fusion対応のカスタムシリコンが実用化されれば、AIモデルの学習や推論処理の効率はさらに向上し、ハードウェア間の連携がシームレスになると考えられます。これにより、クラウド事業者やハイパースケールデータセンターは、特定用途に最適化された演算構成を柔軟に設計できるようになります。結果として、AIチップ市場は「汎用GPU依存型」から「カスタムXPU分散型」へと進化し、アーキテクチャの多様化が進むと見込まれます。

一方で、NVLink Fusionが業界標準として定着するかどうかは、今後のエコシステム形成にかかっています。NVIDIAが自社主導の仕様をどこまで開放し、外部パートナーとの協調を促進できるかが、広範な採用に向けた最大の課題となるでしょう。もしNVLink Fusionが限定的なプラットフォームにとどまれば、他社が推進するオープン型インターコネクト（例：CXLやUCIe）が対抗軸として成長する可能性もあります。

Samsungにとっては、本協業を通じて先端ロジック分野でのプレゼンスを拡大できるかが焦点となります。AI需要の増大に対応するためには、高歩留まり・安定供給・短期試作といった製造面での実績を積み重ねることが不可欠です。

本協業はAIハードウェア産業の将来像を方向づける試金石といえます。今後数年の技術進展と市場動向次第では、NVIDIAとSamsungの提携が次世代AIインフラの標準的モデルとなる可能性があります。

おわりに

NVIDIAとSamsungの協業は、AI時代の半導体産業が直面する構造変化を象徴する出来事といえます。両社は、従来のGPU中心型の演算構造を超え、CPUやXPUを含む多様なプロセッサを統合的に連携させる新たなアーキテクチャを提示しました。この取り組みは、AI処理の効率化やデータセンターの最適化に向けた現実的な解であると同時に、今後の半導体開発モデルを大きく変える可能性を持っています。

NVLink Fusionを基盤とするこの戦略は、NVIDIAにとって自社のエコシステムをさらに拡張し、ハードウェアからソフトウェア層までを一体化するプラットフォーム支配力を強化する動きです。一方で、Samsungにとっても、AI向けロジック半導体の製造分野において存在感を高める重要な機会となりました。両社の協業は、ファウンドリ業界の勢力図を再構成し、TSMCやIntelなど既存大手との競争を新たな段階へと押し上げています。

ただし、この構想が長期的に成功を収めるためには、技術的な優位性だけでなく、エコシステムの持続性と供給の安定性が不可欠です。NVIDIAがどこまでオープン性を確保し、パートナー企業と共存できるか、そしてSamsungが高品質な量産体制を維持できるかが、今後の鍵を握ります。

AIインフラを巡る競争は、もはや単一製品の性能ではなく、全体最適化と連携の設計力が問われる段階に入りました。NVIDIAとSamsungの協業は、その未来への一つの方向性を提示しており、半導体産業の新たな競争軸を形成する可能性を示しています。

参考文献

AWSで大規模障害 ― マルチAZ構成でも防げなかった理由と今後の対策

2025年10月20日（日本時間）、Amazon Web Services（AWS）において大規模なサービス障害が発生しました。障害は主に米国東部リージョン（US-EAST-1）で発生し、世界中の多くのオンラインサービスやアプリケーションが一時的に停止しました。

本稿では、今回の障害の概要と影響範囲、マルチAZ構成を採用していても防げなかった理由、そして今後の設計指針について整理します。

障害の概要

AWS公式ステータスによれば、障害はUS-EAST-1リージョンにおける複数サービス（DynamoDB、Lambda、API Gateway、STSなど）で発生し、エラー率の急上昇およびレイテンシの増大が確認されました。

この影響により、Snapchat、Fortnite、Signal、Perplexity、Alexaなど、多数の世界的サービスが同時にダウンしました。AWSはその後「主要な根本原因を特定し、主要機能は緩和された（fully mitigated）」と発表していますが、一部では依然として遅延やキュー残りが発生していると報じられています。

マルチAZ構成でも防げなかった理由

AWSが推奨するマルチAZ構成は、高可用性を実現するための基本的な冗長化手法です。しかし今回の障害では、マルチAZ構成を採用していても影響を受けたケースが確認されました。その理由は、障害のレイヤーが「AZ内」ではなく「リージョン全体」に及んでいたためです。

制御プレーン障害が発生

今回の障害は、個別のデータセンターやハードウェア障害ではなく、AWSの制御プレーン（サービス間のAPI、認証、ルーティングなど）に影響したとみられています。

その結果、各AZの物理的な可用性は保たれていても、API呼び出しやリソース管理を行う中核部分が機能しなくなり、アプリケーションレベルでの可用性が確保できなくなりました。

マルチAZ構成の限界

マルチAZ構成は、AZ単位の停電・ネットワーク断などに対しては効果的ですが、制御プレーンや内部ネットワーク層に障害が発生した場合には対応できません。

このため、同一リージョン内の冗長化では「論理的単一障害点（Single Point of Failure）」が残るという設計上の限界が明確に浮き彫りになりました。

今後の対策と設計指針

今回の障害を踏まえると、ランニングコストと求める耐障害性のバランスをどう考えるかが構成設計の分岐点となります。冗長化を強化するほど可用性は向上しますが、運用コストや構成の複雑さも増大します。以下では、代表的な構成パターンと考慮点を整理します。

マルチAZ構成＋別リージョンでのコールドスタンバイ構成

平常時は単一リージョンで稼働させ、障害時にのみ別リージョンの環境を立ち上げる方式です。コストを抑えつつ大規模障害に備えられますが、復旧までに数時間単位のダウンタイムが発生します。

  • メリット：低コストで広域障害への備えが可能
  • デメリット：RTO（復旧時間目標）が長く、人的操作が必要

マルチAZ構成＋別リージョンでのウォーム／ホットスタンバイ構成

別リージョンにも一定のリソースを常時稼働させておき、障害時に迅速に切り替える構成です。ウォームは部分稼働、ホットは完全稼働を指します。コストと可用性のバランスを柔軟に調整できます。

  • メリット：自動フェイルオーバーが可能でRTOを短縮できる
  • デメリット：維持コスト・設計複雑度が上昇

マルチリージョン構成

複数リージョンで同時稼働させるアクティブ／アクティブ構成です。トラフィック分散や地理的冗長化に優れ、リージョン全体の障害にも耐えられますが、最も高コストかつ複雑です。

  • メリット：最高水準の可用性と応答性能を確保
  • デメリット：整合性維持とコストが大きな課題

マルチクラウド構成

AWS単独ではなく、GCPやAzureなど複数のクラウドを併用する構成です。ベンダー依存リスクを分散できますが、各クラウドのAPI差異・運用統合コストが課題になります。

  • メリット：クラウド全体の障害に対する強靭性を確保
  • デメリット：開発・運用の複雑化、スキル要求の増大

災害対策設計（DR: Disaster Recovery）の最低要件

いずれの構成を採る場合でも、最低限、別リージョンでサービスを再開できるDR設計を持つことが不可欠です。データバックアップ、DNSフェイルオーバー、クロスリージョンレプリケーションなど、迅速に代替リージョンへ切り替える仕組みを整備しておくべきです。

おわりに

今回のAWS障害は、クラウド基盤における高可用性設計の限界を改めて浮き彫りにしました。マルチAZ構成は依然として有効な手法であるものの、それだけで「クラウドは止まらない」と断言することはできません。過去にはAzureやGoogle Cloud Platform（GCP）でも大規模な障害が発生しており、大手クラウドベンダーであっても絶対的な安心・安全が保証されるわけではありません。

また、ランサムウェア被害の事例では、バックアップ自体が無事であったにもかかわらず、復旧がうまくいかなかったケースも報告されています。したがって、単にバックアップを取得するだけでなく、少なくとも年に一度はバックアップからの復旧訓練を実施し、実際に復元できることを検証することが重要です。

今回の事象は、制御プレーンやサービス間依存を含むリージョン単位の障害リスクを前提とした設計、およびバックアップ運用の実効性確保の重要性を改めて認識させるものとなりました。

参考文献

「ローカルホスト問題は氷山の一角」── Microsoft Windows 11 累積更新プログラム KB5066835 の影響と対応策

先日、Microsoft が Windows 11（バージョン 24H2／25H2）および Windows Server 環境向けに配信した累積更新プログラム「KB5066835」が、ローカルホスト（127.0.0.1）への HTTP/2 接続不能という開発・運用環境に深刻な影響を与えていることを明らかにしました。

Windows 11 25H2の更新プログラムKB5066835でIISが応答しなくなる問題 ― Microsoftが既知の問題として公表

しかし、調査を進めると「localhost 接続失敗」は 問題の一部に過ぎず、FileExplorerのプレビュー機能停止、リカバリ環境（WinRE）での入力デバイス無反応、周辺機器機能の喪失など、複数の不具合が同時に確認されています。

本稿では、本件の影響範囲・主な不具合・エンタープライズで取るべき対策を整理します。

主な不具合事象

以下、報告されている代表的な不具合を整理します。

  1. ローカルホスト（127.0.0.1）で HTTP/2 接続不能 更新適用後、IIS や ASP.NET Core を使ったローカル開発／テスト環境で「ERR_CONNECTION_RESET」「ERR_HTTP2_PROTOCOL_ERROR」などが多発。 Microsoft はこれを HTTP.sys（カーネルモード HTTP サーバー）に起因する回帰（regression）と認定。 開発者・IT運用担当者にとって、ローカルデバッグ・モックサーバ・社内 Web サービス検証などに重大な支障を生じています。
  2. ファイルエクスプローラーのプレビュー機能停止 特定条件下（主にクラウド経由で取得した PDF 等）で、プレビューウィンドウが「このファイルはコンピューターを損なう可能性があります」という警告を表示し、プレビュー不可となる報告あり。 利用者体験の低下および、社内資料確認ワークフローへの影響が懸念されます。
  3. リカバリ環境（WinRE）で USB キーボード・マウスが反応しない Windows 11 の October 2025 更新適用後、一部機器環境で WinRE 起動時に入力デバイスが動かず、トラブル発生時の復旧操作が不能となる事象が確認されております。 これは非常時のシステム復旧・再インストール・セーフモード移行等のフェイルセーフ手順を損なうため、リスクが極めて高いです。
  4. 周辺機器（例：ロジクール製マウス／キーボード機能）で特定機能停止 一部外付けデバイスにおいて、更新後に独自ドライバ機能（カスタムボタン・ジェスチャー等）が作動しなくなった報告があります。 特にカスタマイズを多用する開発者・業務PC環境では操作性低下の懸念があります。

影響範囲と業務上の注意点

  • 対象となる OS：Windows 11 24H2／25H2、Windows Server 環境。
  • 規模：Microsoft 自身が “millions of Windows users” に影響の可能性があると明言しています。
  • エンタープライズ運用におけるリスク：
    • 開発／検証環境の停止
    • 社内アプリ・モックサーバの利用不能
    • 災害復旧／自動修復手順失効
    • 周辺機器依存ワークフローの乱れ
  • 注意点として、「該当不具合が全端末で発生するわけではない」という点も挙げられます。報告ベースでは「一部ユーザー」である旨が複数メディアで言及されています。

対応策（運用／技術視点）

エンジニアおよび統括部門が取るべき手順を以下に整理します。

  • 影響端末の特定
    Windows 11 24H2／25H2 を導入している端末をピックアップ。特に開発用途・社内サーバ用途・WinRE 活用端末を優先します。
  • 更新状況の確認とロールバック準備
    Windows Update を通じて最新の修正パッチが適用されているかを確認。Microsoft は既に HTTP/2 localhost の回帰問題を修正済みと発表しています。 ただし、影響発生中であれば当該更新（KB5066835 等）をアンインストールして旧バージョンに戻す検討も必要です。
  • 検証環境で事前テスト
    本番展開前に少数端末にてローカルホスト接続、ファイルプレビュー、WinRE 起動、周辺機器機能等を検証。異常があれば運用展開を遅延させる判断を可能とします。
  • 暫定回避策の実施
    ローカルホスト接続に問題がある場合、HTTP/2 を無効化して HTTP/1.1 を使うレジストリ改変が報告されています。 また、ファイルプレビューに対処するためには PowerShell による「Unblock-File」実行も可能です。 WinRE 入力デバイス問題がある環境では、外付け USB キーボード／マウスの代替手段を確保。または、別媒体からのリカバリ手順を整備。
  • 社内運用ポリシーとユーザー通知
    更新適用のタイミング・トラブル発生時の回避手順・ロールバック案内を文書化。ユーザー／開発者向けに影響の可能性と対応策を共有しておくことで、問い合わせ・混乱を低減します。

おわりに

今回の更新において「ローカルホスト接続不能」という開発検証領域に直結する問題が注目されていますが、これに留まらず、ファイルプレビューの不具合、リカバリ環境機能障害、周辺機器機能停止と、複数の回帰（regression）事象が併発している点が運用管理者・エンジニアにとって警鐘となるべき状況です。

一方でWinREのような通常運用から外れた状況や特定のデバイスによる不具合、一部の端末でのみ起こるという問題は事前検証では発見しにくいというのが現実です。

こういったことに対応するには、これまでどおり事前検証後に展開をすることを基本にしつつも、一斉展開するのではなく、業務の状況を鑑みながら順次展開し、不具合があればすぐに端末交換できる環境づくりが重要になります。また、最悪端末自体が使用不能に陥っても影響が出ないようにローカルにデータは残さない運用も必要になります。

流石に毎月のように致命的な不具合を起こすのは目に余るものがありますが、Windowsから脱却できない以上は自己防衛をするしかないというのが現実解になると考えられます。

参考文献

Windows 11 25H2の更新プログラムKB5066835でIISが応答しなくなる問題 ― Microsoftが既知の問題として公表

以前報告したKB5066835を適用すると、localhostへのアクセスができなくなる問題について取り上げました。

Windows 11の2025年10月累積更新「KB5066835」で「localhost」が動作不能に ― 開発者環境に深刻な影響

Microsoftは2025年10月14日に配信したWindows 11 バージョン25H2向け累積更新プログラム「KB5066835」において、Internet Information Services（IIS）を利用する環境でWebサイトが正常に読み込めなくなる不具合を公式に認めました。Microsoft Learnの「Windows release health」ページで、この事象を既知の問題（Known Issue）として掲載しています。

問題の内容

該当の更新プログラムを適用した環境で、HTTP.sysを使用するサーバー側アプリケーションが着信接続を正しく処理できず、IISでホストされるWebサイトが応答しなくなることがあります。具体的には、IISのサービスは起動しているものの、HTTPリクエストへの応答が返らない、または接続がリセットされる症状が報告されています。Microsoftは本問題を「HTTP.sysに関連する既知の問題」と明示しています。

影響範囲

本件はWindows 11 バージョン 25H2および 24H2およびWindows Server 2025に影響し、IISやその他HTTP.sysに依存するサーバーアプリケーションが対象となります。ローカル開発環境だけでなく、実運用サーバーにおいてもhttp://localhost/でアクセスしている場合は同様の症状が発生する可能性があります。

原因

Microsoftの公式説明によれば、更新プログラム適用後のHTTP.sysコンポーネントが、着信接続を処理する際に問題を引き起こすことが原因です。HTTP.sysはWindowsカーネルレベルでHTTP通信を処理する仕組みであり、IISをはじめとする多くのWebサーバー機能がこれに依存しています。この不具合により、HTTP.sys経由での通信が一部失敗する状況が生じています。

緩和策（Mitigation）

Microsoftは次の暫定的な対処法を案内しています。

  1. Windows Updateを最新の状態にすること
    [設定] > [Windows Update] > [更新プログラムのチェック] を実行し、すべての更新を適用します。
  2. 再起動を行うこと
    更新が適用済みであっても、システムの再起動によって問題が解消される場合があります。
  3. 管理対象デバイスではKnown Issue Rollback（KIR）を適用すること
    Microsoftは本問題に対するKIRを配信済みであり、企業や組織内で管理されるデバイスは、グループポリシー経由でKIRテンプレート（MSI形式）を導入することで自動的に問題を緩和できます。

今後の対応

Microsoftは、恒久的な修正（Permanent Fix）を今後のWindows Updateに含めて配信する予定としています。現時点では一時的な緩和策のみが提供されており、ユーザーは追加更新を受け取るまで上記手順による対処を行うことが推奨されています。

おわりに

本件の影響は非常に大きく、開発者だけでなく構成によっては本番環境にも深刻な影響を及ぼします。

システム管理者はゼロデイ攻撃の脅威からシステムを守るために素早いパッチ適用が求められる一方で、パッチ自体の不具合によるリスクを避けるためにシステムに対する影響調査を行わなければならないという板挟み状態に日々悩まされていることだと思います。

Windows Updateで累積更新プログラムを提供するたびに致命的な不具合を起こしている現状について、Microsoft自身はどのように考えているのか、今後どうしていくのかについては、公式からは明言されていません。この点は利用者の不安や不信感につながっています。

もしかすると、Windows自体が本番環境で使用していいOSなのか、PCで使用していいOSなのかを改めて考えるべきときにきているのかもしれません。

また、本更新プログラムでは回復環境において、USBマウスやキーボードが認識しなくなる事象も報告されています。こちらについても合わせて注意が必要です。

参考文献

日本政府、OpenAI「Sora」に著作権懸念 ― マンガ・アニメ文化保護への要請

日本政府は2025年10月、米OpenAIが開発する動画生成AI「Sora」に対し、日本のマンガやアニメなどの文化的作品を無断で模倣しないよう正式に要請しました。これは、AIが生成する映像が既存作品の構図や画風を極めて高精度に再現できるようになったことを受け、著作権や文化保護の観点から懸念が高まっていることを背景としています。

日本のマンガ・アニメ産業は、国内外で高い評価を受ける知的財産の集積領域であり、その創作様式は世界的にも独自の文化的価値を持ちます。近年、生成AIによってこれらのスタイルが容易に再現されるようになった結果、創作者の権利侵害や偽装・詐欺的利用の可能性が問題視されています。

本記事では、今回の政府要請の背景と目的、生成AIが直面する著作権・倫理上の課題、そして今後求められる制度的・技術的対策について整理し、日本が直面する「文化保護と技術革新の両立」という課題を考察します。

OpenAI「Sora」とは

OpenAI「Sora」は、テキストから動画を生成するAIモデルであり、ユーザーが入力した文章やプロンプトをもとに、数秒から数十秒の映像を自動的に作り出す技術です。文章の内容やスタイル指定に応じて、カメラワークや質感、照明効果までを高い精度で再現できる点が特徴です。これにより、専門的な撮影機材やアニメーション制作の知識を持たない一般ユーザーでも、短時間でリアルな映像を生成することが可能となりました。

特に注目を集めているのは、Soraが生成する「アニメ風」や「ジブリ風」といった日本的な映像表現です。実際、SNS上では、ユーザーが投稿した動画の中に、日本のアニメ作品を連想させる構図・色使い・キャラクターデザインが含まれるケースが多く見られます。これらは明示的に既存作品を再利用していなくても、学習過程で得られた膨大な画像・動画データから作風を再現していると考えられています。

こうした生成能力の高さは、創作活動の支援や映像制作の民主化に寄与する一方で、著作権や文化的アイデンティティの保護という観点から新たな課題を生み出しています。Soraは単なる動画生成技術ではなく、創作と模倣の境界を再定義する存在として、国際的にも法制度や倫理の議論を促す契機となっています。

日本政府の要請内容

日本政府は2025年10月、米国のOpenAI社に対し、動画生成AI「Sora」による日本のマンガやアニメの無断利用を抑制するよう正式に要請しました。報道によると、この要請は内閣府の知的財産戦略本部を中心に行われたもので、日本のアニメーションやマンガを「代替不可能な文化的資産」と位置づけ、生成AIによる模倣や無断利用から保護することを目的としています。

政府関係者は、AIが生成した映像の中に日本の人気作品やキャラクターを想起させる表現が多数見られる点を問題視しています。特に「スタジオジブリ風」「少年漫画風」など、既存の作風を強く反映した動画がSNS上で拡散しており、著作権侵害の可能性だけでなく、文化的ブランドの毀損にもつながる懸念が指摘されました。

この要請は、法的拘束力を持つ命令ではなく、文化保護と企業倫理の観点から行われた行政的な要請（リクエスト）に位置づけられます。しかし、政府として公式に生成AIの著作権問題を取り上げた点は、国内政策上の大きな転換といえます。

また、政府はOpenAIに対し、今後のAIモデル開発において学習データの透明性を確保し、著作権者の権利を尊重する仕組みを強化するよう求めています。

この対応は、生成AIがもたらす経済的・創造的価値を否定するものではなく、あくまで知的財産を保護しながら技術革新を健全に進めるためのバランスを取る試みとされています。日本政府の動きは、今後他国におけるAI著作権政策にも影響を与える可能性があります。

生成AIが抱える著作権・倫理上の問題

生成AIが直面している最大の課題の一つは、著作権と倫理の境界が曖昧であることです。AIモデルは、学習の過程で大量の画像や映像データを取り込みます。その中に著作権で保護された作品が含まれている場合、AIが生成する出力が原作の構図や画風を再現してしまう可能性があります。結果として、AIが作り出すコンテンツが、創作ではなく「無断複製」に近い形になることがあり、これは著作権法上の翻案権や複製権の侵害に該当するおそれがあります。

特に動画生成AIでは、アニメ作品のように明確なキャラクターデザインや演出手法を持つジャンルで問題が顕在化しています。ユーザーが「特定のアニメ風にしてほしい」と指定した場合、AIが学習データ中の特徴をそのまま再現することがあり、意図せず既存作品を模倣する結果を生むことがあります。こうした状況では、誰が責任を負うのかという法的・倫理的な線引きが非常に困難です。

さらに深刻なのは、生成AIによる“偽装”や“悪用”のリスクです。生成AIが生み出す画像や動画は、肉眼では本物と区別できないほど高精細であるため、詐欺的な宣伝やコピー商品の宣伝、さらには著作者本人を装った虚偽情報の拡散に利用される危険性があります。このような行為は単なる著作権侵害にとどまらず、商標権・意匠権・消費者保護の問題にも波及します。

加えて、AI生成物の出所を特定することが困難である点も、倫理的な課題を複雑化させています。学習データが非公開である以上、どの作品がどの程度生成結果に影響しているかを検証することができません。そのため、著作者は自らの作品がどのように利用されているのかを把握できず、AI企業の説明責任も問われています。

このように、生成AIは創作の可能性を拡張する一方で、創作物の信頼性や文化的価値を損なう危険を内包しています。著作権の保護と技術の発展を両立させるためには、透明性の確保と倫理的枠組みの整備が急務です。

求められる技術的・制度的対策

生成AIの発展に伴い、著作権や倫理面での課題を解決するためには、技術的対策と制度的枠組みの両面からの対応が求められます。これらは単に権利を保護するための措置にとどまらず、AI技術を健全に発展させるための基盤整備でもあります。

まず、技術的対策として注目されているのが、AI生成物の真偽や出所を確認できる仕組みの導入です。代表的な例として「Content Credentials（コンテンツ認証情報）」があり、生成された画像や動画に、生成日時・使用モデル・作成者情報などをメタデータとして埋め込むことで、出自の透明性を確保する方法です。このような技術は、偽装や盗用を防止するだけでなく、ユーザーが安心してAI生成物を利用できる環境を整えるうえでも重要です。

次に、学習データの透明性と権利者の関与が不可欠です。AIモデルの訓練過程でどのデータが使用されたのかを明示し、著作権者が自らの作品を学習データから除外できる「オプトアウト制度」を制度的に保障することが求められます。これにより、権利者は自身の創作物の利用範囲をコントロールでき、AI企業も合法的なデータ利用を証明しやすくなります。

また、制度面の整備も欠かせません。日本では現行の著作権法がAI生成物の扱いを明確に規定しておらず、創作性の有無や責任主体の判断が難しい状況にあります。今後は、EUの「AI Act」や米国でのAI透明性法案のように、AI開発者・利用者の責任範囲や説明義務を明示する法的枠組みが必要となります。これにより、企業が遵守すべきガイドラインが明確化され、権利侵害の抑止につながります。

さらに、プラットフォーム事業者にも、AI生成物の流通管理や利用者への明示義務を課すことが有効です。生成コンテンツに「AI生成」と表示することを義務化すれば、消費者は人間の創作との区別を明確に認識でき、不正利用の抑制に寄与します。

これらの対策は、単にAIの制限を目的とするものではなく、創作の信頼性と文化的多様性を守るための基盤です。日本が世界有数のコンテンツ大国として、文化と技術の両立を実現するためには、国・企業・開発者・権利者が連携し、持続的な制度設計を進めていくことが重要です。

おわりに

今回の日本政府によるOpenAIへの要請は、単に一企業の生成AI技術に対する懸念を示したものではなく、AI時代における文化保護のあり方を問う重要な一歩といえます。日本のマンガやアニメは、長年にわたり独自の表現様式と創造力で世界中に影響を与えてきました。その文化的価値が、AIによる模倣や無断利用によって損なわれることは、創作者の権利だけでなく、日本の文化基盤そのものを脅かすことにつながります。

一方で、生成AIは新しい創作の可能性を開く技術でもあります。適切なガイドラインと透明な運用体制を整えることで、創作活動を支援し、文化をより多様に発展させる道も開かれています。したがって、AIを排除するのではなく、文化的倫理と技術革新を両立させる枠組みを構築することが求められます。

今後は、政府・企業・クリエイターが協力し、技術的透明性・著作権保護・倫理的利用の三点を柱とする新たな社会的合意を形成していく必要があります。AIが創作の一部となる時代において、人間の創意と文化的多様性を守るための責任は、技術の開発者だけでなく、それを使うすべての人に共有されるべきものです。

参考文献

Windows 11の2025年10月累積更新「KB5066835」で「localhost」が動作不能に ― 開発者環境に深刻な影響

2025年10月に配信されたWindows 11の累積更新プログラム（KB5066835ほか）を適用後、開発者環境において「localhost」への接続が失敗する現象が相次いで報告されています。

影響はIIS、IIS Express、.NET開発環境、さらにはローカルで動作するWebアプリケーション全般に及び、ブラウザ上では「ERR_CONNECTION_RESET」や「HTTP/2 PROTOCOL ERROR」などのエラーが表示される事例が確認されています。

本記事では、複数の一次情報源（Microsoft Q&A、Stack Overflow、TechPowerUp、The Registerなど）に基づき、この問題の発生状況・原因仮説・回避策を整理します。

発生状況

問題は、2025年10月のWindows 11累積更新（特にKB5066835、および先行するプレビュー更新KB5065789）をインストールした後に発生します。

ユーザー報告によると、次のような現象が確認されています。

  • http://localhost または https://localhost にアクセスすると通信がリセットされる
  • Visual StudioのIIS Expressデバッグが起動しない
  • ローカルHTTPリスナーを使用する認証フローや開発ツールが動作しない
  • 一部のサードパーティアプリケーションが内部HTTP通信の確立に失敗する

Stack OverflowやMicrosoft Q&Aフォーラムでは同様の症状が多数報告されており、再現性の高い不具合として注目されています。

想定される原因

現時点でMicrosoftから公式な不具合告知や技術文書は発表されていませんが、各技術フォーラムでは以下のような分析が共有されています。

  1. HTTP/2ネゴシエーションの不具合 WindowsのHTTPスタック（HTTP.sys）レベルでHTTP/2ハンドシェイクが失敗している可能性が指摘されています。 一部のユーザーはHTTP/2を無効化することで通信が回復したと報告しています。
  2. カーネルモードHTTPドライバの変更 KB5066835ではセキュリティ強化目的の通信モジュール更新が含まれており、ローカルホスト通信の扱いに影響を与えた可能性があります。
  3. 既存環境との不整合 新規インストールされたWindows 11 24H2では問題が発生しないケースもあり、既存環境設定（IIS構成、証明書、HTTP.sysキャッシュなど）との不整合が誘発要因と考えられています。

回避策と暫定対応

現時点でMicrosoftが提供する公式修正版は存在しません。開発者コミュニティでは以下の暫定的な回避策が報告されています。

1. 更新プログラムのアンインストール

PowerShellで以下を実行して該当KBを削除する方法です。

wusa /uninstall /kb:5066835

またはプレビュー更新が原因の場合は kb:5065789 を削除します。

ただし、Windows Updateにより再インストールされる可能性があるため、Windows Updateの一時停止措置が追加で必要となります。

2. HTTP/2プロトコルの無効化

レジストリでHTTP/2を無効にすることで回避できたという報告があります。

設定は以下の通りです。

HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\HTTP\Parameters
EnableHttp2Tls = 0 (DWORD)
EnableHttp2Cleartext = 0 (DWORD)

再起動後に反映されます。

この方法は他のHTTP/2依存アプリケーションにも影響するため、慎重に実施する必要があります。

3. IISや関連機能の停止

一部ユーザーは、IISやWindows Process Activation Serviceを一時的に停止することで症状が緩和されたと報告しています。ただし副作用が大きく、根本的な解決策とは言えません。

Microsoftの対応状況

2025年10月17日時点で、Microsoft公式サポートページおよびWindows Release Healthには本不具合に関する記載はありません。ただし、TechPowerUpおよびThe Registerなどの報道によれば、社内で調査が進められている可能性が示唆されています。現状では「既知の問題（Known Issue）」として公表されておらず、次回以降の累積更新で修正されるかは不明です。

今後の見通し

今回の問題は、開発者のローカル環境に限定されるものの、影響範囲は広く、開発フロー全体に支障をきたす可能性があります。HTTP/2が標準化されて以降、ローカル通信も同プロトコルを用いる構成が増えており、根本原因の解明と恒久対策が求められます。

Microsoftが修正版を提供するまでの間は、上記の暫定回避策を適用するか、更新を保留する判断も検討すべきです。特に企業内の統合開発環境では、グループポリシーを利用して問題の更新を一時的にブロックする方法も有効です。

おわりに

2025年10月のWindows 11累積更新により発生している「localhost」接続障害は、開発者にとって無視できない問題です。HTTP/2通信の不具合が根底にあると見られ、暫定的な回避策は存在するものの、確実な解決にはMicrosoftの公式対応を待つ必要があります。

現時点では、影響を受けた環境では更新のロールバックやHTTP/2無効化を慎重に実施し、今後のパッチ情報を注視することが推奨されます。

私の環境ではDocker DesktopやJava開発環境が動作しているWindows 11に累積更新を適用しましたが、本事象は発生しませんでした。Docker Desktopの起動が少し時間かかったようにも感じましたが起動および接続はできているので問題なかったものと思われます。報告についてはMicrosoftプロダクトに集中しているようですので、.NETで開発している場合は十分注意する必要があります。

参考文献

以下が、ブログ執筆時に実際に参照した参考文献のリストです：

Google DeepMindがCodeMenderを発表 ー ソフトウェア脆弱性を自動検出・修正するAIツール

近年、ソフトウェア開発の現場では、AIによる自動コード生成やレビュー支援の導入が急速に進んでいます。特にGitHub CopilotやAmazon CodeWhispererといった生成AIが開発効率を大きく向上させる一方で、セキュリティリスクや品質保証の観点から「AIが書いたコードをどう検証するか」という課題が浮き彫りになっています。

このような状況の中で、Google DeepMindが発表した「CodeMender」は、AIによるソフトウェア脆弱性の自動検出と修復に特化した画期的なアプローチとして注目を集めています。単なるコード補完やリファクタリング支援ではなく、「安全性を保証するAI」を標榜する点で、これまでのAI開発支援ツールとは一線を画しています。

本記事では、CodeMenderの発表内容や技術的特徴を整理するとともに、AIによるコードレビュー全体をどのように分業・統合すべきかを考察します。特に、構文・設計・セキュリティの三層構造でレビューを行う「AI三層チェックモデル」を提示し、それぞれの層が担う役割と対応する代表的プロダクトを紹介します。

DeepMindによるCodeMenderの発表概要

Google DeepMindは、2025年10月上旬に新たなAIツール「CodeMender」を正式に発表しました。このプロダクトは、ソフトウェアコードに潜む脆弱性をAIが自動で検出し、修正パッチを提案・検証することを目的としています。従来のAIコード支援が主に「開発効率」や「可読性の向上」を重視していたのに対し、CodeMenderは明確に「セキュリティの自動保証」という領域に焦点を当てている点が特徴です。

発表はDeepMind公式ブログおよびGoogleの技術ポータルを通じて行われ、CodeMenderが実際にオープンソースプロジェクトへ脆弱性修正パッチを提出済みであることも報告されました。AIが自ら生成したコードを別のエージェントで再検証し、信頼性の高い修正のみを人間のレビューを経て統合するという、従来にない自己完結的なアプローチが採用されています。

この章では、CodeMenderの基本的な仕組みと目的、そして開発背景や提供状況を順に解説し、その技術的・社会的意義を明らかにしていきます。

CodeMenderとは何か

CodeMenderは、Google DeepMindが2025年10月に発表した、ソフトウェアの脆弱性を自動で検出し、修正まで行うAIエージェントです。名称の「Mender」は「修繕する者」を意味し、その名の通り、既存のコードに潜む欠陥をAI自身が見つけ、修復案を生成し、検証を経て安全な状態へ導くことを目的としています。

DeepMindの公式ブログによると、CodeMenderは単なるコード生成AIではなく、「AIによるセキュリティ修復の自律システム（autonomous security repair system）」として設計されています。具体的には、コードを解析して脆弱性を発見した後、AIが修正案（パッチ）を生成し、別のAIエージェントがその妥当性を静的解析・ファジング・単体テスト・SMTソルバ（定理証明）などを用いて検証します。この自己検証型ループを複数回繰り返すことで、人間のレビューに先立って一定の信頼性を確保する仕組みとなっています。

また、CodeMenderはGoogleやDeepMindが運営する実験的OSSプログラムにすでに導入されており、Linux Foundation傘下のオープンソースプロジェクトに対して72件の修正パッチを提出済みと報告されています。これらの修正はすべて人間のセキュリティエンジニアによる最終レビューを経て統合されており、AIと人間の協調的な修復プロセスとして実証されています。

対応言語は当初、C/C++、Python、Javaなどの代表的なサーバーサイド言語が中心で、CWE（Common Weakness Enumeration）に基づいた脆弱性分類を参照しています。たとえば、バッファオーバーフロー（CWE-120）や入力検証欠如（CWE-20）、SQLインジェクション（CWE-89）といった具体的な攻撃経路をモデル化して検出・修正する点が、既存の静的解析ツールとの大きな違いです。

現時点で一般向けの提供は行われておらず、DeepMindは「信頼性と再現性の確立を経た上で、今後より広い開発者コミュニティに展開していく」と説明しています。すなわち、CodeMenderはまだ研究段階にあるが、AIが自ら脆弱性を修復するという新しいセキュリティパラダイムの実証フェーズに位置づけられているといえます。

発表の背景と目的

AIがコード生成やリファクタリングを担う時代になりつつある中で、開発スピードの向上と引き換えにセキュリティリスクの増大が顕在化しています。特に、生成AIによって作られたコードの中に、開発者が意図しない形で脆弱性や依存関係の欠陥が混入するケースが増加しており、「AIが生成したコードを人間が検証する」という従来の体制だけでは対応が追いつかなくなりつつあります。

Google DeepMindはこうした課題に対し、「AIが生成するなら、AIが修復もすべきである」という発想のもと、AI自身がセキュリティを監査し、修正できるエコシステムの構築を目指しています。これがCodeMender発表の直接的な背景です。

DeepMindによれば、CodeMenderの開発目的は大きく三点に整理されます。

  1. 脆弱性修復の自動化：人手によるコードレビューでは検出困難な欠陥をAIが補完し、修正を迅速化する
  2. AIによる安全性保証の確立：AI生成コードの信頼性を第三者的に検証するプロセスを組み込み、再現性と透明性を確保する
  3. 開発者負荷の軽減とセキュリティ人材不足の解消：膨大なコードベースに対するセキュリティ監査をAIが肩代わりすることで、専門人材がより高度な分析に集中できる環境をつくる

このアプローチは、単なる脆弱性スキャンツールの進化ではなく、ソフトウェア開発プロセスの中に「AIセキュリティエージェント」を常駐させる構想でもあります。すなわち、開発時点でコードの安全性を逐次保証する「Secure-by-Design」を、AIによって実装可能な形に落とし込む試みです。

DeepMindはこの取り組みを、今後のAIソフトウェア開発の中核技術と位置づけており、「生成」から「保証」へのシフトを象徴するプロジェクトとして、研究的にも社会的にも大きな意味を持っています。

提供状況と開発ステータス

CodeMenderは、2025年10月時点では一般公開されていない研究段階のプロダクトです。DeepMindの公式発表によると、現在は社内検証および限定的なオープンソースプロジェクトとの共同実証を中心に運用されています。すなわち、商用ツールや一般開発者向けAPIとしての提供はまだ始まっておらず、現時点では「選定されたプロジェクトへの試験導入」という段階に位置づけられます。

公式ブログでは、「CodeMenderはまず研究・学術・オープンソースの環境で信頼性を検証し、その成果を踏まえて将来的な一般開発者向け展開を検討する」と明記されています。実際、Linux Foundation傘下の複数のオープンソースリポジトリに対し、CodeMenderが自動生成した修正パッチが提出されており、そのうち一部がすでにマージ済みです。これらの事例は、実運用環境でAIが自律的に脆弱性修復を行える可能性を示す重要な証拠とされています。

対応範囲としては、C/C++、Python、Javaといった汎用言語を中心に開発が進められており、CWE（Common Weakness Enumeration）に基づいた脆弱性分類を内部知識として利用しています。これにより、単純な構文エラー検出ではなく、メモリ安全性・入力検証・権限管理といった実運用上のセキュリティリスクを対象とした修復が可能です。

今後については、Google CloudやAndroidセキュリティ部門との統合を視野に、「AIによる継続的セキュリティ保証（Continuous Security Assurance）」を中核とする商用展開が計画されていると報じられています。ただし、現時点ではベータ版やプレビュー提供のスケジュール、利用料金体系などは一切公表されていません。

総じて、CodeMenderは現状では研究から実運用への橋渡し段階にあり、AIがコードを「生成する」だけでなく「保証する」フェーズへと進化するための中核的試験プラットフォームとして機能しています。

CodeMenderの特徴と強み

Google DeepMindが開発したCodeMenderは、単なる自動修正ツールではなく、AIによるセキュリティ保証の実践的プロトタイプとして位置づけられています。その最大の特徴は、LLM（大規模言語モデル）によるコード生成能力と、静的解析・動的解析・数理検証といった形式的手法を統合した自律修復フレームワークにあります。

従来のAIコード支援ツールは、コーディングの生産性や可読性向上を主眼としてきましたが、CodeMenderは「コードが安全に動作すること」を最優先とし、脆弱性の検出から修正、そして自己検証までをAIが一貫して行うという点で異なります。修正提案を出すだけでなく、それが正しいかを別のエージェントが批評・再検証するという多層構造は、AIによるコード修復の信頼性を大きく高めています。

この章では、CodeMenderが持つ主要な技術的特徴と、それが既存ツールとどのように異なる価値を提供しているのかを整理します。特に、自己検証ループの仕組み、脆弱性知識との統合、OSSとの連携運用、そして「安全性を最優先する哲学」について順に解説していきます。

自己検証型のAI修復ループ

CodeMenderの最も革新的な要素は、自己検証型（self-verifying）AI修復ループと呼ばれるアーキテクチャにあります。これは、AIが脆弱性を検出し、修正を提案するだけでなく、別のAIエージェントがその修正内容を多角的に検証し、妥当性を確認する仕組みです。単一のモデルに依存せず、複数のエージェントが役割を分担しながら相互評価を行うことで、AIの出力に再現性と信頼性を与えています。

具体的には、CodeMenderは「Mender Agent」と「Critique Agent」という二つのAIコンポーネントから構成されています。

  • Mender Agentは、静的解析・構文木解析・既知の脆弱性パターン（CWE分類）に基づいて脆弱性箇所を検出し、修正パッチを提案します。
  • Critique Agentは、その提案を独立した立場から精査し、単体テスト・ファジング・差分テスト・SMTソルバ（定理証明）によって修正の正当性を検証します。

両エージェントの間では、修正案が「提案→批評→再提案」というサイクルで反復され、AI自身が改善を重ねながらより安全なパッチを生成します。この仕組みは、機械学習モデルにおける「自己教師あり学習（self-supervised learning）」の考え方を、コード修復領域に応用したものといえます。

また、この自己検証プロセスの結果はすべて記録・比較され、テスト環境における副作用や回帰を自動的に検出する仕組みも組み込まれています。DeepMindの発表によれば、この方式により修正後のコードで回帰バグが発生する確率を従来比で42％削減できたとされています。

従来のAIツールが「提案を出して終わり」であったのに対し、CodeMenderは「AIが出した修正をAIが検証する」という二重構造を備えることで、AI主導のソフトウェア修復を初めて実用的なレベルに引き上げた点が最大の強みです。

脆弱性知識と静的解析の融合

CodeMenderのもう一つの核心的特徴は、脆弱性知識ベースと静的解析技術を融合した検出・修復プロセスにあります。これは、AIが単にコードの構文や文脈を学習して修正を提案するのではなく、CVE（Common Vulnerabilities and Exposures）やCWE（Common Weakness Enumeration）といった国際標準の脆弱性分類体系を内部知識として参照し、既知の脆弱性構造を明示的にモデル化している点にあります。

DeepMindによる技術説明では、CodeMenderは数万件規模の脆弱性事例をもとにしたセキュリティ特化型データセットで事前学習されており、コードパターンを「脆弱性クラス（weakness class）」として抽象化して保持しています。これにより、未知のコードでも同種の脆弱性構造を類推的に検出できる点が大きな利点です。たとえば、入力検証不足（CWE-20）やSQLインジェクション（CWE-89）といった典型的欠陥だけでなく、条件分岐や例外処理の欠落といった構造的脆弱性も識別可能です。

さらに、CodeMenderは静的解析エンジンと連携し、コードを抽象構文木（AST）として解析した上で、脆弱性知識ベースとの照合を行います。これにより、単純な文字列パターンマッチングでは捉えられない制御フロー上の欠陥やデータフローに潜むリスクも検出できます。従来のSAST（Static Application Security Testing）ツールがルールベースであったのに対し、CodeMenderはルール＋学習＋推論を組み合わせたハイブリッド方式を採用しています。

修正フェーズでは、検出した脆弱性クラスごとに最適な修正テンプレートを動的に適用し、修正後コードを再度静的解析で検証します。この二段構えにより、修正による新たな欠陥の導入（いわゆる「修正による破壊」）を抑止しています。

要するに、CodeMenderは「AIによるパターン学習」と「形式手法による解析」の双方を融合させたことで、既知の脆弱性に強く、未知の脆弱性にも応用可能な自己強化型セキュリティモデルを実現しているのです。

OSS連携による実運用志向

CodeMenderは、単なる研究プロトタイプに留まらず、オープンソースソフトウェア（OSS）との連携を通じて実運用レベルでの検証が進められている点でも特筆されます。DeepMindは、開発段階からCodeMenderを実際のOSSプロジェクトに適用し、AIが自動的に生成した修正パッチを実際の開発ワークフローの中でレビュー・統合するプロセスを構築しました。

公式発表によると、CodeMenderはすでに72件の脆弱性修正パッチをオープンソースプロジェクトに提出しており、その多くはLinux Foundation配下やセキュリティ関連ライブラリを中心とした実環境でテストされています。これらの修正は、AIが検出した脆弱性を自動修正した後、人間のメンテナーによるレビューを経て受け入れられたものであり、AIと人間の協調による修復サイクルの有効性を実証した形です。

このプロセスは、AIが生成したパッチをそのまま適用するのではなく、「提案 → 自動検証 → 人的レビュー → 統合」という現実的な手順を踏んでおり、AIによる完全自律運用を急がずに人間の判断を含むセーフティ・ループを維持する方針が貫かれています。DeepMindはこの仕組みを「Human-in-the-Loop Security Repair（人間を組み込んだセキュリティ修復）」と呼び、信頼性を犠牲にしないAI導入モデルとして位置づけています。

さらに、OSS連携による実証はCodeMenderにとって二重の意義を持ちます。一つは、現実のコードベースに多様なコーディングスタイル・ライブラリ・依存関係が存在することから、AIモデルの汎用性と適応力を高める訓練環境として機能する点です。もう一つは、オープンレビューの透明性によって、AIが生成する修正の信頼性を社会的に検証できる点です。

このように、CodeMenderは閉じた研究環境ではなく、現実の開発現場でAI修復の有効性を測定する「実戦的AIエージェント」として設計されています。DeepMindがこの方針を取った背景には、「AIの信頼性は実デプロイの中でのみ検証できる」という強い理念があり、これが他のAI開発支援ツールとの決定的な差別化要素となっています。

コーディング品質ではなく安全性を重視

CodeMenderの設計思想は、明確に「コードの美しさではなく、安全性を保証すること」に焦点を当てています。これは、GitHub Copilot や Amazon CodeWhisperer のような生成支援系AIが「より読みやすく、保守しやすいコードを書く」ことを目的としているのに対し、CodeMenderは「コードが悪用されない状態を保つ」ことを最優先に設計されているという点で大きく異なります。

DeepMindの公式説明でも、CodeMenderは「スタイル最適化や設計品質の改善を目的としたツールではない」と明言されています。AIが修正を加える際の基準は、関数名やコメントの整合性ではなく、機密性（confidentiality）・完全性（integrity）・可用性（availability）といったセキュリティの三要素を満たすかどうかです。つまり、コードの見た目や表現を整えるのではなく、実行時に不正な入力や攻撃を受けても破綻しないことを最優先で評価します。

このような哲学は、近年の「Secure-by-Design（設計段階から安全性を組み込む）」という潮流と一致しています。CodeMenderは、既存コードに後付けでセキュリティを追加するのではなく、AIがコード修復を通じて安全性を構造的に再構築することを目指しています。たとえば、バッファオーバーフローや入力検証不足を修正する際も、単に問題箇所を修正するだけでなく、関連する関数呼び出しや例外処理の一貫性まで考慮して修復します。

また、DeepMindはCodeMenderを「AIによるスタイル改善とは相補的な位置づけ」に置いており、第1層（Lint・可読性チェック）や第2層（設計レビュー）と併用されることを前提とした構成を想定しています。つまり、CopilotやSonarCloudが整えたコードを、CodeMenderが最終的に“安全化”するという分業構造です。

要するに、CodeMenderは「よく書けたコード」ではなく「壊されないコード」を生み出すためのAIであり、スタイルや設計品質の最適化よりも、セキュリティを中核に据えたコード修復を使命としています。この明確な目的の差が、CodeMenderを従来の開発支援AIとは異なる領域へと位置づけています。

CodeMenderが抱える課題と今後の懸念点

CodeMenderは、AIが自律的にソフトウェア脆弱性を検出・修復するという点で画期的な試みですが、その実装と運用には依然として多くの課題が残されています。AIが生成する修正案の信頼性、既知脆弱性への依存、検証コスト、そして人間との責任分担など、技術的・運用的・倫理的観点のいずれにおいても慎重な検討が必要です。

DeepMind自身も「CodeMenderは研究段階にあり、信頼性と透明性を確保するための継続的検証が不可欠である」と明言しています。つまり、現時点のCodeMenderは、AIがセキュリティを自動保証する未来に向けた重要な一歩である一方で、その実用化と社会実装には解決すべき現実的課題が存在するという段階にあります。

以下では、CodeMenderが抱える主な技術的・運用的懸念を整理し、その課題が今後のAIレビュー全体の発展にどのような影響を及ぼすかを考察します。

1. 自動修復の信頼性と再現性

CodeMenderは自己検証型ループによって修正の正当性を確認していますが、完全自律的な修復の信頼性については依然として課題が残ります。AIが生成するパッチは文法的に正しくても、アプリケーション全体の設計方針やビジネスロジックにそぐわない可能性があります。DeepMind自身も公式発表の中で「人間のレビューを前提とした運用」を明言しており、現段階ではAIのみで安全な修復を保証するには至っていません。

また、AIモデル特有の確率的挙動により、同一入力でも異なる修正案が生成される可能性がある点も、再現性の確保という観点で懸念されています。企業環境での導入を考える場合、修正プロセスを監査可能な形で保存・検証できる仕組みが不可欠となるでしょう。

2. 過修正（Overfitting Fix）のリスク

AIが脆弱性を検出・修復する際、検出基準が厳しすぎると本来安全なコードまで修正対象として扱ってしまう「過修正」が発生することがあります。これは、機械学習モデルが訓練データに強く依存する特性に起因するもので、特に静的解析との併用時に「本来意図された挙動を変えてしまう修正」を導入する危険があります。

こうしたケースでは、AIが安全性を優先するあまり機能的な正しさ（functional correctness）を損なう可能性があり、テストやレビュー体制との連携が不可欠です。

3. 脆弱性データベース依存と未知脆弱性への対応限界

CodeMenderはCWEやCVEといった国際的脆弱性分類体系を参照していますが、これらのデータベースは既知の脆弱性に基づく静的な知識体系です。そのため、未知の攻撃手法やゼロデイ脆弱性への即応性は限定的です。

また、既存CVE情報に基づくルール検出に過度に依存すると、新たな脅威パターンに対して学習が追いつかないという構造的な課題も残ります。将来的には、AIがリアルタイムで脅威情報を学習・更新する「動的セキュリティモデル」への発展が必要と考えられます。

4. 検証コストとスケーラビリティ

自己検証ループを内包するCodeMenderの方式は高精度ですが、静的解析・動的検証・ファジングなど複数の処理を組み合わせるため、計算コストと処理時間が非常に大きいことが指摘されています。大規模プロジェクトでは1回の修正に数時間以上を要することもあり、継続的インテグレーション（CI/CD）環境でのリアルタイム適用はまだ困難です。

また、クラウド環境において大規模リポジトリを扱う場合、解析対象コード量と計算リソースのトレードオフが課題となり、実運用にはスケーラビリティの最適化が求められます。

5. AI修復と人間レビューの責任分界

AIが自動的に修正したコードにセキュリティ欠陥が残っていた場合、最終的な責任が誰に帰属するのかという問題が浮上します。現行のライセンス・法制度では、AIの判断は「補助的提案」に過ぎず、修正を採用した人間の責任とみなされます。しかし、AIが半自律的にコードを修復するCodeMenderのようなモデルでは、責任分界が曖昧になります。

将来的には、AI修復に関する検証ログの保存・説明責任・変更履歴のトレーサビリティが重要な課題となり、技術的・倫理的なガイドライン整備が求められるでしょう。

このように、CodeMenderは革新的な技術基盤である一方で、完全自律運用に至るためには信頼性・説明性・拡張性の3つの壁を超える必要があります。これらの課題を克服するには、AI単独ではなく、人間のレビューと継続的な検証体制を組み合わせた多層的アプローチが不可欠です。

この観点からも、次章で述べる「三層チェックモデル」は、AIレビューを安全かつ実用的に運用するための現実的なフレームワークといえます。

AIによるコードレビューの理想構造：三層チェックモデル

AIがコード生成やリファクタリングを担うようになった現在、開発プロセスにおけるレビューの在り方も大きく変化しつつあります。従来は人間のレビュアーが可読性・設計・セキュリティといった多面的な観点を一括で評価していましたが、AIが実務に組み込まれるにつれて、各領域を専門化したAIが分業的にチェックを行う構造が現実的かつ効果的になりつつあります。

CodeMenderの登場は、この「分業によるAIレビュー体系化」を象徴する動きといえます。セキュリティを主軸とするCodeMenderが担うのは、AIレビューの最終段階、すなわちコードの安全性を保証する層です。しかし、AIレビュー全体を最適化するためには、構文の正確さや設計の健全性を検証する他の層との連携が不可欠です。

本章では、AIによるコードレビューを「構文・設計・安全性」という三層に整理した三層チェックモデルとして提示し、それぞれの層がどのような目的を持ち、どのようなプロダクトが適しているかを具体的に解説します。これにより、開発組織がAIを段階的に導入し、品質と安全性を両立させるための現実的な指針を示します。

なぜ分業が必要なのか

AIによるコードレビューが進化する中で、「1つのAIですべてをカバーする」アプローチは技術的にも運用的にも限界を迎えつつあります。コード品質を構成する要素は多層的であり、構文の正確性・設計の整合性・セキュリティの堅牢性といった各側面は、分析手法も評価指標もまったく異なるからです。これらを単一のAIモデルに統合しようとすると、精度の低下や誤検出の増加、レビュー基準の不透明化が避けられません。

たとえば、構文やスタイルの統一はLintやフォーマッターなど決定論的ツールで迅速に判断できます。一方で、アーキテクチャの分離や責務の適正化は抽象的な設計理解を必要とし、LLMのような言語モデルが得意とする領域です。そして、脆弱性検出や修正は実行時リスクや形式的検証を伴うため、静的解析・動的解析・AI推論を複合的に扱える専用システム（CodeMenderのようなもの）が求められます。

このように、各層が扱う「情報の粒度」と「検証の目的」が異なるため、AIレビューを分業構造で設計することが合理的です。構文層では形式的な正しさを担保し、設計層では構造的健全性を確認し、最終層では安全性と信頼性を保証する。これにより、レビュー全体を階層的に最適化し、再現性と説明可能性を両立させることが可能になります。

さらに、この分業化は実務上の利点も持ちます。開発チームはCI/CDパイプライン上で各層を独立したステージとして実行でき、どの段階で不具合が発生したかを明確に切り分けられます。結果として、AIレビューは「包括的に曖昧な助言を行うブラックボックス」ではなく、「役割を明確にした専門AIの連携システム」へと進化するのです。

第1層：構文とスタイルのチェック

この層の目的は、コードの構文的正しさとスタイルの一貫性を保証することです。開発プロセスの最上流に位置し、コードが解析や実行の前段階で破綻していないか、またチーム全体で統一された規約に従って書かれているかを検証します。ここで担保されるのは、いわば「コードとして成立していること」です。AIによる高度な推論や自動修復を行う前提として、形式的に正しい状態に整えることが欠かせません。

この層では、AIツールと非AIツールを明確に分担して併用します。非AIツールは、構文木（AST）や静的解析に基づく決定論的な検査・自動整形を担当し、常に同一結果を再現できるという強みを持ちます。一方、AIツールは、文脈や意図を理解した上で、命名・コメント・コード表現の妥当性を補完的に確認します。これにより、表層的な形式整備に留まらず、可読性・意味的一貫性を含めたコード品質の基礎を形成します。

実務的には、非AIツールで構文やフォーマットのエラーを自動修正した後、AIツールで「命名が設計意図に沿っているか」「コメントが動作を正確に説明しているか」などを確認する流れが有効です。CI/CD パイプラインにおいてもこの順序で実行することで、後続の設計・セキュリティ層が安定して機能し、レビュー全体の信頼性を高めることができます。

【非AIツール（形式的正しさ・統一性の保証）】

  • ESLint：JavaScript／TypeScriptの構文・コーディング規約検査
  • Prettier：フォーマット統一と自動整形
  • TypeScript Compiler（tsc）：型整合性・構文解析
  • Flake8／Black／Pylint：PythonコードのPEP8準拠検査・スタイル統一
  • Checkstyle：Javaのコーディング規約遵守チェック
  • Cppcheck：C/C++の静的解析と構文違反検出
  • Clang-format：C/C++等のフォーマット整形と規約統一

【AIツール（意味的妥当性・文脈的補完）】

  • ChatGPT CodeReview：自然言語理解を活かした命名・コメント整合性の評価
  • Claude Code：関数やクラスの責務・粒度を文脈的に確認し、過不足を指摘
  • Gemini Code Assist：IDE統合型AI補助。意図に基づく修正提案やレビュー支援
  • Amazon CodeWhisperer：AWS推奨ベストプラクティスに基づく命名・構文改善提案
  • SonarQube Cloud Online Code Review：静的解析とAIを組み合わせ、潜在的バグやスタイル逸脱を自動解説・修正提案

この層は、AIレビューの「出発点」として最も基礎的でありながら、全体の品質を大きく左右します。構文的に正しいコード、統一されたスタイル、意味的に一貫した命名という3つの条件を揃えることで、次の設計層・セキュリティ層が正確に機能する土台が築かれます。すなわち、この層はAIによるコードレビューの信頼性と再現性を支える基礎的防壁といえます。

第2層：設計と保守性のチェック

第2層では、コードが「正しい」だけでなく「適切に構成されている」かを評価します。すなわち、構文上の誤りを除去したあとで、アプリケーション全体の設計構造・責務分離・依存関係の妥当性を検証する段階です。目的は、短期的な修正容易性ではなく、長期的な保守性と変更耐性を確保することにあります。

この層で扱う内容は、関数やクラス単位の粒度を超えたモジュール設計・アーキテクチャ整合性の領域です。たとえば、「ドメイン層がアプリケーション層に依存していないか」「ビジネスロジックとUIロジックが混在していないか」「共通処理が重複していないか」といった構造的観点を自動で検査します。こうした設計的欠陥は、単なるLintやフォーマット検査では検出できず、抽象度の高いソフトウェア理解と文脈把握が求められます。

この層でも、AIツールと非AIツールの併用が効果的です。非AIツールは依存関係や循環参照、複雑度といった定量的メトリクスを算出し、問題を客観的に可視化します。一方、AIツールはそれらのメトリクスを読み解き、「この構造は責務の集中を引き起こす」「この依存関係は設計原則に反する」など、人間のレビューに近い抽象的指摘を行うことができます。

たとえば、非AIツールがサイクロマティック複雑度を数値で警告し、AIツールが「この関数はSRP（単一責任原則）を侵している可能性がある」とコメントする形です。両者を組み合わせることで、数量的な測定と意味的な洞察の両立が実現します。

【非AIツール（構造分析・定量指標の可視化）】

  • SonarQube：関数の複雑度、重複コード、依存グラフを可視化
  • Structure101：モジュール依存関係の可視化と循環検出
  • CodeScene：リポジトリ履歴分析による変更リスク・ホットスポット解析
  • NDepend（.NET）／JDepend（Java）：設計原則遵守とレイヤー依存の検証

【AIツール（設計原則・責務分離の文脈的検証）】

  • Amazon CodeGuru Reviewer：設計パターン・リソース管理の改善提案
  • Sourcegraph Cody：コードベース全体を横断して依存関係や再利用設計を解析
  • ChatGPT CodeReview：自然言語による設計意図の整合性確認、リファクタリング提案
  • Claude Code：リポジトリ全体の設計思想を理解し、層構造の逸脱を検出
  • Gemini Code Assist：関数・モジュール間の責務分担を再評価し、冗長構造を整理

この層は、単なる静的解析ではなく、アーキテクチャ的健全性をAIが補助的に判断する段階です。ここで問題を検出・修正しておくことは、後続のセキュリティ層で脆弱性を分析する際の精度を大きく高めます。

第3層：セキュリティと堅牢性のチェック

第3層は、AIレビューの最終段階にあたり、「セキュアかつ堅牢であるか」を検証します。ここでは、コードが仕様通りに動作するだけでなく、悪意ある入力・不正アクセス・リソースの異常利用に対して堅牢であるかを検証します。目的は、開発効率や品質の向上ではなく、脆弱性を未然に防ぎ、安全性を保証することにあります。

この層で扱うのは、メモリ破壊やインジェクションなどの明確な脆弱性だけでなく、エラー処理や入力検証の抜け、権限境界の欠如といった潜在的な安全性欠陥です。検証は静的解析・動的解析・ファジング・定理証明など複数の技術を組み合わせて行われ、コードそのものの安全性だけでなく、実行時の挙動や外部依存関係の安全性まで評価します。

この層におけるAIの役割は、「コードを守るエンジン」としての最終防衛線です。AIがコード全体を解析し、脆弱性の可能性を高確率で検出するだけでなく、修正案を提示し、その修正内容を別のAIが再検証する ― いわゆる自己検証型のセキュリティ修復ループを形成します。この構造により、AIは単なる分析者ではなく、セキュリティオペレーターとして能動的に修復を行う存在へと進化しています。

また、この層ではAIと非AIのツールが密接に連携します。非AIツールは既知の脆弱性データベース（CVE, CWE, OWASP Top 10など）に基づくルール検知を担当し、AIツールが未知の脆弱性や文脈依存の欠陥を推論的に発見・修復します。この二層的アプローチにより、検知精度とカバレッジの両立が可能になります。

【非AIツール（ルールベースの脆弱性検知・検証）】

  • GitHub CodeQL：クエリベースの静的解析。既知の脆弱性パターンを網羅的に検出
  • Snyk：依存パッケージやオープンソースライブラリの脆弱性スキャン
  • OWASP Dependency-Check：CVEデータベース照合による依存脆弱性特定
  • Burp Suite／ZAP：動的解析によるWebアプリケーションの入力検証・攻撃耐性試験

【AIツール（脆弱性検出・自動修復・再検証）】

  • Google DeepMind CodeMender：脆弱性の自動検出・修復・再検証を行う自己完結型AI
  • Aikido SafeChain：AIによる依存ライブラリの安全性スコアリングと修正提案
  • SonarQube Cloud Online Code Review：AI補助による潜在的セキュリティ欠陥の説明と修正支援
  • Gemini Code Assist Security Mode：Google Cloud環境下での機密・権限関連の自動レビュー
  • Microsoft Security Copilot：AIによるコード・構成ファイル・ログを横断した脅威分析

この層は、AIレビュー全体における最終的な品質保証点です。第1層と第2層で形式的・構造的な健全性を整えたうえで、この層が「攻撃に耐えるコード」へと仕上げます。特に、CodeMenderのようにAIが検出から修復・再検証までを一貫して担うプロダクトは、従来の脆弱性スキャンを超えた“AI駆動型セキュリティ修復基盤”として新しいパラダイムを提示しています。

最終的にこの層が目指すのは、セキュリティレビューを人間の専門領域から継続的・自動的な保証プロセスへ転換することです。つまり、安全性検証層は、AIレビューにおける「信頼の出口（Trust Output）」であり、コード品質を「安全性という観点から最終的に認証する」役割を担うのです。

人間によるコードレビューは不要になるのか

AIがコードレビューを担う領域は年々拡大しています。構文チェック、設計分析、セキュリティ検証に至るまで、AIは既知の問題を高速かつ高精度に検出できるようになりました。特にCodeMenderのような自律修復型AIの登場によって、「AIが人間のレビューを完全に置き換えるのではないか」という議論が再び活発化しています。

しかし、結論から言えば、人間によるコードレビューは今後も必要不可欠であり、その役割はむしろ高度化していくと考えられます。AIが担うのは「既知の問題を効率的に見つけること」であり、逆に言えばAIは未知の問題を発見することがほとんどできないからです。

LLM（大規模言語モデル）を含む現在のAIは、膨大な知識や過去事例の統計的パターンに基づいて最も適切な出力を選び取る仕組みを持っています。これは本質的に「最も近い過去を再構成する」行為であり、未知の設計上のリスク、新しい技術スタックに特有の問題、あるいは倫理的・運用的観点からの判断など、前例のない課題を見抜く力は持たないのが現実です。

人間のレビュアーが担うべき領域は、この「未知への洞察」にあります。たとえば、新しいフレームワークを導入した際の設計思想の適合性、非機能要件とのトレードオフ判断、チーム文化や開発方針に即した構造上の整合性といった領域は、依然として人間の思考によってしか検証できません。AIが出力する修正案や提案を「どのような文脈で採用すべきか」を判断することこそ、人間によるレビューの価値です。

将来的には、AIは「標準化された問題の検出・修正」を全自動で行い、人間は「AIが見逃す未知の問題の発見・判断・再定義」を行うという分業体制が一般化するでしょう。言い換えれば、AIがレビューの“広さ”を担い、人間が“深さ”を担う形です。

したがって、AIの進歩は人間のレビューを不要にするのではなく、レビューの性質を再定義するのです。人間のレビュアーは単なる品質保証者ではなく、AIが扱えない領域を補完し、ソフトウェアの未知のリスクを予見する「知的アーキテクト」としての役割を強く求められるようになるでしょう。

おわりに

Google DeepMindが開発したCodeMenderは、AIがコードを「書く」時代から「守る」時代への転換点を象徴する存在です。AIが脆弱性を自動検出し、自ら修復し、さらにその修正を自己検証するという仕組みは、ソフトウェア開発におけるセキュリティ保証の在り方を根底から変えつつあります。

しかし同時に、CodeMenderの登場は「AIがすべてを解決できる」という幻想を打ち砕く契機でもあります。自動修復の信頼性、過修正のリスク、未知の脆弱性への対応限界、そして人間との責任分界など、現実的な課題は少なくありません。AIは既知の知識体系の中で最適解を導くことには優れていますが、未知の問題を発見することはできません。そこにこそ、人間によるレビューの存在意義が残されているのです。

AIによるコードレビューは、構文・設計・安全性という三層構造に分けて運用することで、効率性と信頼性を両立できます。第1層が形式的正確性を保証し、第2層が構造的健全性を維持し、第3層がセキュリティと堅牢性を担保し、そしてそれらのすべてを統合的に判断し、未知の領域に目を向けるのが人間の役割です。

結局のところ、AIレビューの本質は「人間を置き換えること」ではなく、「人間の判断を拡張すること」にあります。AIがコードの広範な領域を網羅的に支援し、人間が未知の課題に洞察を与える――この協働こそが、次世代のソフトウェア品質保証の姿です。CodeMenderはその第一歩として、AIと人間が共にコードの安全を守る未来を明確に示したといえるでしょう。

参考文献

アサヒグループ、ランサムウェア攻撃で個人情報流出の可能性を公表

アサヒグループホールディングスは、10月14日付で同社システムがランサムウェア攻撃を受けたことを公表し、社内調査の結果、個人情報が流出した可能性があると発表しました。これは9月以降続報として出された「第4報」で、外部専門家の協力のもと調査が進められています。

発生経緯

アサヒグループによると、2025年9月中旬、社内の一部システムで異常な通信が検知され、外部からの不正アクセスの可能性が浮上しました。社内調査の結果、複数のサーバーでファイルが暗号化される被害が確認され、ランサムウェア攻撃によるものであることが判明しました。

影響を受けたのは日本国内で管理されているシステムに限定されており、同社は直ちにネットワークの一部を遮断するなどの初動対応を実施しました。攻撃の発生源や侵入経路の特定については、現在も外部のセキュリティ専門機関と連携して分析が続けられています。

同社は被害発覚後、速やかに「緊急事態対策本部」を設置し、システム復旧と情報流出の有無を重点に調査を進めており、これまでに四度にわたり経過報告を公表しています。

現在の対応

アサヒグループは、被害発覚直後に社内へ「緊急事態対策本部」を設置し、外部のサイバーセキュリティ専門企業や法的助言機関と連携して対応を進めています。調査の主眼は、攻撃者による侵入経路の特定、被害範囲の把握、そして暗号化されたデータの復旧に置かれています。

同社はまた、情報が不正に取得された可能性のあるファイルについて精査を継続しており、流出が確認された場合には、対象となる関係者への個別通知とともに、監督当局への報告を行う方針を示しています。

一方で、業務への影響を最小限に抑えるため、被害を受けたシステムの一部を再構築し、安全性を確認したうえで順次稼働を再開しているとしています。こうした対応を通じ、同社は「顧客・取引先への影響を最小化し、信頼回復に努める」としています。

影響範囲

アサヒグループによると、今回の攻撃によって暗号化されたサーバーの一部から、外部への不正なデータ持ち出しが行われた痕跡が確認されています。これまでの調査では、顧客や取引先の個人情報を含むファイルが外部に流出した可能性があるとされていますが、具体的な件数や内容の特定には至っていません。

同社は影響を受けたシステムを中心に、アクセスログやバックアップデータを解析しており、流出の有無や範囲を段階的に確認しています。現時点で、金銭的な被害や不正利用の報告はなく、国外拠点への影響も確認されていません。

また、法令に基づく報告義務に対応するため、関係当局と連携を進めており、被害が確定した場合には速やかに対象者への通知を行うとしています。

今後の方針

アサヒグループは、今回のサイバー攻撃を重大な経営リスクとして位置づけ、全社的な情報セキュリティ体制の見直しを進める方針を示しています。具体的には、ネットワーク分離やアクセス権限の再設定、監視体制の強化などを含む再発防止策を策定し、グループ各社を横断して実施していくとしています。

同社はまた、従業員へのセキュリティ教育や訓練の強化を図り、日常業務レベルでのリスク認識向上にも取り組む考えを明らかにしています。外部専門家との協力体制も継続し、被害の全容解明と信頼回復に向けて長期的な対応を行う構えです。

アサヒグループは声明の中で「情報セキュリティを経営の最優先課題と位置づけ、社会的責任を果たしていく」としており、透明性のある情報開示を今後も継続する意向を示しました。

おわりに

アサヒグループは、9月中旬の攻撃発覚以降、段階的に情報を公表してきました。当初から個人情報流出の可能性は示唆されていたものの、今回の第4報で公式に「流出の可能性」が明言されたことにより、被害の深刻さが一層明確になりました。

ランサムウェア攻撃は、企業の事業継続のみならず、取引先や顧客との信頼関係に直接的な影響を及ぼす脅威です。今回の事案は、国内大手企業においてもそのリスクが現実化し得ることを改めて示した事例といえます。

今後は、同社による調査の進展と再発防止策の実効性が注目されます。透明性のある情報開示と継続的なセキュリティ強化が、信頼回復への第一歩となるでしょう。

参考文献

Windows 10、本日サポート終了 ― 10年の歴史と現状を総点検

Microsoft は 2025 年 10 月 14 日をもって Windows 10 のサポートを終了します。2015 年の提供開始から約 10 年にわたり、多くの企業・教育機関・個人ユーザーに利用されてきた Windows 10 は、安定性と互換性を重視した設計により、長期間にわたって業務システムや一般用途の基盤として定着しました。

今回のサポート終了により、Windows 10 は以降のセキュリティ更新や技術サポートの提供が終了します。これに伴い、更新プログラムの配信停止、脆弱性修正の非対応、そして一部アプリケーションやデバイスドライバーのサポート打ち切りといった影響が生じます。Microsoft は移行先として Windows 11 への更新を推奨しており、同時に一部のユーザー向けには有償または特定条件下での拡張セキュリティ更新（ESU）プログラムを提供しています。

また、Adobe や Trend Micro をはじめとする主要ベンダーも、Windows 10 のサポートを段階的に終了する方針を明らかにしています。これにより、サードパーティアプリケーションの利用環境にも制約が生じ、特に業務システムを Windows 10 上で維持している企業にとっては運用継続の可否が重要な検討課題となっています。

本稿では、サポート終了を迎えた Windows 10 の現状について、世界的なシェア動向、既知の不具合、主要アプリケーションの対応状況、ESU の展開、さらにサードパーティによる延命策までを整理します。

Windows 10のシェア状況\

調査会社 StatCounter のデータによると、2025年7月時点で世界における Windows 10 のシェアは約 44.6% でした。Windows 11 のシェアは約 52% であり、両者を合わせると Windows 系 OS がデスクトップ市場全体の約 96% を占めています。

日本国内でも同時期のデータでは、Windows 10 が約 45%、Windows 11 が約 52% と報告されています。

これらの統計からは、Windows 11 への移行が進む一方で、Windows 10 の利用率が依然として高い水準にあることが分かります。特に企業や教育機関などの業務端末では、アプリケーションの互換性や運用体制の理由から Windows 10 が継続使用されており、2025年10月のサポート終了時点でも相当数のデバイスが稼働している状況です。

サポート終了直前まで残った既知の不具合

Windows 10 の最終版であるバージョン 22H2 には、サポート終了直前の時点でも既知の不具合が残されています。Microsoft が公開している「Windows Release Health」では、これらの問題が引き続き掲載されており、10月14日以降は新たな修正が提供されないことが明記されています。

そのため、サポート終了後も一部の不具合が継続する可能性があります。以下では、公式に公表されている既知の問題の内容を示します。

最終ビルド（22H2）で報告された問題点

Microsoft が公表している既知の問題には、以下のようなものがあります。 

問題名内容概要
Windows 11 メディア作成ツールが Windows 10 で正しく機能しない可能性Windows 11 のメディア作成ツール（バージョン 26100.6584）が、Windows 10 デバイス上で予期せず終了したりエラーを表示したりする場合があるという問題。 
Web フィルタリングが有効なブラウザーで保護者の同意が表示されないファミリーセーフティ（Web フィルタリング）が有効な設定時、一部ブラウザーで保護者の同意プロンプトが表示されない問題が報告されている。 

これらはいずれも「既知の問題」としてリストアップされており、完全な解決がなされているという明示はされていません。 

Windows 10でサポートが終了するMicrosoft製アプリケーション

Microsoft のサポート文書によれば、Windows 10 のサポート終了に伴い、いくつかの Microsoft 製アプリケーションがその稼働環境としての Windows 10 に対するサポートを停止するか、制限される扱いとなります。以下が主要なものです。

Microsoft 365 アプリ（Office 系アプリ等）

Microsoft は、Windows 10 のサポート終了日である 2025年10月14日をもって、Windows 10 上での Microsoft 365 アプリのサポートも終了すると明示しています。 

ただし、Microsoft は例外措置として、Windows 10 上の Microsoft 365 アプリに対しては、2028年10月10日までセキュリティ更新の提供を継続する計画を示しています。 

Microsoft Store 経由インストール版 Microsoft 365 アプリ

Microsoft Store 経由でインストールされた Microsoft 365 アプリについては、2025年10月をもって 機能更新の提供が停止され、セキュリティ更新は 2026年12月 まで提供されると案内されています。

Windows 10でサポートが終了する主要サードパーティアプリケーション

Windows 10 のサポート終了に伴い、主要なサードパーティベンダーも順次、Windows 10 に対する製品サポートの終了や移行方針を発表しています。これらの製品は、Windows 11 以降の環境を標準動作対象とするものが増えており、今後は旧環境での継続利用が制限される可能性があります。

以下では、代表的なソフトウェアベンダーによるサポート終了方針について整理します。

Adobe製品（Creative Cloud／Acrobatなど）

Adobe の公式ヘルプページによれば、Creative Cloud の各デスクトップアプリケーションは、**最新バージョンおよびその一つ前（二世代前までを含む）**の OS に対して動作サポートを提供する方針を採っています。例えば、Creative Cloud 2025 においては、Windows 11（23H2／22H2／21H2）のほか、Windows 10（22H2／21H2）を対象とするアプリが含まれています。

Photoshop のシステム要件を見ると、Windows 10（22H2）での動作が明記されており、最低 RAM、GPU、記憶装置要件など具体的仕様が併記されています。 ただし、Adobe は LTSB や LTSC 系統のバージョンには対応しない旨も明示しており、特殊版 Windows 10 では動作制限が出る可能性があります。

Acrobat（PDF 関連アプリ）についての公式明記は、Creative Cloud の OS 要件ガイドラインの中で包括的な製品群の一部として扱われています。Adobe の方針として、Creative Cloud 製品は「最新 OS とその前後バージョンへの対応」を前提とする運用を継続するものとされています。

なお、Adobe は Premiere Rush を 2025年9月30日で提供終了（ダウンロード不可）にすると発表しており、これは一部 Adobe アプリケーションで機能削除・提供終了がすでに始まっている例です。

Adobe 製品においては Windows 10（特に 22H2／21H2）への互換性を一部維持してはいるものの、サポート対象 OS の範囲を「最新＋２世代」などで限定する方式を採用しており、Windows 10 のサポート終了後は順次制限が強まる可能性があります。

セキュリティソフト（Trend Micro／Symantec／Norton）

Trend Micro、Symantec（Broadcom）、Norton（Gen Digital 系列）といったセキュリティベンダーも、Windows 10 対応について公式要件やサポートポリシーを公開しています。以下はそれらから確認できる事実です。

Trend Micro

  • Trend Micro の最新版セキュリティソフトは、Windows 10 および Windows 11 をサポート対象 OS として明記しています。
  • ただし Trend Micro の一部製品、たとえば「Endpoint Encryption（TMEE）」では、Windows 10 22H2 を含む環境において、Full Disk Encryption や File Encryption 機能がサポート対象外になる旨が記載されています。
  • また、Trend Micro のクラウド型セキュリティ製品（Deep Security／Trend Cloud One）も Windows 10 環境での互換性が明記されています。

Symantec（Broadcom）

  • Symantec のエンドポイント製品（Symantec Endpoint Protection 14.x など）は、Windows 10 をサポート OS に含んでおり、Broadcom 社の製品互換性マトリクス上で Windows 10／Windows 11 の両対応が明示されています。
  • ただし、Symantec 製品のバージョンやリリース更新条件によって適用可能な Windows 10 のビルドや機能には制限がある旨も記載されています。

Norton（Gen Digital 系列）

  • Norton のサポート情報には、Windows XP／Vista／7 のサポート終了に関する記述はありますが、Windows 10 に対して明確に「サポート終了」を表明した文言は、少なくとも当該情報上では確認できません。
  • ただし、Norton の UWP（Universal Windows Platform）版アプリケーションについては、2026年3月31日付で提供・サポート終了を予定する旨の案内が出ています。
  • また、Norton 製品のサポートは「サポート終了期限に達していない製品に対してのみ提供する」というポリシーが公式に案内されています。

個人向けESU（拡張セキュリティ更新）のロールアウト状況

Microsoft は、Windows 10 の一般サポート終了に合わせて、個人利用者を対象とした拡張セキュリティ更新（Extended Security Updates、以下 ESU）の提供を開始しました。従来は法人契約向けに限定されていたプログラムを個人にも開放したものであり、Windows 10 Home および Pro エディションが対象となっています。

このプログラムでは、セキュリティ更新を継続して受け取るための登録手続きが順次展開されています。設定アプリから直接登録できる仕組みが導入されており、Microsoft アカウントを通じて有効化する形式が採られています。料金体系は段階的に設定されており、初年度は低価格、もしくは無償で利用できる地域も存在します。

2025年10月時点では、登録画面が表示されない利用者や、手続きの案内が遅延している事例が一部で報告されていますが、広範囲に及ぶ障害や混乱は確認されていません。大半のユーザー環境では、すでに更新プログラムの配信が行われており、段階的なロールアウトが概ね進んでいる状況です。

なお、ESU による更新内容は、これまでの Windows Update と同様に配信され、セキュリティ修正に限定されています。機能追加や仕様変更は含まれておらず、あくまで既存環境を安全に維持することを目的としています。Microsoft は今後、ESU の対象期間を最大 3 年間とする計画を公表しており、2028 年までの継続提供を想定しています。

Windows 10を引き続き保護するサードパーティの取り組み

Windows 10 のサポート終了後も、サードパーティによってセキュリティ維持を目的とした補完的な施策がいくつか発表されています。最も注目されているのは 0patch によるマイクロパッチ提供で、Windows 10 v22H2 を対象に少なくとも 5 年間、重要脆弱性に対するパッチを適用する計画が公式に示されています。

0patch の提供方式では、改変を伴わない “マイクロパッチ” を実行時メモリ上で当てる技術を用いるため、再起動不要でパッチ適用できる点が特徴です。これは、伝統的なアップデート方式よりも運用負荷を抑える設計です。

0patch の料金体系では、個人利用者向け “Pro” プランやエンタープライズ向けプランが用意されており、1 年契約、更新単位で利用できる方式です。

これらの取り組みは、Microsoft 提供の更新が終了したあとのセキュリティ維持策として選択肢を提供するものです。

おわりに

Windows 10 のサポート終了は、単に一つの OS の終焉というだけでなく、約10年にわたり企業・教育機関・個人ユーザーの基盤として機能してきた環境の節目を意味します。Microsoft は Windows 11 への移行を促進しつつ、移行が困難な利用者に対しては ESU（拡張セキュリティ更新）を提供することで、安全性を維持する手段を残しました。

一方で、サードパーティによる独自の延命策や補完的なセキュリティ支援も始まっており、0patch のようなマイクロパッチ配信サービスがその一例となっています。これらの動きは、従来の OS 依存型サポートに代わり、外部事業者や個人が自らのリスク管理を行う時代への移行を示しています。

今後は、Windows 10 のサポート終了によって生じる環境更新の波が、ハードウェアの更新やアプリケーションの再設計を促す契機となります。長期的な観点では、OS の更新サイクルに依存しないシステム設計や、クラウドサービスを中心とした運用への転換が求められます。サポート終了後も安全に利用を続けるためには、各組織が自らのシステム構成と運用方針を見直し、将来の移行計画を明確にすることが不可欠です。

参考文献

7-Zipに発見された2件の脆弱性（CVE-2025-11001／CVE-2025-11002）

はじめに

2025年10月7日、Zero Day Initiative（ZDI）は、7-Zipに関する2件の脆弱性「CVE-2025-11001」「CVE-2025-11002」を公表しました。いずれもZIPファイル展開時のシンボリックリンク処理に問題があり、悪意あるZIPファイルを開くことで任意のコードが実行される可能性があります。

本記事では、事実関係と時系列を整理し、利用者が取るべき対応について簡潔に説明します。

脆弱性の概要

  • 対象製品: 7-Zip（バージョン25.00未満）
  • 脆弱性番号: CVE-2025-11001／CVE-2025-11002
  • 影響範囲: ZIPファイルの展開処理におけるディレクトリトラバーサル
  • 危険度: CVSS 7.0（High）
  • 前提条件: 悪意あるZIPファイルをユーザが手動で開く必要あり（UI:R）
  • 影響: ファイルの上書き、任意コード実行、システム権限の取得など

脆弱性は、ZIPファイル内のシンボリックリンクを介して展開先ディレクトリ外へファイルを配置できてしまう設計上の問題に起因します。ユーザが攻撃者作成のZIPファイルを開いた場合、意図せず重要ファイルを上書きする可能性があります。

時系列

  • 2025年5月2日: 開発元（7-Zipプロジェクト）に脆弱性が報告される
  • 2025年7月5日: 修正版（バージョン25.00）がリリースされる
  • 2025年10月7日: ZDIが脆弱性情報を一般公開

報告から公表まで約5か月が経過しています。7-Zipは自動更新機能を備えていないため、利用者が手動でアップデートしない限り、修正版の適用は行われません。

現状の課題

この遅延公開により、多くの利用者が依然として脆弱なバージョン（24.x以前）を使用している可能性があります。特に7-Zipをバックエンドで利用するソフトウェアやスクリプトでは、脆弱な展開処理が残っているリスクがあります。

また、Windows環境では7-Zipが広く普及しており、ファイル共有やアーカイブ操作に日常的に使われるため、攻撃者が悪用する可能性も否定できません。

対応策

現時点で確認されている確実な対策は次の1点のみです。

7-Zipをバージョン25.00以降に更新すること。

7-Zip公式サイト（https://www.7-zip.org/）から最新版を入手できます。アップデートにより、CVE-2025-11001およびCVE-2025-11002は修正済みとなります。


なお、バージョンアップをすぐに実施できない場合は、メール添付やインターネット経由で入手した出所不明のZIPファイルを解凍しないことが重要です。展開操作そのものが攻撃のトリガとなるため、不審なファイルは開かず削除してください。

おわりに

7-Zipの脆弱性は、ユーザ操作を前提とするため即座の被害は限定的です。しかし、問題が報告から数か月間公表されなかったこと、また自動更新機能が存在しないことから、多くの環境で脆弱なバージョンが現在も稼働しているとみられます。特に企業システムや運用スクリプトで7-Zipを利用している場合、内部処理として自動展開を行っているケースもあり、ユーザ操作が介在しない形でリスクが顕在化する可能性があります。

こうした背景を踏まえると、今回の事例は単なるツールの不具合ではなく、ソフトウェア更新管理の重要性を再認識させる事例といえます。定期的なバージョン確認と更新手順の標準化は、個人利用でも企業利用でも欠かせません。

7-Zipを利用しているすべてのユーザは、最新版（25.00以降）へ速やかに更新し、不要な旧版を削除することが強く推奨されます。

参考文献

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