付録B チェックリスト
B.1 AI生成コードレビューチェックリスト
なぜAI生成コード専用のチェックリストが必要か
AI生成コードは、人間が書くコードとは異なる特性を持つ。パターン認識に基づく生成のため、特定の問題が繰り返し発生する傾向がある。このチェックリストは、AI生成コードに特有の問題を体系的に検出し、品質を確保するための実践的なガイドである。
チェックリスト
1. 基本的な正確性
- ビジネスロジックの妥当性
- 要件を正しく実装しているか
- エッジケースが考慮されているか
- 境界値処理が適切か
- データ型と変数
- 型の一貫性が保たれているか
- nullやundefinedの適切な処理
- 変数スコープの適切性
- 制御フロー
- 条件分岐の網羅性
- ループの終了条件の妥当性
- 再帰の基底条件の存在
2. エラーハンドリング
- 例外処理の完全性
- try-catchブロックの適切な配置
- エラーの適切な伝播
- リソースの確実な解放
- 入力検証
- 外部入力の検証実装
- 型チェックの実施
- 範囲チェックの実装
- エラーメッセージ
- 意味のあるエラーメッセージ
- スタックトレースの適切な扱い
- ユーザー向けメッセージの分離
3. セキュリティ
- 入力サニタイゼーション
- SQLインジェクション対策
- XSS対策
- コマンドインジェクション対策
- 認証・認可
- 適切な認証メカニズム
- 権限チェックの実装
- セッション管理の安全性
- 機密情報の扱い
- ハードコードされた認証情報の不在
- ログへの機密情報出力防止
- 適切な暗号化の使用
4. パフォーマンス
- 計算量の妥当性
- O(n²)以上のアルゴリズムの見直し
- 不要な繰り返し処理の排除
- 早期リターンの活用
- メモリ使用
- メモリリークの可能性チェック
- 大量データ処理時の考慮
- 不要なオブジェクト生成の回避
- I/O最適化
- データベースクエリの効率性
- ファイルI/Oのバッファリング
- ネットワーク呼び出しの最小化
5. 保守性
- コードの可読性
- 適切な命名規則の遵守
- 複雑度の適正レベル
- 適切なコメントの存在
- モジュール性
- 単一責任原則の遵守
- 適切な抽象化レベル
- 依存関係の明確化
- テスタビリティ
- テスト可能な設計
- モックしやすい構造
- 副作用の最小化
6. AI特有の問題
- コンテキスト理解
- プロンプトの意図との一致
- ドメイン知識の正確性
- 暗黙的な要件の考慮
- 一貫性
- コーディングスタイルの統一
- 命名規則の一貫性
- アーキテクチャパターンの整合性
- 完全性
- 未実装部分（TODO）の確認
- スタブ・モックの置き換え
- エラーケースの網羅
7. 品質保証
- テストカバレッジ
- 単体テストの存在
- エッジケースのテスト
- 異常系のテスト
- ドキュメント
- APIドキュメントの完備
- 使用例の提供
- 制限事項の明記
- 互換性
- 後方互換性の維持
- ブラウザ/環境互換性
- 依存バージョンの適切性
重要度による優先順位付け
- Critical（必須）: セキュリティ、基本的な正確性
- High（重要）: エラーハンドリング、パフォーマンス
- Medium（推奨）: 保守性、品質保証
- Low（望ましい）: スタイル、ドキュメント詳細
B.2 セキュリティテストチェックリスト
セキュリティテストの体系的アプローチ
AI主導開発では、生成されたコードに予期せぬセキュリティ脆弱性が含まれる可能性がある。このチェックリストは、OWASP Top 10を基礎としつつ、AI特有のセキュリティリスクも考慮した包括的な検証項目を提供する。
チェックリスト
1. 入力検証
- 一般的な入力検証
- 全ての外部入力の検証実装
- ホワイトリスト方式の採用
- 長さ・形式・範囲の制限
- 特殊文字処理
- SQLメタキャラクタのエスケープ
- HTMLタグのサニタイゼーション
- シェルメタキャラクタの処理
- ファイルアップロード
- ファイルタイプの制限
- ファイルサイズの制限
- ウイルススキャンの実施
2. 認証と認可
- 認証メカニズム
- 強力なパスワードポリシー
- 多要素認証の実装
- アカウントロックアウト機能
- セッション管理
- セッションIDの安全な生成
- セッションタイムアウトの設定
- セッション固定攻撃対策
- アクセス制御
- 最小権限の原則
- 役割ベースアクセス制御
- リソースレベルの認可
3. データ保護
- 暗号化
- 保存時の暗号化（暗号化アルゴリズム）
- 通信時の暗号化（TLS/SSL）
- 暗号鍵の安全な管理
- 個人情報保護
- PIIの特定と分類
- データマスキング実装
- データ保持期間の管理
- ログ管理
- 機密情報のログ出力防止
- ログの改ざん防止
- 適切なログレベル設定
4. AIセキュリティ
- プロンプトインジェクション
- ユーザー入力のプロンプト混入防止
- システムプロンプトの保護
- 出力の検証とフィルタリング
- モデル攻撃対策
- 敵対的入力の検出
- モデル抽出攻撃の防止
- データポイズニング対策
- プライバシー保護
- 学習データからの情報漏洩防止
- 差分プライバシーの実装
- モデル反転攻撃への対策
5. インフラセキュリティ
- 設定管理
- デフォルト設定の変更
- 不要なサービスの無効化
- セキュリティヘッダーの設定
- ネットワークセキュリティ
- ファイアウォール設定
- ネットワークセグメンテーション
- 侵入検知システムの導入
- クラウドセキュリティ
- IAMポリシーの最小権限化
- S3バケットのアクセス制御
- APIキーの安全な管理
6. 脆弱性管理
- 依存関係管理
- 既知の脆弱性チェック
- 定期的な更新
- ライセンスコンプライアンス
- コード分析
- 静的解析ツールの実行
- 動的解析の実施
- ペネトレーションテスト
- インシデント対応
- インシデント対応計画
- ログ監視体制
- 復旧手順の準備
セキュリティテストの実施タイミング
- 開発フェーズ: コードレビュー、静的解析
- テストフェーズ: 動的解析、ペネトレーションテスト
- 運用フェーズ: 継続的監視、定期的監査
B.3 パフォーマンステストチェックリスト
パフォーマンス品質の包括的検証
AI統合システムでは、従来のシステムとは異なるパフォーマンス特性を示す。特に推論処理やデータ前処理において、予期せぬボトルネックが発生する可能性がある。このチェックリストは、システム全体のパフォーマンスを体系的に評価するためのガイドである。
チェックリスト
1. 応答時間
- エンドツーエンド応答時間
- 平均応答時間の測定
- パーセンタイル値（p50, p95, p99）
- 最大応答時間の記録
- コンポーネント別応答時間
- AI推論時間
- データベースクエリ時間
- ネットワーク遅延
- ユーザー体感品質
- ページロード時間
- インタラクティブまでの時間
- 視覚的完成時間
2. スループット
- システム容量
- 最大同時接続数
- 秒間リクエスト処理数
- データ処理量/時間
- ボトルネック分析
- CPU使用率
- メモリ使用率
- I/Oウェイト時間
- スケーラビリティ
- 水平スケーリング効果
- 垂直スケーリング限界
- 自動スケーリング動作
3. リソース効率
- CPU使用効率
- アイドル時使用率
- ピーク時使用率
- マルチコア活用度
- メモリ管理
- メモリリーク検出
- ガベージコレクション影響
- キャッシュヒット率
- ストレージI/O
- ディスク使用率
- I/O待機時間
- キューイング遅延
4. AI固有の性能
- モデル推論性能
- バッチ推論 vs 単一推論
- GPUメモリ使用率
- モデルロード時間
- データパイプライン
- 前処理時間
- データ変換オーバーヘッド
- バッファリング効率
- 最適化効果
- 量子化の影響評価
- プルーニング効果
- 知識蒸留の効果
5. 負荷特性
- 通常負荷
- 平常時の性能基準
- 日次変動パターン
- 週次・月次トレンド
- ピーク負荷
- 最大負荷時の挙動
- 性能劣化の閾値
- 回復時間
- ストレステスト
- 限界性能の特定
- 障害モードの確認
- カスケード障害の防止
6. 最適化機会
- コード最適化
- ホットスポットの特定
- アルゴリズム改善余地
- 並列化可能部分
- インフラ最適化
- キャッシュ戦略
- CDN活用度
- データベースインデックス
- AI最適化
- モデル圧縮可能性
- エッジ展開可能性
- 推論エンジン選択
パフォーマンス目標設定
SLO（Service Level Objective）例
- 応答時間: p95 < 200ms
- 可用性: 99.9%
- エラー率: < 0.1%
測定と改善のサイクル
- ベースライン測定: 現状把握
- 目標設定: ビジネス要件に基づく
- 改善実施: 優先順位に従って
- 効果測定: 改善効果の定量化
- 継続的モニタリング: 劣化の早期発見
チェックリスト使用の最佳実践
これらのチェックリストは、プロジェクトの特性に応じて調整して使用すべきである。重要なのは：
- 段階的適用: 全項目を一度に適用せず、重要度に応じて段階的に導入
- 自動化: 可能な限り自動チェックツールと統合
- 継続的改善: フィードバックを基にチェックリストを更新
- チーム共有: 全員が同じ基準で品質を評価
品質は一度達成したら終わりではなく、継続的に維持・向上させるものである。これらのチェックリストは、その継続的な活動を支援するツールとして活用されることを期待する。