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生成AIで加速する内製化、コードの「品質ブラックボックス」を防ぐ。コード監査基盤「pyscn Enterprise」β版、10社限定で無償提供
[26/02/10]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
AI内製化時代の「品質リスク」を定量化。開発の現状をいつでも把握できる状態に
合同会社Ludo Technologies（本社：神奈川県、代表：余田大典）は、Pythonプロジェクト向けコード監査基盤「pyscn Enterprise」のβ版を、選定により10社限定で無償提供いたします。
■ 背景：生成AIが書いたコード、誰が品質を担保するのか
生成AI（Cursor、GitHub Copilot、Claude等）によるコード生成が急速に普及し、企業の内製化が加速しています。一方で、AI生成コードの品質管理体制が十分に整備されていないケースも多く、品質の「ブラックボックス化」が静かに進行していることも確かです。
SonarSourceが2026年1月に発表した調査（※1）によれば、開発者の96%がAI生成コードの正確性を信頼しておらず、それにもかかわらずコミット前に検証を行っている開発者は48%にとどまっています。すでにコードの42%がAIによって生成・支援されているにもかかわらず、です。
信頼していないコードが、検証されないまま本番環境に入り続けているというVerification Gap（検証負債）は、いま多くの企業が気づかないまま抱えているリスクです。
さらに、AI生成コードのセキュリティ品質を体系的に評価したBaxBenchの調査（※2）では、AI生成コードの41〜62%にセキュリティ脆弱性が含まれると報告されています。Amazon CTOのWerner Vogels氏も、AI生成コードを検証なく受け入れる行為について「That's not software engineering. That's gambling.」（それはソフトウェアエンジニアリングではない。ギャンブルだ）と述べ、AIがコードを生成する速度と人間が理解する速度の乖離から生まれる「Verification Debt」（検証負債）の危険性を指摘しています（※3）。
開発現場のスピードが上がる一方で、「自社のコードが今どういう状態にあるのか」を経営層に説明できる企業はほとんどありません。
※1 Sonar「AI Code Assurance Survey 2026」(https://www.sonarsource.com/resources/developer-survey-report/)
※2 BaxBench - AI Code Security Benchmark（https://baxbench.com/）
※3 Werner Vogels, AWS re:Invent 2025 Special Closing Keynote "With Echoes of Evolution and Innovation"（2025年12月4日、ラスベガス）。オンデマンド視聴: https://reinvent.awsevents.com/on-demand/
■ pyscn Enterpriseとは
pyscn Enterpriseは、AI生成コードの品質管理状況を、経営層にいつでも説明できる状態にするためのコード監査基盤です。
OSSとして月間14,000回以上ダウンロードされている静的解析エンジン「pyscn」とAIエージェントを組み合わせ、コードベース全体の健全性を継続的に可視化します。
主な機能：
1. ダッシュボード（品質の可視化・推移追跡）
リポジトリごとのHealth Score、リスクの重要度別内訳、週次の変化量を一覧で把握できます。技術的な知識がなくても、「改善しているのか、悪化しているのか」が一目で分かります。PDFエクスポートにより、社内報告にもそのまま活用可能です。
2. 週次コード監査レポート
毎週自動でコードベース全体をスキャンし、循環参照・コードクローン・デッドコード・複雑度・アーキテクチャ違反を検出。結果はGitHub Issueとして自動生成されます。
3. PR自動レビュー（構造的問題の混入防止）
プルリクエストに対し、静的解析＋AIによる自動レビューを実施。監査で可視化した品質水準を維持するための補助機能として提供します。
4. 導入サポート
β版期間中、導入・設定・運用についてサポートいたします。
■ pyscnによる分析例
以下は、pyscnでサンプルリポジトリを分析した結果です。Health Scoreやメトリクス別スコアにより、コードベースの健全性が一目で把握できます。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/175134/5/175134-5-23957d2500070de2b966b10021eaba2a-1402x1308.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
リポジトリ単位のHealth Scoreとメトリクス別スコアで、コード品質の全体像を把握
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/175134/5/175134-5-e02cf1435f1e427f466400bb6011fbc8-2046x1326.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
週次コード監査レポート：エグゼクティブサマリーとリスク・改善アクションを自動生成
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/175134/5/175134-5-9c6c5d8feafe0d28b25c0058979637ae-1966x970.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
管理者ポータル：複数リポジトリの品質状況を一覧で比較・管理
■ 従来のアプローチでは見えないもの
現在、多くの企業では、ソースコードの品質管理は開発者個人の判断に委ねられています。組織としてコードベース全体の状態を把握する仕組みがなく、「今、自社のコードはどういう状態か」という問いに答えられる人がいません。
pyscn Enterpriseは、この「見えない状態」を定量化します。
- プロジェクト全体の健全性を独自指標で数値化し、毎週自動で更新
- 改善傾向にあるのか、悪化傾向にあるのか、推移を可視化
- PDF出力で、社内報告にそのまま使用可能
■ β版提供の概要
- 対象： Pythonプロジェクトを運用中の企業（業種不問）
- 提供数： 選定により10社
- 費用： 無償
- 条件： 利用状況に関する簡単なアンケートへのご協力
- 選定基準： Pythonプロジェクトを運用中であること、開発チームが２名以上であること
■ 応募方法
下記LPの応募フォームよりお申し込みください。選定基準に基づき、順次ご案内いたします。
https://ludo-tech.org/pyscn-enterprise/
■ 会社概要
- 企業名：合同会社Ludo Technologies
- 代表者：余田大典
- 所在地：神奈川県三浦郡葉山町
- URL：https://www.ludo-tech.org
- 事業内容：ソフトウェア開発支援ツールの企画・開発・運営
合同会社Ludo Technologies（本社：神奈川県、代表：余田大典）は、Pythonプロジェクト向けコード監査基盤「pyscn Enterprise」のβ版を、選定により10社限定で無償提供いたします。
■ 背景：生成AIが書いたコード、誰が品質を担保するのか
生成AI（Cursor、GitHub Copilot、Claude等）によるコード生成が急速に普及し、企業の内製化が加速しています。一方で、AI生成コードの品質管理体制が十分に整備されていないケースも多く、品質の「ブラックボックス化」が静かに進行していることも確かです。
SonarSourceが2026年1月に発表した調査（※1）によれば、開発者の96%がAI生成コードの正確性を信頼しておらず、それにもかかわらずコミット前に検証を行っている開発者は48%にとどまっています。すでにコードの42%がAIによって生成・支援されているにもかかわらず、です。
信頼していないコードが、検証されないまま本番環境に入り続けているというVerification Gap（検証負債）は、いま多くの企業が気づかないまま抱えているリスクです。
さらに、AI生成コードのセキュリティ品質を体系的に評価したBaxBenchの調査（※2）では、AI生成コードの41〜62%にセキュリティ脆弱性が含まれると報告されています。Amazon CTOのWerner Vogels氏も、AI生成コードを検証なく受け入れる行為について「That's not software engineering. That's gambling.」（それはソフトウェアエンジニアリングではない。ギャンブルだ）と述べ、AIがコードを生成する速度と人間が理解する速度の乖離から生まれる「Verification Debt」（検証負債）の危険性を指摘しています（※3）。
開発現場のスピードが上がる一方で、「自社のコードが今どういう状態にあるのか」を経営層に説明できる企業はほとんどありません。
※1 Sonar「AI Code Assurance Survey 2026」(https://www.sonarsource.com/resources/developer-survey-report/)
※2 BaxBench - AI Code Security Benchmark（https://baxbench.com/）
※3 Werner Vogels, AWS re:Invent 2025 Special Closing Keynote "With Echoes of Evolution and Innovation"（2025年12月4日、ラスベガス）。オンデマンド視聴: https://reinvent.awsevents.com/on-demand/
■ pyscn Enterpriseとは
pyscn Enterpriseは、AI生成コードの品質管理状況を、経営層にいつでも説明できる状態にするためのコード監査基盤です。
OSSとして月間14,000回以上ダウンロードされている静的解析エンジン「pyscn」とAIエージェントを組み合わせ、コードベース全体の健全性を継続的に可視化します。
主な機能：
1. ダッシュボード（品質の可視化・推移追跡）
リポジトリごとのHealth Score、リスクの重要度別内訳、週次の変化量を一覧で把握できます。技術的な知識がなくても、「改善しているのか、悪化しているのか」が一目で分かります。PDFエクスポートにより、社内報告にもそのまま活用可能です。
2. 週次コード監査レポート
毎週自動でコードベース全体をスキャンし、循環参照・コードクローン・デッドコード・複雑度・アーキテクチャ違反を検出。結果はGitHub Issueとして自動生成されます。
3. PR自動レビュー（構造的問題の混入防止）
プルリクエストに対し、静的解析＋AIによる自動レビューを実施。監査で可視化した品質水準を維持するための補助機能として提供します。
4. 導入サポート
β版期間中、導入・設定・運用についてサポートいたします。
■ pyscnによる分析例
以下は、pyscnでサンプルリポジトリを分析した結果です。Health Scoreやメトリクス別スコアにより、コードベースの健全性が一目で把握できます。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/175134/5/175134-5-23957d2500070de2b966b10021eaba2a-1402x1308.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
リポジトリ単位のHealth Scoreとメトリクス別スコアで、コード品質の全体像を把握
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/175134/5/175134-5-e02cf1435f1e427f466400bb6011fbc8-2046x1326.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
週次コード監査レポート：エグゼクティブサマリーとリスク・改善アクションを自動生成
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/175134/5/175134-5-9c6c5d8feafe0d28b25c0058979637ae-1966x970.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
管理者ポータル：複数リポジトリの品質状況を一覧で比較・管理
■ 従来のアプローチでは見えないもの
現在、多くの企業では、ソースコードの品質管理は開発者個人の判断に委ねられています。組織としてコードベース全体の状態を把握する仕組みがなく、「今、自社のコードはどういう状態か」という問いに答えられる人がいません。
pyscn Enterpriseは、この「見えない状態」を定量化します。
- プロジェクト全体の健全性を独自指標で数値化し、毎週自動で更新
- 改善傾向にあるのか、悪化傾向にあるのか、推移を可視化
- PDF出力で、社内報告にそのまま使用可能
■ β版提供の概要
- 対象： Pythonプロジェクトを運用中の企業（業種不問）
- 提供数： 選定により10社
- 費用： 無償
- 条件： 利用状況に関する簡単なアンケートへのご協力
- 選定基準： Pythonプロジェクトを運用中であること、開発チームが２名以上であること
■ 応募方法
下記LPの応募フォームよりお申し込みください。選定基準に基づき、順次ご案内いたします。
https://ludo-tech.org/pyscn-enterprise/
■ 会社概要
- 企業名：合同会社Ludo Technologies
- 代表者：余田大典
- 所在地：神奈川県三浦郡葉山町
- URL：https://www.ludo-tech.org
- 事業内容：ソフトウェア開発支援ツールの企画・開発・運営
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