Power Apps の生成ページを保護する：コード編集後のベストプラクティス

By Mirko Peters · 2026-08-28

ポッドキャストブログへようこそ。最近のエピソードをお聴きいただいている方は、エンタープライズ・ソフトウェアの分野で起きている大きな変化を私たちが掘り下げていることをご存じでしょう。

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

ポッドキャストブログへようこそ。最近のエピソードをお聴きいただいている方は、エンタープライズ・ソフトウェアの分野で起きている大きな変化を私たちが掘り下げていることをご存じでしょう。本記事では、最新のエピソードの内容をさらに掘り下げます。そのエピソードでは、生成 AI 機能の急速な導入がアプリケーションのセキュリティのルールをどのように根本から変えつつあるかを取り上げました。詳しい議論は、ポッドキャストエピソード Govern Power Apps Generative Pages After Edit Code でぜひご覧ください。

Microsoft Power Apps のようなツールで生成機能が普及したことで、ソフトウェアの開発はこれまでになく速く、手軽になりました。しかし、開発者やシチズン デベロッパーが AI が生成したコードを手作業で編集した瞬間、新たなセキュリティ上の課題が生じます。本記事では、ローコードの現状、生成 AI 特有のリスク、既存の安全性フレームワークの穴、そしてプロンプト インジェクション、データ漏えい、設定ミスからアプリケーションを守るために必要な実践的な対策を解説します。

ローコードの現状

導入動向

ローコード プラットフォームは近年大きな人気を集めています。最小限のコーディング知識があれば、ユーザーがアプリケーションを作成できるためです。この手軽さから、さまざまな業界で導入が急増しています。

市場の成長

ローコード プラットフォームの市場は急成長しています。主な統計は次のとおりです。

• 2024 年の市場規模：347 億米ドル
• 2034 年の市場規模予測：918 億米ドル
• 2025 年から 2034 年までの年平均成長率（CAGR）：11.6%

この成長は、より速いアプリケーション開発への需要の高まりを反映しています。組織は開発期間の短縮と効率の向上を求めています。ローコード プラットフォームを使えば、従来の方法と比べて 40～60% 速くアプリケーションを作成できます。このスピードにより、企業は市場の変化や顧客のニーズに素早く対応できます。

ユーザー層

さまざまな業界がローコード プラットフォームの導入を牽引しています。主な分野は次のとおりです。

• 金融サービス：顧客ポータルや社内ツールにローコードを活用しています。
• ヘルスケア：患者管理やコンプライアンス レポートにローコードを適用しています。
• 製造業：業務アプリケーションや品質管理にローコードを活用しています。
• プロフェッショナル サービス：顧客エンゲージメント プラットフォームにローコードを採用しています。
• 小売業：店舗運営や在庫管理にローコードを利用しています。

IT 人材の不足やアプリケーションの開発遅延に直面している組織が、導入の先頭を走っています。銀行、金融サービス、保険（BFSI）分野がローコード導入をリードしています。ヘルスケアも続いており、2035 年までの CAGR は 28.23% と予測されています。IT・通信分野も主要なプレーヤーで、ローコード市場の世界収益の 21.65% を占めると見込まれています。

代表的なローコード プラットフォームには、Microsoft、Salesforce、OutSystems、Mendix、Appian があります。これらのプラットフォームは、ユーザー体験の向上と開発プロセスの効率化に役立つさまざまなツールを提供しています。ローコードの選択肢を検討する際は、これらのプラットフォームが自社の要件をどのように満たせるかを考えてみてください。

生成 AI のリスク

生成 AI は、ローコード環境においていくつかのリスクをもたらします。これらの強力なツールを活用する際には、発生しうるセキュリティ上の脆弱性を常に意識しておく必要があります。

セキュリティの脆弱性

生成 AI は、重大なセキュリティ上の脆弱性につながるおそれがあります。機密データの漏えいや、シャドー AI の利用といった問題が発生する可能性があります。AI の意思決定は不透明なため、セキュリティのガバナンスが難しくなります。ローコード プラットフォームでの急速な開発により、接続やアカウントの過剰なプロビジョニングが生じることも少なくありません。このような状況は、セキュリティ侵害が起きやすい条件をそろえてしまいます。さらに、AI が生成したコードには脆弱性が含まれている場合があります。このコードを十分に管理できていないと、弱点の特定が困難になります。

データ プライバシーに関する懸念

生成AIを利用する際、データのプライバシーは極めて重要な課題です。AIが機密情報をどのように処理し、保存するのかを考慮する必要があります。適切に管理しなければ、AIが意図せず個人データを露出させてしまうことがあります。たとえば、アプリケーションがユーザーデータを含むレポートを生成する場合、プライバシー規制に違反するおそれがあります。法的な問題を避けるため、アプリケーションが常にデータ保護法に準拠していることを確認してください。

設定ミスによる脅威

設定ミスは、ローコード環境におけるもう一つの重大な脅威です。AIが生成したコードを編集する際、意図せずエラーを組み込んでしまうことがあります。こうしたエラーはセキュリティ上の脆弱性につながり、アプリケーションが攻撃を受けやすくなります。たとえば、攻撃者が設定を誤ったAPIを悪用し、システムへの不正アクセスを試みることがあります。

生成AIを利用したアプリケーションを標的とする、さまざまな種類の攻撃にも注意が必要です。代表的な手法は次のとおりです。

• 直接的なプロンプトインジェクション: 攻撃者がシステムのプログラムを上書きする指示を与えます。
• 間接的なプロンプトインジェクション: 外部コンテンツに埋め込まれた悪意のある指示によって、AIが意図しない動作をする可能性があります。
• Bing Chat ブラウザータブの悪用: Web ページに埋め込まれたプロンプトを通じて、チャットボットを操作し、機密のユーザーデータにアクセスさせる手法です。
• YouTube の文字起こしの操作: 動画の文字起こしに隠された指示により、システムが予期しない動作をする可能性があります。
• GitHub Copilot によるデータの外部流出: 攻撃者がソースコードファイルに指示を埋め込み、機密データを抽出します。
• Vanna AI のリモートコード実行: 有害なコマンドを介して、無許可のSQLクエリを実行できる機能が悪用されます。
• 求人応募の履歴書操作: 履歴書に偽のスキルを隠しておき、AIによるスコアリングを操作します。
• ChatGPT のメモリの悪用: 永続的なプロンプトインジェクションによって、長期間にわたりデータが外部に流出します。
• LLM を利用した査読操作: 投稿論文に隠された指示により、偏った査読結果が生じます。

これらのリスクを理解することは、アプリケーションの完全性を維持するうえで欠かせません。堅牢なセキュリティ対策を実装することで、こうした脅威を軽減し、より安全なローコード開発環境を確保できます。

現在の安全対策の限界

既存のプロトコル

現行標準の概要

ローコードプラットフォームの現行の安全プロトコルは、ガバナンスとデータ監視に大きく重点を置いていることがわかるでしょう。ガバナンスは、チームが従うべき明確なガイドラインと期待値を定めます。役割と責任を定義することで、リスクの低減に役立ちます。多くのプラットフォームには自動テストツールが含まれています。これらのツールは、開発中にアプリケーションの機能とセキュリティを確認します。プロの開発者によるコードレビューも依然として欠かせません。安全基準を満たしているかを検証し、脆弱性を早期に発見します。アプリケーションのアクセス許可も重要な役割を果たします。無許可のユーザーが機密データにアクセスすることを防ぎます。これらの対策が一体となり、ローコード環境における既存の安全標準の基盤を形成しています。

フレームワークのギャップ

これらのプロトコルがあるにもかかわらず、現在の安全フレームワークにはいくつかのギャップがあることに気づくでしょう。AIが生成したコードは、人間が書いたコードが受けるような徹底したレビューを受けることが少なくなっています。このギャップがセキュリティリスクを生むおそれがあります。生成AIツールは、組織固有のセキュリティ要件を十分に理解できない場合があります。この文脈理解の欠如により、経験豊富な開発者と比べて信頼性が劣ります。セキュリティ上の不具合は開発の後半まで気づかれないことがあり、その修正は非効率になりがちです。もう一つの問題は、AIのハルシネーションのリスクです。システムが不正確な、あるいは存在しない参照情報を生成することがあります。ガバナンスの枠組みは、AIの導入に伴う独特のリスクに追いついていません。

最近のセキュリティ監査では、さらなるギャップが明らかになっています。ローコードプラットフォームは、医療分野の HIPAA や金融分野の SOX など、業界固有のコンプライアンス規則への対応に苦労することがよくあります。GDPR や CCPA といったデータ プライバシー法では個人データの慎重な管理が求められますが、多くのプラットフォームには堅牢な監査証跡やドキュメントが備わっていません。既定のセキュリティ設定が変更されないまま残っていることもあり、アプリケーションがリスクにさらされます。開発環境での設定ミスは、保護されていない API エンドポイントや弱いアクセス制御など、セキュリティを弱める原因になります。基本認証方式や固定の暗号化アルゴリズムは、ビジネスニーズに合わせて安全対策を調整する能力を制限します。事前定義されたアクセス ロールでは細かいアクセス許可を設定できない場合があり、データアクセスに対する制御が弱まります。

効果的な安全対策を実装する際にも、課題に直面することになります。ローコードと生成 AI への移行に伴い、複雑なタスクは経験豊富な開発者の手から離れつつあります。AI システムがセキュリティを明示的に考慮していない場合、この移行が脆弱性を生む可能性があります。組織はローコード環境での急速な変化に苦慮することも多く、その結果、データの整合性の問題や一貫性のないバージョン管理が生じます。監査証跡やロールベースのアクセス制御が不足していると、特に規制の厳しい業界ではリスクが高まります。フェデレーテッド ガバナンス モデルがなければ、イノベーションとコンプライアンスのバランスを取ることが難しいと感じるかもしれません。

こうした制約を理解することで、ローコード プロジェクトにおける安全性リスクへの備えをより適切に整えられます。強力なガバナンス、慎重なデータ管理、そして継続的な警戒が、依然として最善の防御策です。

リスク軽減戦略

ベスト プラクティス

生成 AI を用いたローコード開発に伴うリスクを軽減するために、いくつかのベスト プラクティスを採用することをお勧めします。これらのプラクティスは、アプリケーションのセキュリティと信頼性を高めます。

コード レビューのプロセス

厳格なコード レビュー プロセスの導入は不可欠です。このレビューにより、脆弱性を特定し、コーディング標準への準拠を確保できます。AI が生成したコードについては、徹底的なレビューを実施する必要があります。このステップにより、デプロイ前に潜在的な問題を検出できます。自動テスト ツールがこのプロセスを支援できます。セキュリティ上の欠陥や機能面の問題を迅速にコードから分析できるためです。

説明責任の文化を醸成することも重要です。チーム メンバーが自分のコードに責任を持つよう促してください。この取り組みにより、責任感と注意深さが育ちます。定期的に予定されたコード監査は、セキュリティをさらに強化できます。これらの監査により、アプリケーションが業界標準に引き続き準拠していることを確認できます。

ユーザー トレーニング

ユーザー トレーニングは、生成 AI に関連するリスクを低減する上で重要な役割を果たします。チームが、ローコード環境を効果的に使いこなすための知識を身につけている必要があります。トレーニングでは、セキュリティとコンプライアンスのベスト プラクティスを扱うべきです。また、生成 AI がもたらす固有の課題にも触れる必要があります。

トレーニング プログラムは実践的なスキルに焦点を当てるべきです。ユーザーに潜在的なセキュリティ上の脅威を見分ける方法を教えてください。データを責任を持って管理するためのツールも提供してください。定期的なワークショップやリフレッシャー コースを行うことで、チームが最新のベスト プラクティスを把握し続けられます。

厳格なコード レビュー プロセスと包括的なユーザー トレーニングを組み合わせることで、ローコード プロジェクトのリスクを大幅に低減できます。これらの戦略は、セキュリティを高めるだけでなく、組織内における継続的改善の文化も促進します。

ローコードにおけるガバナンス

効果的なガバナンスは、ローコード環境のリスクを管理する上で極めて重要です。生成 AI を開発プロセスに組み込むにあたり、強固なガバナンス フレームワークを確立することが不可欠になります。これらのフレームワークは、アプリケーションのライフサイクル全体を通じて、説明責任、コンプライアンス、セキュリティを確保するのに役立ちます。

フレームワークの確立

強固なガバナンス フレームワークを作るには、いくつかの重要な要素に焦点を当てるべきです。これらの要素が、生成 AI のリスクを効果的に管理するための指針となります。

ロールと責任

明確に定義されたロールと責任は、ガバナンスを成功させるために不可欠です。法務、エンジニアリング、ポリシーの専門家を含む、部門横断的なチームを編成する必要があります。この連携により、ガバナンスのあらゆる側面が確実にカバーされます。検討すべきロールは次のとおりです。

• ガバナンス委員会: このグループは AI プロジェクトを監督し、規制やステークホルダーの意見に基づいてポリシーを更新します。
• データ スチュワード: この担当者はデータの品質とコンプライアンスを管理し、機密情報が確実に保護されるようにします。
• セキュリティ責任者: この役割は、生成AIに関連するセキュリティリスクの特定と軽減に重点を置きます。

これらの役割を割り当てることで、説明責任と実効性のある監視を促す体制を構築できます。

コンプライアンス対策

規制への準拠は、ローコード環境で生成AIを利用する組織にとって大きな課題です。HIPAAやGDPRなど、さまざまな基準への適合を確実にする必要があります。実施すべきコンプライアンス対策は次のとおりです。

• ポリシー: 安全な展開を確保するため、許容される使用方法とアクセス要件に関する明確なルールを定めます。
• 技術的統制: リスクを管理し、モデルの動作を一貫して保つための対策を実装します。
• 監視: 継続的な監視により、ドリフトを検出し、生成AIシステムの信頼性を維持できます。

さらに、包括的なバージョン管理とドキュメント作成に注力する必要があります。この取り組みは、出力に影響するデータ、プロンプト、構成、変更内容を記録し、レビュー可能性と再現性を支えます。責任あるAI活用には、高い監査可能性が不可欠です。

コンプライアンスをさらに強化するため、次の手順を検討してください。

1. AIコーディングツールの利用ガイドラインを明確に定めます。
2. 生成されたコードを本番システムに組み込む際の承認プロセスを定義します。
3. AIを活用した開発上の判断を追跡できるよう、ドキュメント標準を設定します。

コンプライアンスを優先することで、規制環境をより効果的に乗り切ることができます。

新しい安全性フレームワーク

ローコード開発に新しい安全性フレームワークを確立することは不可欠です。このフレームワークでは、生成ページ特有の課題に対処する明確な標準を定義する必要があります。協調的なアプローチを採用し、業界の取り組みに参加することで、安全性を高めることができます。

標準の定義

効果的な安全性標準を作成するには、生成モデルに関するIEEEの安全性に関する推奨事項や、組織のガバナンスフレームワークなど、広く認知されたガイドラインを検討するとよいでしょう。これらの標準は、生成ページが安全かつ責任を持って動作することを確保するための基盤となります。

協調的アプローチ

新しい安全性標準の策定には、業界の関係者間の協力が欠かせません。さまざまなグループが、安全性を設計段階から組み込む原則を推進するためのパートナーシップを立ち上げています。大手テクノロジー企業と安全性団体は、安全性の原則に基づいた実行可能な業界標準を作成するために協力しています。

こうした協調的アプローチは、安全性標準が多様な視点を反映し、現実世界の課題に対応することに役立ちます。

業界の取り組み

生成AIを活用したローコードプラットフォームの安全性に関する課題に対処するため、現在いくつかの業界の取り組みが進行中です。これらの取り組みは、入力ガードレール、モデルファイアウォール、ハルシネーションを減らすためのモデルのファインチューニングなどを通じて、セキュリティの強化とリスクの最小化に焦点を当てています。

ローコードアプリケーションを将来にわたって安全に運用するため、次の戦略の実施を検討してください。

• 開発標準や承認プロセスを含め、ローコードプラットフォームの利用に関する明確なポリシーを定めます。
• 必要な規制や標準に準拠したローコードプラットフォームを選択します。
• 開発者とユーザーに、セキュリティとコンプライアンスに関するベストプラクティスの教育を行います。
• 監視ソリューションを使用して、利用状況、パフォーマンス、セキュリティイベントを追跡します。
• ローコードプラットフォーム上に構築されたアプリケーション内のデータ保持、アーカイブ、破棄に関するポリシーを定義します。

これらの戦略を採用することで、ローコード環境における生成ページの長期的な安全性を確保できます。生成AIは、開発の迅速化と統合の容易化を通じて、ローコードプラットフォームを大きく強化できます。ただし、関連するリスクには引き続き注意を払う必要があります。

まとめると、ローコード環境における生成ページの新しい安全性標準の確立は極めて重要です。アプリケーションのセキュリティと信頼性を確保するため、事前対策を優先する必要があります。継続的な監視、行動分析、DevSecOpsの統合、敵対的テスト、データ漏えいテストなどの戦略の検討をお勧めします。

これらの実践を採用することで、より安全で信頼性の高いローコード開発環境を構築できます。このトピックの詳細をお聞きになり、継続的な議論に参加されたい場合は、完全版のエピソードGovern Power Apps Generative Pages After Edit Codeをぜひお聴きください。

よくある質問

ローコードツールとノーコードツールとは何ですか。

ローコードおよびノーコードツールを使うと、最小限のコーディングでアプリケーションを作成できます。開発が簡素化されるため、技術者でないユーザーでも業務上重要なアプリケーションを素早く構築できます。

生成ページは、ローコードプラットフォームをどのように強化しますか?

生成ページは、自然言語による説明を動作する コードに変換することで、アプリケーション作成を効率化します。この機能により開発が加速し、高度なコーディング知識の必要性も減ります。

ローコード開発におけるコンプライアンス違反とは何ですか?

コンプライアンス違反は、アプリケーションが規制基準を満たさない場合に発生します。こうした違反は法的問題を招き、組織の評判を損なう可能性があります。

機密情報の漏えいを防ぐにはどうすればよいですか?

機密情報の漏えいを防ぐには、強固なセキュリティ基盤を導入してください。アクセス制御を定期的に見直し、ユーザーデータを保護するためにデータ暗号化が確実に行われているか確認しましょう。

トレーニングデータポイズニングとは何ですか?

トレーニングデータポイズニングは、AI モデルの学習に使われるデータを意図的に改ざんする攻撃です。この手法により、偏った出力が生成されたり、アプリケーションにセキュリティ上の脆弱性が生じたりする可能性があります。

セキュリティレビューが重要なのはなぜですか?

セキュリティレビューでは、アプリケーションの脆弱性を特定できます。定期的にレビューを実施することで、コンプライアンスを維持し、潜在的な脅威から保護できます。

アプリケーションのセキュリティを確保するにはどうすればよいですか?

ベストプラクティスを採用することで、アプリケーションのセキュリティを確保できます。たとえば、厳密なコードレビュー、ユーザーへのトレーニング、ローコード環境の継続的な監視などが挙げられます。

開発においてノーコードプラットフォームはどのような役割を果たしますか?

ノーコードプラットフォームを使えば、コーディングスキルがなくてもアプリケーションを作成できます。開発の民主化が進み、より多くの人が業務上重要なアプリケーションの構築に参加できるようになります。