投稿日：2026.07.31　最終更新日：2026.07.31

Claude Codeは情報漏洩する？AIで作ったアプリに潜むリスクと対策を解説！

「Claude Code（クロードコード）、便利だよ」。そんな声を、最近あちこちで見かけるようになりました。プログラミングをやったことがない人でも、日本語で頼むだけでアプリやツールが作れる。実際に自分の仕事を楽にするツールを作ってみて、「これはすごい」と感じた方もいるはずです。

ところが、社内で使おうとすると「そのツール、情報漏れたりしないの？素人が作ったアプリでしょ？」と言われることがあります。そう言われると、うまく返せません。漏れないと言い切る自信は、正直ないからです。

そこでこの記事では、Claude Codeで何ができるのかをおさらいしたうえで、便利さの裏で起きるトラブル、そして最も怖い「情報漏洩」の話と、その防ぎ方までを順番に整理していきます。

この記事でわかること

Claude Codeとは何か、なぜプログラミング未経験でもアプリが作れるのか
便利な一方で起きがちなトラブル（高額請求・想定外の動き）
作ったアプリから情報が漏れる仕組みと、素人が気づけない3つの穴
情報漏洩を防ぐ「ソースコード診断」という方法

この記事を書いた人

みらいと

セキュリティサービス事業部　コンサルタント／プログラマーからシステム運用を経て情報セキュリティ全般の業務に従事。現在は培った情報セキュリティの経験を活かしお客様の課題に向き合った企画やマーケティングを担当。

話題のClaude Codeとは？エンジニアでなくてもアプリが作れるAI

まずは、Claude Codeがどんなものかを整理しておきましょう。

Claude Codeは、Anthropic社が提供しているAIです。ChatGPTやGeminiのようなチャット型のAIが「答えを返す」のに対して、こちらはコード全体を読み込み、ファイルの編集や実行まで自分でこなします。

プログラミングの専門家が集まる開発の現場でも、すでに広く使われはじめています。

日本語で伝えるだけで、コードはAIが書いてくれる

これまで、アプリを作るにはプログラミング言語のルールを覚えて、1行ずつコードを書く必要がありました。そこがClaude Codeでは変わります。

「こういうものが欲しい」と日本語で伝えると、裏側のコードはAIが書いてくれます。あなたの仕事は、コードを書くことではなく、やりたいことを言葉で伝えることです。

特別な環境も必要なく、いつものWindowsパソコンから使えます。AIが変更した箇所を画面で見比べて、OKなら承認、違ったら元に戻す、という操作もクリックだけで済みます。だから、エンジニアでなくても、中身の変化を目で追いながら進められます。

日報管理や在庫チェックのような社内ツールも、その日のうちに動き出す

Claude Codeが注目されている一番の理由は、身近な仕事の面倒をそのまま片づけられるからです。

たとえば、こんなツールです。

紙やExcelで管理していた日報を、入力・集計するツール
倉庫の在庫数をチェックするツール
過去の議事録から、必要な部分を探すツール

こうした「自分の職場でだけ困っていること」を、その日のうちに動く形にできてしまいます。

実際に、日々のこまごまとした業務を一気に効率化した、という声は増えています。マーケティングの担当者がデータの集計レポートを作らせたり、文章のトーンをそろえさせたり、といった使い方も広がってきました。

いきなり大きなものを作るより、影響の小さい仕事から試してみるのが失敗しにくいやり方です。

便利な一方で、高額請求などのトラブルも起きている

ここまで読むと「いいことばかり」に思えますが、実際には気をつけたい落とし穴もあります。ここでは、「お金の話」と「中身が見えない話」の2つに触れておきます。

気づいたら高額請求。使った分だけ課金される仕組み

Claude Codeには、月額20ドルほどで使える定額のプランと、使った分だけ支払う「従量課金」の仕組みがあります。この従量課金が、少しやっかいです。

Claude Codeはコード全体を何度も読み直しながら動くため、従量課金で使うと、短い作業でも思ったより料金がかさみがちです。

さらに2026年6月には、課金の仕組みが変わりました。自分で画面を操作しながら使うぶんには、月額プランのままです。ただ、「あとはお願い」とAIに作業を任せて自動で動かしておくような使い方は、月額プランの枠外（使った分だけの課金）にまわされるようになりました。

自分が見ていない間も動く処理なので、気づいたら請求が積み上がっていた、ということも起こりえます。

防ぐ方法はシンプルです。設定画面で「追加使用量」をオフにするか、「月にいくらまで」と上限を決めておけば安心です。

中身が見えないから、AIの想定外の動きにも気づけない

もうひとつは、中身が見えない、という問題です。

コードを書いているのはAIなので、作った本人が「どういう仕組みで動いているか」を説明できないことは、めずらしくありません。AIは頼まれた範囲のコードは書きますが、システム全体の流れまで見渡して書いているわけではないからです。

その結果、画面上はちゃんと動いているのに、裏では頼んでいない動きをしていた。そんなことが起きても、自分では気づけません。

Claude Code自体には、大きな変更のときは人に確認を求める仕組みがあります。ただ、これも中身を確かめずに「OK」を押し続ければ、意図しない変更がそのまま通ってしまいます。「AIが書いたんだから大丈夫だろう」という思い込みが、実は危ないのです。

最も怖いのは、作ったアプリからの「情報漏洩」

高額請求や想定外の動きは、困るのが自分だけで済みます。でも、情報漏洩は別です。同僚や顧客のデータにまで被害が広がるからこそ、この記事で一番伝えたい部分です。

AIは「作る」ことは得意。「守る」ことは別の話

まず前提として、「動くコード」と「安全なコード」は別物です。

AIは「動くもの」を作るのはとても得意です。でも、「情報が漏れないように守る」ことまでは、はっきり伝えないと後回しにされがちです。

料理にたとえるなら、「おいしく作って」と頼んだだけでは、「アレルギーの材料を抜いて」までは気を回してもらえない。それに近い感覚です。

これは感覚の話ではありません。150以上のAIを調べたセキュリティ企業Veracodeの2026年春の調査でも、AIが作ったコードの45％がセキュリティのテストに通らず、2年前からほぼ変わっていないと報告されています。

出典：2026年春のGenAIコードセキュリティアップデート（Veracode）

素人が気づけない、3つの典型的な穴

AIが作ったコードには、生まれやすい「穴」がいくつかあります。代表的なものを3つ紹介します。

1つ目は、APIキーをコードに直接書いてしまうことです。APIキーとは、外部のサービスにつなぐための合言葉のような認証情報のこと。AIはお手本のコードをそのまま真似しやすいので、この合言葉をコードの中に書いたまま残してしまうことがあります。そのまま公開すると、拾った人に悪用されます。

2つ目は、利用者ごとのデータの”仕切り”が抜けていることです。たとえば、画面上部のアドレス（URL）の末尾が「…/id=100」のようになっていたとします。この数字を「101」に変えるだけで、本来は見えないはずの他人の情報が表示されてしまう。そんな作りになっているケースがあるのです。

作った本人は「自分のデータしか見えない」つもりでも、この仕切りがないと、他人の情報をのぞけてしまう。裏を返せば、自分の情報も他人に見られてしまう、ということです。

これはアクセス制御の抜けと呼ばれる脆弱性の一種です。

3つ目は、古い”既製のプログラム”を使ってしまう問題です。AIは新しい機能を足すとき、一から全部は作らず、世の中にある便利なプログラムを持ってきて使います。それが古いと、すでに世間に知られた弱点を、そのまま抱え込んでしまう可能性があるのです。

やっかいなのは、この3つがどれも「画面上はふつうに動いている」ことです。だから、作った本人にはまず気づけません。

それぞれの手口や具体的な対策は、下の記事で詳しく解説しています。

AI作成したアプリこそ「脆弱性」に注意！『AIだから大丈夫』に対する外部攻撃の手口を解説！

AIで作ったアプリやサービスのセキュリティリスクは、開発手段がAIに変わっても消えません。 APIキー漏洩・認証不備・権限不備といった問題が、「機能として正常に動いている」状態のまま、コードの中に残り続けます。「Vibe CodingやChatGPTでアプリを作ったけど、セキュリティって大丈夫

危ないのは「素人が作った」からではない

ここで、冒頭の「素人が作ったアプリでしょ？」という言葉に戻ります。

大事なのは、危ないのは「素人が作ったから」ではない、ということです。今紹介したような穴は、AIが書いても、経験を積んだエンジニアが書いても生まれます。分かれ目は、誰が作ったかではなく、セキュリティの確認を通したかどうかです。

私たちIFTでも、「AIで作ったシステムでも、人が作ったシステムでも、セキュリティのチェックは必要」という考え方を前提にしています。

つまり、「素人が作ったから危ない」のではなく、「まだ確認していないから分からない」というのが正確なところです。裏を返せば、確認さえ通せば、堂々と使えるということでもあります。

情報漏洩を防ぐ方法が「ソースコード診断」

診断を受ける前に、すぐ確認できることが3つあります。

APIキーやパスワードをコードに直書きしていないかをAIに確認する
自分以外のデータが見えてしまう設計になっていないかを、作りながらAIに問いかける
個人情報・顧客情報を扱うツールは、社内担当者や上司に共有してから使う範囲を広げる

ただ、これだけでは限界があります。AIが書くコードの量が増えるほど、自分の目だけで見つけ切るのは難しくなります。

そこで頼りになるのが「ソースコード診断」です。

ソースコード診断とは、コードの中身を専門家が読んで、危ない書き方が残っていないかを確かめる検査のことです。

IFTでは、人の目と自動化ツールの両方でコードを確認し、APIキーの直書き・権限の抜け・古い部品の弱点など、画面上は正常に見えていても気づけない穴を、コードの内側から見つけていきます。「診断を受けました」と言えることは、あの「素人が作ったから不安」という声に「中身はちゃんと確認済みです」と返せる、最も有効な答えになります。

「診断のために預けたコードが、逆に漏れたりしない？」

その心配もいりません。NDA（秘密保持契約）を結んだうえで、情報管理の国際認証（ISO27001）を持つ体制で扱います。

診断で何がわかるのか、どんなタイミングで受ければいいのかは、下の記事で解説しています。