AIが脆弱性の発見を加速する一方で、パッチ作成は依然として人間の手作業に依存しています。Google CEOのスンダー・ピチャイは、自社が24時間稼働するセキュリティエージェント「CodeMender」をI/O 2026で「今年いちばん過小評価されている発表のひとつ」と位置づけました。

この記事では、CodeMenderが何を自動化するのか、Google内部でどう使われているのか、そして一般公開に向けた現状を整理します。

この記事でわかること

  • CodeMenderが担う処理の範囲（発見からパッチ、検証、デプロイまで）
  • Geminiモデルとマルチエージェント構成による仕組み
  • オープンソースへの72件の修正実績と人間レビューの位置づけ
  • Wiz買収との連携と、AnthropicのClaude Mythosが示した業界の転換点

https://deepmind.google/blog/introducing-codemender-an-ai-agent-for-code-security/

脆弱性発見のスピードが、パッチ作業のボトルネックになる

従来の自動化ツールは、ファジング（ランダム入力で不具合を探す手法）などで脆弱性の「検出」までは得意です。しかし根本原因の特定、修正コードの作成、リグレッション（既存機能の破壊）の確認は、開発者の負担が大きく残ります。

Google DeepMindは、Big SleepやOSS-FuzzといったAIベースの脆弱性発見プロジェクトで、広く使われるソフトウェアからゼロデイ（未公開の脆弱性）を見つけてきました。発見能力が上がるほど、修正の需要も増え、人間だけでは追いつきにくくなる——このギャップを埋めるのがCodeMenderです。

CodeMenderは「反応型」と「予防型」の両方でコードを守る

CodeMenderは、Google DeepMindが2025年10月に研究結果として公開した、コードセキュリティ向けのAIエージェントです。Gemini Deep Thinkモデルの推論能力を軸に、脆弱性のデバッグと修正を自律的に行います。

反応型では、新たに見つかった脆弱性に即座にパッチを当てます。予防型では、既存コードを書き換えて脆弱性のクラスごと潰します。libwebp（画像圧縮ライブラリ）への-fbounds-safety注釈の適用が代表例で、バッファオーバーフロー系の多くの攻撃を実行不能にする狙いです。過去に同ライブラリのヒープバッファオーバーフロー（CVE-2023-4863）がゼロクリック攻撃に使われた事例も、Googleは背景として挙げています。

開発開始から6か月で、CodeMenderはオープンソースプロジェクトに72件のセキュリティ修正を上流（upstream）に送り、最大450万行規模のコードベースにも対応しました。

発見からデプロイまで——CEOが語った運用イメージ

ピチャイは2026年5月のGoogle I/Oインタビューで、CodeMenderを「社内で使い、外部提供に向けて構築中のプロダクト」と説明しました。処理の流れは次のとおりです。

  1. 脆弱性の特定
  2. パッチの生成
  3. 動作検証
  4. デプロイ

エージェントは24時間稼働し、リアルタイムで対応します。Wiz買収完了後は、クラウド環境の脆弱性モニタリングと組み合わせ、検知から修正までのサイクルを短縮する構想です。Cloud Next 2026の公式ブログでも、GoogleはGeminiベースのエージェント（CodeMenderを含む）で重大なソフトウェア欠陥を「見つけて修正する」運用を続けていると明記しています。

マルチエージェントと自動検証が品質の要

CodeMenderの中核は、コードを変更する前に推論し、変更後に自動検証する仕組みです。静的解析・動的解析・差分テスト・ファジング・SMTソルバー（論理制約を解くツール）などのプログラム解析ツールを組み合わせ、制御フローとデータフローを追って根本原因を特定します。

パッチ生成後は、LLMベースの批評（critique）エージェントが元コードとの差分を検証し、リグレッションやスタイル違反がないか確認します。検証で問題が出れば自己修正し、品質の高いパッチだけを人間レビューに回します。Google DeepMindのブログでは、クラッシュレポート上はヒープバッファオーバーフローに見えた事例でも、実際の原因がXMLパース時のスタック管理ミスだった——といった、表面症状と根本原因の乖離をエージェントが突き止めた例が紹介されています。

現時点では、CodeMenderが生成したパッチはすべて人間の研究者がレビューしてから上流に提出されます。Googleは「信頼性を最優先する慎重なアプローチ」を強調しており、一般開発者向けツールとしての公開は段階的に進める方針です。

Claude Mythosが示した転換点と、守り側へのAI投資

ピチャイはインタビューで、AnthropicのClaude Mythos（インタビュー中は「Metos」と発音）が「その時点のフロンティアを捉えた転換点」だったと評価しました。Mythosは主要OSやブラウザの未知の脆弱性を自律的に発見し、エクスプロイト（攻撃コード）まで組み立てる能力を示しました。Anthropicは一般公開を見送り、AWSやGoogleなどが参加するProject Glasswingを通じて限定的に提供しています。

攻撃側のAI化が進む中、GoogleはCodeMenderとWizのクラウドセキュリティ基盤を組み合わせ、守り側でもエージェントを24時間稼働させる方向に舵を切っています。2025年10月の発表では、CodeMenderと並びSAIF 2.0（Secure AI Frameworkのエージェント向け拡張）やAI脆弱性報奨金プログラムも公開され、AIエージェント時代のセキュリティ設計を包括的に押し出しています。

開発者にとける意味——パッチ作業の外注ではなく、品質の担保

CodeMenderの価値は、脆弱性の「発見数」ではなく、修正までのリードタイム短縮にあります。オープンソースのメンテナは、72件のうち多くがすでにマージされた修正を受け取っており、クリティカルなライブラリへの段階的な展開を進めています。

企業利用の側面では、Gemini Enterpriseの顧客がCodeMenderを試験導入しているとの報道もあります。ただし広範な一般提供の日程は、執筆時点でGoogleは公表していません。今後、技術論文やレポートの公開も予定されており、エージェント型のセキュリティ運用が業界標準に近づくかどうかは、人間レビューをどう組み込みつつスケールするかが焦点になります。

AIが脆弱性を見つける速度に、人間のパッチ作業が追いつかなくなる——その不均衡に対し、GoogleはCodeMenderで「修正まで自動化する」答えを出し始めました。完全自律ではなく、多層の自動検証と人間の最終確認を挟む設計が、現実的な落としどころとして示されています。