10月16日(金)のAIニュースRyokoの解説

セキュリティGitHub

1.GitHub AI Scan、PRの差分から脆弱性を検出

要するにGitHubのAI Scanが一般提供になり、CodeQLで扱いにくい言語や構成もPRの差分で調べます。所見は助言の扱いで、マージは自動では止まりません。

GitHubが、AI Scan for pull requestsを一般提供しました。プルリクエストの差分を調べて、脆弱性を見つける機能です。PHPやShell/Bash、Terraformなど、CodeQLで十分に扱えない言語や構成の変更が対象です。ほかにも、Dockerfileや、JavaのJSP、C#のBlazorなども調べます。

結果はCodeQLと並べて、PRの画面に出る

AI Scanの所見は、CodeQLの結果と並べてPRの画面に表示されます。ConversationとFiles changedに、「AI」の表示つきで出ます。所見には、リスクの説明や修正案が付くこともあります。

使えるリポジトリと、料金のしくみ

公開リポジトリなら、組織でも個人でも使えます。非公開やinternalのリポジトリでは、Code SecurityかAdvanced Securityが必要です。料金としてCode Security AI Creditsを消費します。Copilotのライセンスは要りません。なお、フォークやDependabotからのPRでは動きません。

所見は助言。マージを止めるかはチームで決める

気をつけたいのは、AI Scanの所見が助言の扱いだという点です。コードスキャンのチェックを失敗させず、ルールセットでマージを止めることもできません。検出結果を誰が確認し、どこで修正を必須にするかは、チームで決める必要があります。そのうえで使えば、AIが書いた設定ファイルも、レビューの前に確認しやすくなります。

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開発ツールGitHub

2.Agentic autofix、修正を検証してドラフトPRへ

要するにアラートをCopilotに割り当てると、修正案を作ってCodeQLで確かめてからドラフトPRを開きます。管理者の有効化が必要です。

GitHubのAgentic autofixが一般提供になりました。コードスキャンのアラートを直す機能です。アラートをCopilotに割り当てると、修正案を作って確かめ、ドラフトPRを開きます。10月15日の発表で対象になっているのは、GitHub Enterprise Cloudです。データレジデンシー版も含みます。あわせて、Code SecurityかAdvanced Securityを使っていることが前提です。

仕組み: 調べて直し、CodeQLで確かめてからPR

割り当てられたアラートについて、まず関連するファイルを探し、修正案を作ります。次にCodeQLを再実行して、アラートが閉じたことを確かめます。確かめたうえで、レビュー用のドラフトPRを開きます。PRには、要約とアラートが閉じる理由、検証の手順が入ります。PRのコメントやAgentsタブから、追加の指示も出せます。

対象は既定ブランチ、最大25件を1本のPRに

依頼できるのは、既定ブランチにあるアラートです。PRや、ほかのブランチだけで見つかったアラートは割り当てられません。アラートは最大25件まで、1本のドラフトPRにまとめて頼めます。アラートの一覧やキャンペーンからまとめられ、REST APIでCopilotを担当に指定することもできます。

使う前の準備と、AI Scanとの役割分担

使うには、管理者がエンタープライズのポリシーと、組織やリポジトリの設定を有効にします。Copilotの課金方法も、決めておく必要があります。料金として、Code Security AI CreditsとActionsの利用分を消費します。問題を見つけるAI Scanとは別の機能で、見つかった問題を修正候補にするところを任せられます。生成された変更は、安全性や動作を人がレビューとテストで確かめましょう。

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実行基盤Vercel

3.Vercel Daemons、常駐ワーカーをベータ提供

要するにキューなどから仕事を取り続ける常駐ワーカーを、VercelのWebアプリと同じプロジェクトで動かせます。今はパブリックベータです。

Vercelが、Vercel Daemonsのパブリックベータを始めました。HTTPサーバーを用意せずに、キューなどから仕事を取り続ける常駐プロセスを動かせます。このプロセスはコンテナとして、Webアプリと同じプロジェクトにデプロイできます。例としては、Vercel QueuesやCelery、BullMQ、Kafka、Temporalなどのワーカーが挙がっています。GitHub ActionsやGitLab、CircleCIのセルフホストrunnerも、外から接続を受けずに動かせます。

仕組み: 台数を保ち、落ちたら再起動

デプロイすると、まずコンテナのイメージがビルドされます。そのコンテナをFluid computeの上で、リージョンごとに指定した台数だけ動かし続けます。プロセスが終了したりクラッシュしたりすると、インスタンスを再起動します。

使い方: Dockerfileと設定を足してデプロイ

使い方は、DockerfileかContainerfileを用意するところから始まります。プロジェクトのルートにある設定ファイルに、daemonsの項目を加えます。本番の環境変数を設定して、デプロイします。出力はLogsに出て、Observability Plusを使えばCPUやメモリも見られます。

ベータの制約と、組み立てるときの注意

ベータの今は、台数の自動増減や永続ストレージに対応していません。プレビュー環境へのデプロイも、まだできません。それでも、Webアプリと裏側のワーカーを同じ基盤で運用する選択肢が増えます。使うときは、再起動で同じ仕事を重複して処理しない仕組みと、外部に状態を保存する設計を合わせて考えておきましょう。

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ストレージVercel

4.Vercel Drives、Sandboxのファイルを永続化

要するにSandboxが止まってもファイルが残る、Vercel Drivesが一般提供になりました。AIの作業ファイルを実行のたびに準備し直す手間が減ります。

Vercel Sandbox向けの永続ストレージ、Vercel Drivesが一般提供になりました。Driveは、Sandboxにディレクトリとしてマウントして使います。使えるのは、Hobby・Pro・Enterpriseの各プランです。

仕組み: 止まっても残り、次の実行で使える

マウントしたディレクトリのファイルは、Sandboxが止まった後も残ります。後続の実行では、同じDriveを付けて、そのファイルを読めます。別のSandboxから、同じDriveをマウントすることもできます。

forkで、並列ワーカーの変更を分ける

Driveはforkできます。forkすると、独立して書き込める別のDriveができます。新しいDriveは、元の内容とリージョン、最大サイズを引き継ぎます。並列で動くワーカーが、同じ起点からそれぞれ変更を加えられます。forkしたDriveどうしの変更は、互いに影響しません。

使いどころ: 実行のたびの準備を減らす

Drivesは、エージェントの作業場や、ファイルで持つメモリに使えます。データセットやモデル、依存関係、ビルド成果物を共有する用途もあります。AIの作業ファイルやデータセットを、実行のたびに準備し直す手間を減らせます。使うときは、@vercel/sandboxのDrive.getやforkと、Sandbox.createのmountsを使います。なお、Daemonsの永続ストレージ対応とは別の話で、今回の対象はSandboxです。

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開発ツール

5.Codex 0.163.0、応答中でも指示を変更

要するにCodexの安定版0.163.0で、応答の途中でも追加の指示を送って方針を変えられます。ただし、割り込んでも、外部ツールで完了した操作は取り消されません。

OpenAIのCodexで、安定版の0.163.0が公開されました。前日の時点ではアルファ版だけでしたが、今回安定版になりました。応答の途中でも追加の指示を送って、方針を変えられます。設定を横断検索して変える/configや、読み取り専用ツールの並列実行も加わりました。

応答中の追加指示を、すぐに反映

これまでは、調べ終わるのを待ってから指示を出し直す手間がありました。0.163.0では、応答の途中で送った追加の指示が、すぐに反映されます。割り込むと、実行中のCode Modeと、その配下のツール呼び出しも止まります。

/configで設定を探し、読み取りは並列に

/configでは、カテゴリをまたいで設定を検索し、その場で変更できます。再起動が必要な項目は、そのことも明示されます。skillやmemory、会話履歴の参照など、独立した読み取り専用のツールを並列で実行します。ほかに、/keymapのリーダーキーや、/daemonからの管理対象サーバーの再起動も加わりました。対象のアカウントでは、Daybreakが既定で有効になります。

再開時の修正と、途中で方針を変えるときの注意

保存した会話を再開したときに、権限やネットワークの承認が戻るようになりました。プロキシでのDNSより前の権限チェックや、Windowsでの貼り付けの改善も入りました。一方で、パッチ付きのzshは同梱されなくなりました。注意したいのは、割り込んでも、外部ツールで完了した操作までは取り消されないことです。途中で方針を変えたときも、結果を確かめてから続けましょう。

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ネットワークCloudflare

6.Cloudflare Gateway、許可通信をWorkersへ

要するにCloudflare Gatewayの許可済みの通信に、自作のWorkerの処理を組み込めます。すべてのZero Trustプランでパブリックベータです。

Cloudflare GatewayとWorkersの連携が、パブリックベータになりました。対象は、すべてのZero Trustプランです。HTTPポリシーのForwardに一致した許可済みの通信で、自作のWorkerを実行できます。別のプロキシを運用せずに、自分の処理を通信に組み込めます。

仕組み: 判断と検査はGateway、処理はWorker

通信はまずGatewayが受けて、TLSを復号します。HTTPリクエストのポリシーは、Forwardより先に評価されます。Forwardに一致した通信でWorkerが動き、ユーザーの識別などGatewayの文脈を受け取ります。上流への経路はGatewayが受け持ち、最終の応答も検査してから返します。

できること: 変換・案内ページ・通知

Workerでは、リクエストや応答を変換したり、案内のページを返したりできます。Slackへの通知やR2への記録のような、裏側の処理も走らせられます。始めるには、WorkerをデプロイしてForwardのポリシーを設定します。テンプレートから始めることもできます。

ベータの注意と、試すときの順番

まだパブリックベータで、本文検査のBlockに当たると、Workerが中断されることがあります。それでも、社内の通信ルールに応じた案内や記録を、コードで足せるようになります。まず、認証情報や通信の中身をどこまで処理するかを決めましょう。そのうえで、小さな対象範囲から試していきましょう。

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知見Anthropic

7.〈知見〉Anthropic、巨大モノレポをScionへ

要するにAnthropicが、マージの急増した巨大モノレポを、自社で作ったScionへ5か月で移しました。速く作れるほど、レビューやCIが制約になるという学びです。

Anthropicが、自社の巨大なモノレポをgitから移行した経緯を公開しました。移行先は、自社で作った版管理システムのScionです。Scionを作り、gitから全面的に移すまでを5か月で進めました。元の記事は10月13日に公開され、15日に追記されています。

きっかけ: 1日のマージが3万件を超えた

同社によると、1日あたりのマージは、2026年5月には約2,500件でした。それが9月には、3万件超に増えています。この増え方で、ソース管理がボトルネックになりました。記事は、Claudeがコードを書く力が負荷の原因であり、構築を速めた力でもあったと位置づけています。

仕組み: 常時オンライン前提で、処理をサーバーへ

Scionは、クライアントが常にオンラインである前提で設計されています。コミットやマージ、履歴の照会はサーバー側で行います。クライアントは、限られたキャッシュと作業コピーの管理に徹します。変更のまとまりは親との差分を中心に持ち、ロックを使わずに高いスループットを狙います。

結果: CIは秒単位、インフラは約200分の1

移行の結果、CIのチェックアウトは、分単位から秒単位に縮んだといいます。同社の公表では、インフラのCPUとメモリの規模は約200分の1になりました。Scionは7人のチームが、コードレビューの基盤Antiqueなどと同時に作りました。

学び: 速く作れるほど、レビューやCIが制約に

AIで変更を作る速度が上がると、レビューやCIが次の制約になります。自分の開発でも、生成量を増やす前に待ち時間が集中する工程を測る材料になります。ただし、Scionは自社向けで、一般向けのgitの代わりとして公開する予定はありません。記事の主旨は、巨大なモノレポと大量のエージェントに向けた学びの共有です。

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