AIコーディング支援ツールの普及に伴い、スロップスクワッティングと呼ばれる新たなソフトウェア供給網攻撃が浮上しています。これは大規模言語モデル（LLM）が実在しないパッケージ名を幻覚（ハルシネーション）として生成する性質を悪用し、攻撃者が同じ名前でマルウェア入りのパッケージを登録する手口です。開発者がAIの提案を信頼して取り込むことで、コードが最初から汚染される危険があります。

名称は「AIスロップ」と従来のタイポスクワッティングを組み合わせた造語です。タイポスクワッティングは人気パッケージのつづり間違いを登録する古典的な手口で、レジストリ側の対策も進んでいます。しかしAIが生む名前は単純な誤字ではなく、もっともらしい架空の名称のため、既存の防御では大規模に防ぎきれません。

幻覚は繰り返し起こる点が厄介です。ある研究では57万6千件のコードサンプルと223万個のパッケージを調べ、19.7%が幻覚だったと報告しています。しかも同じ架空の名前が何度も生成されるため、攻撃者は一度その傾向をつかめば、数万人の開発者をだます登録が可能になります。

リスクはモデルによって差があります。商用モデルはオープンソースモデルに比べ幻覚パッケージの生成が約4分の1で、GPT-4 Turboの幻覚率は3.59%、代表的なOSSモデルは13.63%でした。とはいえ攻撃者がこの差に気づけば、安全とされる商用モデルを狙う操作も起こり得ます。

背景にはバイブコーディングの広がりがあります。AIを使う開発者は、自らコミットするコードの4割以上がAI生成だと見積もり、利用者の72%が毎日使っています。検証を伴わない導入が増えるほど、攻撃対象となる面は拡大していきます。

対策として重要なのは、AIが提案したパッケージが公式レジストリに実在するかを必ず確認することです。パッケージ名を既知のレジストリと自動照合する仕組みや、不審なインストールの監視、脅威インテリジェンスの更新が有効な防御策となります。

OpenAIは、家族や介護者、高齢者に向けた製品体験を開発する専任のプロダクトマネージャーをサンフランシスコで採用し始めました。求人票では、親や家族向け製品、信頼が求められる消費者向け体験の開発経験が条件とされています。ChatGPTの利用者が個人から家庭全体へと広がるなか、製品の位置づけを見直す動きです。

背景には、利用者層の明確な変化があります。Sensor Towerの推計では、世界全体で35歳以上の割合が前年同期の26%から2026年4〜6月期に31%へ上昇した一方、18〜24歳は34%から29%へ低下しました。米国では親のスマートフォン利用者の約4人に1人がChatGPTを使い、前年の16%から大きく増えています。

技術コンサルのクリエイティブ・ストラテジーズのベン・バハリンCEOは、家族向けの専任職の新設について、製品を個人の生産性向上の道具ではなく家庭向けの技術として捉え始めた表れだと指摘します。グーグルやアップル、メタがたどった道筋に似ているものの、AIはアシスタントが単に情報や機器を仲介するだけではないため、より難しい課題を伴うといいます。

利用層の広がりは、信頼と安全の新たな課題も生みます。Family Online Safety Instituteのスティーブン・バルカムCEOは今回の採用を「再設計による安全確保」と表現し、子どもや10代には大人とは異なる保護策が必要だと述べました。同団体の調査では、過去1週間に子どもが生成AIを使ったと答えた親は27%にとどまる一方、子ども自身は38%が使ったと回答し、親が実態を過小評価している状況も判明しています。

背景には、若年利用者の保護をめぐる監視の高まりもあります。OpenAIはChatGPTが子どもに害を与えたとする訴訟に複数直面しており、これに応じて10代向けの保護者管理機能や、深刻な会話を推論モデルへ振り向ける仕組み、自傷の恐れがある際に家族へ知らせる機能などを導入してきました。

親への浸透では、Sensor Towerの推計でGeminiが32%と最も広く、ChatGPTは24%、Claudeは4%、Copilotは2%と続きます。一方でChatGPTは高齢層の取り込みが競合より速く、今後は家族向けプランや子ども・10代向けプロフィール、共有メモリー、AIによる学習支援などの展開が見込まれます。