Googleは2026年7月30日、大規模言語モデル（LLM）を活用した自律型エージェントによる脆弱性検出と修正プロセスを導入したことを発表した。これにより、直近2回の安定版リリースで1,072件のセキュリティバグを修正し、過去23回分の合計を上回る速度で対応を進めている。
AI活用による自律的な脆弱性管理
Googleは、LLMを用いた自律型エージェントの導入により、Chromeのセキュリティテストと修正プロセスを大幅に効率化している。脆弱性の発見段階では、Geminiを活用したエージェントがコードベース全体をスキャンし、サンドボックス回避などの深刻なバグを検出。さらに、過去に見つかったCVEやGit履歴を知識ベースとして統合することで、推論能力の向上を図っている。
検出した脆弱性の整理（トライアージ）も自動化を進めている。スパムフィルタリングや再現テスト、重要度判定、担当者への自動割当までをAIとルールベースで処理。これにより、開発者の手動作業時間を月数百時間削減し、チームの他のセキュリティ対応に注力できる環境を整えた。
修正プロセスの自動化と生産性向上
脆弱性の修正工程では、「修正エージェント」と「批評エージェント」が協力してコードレビューを模倣するワークフローを導入している。テスト作成エージェントが複数プラットフォームでの動作確認まで自動で行うため、開発者が修正コードを確認する前に品質担保が行われる。
この一連の自動化により、Chrome 149と150という直近2回の安定版リリースで1,072件のセキュリティバグを修正した。これは、それまでの過去23回分の安定版リリースで修正された脆弱性の総数を超えた数字である。
実務への影響と今後の展開
Googleは外部のリサーチアーによる発見も引き続き評価しており、VRP（脆弱性報奨プログラム）の重点を内部検出では見つけにくいバグにシフトさせている。また、AIモデルはインターネットアクセスがない閉鎖環境で実行するなど、安全性を最優先した運用体制を構築している。
今回の発表は、AIがソフトウェア開発のセキュリティ対応において実用的な規模で機能し始めていることを示す事例である。技術的な詳細や設定手順についてはリリース元のブログを参照されたい。