近年，ソフトウェアの脆弱性報告件数が増加しており，特に「サプライチェーンの弱点を悪用した攻撃」が被害を引き起こす例が多い．そのため，効率的な脆弱性検出が求められている．従来のツールはルールベースで複雑な修正が難しいため，本研究では，大規模言語モデル（LLM）を用いて，ソースコードから脆弱性を検出して修正する手法を提案する．本手法では，ソースコードで事前学習されたLLMに脆弱性のコードスニペットを用いてファインチューニングを行うことで，より正確で効率的な脆弱性修正を実現し，ソフトウェアのセキュリティ向上に貢献することを目指す．