開始前にAIソフトウェアのリスクを阻止

誰が (何を) 書いたかに関わらず、コミットするたびに安全で高品質なコードを送ることができます。

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Wormhole
AI ソフトウェアガバナンス

AI 主導開発のコントロールプレーン

AI 主導の開発を可視化、安全、回復力を持たせ、本番稼働前に脆弱性を防ぎ、チームが自信を持って迅速に行動できるようにします。

大規模なエンタープライズガバナンス、自信を持った AI 開発。

ポリシーを確立し、全社的な可視性を獲得し、開発ライフサイクル全体にわたって AI によって生じる制御不能なリスクを防止します。

AI が作成するコードの量を可視化

  • AI ワークフロー全体で安全な開発ポリシーを定義して適用する
  • Strengthen secure coding capability across engineering teams
  • さまざまな言語や脆弱性を対象としたハンズオントレーニングへのアクセス
AI Governance
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AI が導入した脆弱性をコミット時に防ぐ

導入された脆弱性を 53% 以上削減

  • 開発者とAI主導のワークフロー全体で安全なコーディング機能を構築
  • Deliver policy-aligned guidance directly in developer tools
  • See how AI-generated code impacts software risk
Security popout
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速度を落とさずに AI 開発を拡大

MTTRを最大 82% 削減

  • 適応型学習とハンズオンラボで測定可能なスキル向上を促進
  • Deliver real-time guidance inside developer tools
  • Fix vulnerabilities earlier to reduce cost of rework
Engineering
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私たちが素晴らしい理由

安全で、すでに使用しているツールに合わせて構築されています

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*近日公開
概念的かつインタラクティブな学習活動
11k+
脆弱性トピックとセキュリティコンセプト
650+
15 のコーディング言語での AI チャレンジ
800+
コーディング言語とフレームワーク
75

最新コンテンツ

パンフレット
01/01/2026
セキュア・コード・トレーニングのトピックとコンテンツ

業界をリードする当社のコンテンツは、お客様の役割を念頭に置きながら、絶え間なく変化するソフトウェア開発環境に合わせて常に進化しています。AI から XQuery Injection まであらゆるトピックを網羅し、アーキテクトやエンジニアからプロダクトマネージャーや QA まで、さまざまな役割向けに用意されています。コンテンツカタログが提供している内容を、トピックや役割別にざっと見てみましょう。

Software Security
01/01/2026
サイバーモンが帰ってきた:ボスを倒すAIミッションがオンデマンドで利用可能になりました

「サイバーモン2025 ビート・ザ・ボス」がSCWで一年中プレイできるようになりました。高度な AI/LLM セキュリティ課題を導入して、安全な AI 開発を大規模に強化しましょう。

コンプライアンス
01/01/2026
サイバー・レジリエンス法の解説:セキュア・バイ・デザイン・ソフトウェア開発にとっての意味

EU サイバー・レジリエンス法 (CRA) が何を要求し、誰に適用されるのか、エンジニアリング・チームがセキュア・バイ・デザイン・プラクティス、脆弱性防止、開発者の能力開発にどのように備えることができるかを学びましょう。

Software Security
01/01/2026
イネーブラー1: 定義済みで測定可能な成功基準

Enabler 1は、10部構成のEnablers of Successシリーズの第1部で、安全なコーディングをリスク削減やスピードなどのビジネス成果に結び付けてプログラムを長期的に成熟させる方法を紹介します。

会社
01/01/2026
SCW Turns 11: A Realtime Lesson in Adaptability and Continuous Improvement

2025 was a big year for AI, for cybersecurity, and for SCW. I’m approaching 2026 with quiet confidence, and the optimism that only hard work paying off can bring. 

Case Studies
01/01/2026
Kamer van Koophandel Sets the Standard for Developer-Driven Security at Scale

Kamer van Koophandel shares how it embedded secure coding into everyday development through role-based certifications, Trust Score benchmarking, and a culture of shared security ownership.

電子書籍
01/01/2026
OWASP トップ 10 2025 電子書籍

OWASPトップ10を制覇したいですか?OWASP Top 10:2025 からアプリケーションを守るための No-BS ガイドをダウンロード

Software Security
01/01/2026
New Risk Category on the OWASP Top Ten: Expecting the Unexpected

OWASP Top 10 2025 adds Mishandling of Exceptional Conditions at #10. Mitigate risks via "fail closed" logic, global error handlers, and strict input validation.

Software Security
01/01/2026
OWASP トップ 10 2025: ソフトウェアサプライチェーンの失敗

OWASP Top 10 2025 では、ソフトウェアサプライチェーンの障害が #3 に掲載されています。厳密なSBOM、依存関係の追跡、CI/CD パイプラインの強化により、この影響の大きいリスクを軽減してください。

[商品]
01/01/2026
OWASP トップ 10:2025 — 新機能と、安全なコードウォリアーが連携を維持するのにどのように役立つか

OWASP Top 10:2025で何が変わったのか、そしてSecure Code Warriorがどのようにして移行を容易にしたのか、最新のクエスト、コース、開発者インサイトをご覧ください。

オブザーバビリティ

AI 主導の開発リスクを可視化

AI コーディングの使用方法、それがもたらすリスク、およびその背後にある動作を確認することで、脆弱性が公開される前に阻止できます。

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ケーススタディを読む

「セキュリティチャンピオンネットワークは、そのプログラムの主要なコントロールと見なされてきました。あるチームにとって、その影響は計り知れず、脆弱性の修正にかかる平均時間が 82% 短縮されました。」

マッズ・ハワード
Sage の「人を中心としたセキュリティリーダー」

シャドウ AI を発見しよう

どのAIツール、LLM、MCPがチーム全体で使用されているかを確認してください。

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Trust agent policy

真のリスクを相関付ける

AI支援コードを開発者のスキルと結び付け、コミット時に導入された脆弱性をつなげます。

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policy gating

トレース AI ツールの使用状況

AI 支援開発がどこで行われているか (リポジトリ、プロジェクト、コントリビューター別) を把握できます。

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distribution chart

重要なリスクシグナルの優先順位付け

チームやリポジトリ全体で最も緊急性の高いコミットレベルのリスクホットスポットを強調します。

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flow chart
学習

脆弱性を発生源から軽減

実際の開発者ワークフローで実施される実践的なセキュア・コーディングと AI セキュリティ・ラーニングにより、組織の脆弱性を 53% 以上削減できます。

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ケーススタディを読む

「セキュア・コード・ウォリアーとのパートナーシップはスムーズで生産的でした。彼らは私たちのトレーニングプログラムの実施と改善を支援してくれ、その結果、目に見えるリスクの軽減と安全な開発文化の強化につながりました。」

セバスチャン・リングバウト
開発サービスのプロダクトオーナー 
カマー・ヴァン・コーファンデルで

ゲーム化されたハンズオン学習

コーディングラボ、クエスト、ミッション、トーナメントなどのインタラクティブなプレイモードでは、実際の練習を通じて安全なコーディング習慣を身に付けることができます。

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Gamified

安全な AI コード開発

700を超えるAI、LLM、MCPのアクティビティにより、開発者はAIが生成したコードを安全に検証できます。

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Obi chat

チームが最適化できるようにする

開発者向けトレーニングだけでなく、実践的で関連性の高い学習を通じて、開発プロセスにセキュリティマインドセットを組み込んでください。

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セキュリティプログラムのベンチマーキング

組織のパフォーマンスを同業他社と比較してベンチマークできるようにしましょう。ニーズを満たし、ビジネス成果を達成できるセキュリティプログラムの基準を設定しましょう。

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distribution
統治

開発者と AI のポリシー管理を大規模に実施

コードが本番環境に届く前にリスクを防ぎ、ポリシーを適用し、信頼性を証明しながら、AI主導のソフトウェア開発ライフサイクルを実現および制御できます。

さらに詳しく
ケーススタディを読む

「Secure Code Warriorのおかげで、開発者の生産性が向上し、製品や改善点を市場に出す能力が加速し、時間の経過とともにコストとリスクが大幅に削減されました。」

アラン・オズボーン

Paysafe の最高情報セキュリティ責任者

安全なガバナンスを実施する

ポリシーの適用を自動化して、AIを活用した開発者が安全なコーディング標準を確実に満たすようにします。

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Policy gating

承認済みの AI モデルの管理

コミットの時点で、使用を許可された AI ツール、LLM、コーディングエージェントに制限します。

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Policies

CI でのログ、警告、またはブロック

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Commit policy

ポリシーベースの修復をトリガーする

危険な行動やAIの不正使用が検出された場合は、対象を絞った適応型学習を割り当てます。

さらに詳しく
Adaptive learning

出荷前に安全な AI 主導型開発

ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたって、開発者のリスクを把握し、ポリシーを適用し、脆弱性を防止します。

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trust score
AI ソフトウェアガバナンスに関する FAQ

AI ソフトウェアガバナンスと AI 主導のソフトウェアリスクを軽減する方法を理解する

AI ソフトウェアガバナンスとは何か、なぜ重要なのか、そして Secure Code Warrior が組織が AI 支援開発を安全に採用するのにどのように役立つかをご覧ください。

AI ソフトウェアガバナンスとは

AI ソフトウェアガバナンスとは、ソフトウェア開発における人工知能の使用状況を確認、測定、制御、実施する能力です。これには、AI コーディングアシスタントと LLM の可視化、コミットレベルのリスク分析、ポリシーの適用、リスクの高い AI 生成コードの本番環境への導入防止などが含まれます。

AI ソフトウェアガバナンスはなぜ重要なのか

組織がAIチャットボットを何気なく使用する開発者から、自律的にコードを生成および変更するAIエージェントに移行するにつれて、リスクサーフェスは劇的に拡大します。これらのツールは、マシンの速さで脆弱性、安全でないパターン、コンプライアンスへの露出を招きかねません。

AIソフトウェアガバナンスにより、AIの使用状況を可視化し、ポリシー管理を実施し、コードが本番環境に導入される前にAIによって導入されるリスクを防ぐことができるため、組織はAIを安全に採用できます。

AI開発ガバナンスはDevSecOpsとどう違うのですか?

DevSecOpsはセキュリティテストをCI/CDパイプラインに統合して脆弱性を検出します。AI 開発ガバナンスは、AI の使用状況を可視化し、AI アシストによるコミットと開発者のスキルを関連付け、コミット時に AI モデルポリシーを適用し、安全なコーディング動作を改善することでさらに発展します。DevSecOps はリスクを検出し、AI ガバナンスはそれを防ぎます。

セキュア・コード・ウォリアーはどのようにしてAIソフトウェアのリスクを軽減するのでしょうか?

AI で生成されたコードを保護するには、AI ツールの使用状況の可視化、コミットレベルのリスク分析、開発ワークフロー全体のガバナンス監視が必要です。Secure Code Warrior は、統合された AI ソフトウェアガバナンスプラットフォーム内で AI のオブザーバビリティ、脆弱性の相関関係、開発者の能力に関するインサイトを提供します。

AI のリスク軽減を経営陣や監査人にどのように証明しますか?

Secure Code Warriorが提供するエンタープライズダッシュボード、AIモデルのトレーサビリティ、ガバナンスレポートにより、導入された脆弱性が大幅に減少し、開発者が向上したことが実証されます。 トラストスコア®™ チーム間のメトリックスとポリシーコンプライアンス

また、このプラットフォームでは、開発者、AI コーディングアシスタント、LLM、自律型エージェントなど、特定のコードを誰が、または何を生成したかを監査可能な状態で追跡できます。これにより、経営陣、規制当局、監査人に対する検証可能な AI ソフトウェアサプライチェーンの説明責任が生まれます。

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