ブログ

Gartner® Hype Cycle™ for Application Security 2026に選出

July 29, 2026
Secure Code Warrior
Analyst Recognition, June 2026


当社の SCW AI Trust Indexでは、16の主要なAIモデルを1,760のコードベースでテストした結果、コードベースあたり平均15件の脆弱性が確認されました。モデルの種類に関わらず、機密データのログ出力、インジェクション、ハードコードされた認証情報といった同じ種類の欠陥が繰り返し発生しています。Gartnerが2027年に予測しているリスクは、すでに現在進行形で発生しており、Secure Code Warriorはそのリスクを測定可能です。

エージェントによるコード生成のスピードは、多くのAppSecチームのレビュー能力を上回っています。このギャップを埋めるには、AIエージェントがコードベースのどこにアクセスできるかを制御することと、エージェントの誤りを検知・修正できるスキルを持つ開発者の育成という2点が必要です。これこそが、SCWがGartnerレポートで選出されたAgentic Coding SecurityとSecure Coding Trainingという2つのカテゴリーです
‍

Agentic coding security

Benefit rating
High
Maturity
Emerging
Mainstream
2–5 yrs

Secure code training

Benefit rating
High
Maturity
Early mainstream
Mainstream
<2 yrs


CISOやAppSecリーダーにとってこれが重要な理由

AIコーディングツールを承認するか、それともツールが本番環境で何をしたかを証明するか。多くのプログラムでは、その両立ができていません。

エージェント型コーディングアシスタント、AIコードセキュリティアシスタント、MCP接続エージェントは、すでに本番環境のコードを記述・レビューしています。問題が発生した際、多くのセキュリティリーダーは問題の焦点を誤っています。問うべきは「そもそもAIツールの利用を許可すべきだったか」ではなく、「どのツールが影響を受けたコードに触れたか」「コミット時にセキュアコーディング基準を満たしていたか」「承認した開発者に適切な資格があったか」です。これを確認できないアプローチは、最初から欠陥があります。これこそが取締役会や規制当局、保険会社が問うギャップであり、Gartnerがここで「Agentic Coding Security」として定義している領域です。

到達可能性(Reachability)やポスチャ管理ツールは、すでに発生した問題のトリアージには役立ちますが、AIが新たな問題を導入することを防ぐことはできません。

ASPM、到達可能性分析、AIコードセキュリティアシスタントは、脆弱性のノイズを削減する上で非常に有用であるため、本レポートで同様に取り上げられています。しかし、これらは既存のコードに対する事後的な対策です。エージェントのアクセス範囲を管理し、開発者が不適切な出力を検知する能力を養うことは、より上流での対策となります。

そのループを繰り返すたびにトークンコストが発生しますが、根本的な原因は解決されません。

コード生成にはトークンコストがかかり、脆弱性スキャンにもコストがかかります。スキャンで指摘された箇所を修正するためにエージェントへ指示を出すと、さらにコストがかさみます。これは、訓練を受けた開発者や適切にガイドされたエージェントであれば最初から作り込まなかったはずの欠陥を修正するために、3回もトークンを消費していることになります。人間であれAI支援であれ、コミットの背後にあるスキルと判断力という根本原因を修正することこそが、同じミスに何度もコストを支払う事態を防ぐ唯一の方法です。

「Secure Coding Training」が独立した項目として挙げられたのには理由があります。スキルがツールの進化に追いついていないからです。

本レポートの調査データによると、ソフトウェアエンジニアリングリーダーの68%がアプリケーションセキュリティを非常に重要視している一方で、一般的なソフトウェアエンジニアリング教育においてセキュアコーディングスキルは依然として欠如しています。また、AI生成コードはチームのレビュー能力を上回る速度でリリースされています。トレーニングは、エージェントの導入に遅れをとることなく、共に拡張できる唯一のコントロール手段です。

だからこそSCWは、AIソフトウェアガバナンスとセキュアコーディングトレーニングを一つのプラットフォームとして提供しています。

11年にわたるセキュアコーディングデータの蓄積により、「AI生成コードをレビューする資格」とは何かを解明しました。AI主導の開発におけるガバナンス層(可視性、ポリシー、トレーサビリティ)は、このスキルデータに基づいて構築されています。そのため、開発者の能力を把握することで、何を管理し、次に何をトレーニングすべきかを直接的に決定できます。
‍

SCWが2つのカテゴリーで選出

Agentic Coding Security

"Agentic coding is fundamentally reshaping enterprise software development by accelerating software creation and delivery, and enabling innovation, even as it introduces substantial cybersecurity risks."

Hype Cycle for Secure Software Engineering, 2026
Secure Coding Training

"AI coding tools like Anthropic Claude and GitHub Copilot are making secure coding skills more important than ever to ensure the security of AI-generated code."

Hype Cycle for Secure Software Engineering, 2026

‍

SCWが4つの問いにどう答えるか

Observe

Which AI tools, approved or shadow, touched code running in production right now? Full visibility into every contributor, every AI tool and MCP server, and every commit, without burning tokens to get it.

Measure

Could you demonstrate that AI-generated code met your secure coding standard at the time of commit? Trust Score benchmarks developer capability and correlates it to real vulnerability data, not completion rates.

Act

Can you prove the developer who approved AI-generated code was qualified to review it? Risk-based training closes the loop automatically; the moment a gap is detected, the right training is assigned, right when it is needed most.

Prove

If a breach traces to an AI-generated commit, can you show the audit-ready traceability the board, the regulator, and the insurer will ask you to provide? Compliance-ready reporting, mapped to standards including the EU Cyber Resilience Act and DORA.

‍

AI主導の開発を管理する準備はできていますか?

Secure Code Warriorが、エンジニアリングチームにどのような可視性、ガードレール、能力を提供し、AI開発を安全に導入できるかをご確認ください。変革のあらゆる段階でサポートします。
‍
お問い合わせ → securecodewarrior.com

‍Gartner, Hype Cycle for Application Security, Dionisio Zumerle, July 2026. Gartnerは、Gartnerリサーチの発行物に掲載された特定のベンダー、製品またはサービスを推奨するものではありません。また、最高の評価を得たベンダーのみを選択するようテクノロジの利用者に助言するものではありません。Gartnerリサーチの発行物は、Gartnerリサーチ組織の意見であり、事実の記述として解釈されるべきではありません。Gartnerは、明示または黙示を問わず、本リサーチの商品性や特定目的への適合性を含め、一切の保証を負うものではありません。GARTNERは、Gartner, Inc.および/またはその関連会社の米国および国際的な登録商標およびサービスマークです。‍

タグライン

AI主導の開発をリリース前にガバナンスする

AIを活用したリスク測定、コミット時のセキュアコーディングポリシーの強制、そしてSDLC全体を通じたセキュアなデリバリーの加速を実現します。

デモを予約する
リソースライブラリ

他のブログ記事を見る

セキュアコーディング、AIガバナンス、ソフトウェアリスク管理に関する専門的なコンテンツをご覧ください。

すべて表示
導入事例
フィルターラベル
これはdivブロック内のテキストです。

Supercharged Security Awareness: How Tournaments are Inspiring Developers at Erste Group

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat. Aenean faucibus nibh et justo cursus id rutrum lorem imperdiet. Nunc ut sem vitae risus tristique posuere.

詳細はこちら
導入事例
フィルターラベル
これはdivブロック内のテキストです。

Security as culture: How Blue Prism cultivates world-class secure developers

Learn how Blue Prism, the global leader in intelligent automation for the enterprise, used Secure Code Warrior's agile learning platform to create a security-first culture with their developers, achieve their business goals, and ship secure code at speed

詳細はこちら
導入事例
フィルターラベル
これはdivブロック内のテキストです。

セキュリティ文化の統一:Sageはいかにしてチャンピオンプログラムを構築したか

Sageがどのようにして柔軟かつ関係性を重視したアプローチでセキュリティを強化し、200名以上のセキュリティチャンピオンを育成して、目に見えるリスク低減を実現したのかをご紹介します。

詳細はこちら
ブログ
フィルターラベル
これはdivブロック内のテキストです。

PHP2Shellの地獄:AIによってパッチ適用までの猶予が数日から数時間に短縮された理由

PHP2Shell:AIはいかにしてパッチ適用までの期間を数日から数時間に短縮したか。そして、セキュリティチームが古いバグと技術的負債について再考すべきこととは。

詳細はこちら
ブログ
フィルターラベル
これはdivブロック内のテキストです。

2026年サイバーセキュリティ意識向上月間:企業防衛に不可欠なAIセキュリティの理解

主要なAI企業の多くが、安全対策が追いつくまでの間、AI開発を世界的に減速させるよう公に呼びかける事態となっています。しかし現実には、深刻なセキュリティ問題はすでに顕在化しています。AI導入に伴う金銭的コストやリスクが増大し続ける中、多くのセキュリティリーダーや経営陣は差し迫った状況に追い込まれています。

詳細はこちら
ブログ
フィルターラベル
これはdivブロック内のテキストです。

イネーブラー8:プログラムのブランディング

セキュアコーディングプログラムを成功させるには、優れたコンテンツ以上のものが必要です。イネーブラー8では、ブランディングによって参加を「憧れのステータスを得る体験」へと変える方法を解説します。

詳細はこちら

AIを活用した開発をリリース前にセキュアに

開発者のリスクを可視化し、ポリシーを適用することで、ソフトウェア開発ライフサイクル全体における脆弱性を未然に防ぎます。

デモを予約する
該当する項目が見つかりません。