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実際のAI利用状況を反映したセキュアコーディング学習

June 1, 2026
シャノン・ホルト

実際のAI利用状況、開発者ワークフロー、および現代のソフトウェア開発プラクティスに適合したセキュアコーディング学習。

AI支援による開発は、すでにエンジニアリング業務の日常の一部となりつつあります。

開発者は、午前中にアプリケーションのコアロジックを手動で記述し、午後にはAIを使ってテストカバレッジを生成し、一日の終わりにはAIが支援したプルリクエストをレビューするかもしれません。ワークフローは流動的であり、ツールも急速に変化します。利用パターンは週ごとに、時にはチームごとに進化しています。

これまで、セキュアコーディング学習は、オンボーディング、年次課題、広範な役割別トレーニング、定期的な意識向上キャンペーンなど、比較的固定されたサイクルで運用されてきました。開発ツールが緩やかに進化し、学習要件が長期間安定していた時代には、それらのモデルは理にかなっていました。

AI支援による開発は、これまでとは異なる動きを見せています。セキュリティチームには今、開発者が実際に作業しているその瞬間に合わせて、セキュアコーディングのガイダンスを維持するための、より柔軟な対応が求められています。

アダプティブ・ラーニングは、組織がセキュアコーディング学習を、実際のソフトウェア開発アクティビティやSDLC全体にわたるソフトウェアリスクのシグナルに適合させることを支援するために設計されています。

‍これには、AI支援による開発アクティビティ、脆弱性の発見、そしてソフトウェアが実際にどのように構築されているかに結びついた開発者の行動の変化が含まれます。

本稿では、Trust Agent: AIを活用した「AIシグナル付きアダプティブ・ラーニング」に焦点を当てます。これは、AI支援開発の検知機能を利用して、日々の開発業務でAIコーディングツールを積極的に使用している開発者に対し、セキュアコーディングのガイダンスを動的に適合させる仕組みです。

実際のAI利用を反映した学習

セキュアコーディング学習は、開発者が実際に働く方法を反映しているときに最も効果を発揮します。組織はすでに、エンジニアリングチーム全体でトレーニングの関連性を高めるために、役割、プログラミング言語、技術スタック、脆弱性の重点分野ごとに学習を調整しています。

AI支援による開発は、さらなるコンテキストの層をもたらします。

今日AI生成のPythonコードを試しているエンジニアが、来月にはTerraformでInfrastructure as Codeをレビューしたり、AIを使ってフロントエンドのテストワークフローを加速させたりするかもしれません。AIコーディングアシスタントを多用する開発者もいれば、ほとんど触れない開発者もいます。

アダプティブ・ラーニングは、組織がAIの可視化情報を、ターゲットを絞ったセキュアコーディングのガイダンスへと変換するのを支援します。Trust Agent: AIがAI支援による開発アクティビティを特定すると、組織はそのワークフローに合わせた学習を自動的に割り当てることができます。

つまり、AIコーディングアシスタントを積極的に使用している開発者は、環境内で実際に発生している作業に結びついたターゲット学習を受け取ることができます。セキュリティチームが個々の開発者を特定し、AIの利用がエンジニアリングチーム全体に広がるたびに繰り返し学習を再割り当てする必要はありません。

実践におけるアダプティブ・ラーニング

Trust Agent: AIを活用したアダプティブ・ラーニングは、既存のソフトウェア開発ワークフローに自然にフィットするように設計されています。

セキュリティチームは、安全なAI支援開発プラクティスに合わせたターゲット学習を作成し、Trust Agent: AIの検知機能を使用して、日々のワークフローでAIコーディングツールを積極的に使用している開発者にその学習を動的に割り当てることができます。開発者がAI支援開発環境と対話を開始すると、そのアクティビティに基づいて関連するセキュアコーディングのガイダンスが自動的に割り当てられます。

So now we can detect the AI usage, we can understand where it's happening, and we can trigger that targeted training for the right developers. And that's what I'm gonna show you today, how we take that AI signal and turn it into adaptive learning. So there are a few parts of the process which I'll walk through today. The first piece is in the policy setup on TA, then we can go to the Quest side to trigger the training. For the policy, it's super simple and straightforward. So if you want to ensure that developers who use AI need a training, you can head over to this policy section within configuration. And what you wanna do is ensure that the adaptive AI learning is toggled on. Once that's set up, that's all you need to do on the Trust Agent AI side. In this demo itself, we've already gone ahead and set up the installer and all that piece over here. We have various internal external documentation on how to locally install it or use various scripts like Jamf, there'll be other documentation on that. But in this, like I say, in this demo, I'm just gonna head on with the actual policy setup and the adaptive learning creation. Okay. So now this is set up. I'm over into quests, and what I'm gonna do is create a quest to target the specific learners who have used AI. So So once you're in the quest, if you scroll down and you look at the participant section, what we have now is a new participant type, which is trust agent detection. And what this will do is automatically pull the developers who have been flagged in that TA AI report. So what we're gonna do is select this, and we can start to fill out the rest of the quest like normal. So we give it a title, a badge, we'll scroll down to the objectives. And what's really nice about this is the flexibility that the admins have to define the criteria for the training needed. For example, they can go in and they can select the specific content. So they could just go with Coding With AI. They could go with the AI agents and the protocols as well. For this demo, I'm gonna select both of these and keep them as part of the criteria. I can also then decide the schedule, so I'm gonna use fixed dates, and then I can go ahead and configure some of the quest settings as well. One important area to note is the count pass completions. This again is flexible based on customer's needs where we can define if they want learners to complete the training regardless if they've done any of the content before, or they can set a specific time period like three or six months where they have done it recently. So for this demo, I'm gonna set it to redo all content. Once that's filled out, you can then go ahead and save and publish. Now that's set up. That's gonna be available for them developers that were flagged for the Trust Agent AI, and the two steps are complete from an admin's perspective. So we've gone in and we've set up the policy and made sure that's enabled. And we've gone over to Quest and ensure we've created a Quest that's using the new participation type, the trust agent detection. So what I can do now is quickly log in as a learner just so we can see if they have received that training. So just to quickly show you what it's like from the learner perspective, here I am logged in as a learner. I was one of the learners who flagged up based on AI usage, and therefore, I have now received the quest, which you can see here on the screen. And in the normal process, I would then go through and then go through the topics within the quest. Once I have completed this, then I've completed the quest. And that concludes the demo today. So what I've gone through is really just an overview of the importance of Trust Agent AI and adaptive learning, and then gone through to the demo of the admin experience and then quickly briefly through to the learning experience as well. As always, any questions on adaptive learning, please feel free to reach out. Always happy to help. Thank you very much.


上記のウォークスルーでは、Trust Agent検知の設定、アダプティブ・クエストの作成、学習の動的な割り当て、参加状況と完了状況の追跡など、AIシグナル付きアダプティブ・ラーニングが実際にどのように機能するかを実演しています。

セットアップの手順や設定の詳細については、「Trust Agent: AIを活用したアダプティブラーニング」のナレッジベース記事をご覧ください。

開発者の実務に即したセキュアコーディングガイダンスのあり方

AIを活用した開発は、今やエンジニアの日常的なワークフローの一部となっています。開発者は日々、AIが生成した提案、手書きのコード、自動テスト、プルリクエストのレビューの間を迅速に行き来しています。

こうしたワークフローが進化し続ける中で、セキュアコーディングのガイダンスも、実際のソフトウェア開発の現場に即したものである必要があります。

Trust Agent: AIを搭載したアダプティブラーニングは、まさにその実現を支援します。AIを活用した実際の開発活動に合わせて学習を最適化することで、開発者にとって最も関連性が高く、実践的なガイダンスを提供します。

その結果、AIツールの進化に合わせて常に最新のセキュアコーディングガイダンスを提供できるようになります。しかも、プログラムを運用するセキュリティチームに余計な負担をかけることはありません。

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