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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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
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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+

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July 9, 2025
良いツールが悪くなるとき:AI ツールポイズニング、そして AI がダブルエージェントとして振る舞うのを防ぐ方法
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June 17, 2025
標準の設定:SCW が GitHub で無料の AI コーディングセキュリティルールをリリース

AI 支援開発はもはや視野に入っていません。それが実現し、ソフトウェアの記述方法が急速に変化しています。GitHub Copilot、Cline、Roo、Cursor、Aider、Windsurf などのツールは、開発者を独自の共同パイロットに変え、より迅速なイテレーションを可能にし、プロトタイピングから大規模なリファクタリングプロジェクトまですべてを加速させています。

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June 2, 2025
Secure Code Warrior Unraveled: Impact of Secure Developers on Software Metrics

When reflecting on our own technology, SCW’s Developer Risk Management platform, I am buoyed by recent metrics from one of our core enterprise clients, and going down the proverbial rabbit hole into this data tells a tale of a high-adoption, potent Secure by Design initiative that has been proven to considerably reduce risk in their organization.

ハワワン SCW.
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May 27, 2025
トゥアコ・ウォアー+ハッカーワンで銀皮がらみつき

セキュア・コード・ウォリアーは、「ブリストライダー」と「ハッカーワン」「シューター・ワン」「VISUREND」。、。HackerOne はは、

セキュア・バイ・デザインサイバー南京錠の画像
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April 28, 2025
明らかに:サイバー業界がセキュア・バイ・デザインを定義する方法

最新のホワイトペーパーでは、共同創設者のPieter DanhieuxとMatias Madou博士が、CISO、AppSecリーダー、セキュリティ専門家を含む20人以上のエンタープライズセキュリティリーダーと対談し、このパズルの重要なピースを解き明かし、Secure by Design運動の背後にある現実を明らかにしました。これはセキュリティチーム全体で共通の野望ですが、プレイブックは共有されていません。

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April 4, 2025
Vibe Codingはコードベースをフラットパーティーに変えるのでしょうか?

バイブコーディングは大学のパーティーのようなもので、AIはすべてのフェスティバルの目玉であり、鍵となるのはAIです。リラックスして、創造性を発揮し、想像力を働かせることができるかを見るのはとても楽しいことですが、樽を数本立てた後、適度に飲む(または AI を使用する)方が、長期的に安全な解決策であることは間違いありません。

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March 31, 2025
エージェントコーディングツールのプロンプトインジェクションとセキュリティリスク

コーディングエージェントがだまされて SQL インジェクションを起こしやすいコードを書いたり、シェルツールをインストールしたり、さらにはユーザーをストーキングしたりした経緯

クエストを示す UI イラスト
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March 18, 2025
クエストの紹介:安全なコードジャーニーに新たに加わったもの

クエストは、開発者がインタラクティブな学習を通じて安全なコーディングを習得できるようにし、リスクを軽減し、開発を最適化します

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January 27, 2025
ディケイド・オブ・ザ・ディフェンダー:セキュア・コード・ウォリアーが10歳に

Secure Code Warriorの創設チームは、10年間、あらゆる教訓、勝利、挫折を乗り越え、一丸となって船を導いてきました。私たちは規模を拡大しつつあり、開発者リスク管理のリーダーとして、次の章である SCW 2.0 に立ち向かう準備ができています。

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December 20, 2024
10 Key Predictions: Secure Code Warrior on AI & Secure-by-Design’s Influence in 2025

Organizations are facing tough decisions on AI usage to support long-term productivity, sustainability, and security ROI. It’s become clear to us over the last few years that AI will never fully replace the role of the developer. From AI + developer partnerships to the increasing pressures (and confusion) around Secure-by-Design expectations, let’s take a closer look at what we can expect over the next year.

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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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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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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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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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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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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統治

開発者と AI のポリシー管理を大規模に実施

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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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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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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。

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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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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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