AIの導入スピードに準備が追いついていません。そのギャップを埋めましょう。

全従業員のAIリテラシーとセキュアコーディング能力を向上させ、AIが生成するすべてのコードをガバナンス下に置きます。

ありがとうございます。送信が完了しました。

ソフトウェア開発におけるAIガバナンスを運用化します。

セキュリティを維持しながら、AI支援型開発を推進します。AI利用状況の可視化、コミット時のガバナンスワークフローの適用、そして企業の許容リスクに応じた開発プラクティスの最適化を実現します。

AIソフトウェア開発を安全にスケール

  • AI支援型開発の全社的な可視化を実現
  • エンジニアリングチーム全体のセキュアコーディング能力を強化
  • AI生成コードを安全にレビューするための開発者トレーニング
AIガバナンス
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コミット時にAIによる脆弱性の混入を防止。

AIの利用状況を可視化し、コミット時にセキュアコーディングのガードレールを適用。AIによる開発をセキュリティ基準に適合させることで、人間とAIが生成するコード双方の脆弱性を防ぎます。

混入する脆弱性を53%以上削減

  • 開発チーム全体のセキュアコーディング能力を構築
  • ポリシーに準拠したガイダンスを開発ツール内で直接提供
  • AI生成コードがソフトウェアリスクに与える影響を可視化
Security popout
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開発スピードを落とさずにAI開発をスケール。

AIを活用した開発を安全かつ測定可能に。手戻りを減らし、セキュリティレビューのボトルネックを解消することで、チームは自信を持って迅速にリリースできるようになります。

MTTR(平均修復時間)を最大82%削減

  • アダプティブラーニングで開発者のセキュリティスキルを向上
  • 開発ツール内でリアルタイムのガイダンスを提供
  • 脆弱性を早期に修正し、手戻りコストを削減
Engineering
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全社員のセキュリティスキルを構築します。

従業員向けのセキュリティ意識向上トレーニングから、開発者のセキュアコーディング、全社員向けのAIリテラシーまで、あらゆる役割に適した学習を提供します。

組織全体でセキュリティ学習をスケール

  • 全社的なセキュリティ意識の向上
  • 開発チーム全体のセキュアコーディングスキルを強化する
  • 全従業員がAIを安全かつ責任を持って活用できるよう準備する
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セキュアコーディング研修で業界No.1の企業が提供
選ばれる理由

既存のツールと連携し、安全性を確保

*進行中
インタラクティブな学習アクティビティの総数
11k+
脆弱性のトピックとセキュリティの概念
650+
AI / LLMに特化した学習アクティビティ
800+
プログラミング言語とフレームワーク
75+

最新コンテンツ

ブログ
September 11, 2023
ソフトウェアベンダーは、あなたと同じくらいセキュリティを重視しているでしょうか?

過去数年間はサイバーセキュリティ標準を変革したと言っても過言ではありません。必須ではありませんが、すべての組織がそれに追随し、ベンダーのセキュリティ慣行を自社の内部セキュリティプログラムの一部であるかのように精査することがすべての組織の目標となるはずです。

ブログ
September 6, 2023
Isn’t it time we elevated the humble SBOM?

Business leaders need to make room for SBOMs as a priority, especially with so much change in the air for vendors and their ownership of security. However, while we’re at it, perhaps we need to look at how they can be improved going forward.

2つの重なり合う円。左側の円には盾のロゴ、右側の円には紫色のSynopsysのテキストが配置されています。
ブログ
August 8, 2023
発表:エンタープライズにおけるアジャイル学習と開発者主導のセキュリティを強化するエキサイティングなパートナーシップ

シリーズCの資金調達発表に続き、当社の新たな歩みについてお知らせできることを大変嬉しく思います。セキュリティ業界のリーダーであるシノプシスは、製品スイートに新たな強力なソリューション「Synopsys Developer Security Training」を追加しました。本製品はSecure Code Warriorの技術を基盤としています。

ブログ
July 25, 2023
解き放たれるコード:セキュアな開発者が制限なくリリースできる理由

社会インフラや自動車、医療技術など、あらゆるシステムの根幹を支えるコードを書く開発者の多くが、自身のセキュリティスキルを証明することなく開発に従事しているという現状は、不可解と言わざるを得ません。その一方で、セキュアな開発手法を熟知していると繰り返し証明してきたセキュリティスキルの高い開発者たちが、なぜ他の開発者と同様に、セキュリティゲートのせいで停滞し続ける開発パイプラインの列に並ばなければならないのでしょうか。

「アジャイル学習プラットフォームのROI」というテキストと、葉から成長するドル記号のアイコン。
ブログ
July 24, 2023
アジャイル学習プラットフォームのROI

コードの脆弱性や技術的負債への対応コストは高く、ソフトウェア開発チームの生産性を低下させ続けています。セキュアコーディングのためのアジャイル学習プラットフォームを導入することで、開発者がセキュアコーディング技術をより効果的に習得し、SDLCの早期段階で脆弱性を修正・予防し、大幅なコスト削減を実現する方法を解説します。本ブログでは、アジャイル学習プラットフォームがもたらす財務的インパクトとROI(投資対効果)の考え方について説明します。

暗い背景に、青、黄、ピンクの半透明の円が3つ重なっている様子。
ブログ
July 13, 2023
セキュアコーディングの基準を引き上げる:未来に備える企業へアジャイル学習を導入する

当社はシリーズCラウンドの資金調達を完了し、5,000万米ドルを調達したことを発表しました。これは、先駆的な組織が開発チームの力を活用し、一般的な脆弱性を未然に防ぐという当社のミッションを次のフェーズへと進めるためのものです。

ブログ
July 13, 2023
I guess this is growing up: Coming of age with CISA’s Secure-by-Design Guidelines

The recently released National Cybersecurity Strategy signals the need for a seismic cultural shift for most companies, with the most glaring recommendation coming in the form of security accountability falling primarily on software vendors. This is a positive step, though it is sure to cause teething problems, especially as many organizations struggle to accurately assess their security maturity across the board, particularly among the development cohort.

ダーク背景に赤いアジャイル開発アイコンを配置し、開発者の支持を得るためのメッセージを添えたテキスト。
ブログ
July 13, 2023
アジャイル学習で開発者の支持を得る:セキュアコーディングの推進方法

セキュアコーディングのためのアジャイル学習プラットフォームを開発者のワークフローやツールに組み込み、セキュアコーディングを学ぶ文化を醸成する方法をご紹介します。

ノートパソコンのキーボードの上で、虹色のストライプが入ったMastercardのクレジットカードを持っている手。
ブログ
June 30, 2023
PCI-DSS 4.0への対応は予想以上に早く訪れます。これは、組織のサイバーレジリエンスを向上させる絶好の機会です。

今年初め、PCIセキュリティ基準委員会はPCIデータセキュリティ基準(PCI DSS)のバージョン4.0を発表しました。2025年3月まで完全な準拠は求められませんが、今回のアップデートはこれまでで最も大きな変革を伴うものであり、多くの企業は複雑なセキュリティプロセスや技術スタックの要素を評価し、場合によってはアップグレードする必要があります。これに加え、役割に応じたセキュリティ意識向上トレーニングや、開発者向けの定期的なセキュアコーディング教育の実施も不可欠です。

ブログ
June 22, 2023
トレーニングからアジャイルラーニングへ:セキュアコーディング向けアジャイル学習プラットフォームが、セキュアなソフトウェア開発へのアプローチをどのように変革するか

セキュアコーディングのためのアジャイル学習プラットフォームが、SDLCの初期段階から対策を講じることで、いかに開発者のスキル向上、リスク低減、そして長期的な技術的負債の解消を実現するかをご紹介します。

オブザーバビリティ

AI開発に伴うリスクを可視化する

AIコーディングの活用方法、それに伴うリスク、そしてその背後にある挙動を理解し、脆弱性がリリースされる前に阻止しましょう。

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導入事例を読む

「セキュリティチャンピオンのネットワークは、このプログラムの重要な管理策と見なされています。あるチームでは、脆弱性の平均修正時間を82%短縮するという非常に大きな効果が得られました。」

マッズ・ハワード
Sage社 ピープルセンタード・セキュリティ・リード

シャドーAIの発見

チーム全体でどのようなAIツール、LLM、MCPが使用されているかを可視化します。

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トラストエージェントポリシー

真のリスクを相関分析

AIが生成したコードと開発者のスキル、およびコミット時に混入した脆弱性を関連付けます。

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ポリシーゲーティング

AIツールの利用状況を追跡

リポジトリ、プロジェクト、貢献者ごとに、AI支援開発がどこで行われているかを把握します。

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分布図

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、コミットレベルの最も緊急性の高いリスクホットスポットを特定します。

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ラーニング

脆弱性をソースコードの段階で削減

開発者のワークフローに直接組み込まれる実践的なセキュアコーディングとAIセキュリティ学習により、組織の脆弱性を53%以上削減します。

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導入事例を読む

「Secure Code Warriorとのパートナーシップは非常に円滑で生産的です。彼らの協力によりトレーニングプログラムを導入・改善できたことで、リスクの着実な低減と、セキュアな開発文化の強化を実現できました。」

Sebastiaan Rijnbout
Kamer van Koophandel 開発サービス担当プロダクトオーナー

ゲーミフィケーションを活用した実践的学習

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、セキュアコーディングの習慣を身につけます。

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ゲーミフィケーション

AIコード開発のセキュア化

800以上のAI、LLM、MCPアクティビティを通じて、開発者がAI生成コードを安全かつ効率的に検証する方法を習得できます。

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チームの最適化を支援する

開発者トレーニングの枠を超えた学習により、開発プロセスにセキュリティの考え方を組み込みます。

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セキュリティプログラムのベンチマーク

自社のプログラムを他社と比較し、リスク戦略に沿った基準を定義します。

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ガバナンス

AI主導の開発を自信を持ってスケールさせる

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導入事例を読む

「Secure Code Warriorのおかげで、開発者の生産性が向上し、製品や改善の市場投入が加速しました。また、長期的にコストとリスクを大幅に削減できています。」

Alan Osborne
Paysafe社 最高情報セキュリティ責任者(CISO)

AIコーディングポリシーの管理

AI支援開発のガバナンスを可視化し、チームが一貫してセキュアコーディング基準を満たせるよう支援します。

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AI利用ポリシーの設定

承認済みのAIモデルを定義し、コミットレベルでの利用をポリシーに準拠させます。

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ポリシー

CI でのログ、警告、またはブロック

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コミットポリシー

ポリシー是正のトリガー

リスクの高い行動や未承認のAI利用が検知された際に、ターゲットを絞った適応型学習を割り当てます。

詳細はこちら

AI主導の開発をリリース前にガバナンスする

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。

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trust score
AIソフトウェアガバナンスに関するよくある質問

AIソフトウェアガバナンスを理解し、AI活用に伴うソフトウェアリスクを軽減する方法

AIソフトウェアガバナンスの概要、その重要性、そしてSecure Code Warriorがどのように組織の安全なAI支援開発導入を支援するかについて解説します。

AIソフトウェアガバナンスとは何ですか?

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AIの利用状況を可視化、測定、制御、および管理する仕組みのことです。AIコーディングアシスタントやLLMの可視化、コミットレベルでのリスク分析、ポリシーの適用、そしてリスクのあるAI生成コードが本番環境へ反映されるのを防ぐ機能が含まれます。

AIソフトウェアガバナンスが重要な理由とは?

開発者がAIチャットボットを気軽に使用する段階から、AIエージェントが自律的にコードを生成・修正する段階へと移行するにつれ、組織のリスク領域は劇的に拡大しています。こうしたツールは、脆弱性や安全でないパターン、コンプライアンス上のリスクを機械的な速度で生み出す可能性があります。

AIソフトウェアガバナンスは、AIの利用状況を可視化し、ポリシー制御を徹底し、コードが本番環境に反映される前にAIに起因するリスクを未然に防ぐことで、組織が安全にAIを活用できるようにします。

AI開発ガバナンスとDevSecOpsは、どのように異なるのでしょうか?

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。一方、AI開発ガバナンスは、AI利用の可視化、AI支援によるコミットと開発者スキルの相関分析、コミット時のAIモデルポリシーの強制、セキュアなコーディング習慣の改善など、さらに踏み込んだ対策を行います。DevSecOpsがリスクを「検出」するのに対し、AIガバナンスはリスクを「未然に防ぐ」のです。

Secure Code Warriorは、どのようにAIソフトウェアのリスクを低減するのでしょうか?

AIが生成したコードを保護するには、AIツールの利用状況の可視化、コミットレベルでのリスク分析、そして開発ワークフロー全体にわたるガバナンスの監視が不可欠です。Secure Code Warriorは、AIの可観測性、脆弱性の相関分析、開発者のスキルに関するインサイトを、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として提供します。

AIによるリスク低減を、経営層や監査担当者にどのように証明しますか?

Secure Code Warriorは、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を提供します。これにより、導入された脆弱性の測定可能な削減、開発者の Trust Score®™ メトリクスの向上、そしてチーム全体でのポリシー準拠を証明できます。

また、当プラットフォームは、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、誰が(あるいは何が)特定のコードを生成したかという監査可能なトレーサビリティを維持します。これにより、経営層、規制当局、監査担当者に対して、AIソフトウェアサプライチェーンの検証可能な説明責任を果たします。

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