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。

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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

暗い表面に反射する、四角いWindowsロゴのクローズアップ。光の反射が映り込んでいる。
ブログ
April 14, 2022
NGINXおよびMicrosoft Windows SMBリモートプロシージャコールの脆弱性に先手を打つ

先日、NGINXのゼロデイ脆弱性が公開されました。また同時期に、MicrosoftからもWindows RPCのRCE(リモートコード実行)脆弱性という重大な脆弱性が公表されています。本記事では、これら2つの問題によるリスクの対象範囲と、その軽減策について解説します。

アスファルトの道路に描かれた、オレンジ色のスマイリーフェイスと白い文字の「STAY SAFE」。
ブログ
April 5, 2022
ゼロデイ攻撃は増加の一途をたどっています。今こそ、防御の要を固める計画を立てるべき時です。

ゼロデイ攻撃は、その名の通り、開発者が脆弱性を発見して修正する時間的猶予を一切与えません。攻撃者が先手を打つためです。被害が発生した後に、ソフトウェアの修正とビジネス上の評判の回復という二重の苦難に追われることになります。攻撃者は常に優位な立場にあり、その差を可能な限り縮めることが極めて重要です。

黄色い背景に白い地球のアイコン。赤いドクロのマークから緑のターゲットシンボルまで点線が伸びている。
ブログ
April 5, 2022
開発チームの優先順位において、セキュアなコードはどの位置を占めているのでしょうか?

2年目となる今年も、私たちはEvans Data Corp.と共同で、世界の開発者コミュニティを対象とした包括的な調査を実施しました。セキュアコーディングの実践に関するスキル、認識、行動、そしてソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)におけるそれらの影響と重要性について調査した結果、多くの点で非常に驚くべき事実が明らかになりました。

暗い背景の中、色鮮やかなコンピュータコードとデータの投影に照らされた、長い髪の女性の顔。
ブログ
April 1, 2022
Springライブラリの新たな脆弱性:リスクの確認方法と対策について

Javaコミュニティで最も人気のあるライブラリの一つであるSpringにおいて、リモートコード実行(RCE)に関連する2つの脆弱性が公開されました。「Spring4Shell」および「Spring Cloud Function」に関する既知の詳細をまとめましたので、リスクの有無や、該当する場合の対処法をご確認ください。

黒い背景に、青と白のドットで構成された、片足で立つ光り輝く人型の図。
ブログ
March 28, 2022
2022年に無視できないサイバーセキュリティの課題

サイバー犯罪者との戦いにおいて、私たちは彼らと可能な限り歩調を合わせ、先回りした予防的な考え方で彼らの活動領域を封じ込める必要があります。来年、彼らがどのような動きを見せるのか、私の予測をまとめました。

オレンジ色の回路が光り輝く基板のクローズアップ。焦点は「01」の文字に合っている。
ブログ
February 23, 2022
Trojan Sourceとは何か、そしてどのようにソースコードに紛れ込むのか
ブログ
February 8, 2022
チャンピオンとコーチ:開発チームに両方が必要な理由

サイバーセキュリティアプローチで目標を掲げている企業の多くは、公式のセキュリティチャンピオンプログラムを実施し、そのような役割に適性と情熱を示す個人に、チーム間の連絡や一般的なチアリーディングからベストプラクティスの監督まで、主要なセキュリティ責任を課しています。

ノートパソコンを膝に乗せてタイピングをしている3人を上から見た様子。
ブログ
February 2, 2022
Javaでよくあるミスを防ぐ方法
シンプソンズ風の部屋で、Secure Code Warriorのシャツを着た6人のキャラクターがソファに座り、笑顔を浮かべている。
ブログ
January 27, 2022
Secure Code Warriorの7年間。ようやく実感が湧いてきました。

誕生日の節目は、これまでの努力の成果を振り返り、チームを称え、自信を持って翌年に挑むための素晴らしい機会です。創業から7年が経った今、ふと考えます。「私たちはやり遂げたのだろうか?」「もう一人前の企業と言えるのだろうか?」もちろん、組織として成熟はしましたが、創業当時から持ち続けている好奇心、情熱、そしてオタク気質をこれからも決して失いたくはありません。

夜間の橋梁構造におけるオレンジ色の金属製梁とトラスのクローズアップ。
ブログ
January 21, 2022
足場学習がセキュリティに強い開発者を育てる理由

開発者にセキュリティの専門家になることを期待すべきではありませんが、組織が開発者支援の新しい基準を採用することで、より高品質なソフトウェアを生み出せるようになります。

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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