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

鮮やかな黄色の背景に、黒い盾形の迷路ロゴ。
ブログ
May 13, 2021
マネージャーとセキュリティの推進役。彼らはセキュアコーディングの実践を導き、周囲に大きな影響を与える重要な存在です。

現在、セキュアなコーディングの実践は全員の責任であると考える開発者はわずか15%に留まっています。セキュリティの脅威が増大する現代において、これでは到底十分とは言えません。何らかの対策が必要です。健全なアプリケーションセキュリティ文化を築く鍵は 、その背景にある主要な影響要因(そしてインフルエンサー!)を理解することにあります。

ブログ
May 12, 2021
39秒に1回発生するサイバー攻撃。政府はついに、これに対抗する準備を整えたのでしょうか?

サイバーセキュリティのベストプラクティスに対する人間主導のアプローチを強化する必要があります。そうすれば、自動化やツール、すでに埋め込まれて発見されている問題への対応に大きく依存するよりも、より良い結果が得られるでしょう。

黄色い背景に、中央に鍵穴がある盾の形をした迷路のイラスト。
ブログ
May 6, 2021
セキュアコーディングに関して、開発チームが抱える最大の悩みとは何でしょうか?

脆弱なコードは企業に数百万ドルの損失をもたらします。では、セキュアコーディングの実践を阻むものは何なのでしょうか。あらゆるものがソフトウェアに依存する現代において、コードの安全性を確保することは不可欠です。企業のブランド価値や財務の健全性は、それにかかっていると言っても過言ではありません。しかし、セキュアコーディングには多くの懸念があり、その完全かつ効果的な導入を妨げる障壁も存在します。今こそ、これまでとは全く異なる新しい働き方が求められています。

黄色い背景に、盾の中に「F」と「C」の文字をあしらったスタイリッシュな黒のモノグラム。
ブログ
April 29, 2021
ソフトウェア開発における新たな成功指標としてのセキュアコード

ここ数年、市場投入のスピードを優先するあまり、ネットワークセキュリティ、テラバイト単位の機密性の高い顧客データ、そしてかけがえのないブランドの評判といった多くのものが犠牲にされてきました。

薄暗い木製の本棚。隠し扉が開いており、その奥にも古い本が並んでいる様子。
ブログ
April 29, 2021
白日の下にさらされた脅威:SolarWinds攻撃が露呈させた、単なるサイバーリスク以上の本質

サイバーセキュリティ業界にとって、クリスマスを台無しにするような出来事があるとすれば、それは米国政府に影響を与える史上最大のサイバースパイ事件へと発展しつつある、壊滅的なデータ侵害でしょう。

鮮やかな黄色の背景に、盾の形をした黒い迷路。
ブログ
April 22, 2021
セキュアコーディングの成果を高めるための研修構築方法

開発者向けのセキュアコーディング研修において、教育効果が期待通りに上がっていないのが現状です。多くの企業が多額の投資をしながら、実務での成果はほとんど得られていません。それも無理はありません。

鮮やかな黄色の背景に、黒い盾形の迷路アイコン。
ブログ
April 15, 2021
現在のセキュアコーディング研修は、開発者の期待に応えられていません

データ侵害とその被害額が増加の一途をたどる中、世界中で生成されるコードの量は、もはやセキュリティ専門家だけで対応できる規模を超えています。企業にはセキュアコーディングのスキルを持つ開発者が不可欠であり、開発者自身もキャリアアップのためにそのスキルが必要であることを理解しています。しかし、既存のセキュアコーディング研修は、彼らの期待に応えられていません。では、開発者が本当に求めているセキュアコーディング研修とはどのようなものでしょうか。

黄色い背景に、盾の形をした黒いスタイリッシュな迷路のデザイン。
ブログ
April 8, 2021
セキュアコーディング研修が機能しない理由(と、その解決策)

「退屈、退屈、また退屈!」セキュアコーディングのトレーニングについて話すと、開発者から決まって返ってくる言葉です。Secure Code Warriorは、もっと良い方法があるはずだと考えています。

積み重なった光沢のある金属製の拳銃弾のクローズアップ。
ブログ
April 7, 2021
AppSecツールが特効薬だというのなら、なぜ多くの企業がそれを使おうとしないのでしょうか?

AppSecツールが期待通りに活用されていないのにはいくつかの理由があります。それはツールやその機能の問題というよりも、セキュリティプログラム全体にツールがどのように統合されているかという点に起因しています。

ブログ
April 6, 2021
開発者にはセキュアコーディングを学ぶ動機がある…では、なぜ学ばないのでしょうか。

開発者がセキュアコーディングを学ぶ主な動機は何でしょうか。また、その動機をどのように活用すれば、アプリケーションセキュリティプログラムを成功に導くことができるのでしょうか。

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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