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

ブログ
June 15, 2020
Coders Conquer Security Infrastructure as Codeシリーズ - 信頼できないソースからのコンポーネントの使用

今回焦点を当てる脆弱性を招く行為は、信頼できないソースからのコード利用です。一見無害に思えるこの慣習が、今、大きな問題を引き起こしています。

ブログ
June 9, 2020
医療機関を狙うサイバー犯罪(しかし、私たちは対抗できる)

医療分野は、サイバーセキュリティにおける次なる「最大の」戦場となる可能性があります。犯罪者たちは、診断や治療、そして生命維持に不可欠な医療機器そのものを標的にしているのです。

ブログ
June 8, 2020
Coders Conquer Security Infrastructure as Codeシリーズ:セキュリティ設定ミス - 不適切な権限設定

セキュリティの設定ミス、特に不適切な権限の設定は、開発者がタスクを実行するために新しいユーザーを作成したり、ツールとしてアプリケーションに権限を付与したりする場合に発生することがほとんどです。

ブログ
June 1, 2020
コーダーが征服するセキュリティ:Infrastructure as Codeシリーズ:不十分なトランスポート層保護

アプリケーションは、全体的なワークロードの一環として他のプログラムとデータを共有することがあります。トランスポート層が保護されていない場合、外部からの盗聴や内部での不正な閲覧に対して脆弱な状態となります。

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May 25, 2020
開発者のためのセキュリティ:Infrastructure as Codeシリーズ「不適切な暗号化」

今日、パスワードや個人情報、財務記録といった重要なデータを保存時にハッシュ化することは、あらゆるサイバーセキュリティ対策の要となっています。

ヴィンテージテレビが並ぶ棚がある部屋と、その前に停められた自転車。
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May 21, 2020
COBOLアプリケーション開発のセキュリティ | Secure Code Warrior

レガシーなCOBOLは、古いプログラミング言語でありながら、今日でもなお有効です。Secure Code WarriorによるCOBOLのセキュアなアプリケーション開発について、詳しくはこちらをご覧ください。

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May 18, 2020
Coders Conquer Security Infrastructure as Codeシリーズ:パスワードの平文保存

現代のコンピュータセキュリティにおいて、パスワードは最も重要な鍵となっています。二要素認証や生体認証といった他のセキュリティ手法が導入されている場合でも、多くの組織では依然としてパスワードベースのセキュリティを保護対策の一環として採用しています。

ブログ
May 15, 2020
ウェビナー:DevOpsに「Sec」を組み込む準備はできていますか?

セキュリティが組織全体、そしてSDLC全体で共通の責任と見なされる段階に到達する必要があります。これは、全面的で支援力の高いDevSecOps環境にコミットすれば確実に実現できます。

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May 11, 2020
Coders Conquer Security Infrastructure as Codeシリーズ:機能レベルのアクセス制御の欠如

インフラストラクチャレベルのアクセス制御が適切に整備されていなければ、企業全体が攻撃者にさらされることになります。攻撃者はその脆弱性を足がかりとして、不正な情報の覗き見や、組織全体を標的とした本格的な攻撃を仕掛けてくる恐れがあります。

拳を突き上げる笑顔の女性のバッジ。「Coders Conquer Security Share and Learn Series」のテキスト入り。
ブログ
May 4, 2020
Coders Conquer Security Infrastructure as Codeシリーズ:無効化されたセキュリティ機能

攻撃者は常に悪用されやすい脆弱性を最初に見つけようとしますが、スクリプトを使用して一般的な弱点を突き破ることもあります。泥棒が道路を走っているすべての車をチェックして、ドアのロックが解除されていないか確認するのと何ら変わりはありません。窓を壊すよりもはるかに簡単です。

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。

詳細はこちら
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。

詳細はこちら
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

詳細はこちら
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

詳細はこちら
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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