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
デモを予約する
プラットフォームを見る

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
デモを予約する
プラットフォームを見る

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
デモを予約する
プラットフォームを見る

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
デモを予約する
プラットフォームを見る
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
April 7, 2018
一部のCISOは、セキュリティ人材の不足をチャンスに変えています。

開発者が最初からセキュアなコードを書けるように支援することは、CISOがセキュリティの難局において主導権を握る絶好の機会です。これは、セキュリティチームと開発チームの双方にとって、迅速かつ容易に、そして測定可能な改善を実現するチャンスでもあります。

複雑な工場内に設置された金属製の配管、階段、プラットフォームを写したモノクロ写真。
ブログ
March 15, 2018
石油・ガス業界を狙う「爆発的」なサイバー攻撃は、人命を脅かす危険な脅威です。

調査当局によると、攻撃者のコンピュータコードにミスがあったため、爆発は免れたとのことです。

3段重ねのピンクのバースデーケーキ。ケーキの上には大きな「3」の数字が飾られ、その下にはSecure Code Warriorのロゴがあしらわれています。
ブログ
January 25, 2018
Secure Code Warrior - 3周年おめでとう

私たちのビジョンは、セキュリティを可視化し、開発者が最初からセキュアなコードを書くためのスキルとツールを提供することで、組織の第一線で活躍する防衛者として開発者を支援することです。

カラフルな水玉模様の靴下を履いた人物が、木の床に座って本を読んでいる様子。
ブログ
January 6, 2018
ウェブアプリケーションの脆弱性を引き起こす、忘れられた人的要因

なぜセキュリティが重要なのか、脆弱なコードがどのような結果を招くのか、そして何より、それぞれのプログラミングフレームワークにおいて脆弱性を生み出さないためにはどうすればよいのか。こうした教育の機会がなければ、開発者がセキュアなコードを書くことなどできるはずがありません。

従業員の氏名、役割、セキュリティコードのステータスを含むXMLが表示されたターミナルのコードスニペット。
ブログ
December 10, 2017
セキュアコーディング技術:XMLデータの処理(パート1)

XMLおよびXMLスキーマの仕様には、複数のセキュリティ上の欠陥が存在します。その一方で、これらの仕様にはXMLアプリケーションを保護するために必要なツールも備わっています。XMLスキーマはXMLドキュメントのセキュリティを定義するために使用される一方で、さまざまな攻撃を実行するためにも悪用される可能性があります。

さまざまな開かれた本が積み重なり、トンネルのような渦を巻いている様子を真上から捉えた写真。
ブログ
November 13, 2017
セキュアコーディング技術:Zipライブラリのデフォルト動作がリモートコード実行につながる可能性がある

ファイル名を接頭辞で指定してZIPファイルに注入することができます。

中央のハブの周囲に放射状に配置された、暗いタービンブレードのクローズアップ。
ブログ
November 13, 2017
たった1行のコード、100万ドルの代償

航空電子機器のコードを1行変更するのにかかるコストは100万ドルで、実装には1年を要します。ボーイング737型機で機材を統一しているサウスウエスト航空にとって、それは「破産」を意味するでしょう

青い音波のラインが描かれた、ミニマルな紫色のマイクアイコン。
ブログ
November 5, 2017
学術研究から産業界へ転身することは、決して容易なことではありません。

第139回:Matias Madouが語るセキュア開発トレーニングとソフトウェアセキュリティテストの研究

サイバーセキュリティやデータ保護を表現した、ぼやけたコンピュータコードの上に重ねられた光る南京錠のアイコン。
ブログ
November 2, 2017
Androidのフルデバイス暗号化技術 | Secure Code Warrior

Androidのフルデバイス暗号化は、すべてのデータを保護し、ストレージに書き込みます。データはデバイスのロックが解除された後にのみ表示されます。詳細はSecure Code Warriorでご確認ください。

ピンクのシャツにジーンズを着用し、スマートフォンの画面付近に親指を添えている人物。
ブログ
October 31, 2017
セキュアコーディング技術:タップジャッキングについて解説します

アプリケーションにおいて、ユーザーが完全に理解し同意した上で操作が行われていることを確認することが不可欠な場合があります

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。

詳細はこちら
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。

詳細はこちら
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。

詳細はこちら
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。

詳細はこちら
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。

詳細はこちら
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。

詳細はこちら
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。

詳細はこちら

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。

詳細はこちら

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。

詳細はこちら

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。

詳細はこちら
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。

デモを予約する
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。

ご不明な点はありますか?

導入を迷われているお客様を後押しするためのサポート情報。

お問い合わせ