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

無地の黄色い背景に、盾の形をした黒い迷路のアイコン。
ブログ
March 30, 2021
セキュアコーディングの未来において、人間はどのような役割を果たすのでしょうか。

サイバー脅威が増大し続ける中、組織はセキュリティ、実用性、スピードの間で日々妥協を迫られており、その過程でリスクにさらされています。

黄色い背景に、迷路のような線が描かれた抽象的な黒い盾のエンブレム。
ブログ
March 25, 2021
コードの安全を守るヒーローが必要です。開発者にその資質は備わっていますか?

サイバー脅威が増大し続ける現代において、開発者は十分な備えができているでしょうか。セキュアコーディングの要である「人」、つまり開発者は、コネクテッドワールドの安全を守る役割を果たす準備ができているのでしょうか。この問いに答えるため、Secure Code WarriorがEvans Data Corp.と共同で実施した、セキュアコーディング、セキュアなコーディング手法、およびセキュリティ運用に対する開発者の意識調査から、いくつかの洞察を見ていきましょう。

鮮やかな黄色の背景に、抽象的な迷路のデザインが施された黒い幾何学模様の盾のロゴ。
ブログ
March 23, 2021
受動的から能動的へ。人間主導のセキュアコーディングで変革を。

過去20年以上にわたり、他のどの脆弱性よりも多くのセキュリティ侵害を引き起こしてきた10のソフトウェア脆弱性があります。それにもかかわらず、多くの企業がいまだに侵害やインシデントが発生した後の事後対応を選択しており、その結果生じる人的・ビジネス的影響への対応に追われています。しかし、最新の調査研究は、人間主導による新たな方向性を示唆しています。

花柄のプレートと青いスタンドにのった、星型のスプリンクルとフォンダンの星で飾られたカラフルなレイヤーケーキ。
ブログ
March 17, 2021
SQLインジェクション、誕生おめでとう。決して消えないバグへ

SQLインジェクションが誕生して22年。お酒が飲める年齢になってもなお、私たちはこの脆弱性を根絶するどころか、いまだにその脅威にさらされ続けています。

ブログ
March 11, 2021
Sensei Product Update - March 2021

Discover the latest improvements to the user experience of Sensei, Secure Code Warrior's IntelliJ plugin and start writing quality code even faster.

ブログ
March 10, 2021
信頼の構築:AppSecと開発者が真のセキュリティシナジーを生むための道筋

不信感という不安定な土台の上に築かれた関係には、残念ながら期待を寄せないのが賢明です。悲しいことに、組織内の開発チームとAppSecチームの関係が、まさにこのような状態に陥っているケースは少なくありません。

NullPointerExceptionを回避しつつ、引数に「-h」が含まれているかを安全に判定するJavaコードスニペット。
ブログ
February 21, 2021
Javaの落とし穴クイズに挑戦する

Javaの落とし穴を楽しく学べるクイズと、その解決策をまとめたGitHubリポジトリです。

ノートパソコンでコードを入力する手元と、「Senseiでセキュアコーディングをマスターしよう」というテキスト。
ブログ
February 15, 2021
継続的インテグレーションからのIntelliJインスペクションの実行

SenseiおよびIntelliJのインテンションアクションを、IDE内のインスペクション、コマンドライン、CI( 継続的インテグレーション)環境でバッチ実行する方法を解説します。

キーボード、白いコーヒーマグ、スマートフォン、そして「No Bad Days」と書かれたサインと小さな鉢植えが置かれたデスク
ブログ
February 10, 2021
「レフト・オブ・レフト」から始める:セキュアなコードは常に高品質なコードか?

ある程度の品質を備えたコードは、定義上セキュアであると言えます。しかし、セキュアなコードが必ずしも高品質であるとは限りません。「左のさらに左」から始めることは、純粋なセキュアコーディングの基準を確保するための公式となるのでしょうか。

ノートパソコンでコードを入力している手元の様子。テキストには「SenseiとSecure Code Warriorでセキュアコーディングを習得する」と記され、ロゴが表示されています。
ブログ
February 7, 2021
Javaの落とし穴 - ビット演算子と論理演算子の違い

本ブログ記事では、Javaでよくあるコーディングミス(条件演算子の代わりにビット演算子を使用すること)を取り上げ、それがどのような脆弱性を引き起こすのか、そしてSenseiを使ってその問題を検出し修正する方法について解説します。

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。

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

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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

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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