AIソフトウェアのリスクを未然に防ぐ

コミットごとに安全で高品質なコードを確実に提供します。誰が(あるいは何が)書いたものであっても。

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ワームホール
AIソフトウェアガバナンス

AI駆動開発のための制御面

AI駆動の開発を可視化し、安全かつ強靭に——本番環境導入前の脆弱性を防止し、チームが自信を持って迅速に動けるようにする。

ソフトウェア開発全体でAIガバナンスを運用化する。

セキュリティ監視を維持しながらAI支援開発を可能にします。AI使用状況の可視化を実現し、コミット時にガバナンスワークフローを適用し、開発慣行を企業のリスク許容度と整合させます。

AIソフトウェア開発を安全に拡張する

  • AI支援開発における全社的な可視性を獲得する
  • エンジニアリングチーム全体でセキュアコーディング能力を強化する
  • 開発者を訓練し、AIが生成したコードを安全にレビューできるようにする
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コミット時にAI導入による脆弱性を防止する。

AIの使用状況を可視化し、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し、AI支援開発をセキュリティ基準に整合させることで、人間とAIが生成したコード全体にわたる脆弱性を防止する。

導入された脆弱性を53%以上削減

  • 開発チーム全体でセキュアコーディング能力を構築する
  • ポリシーに沿ったガイダンスを開発者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確認する
セキュリティポップアップ
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AI開発を拡大しながら、提供速度を落とさない。

AI支援開発を安全かつ測定可能に——手戻りを削減し、セキュリティレビューのボトルネックを回避し、チームが自信を持って迅速にリリースできるようにします。

平均復旧時間(MTTR)を最大82%短縮

  • 適応型学習で開発者のセキュリティスキルを向上させる
  • 開発者ツール内でリアルタイムガイダンスを提供
  • 脆弱性を早期に修正し、手戻りのコストを削減する
工学
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なぜ私たちが素晴らしいのか

既存のツールに合わせて構築された、安全な環境

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*進行中
インタラクティブな学習活動の総数
11k+
脆弱性トピックとセキュリティ概念
650+
AI/大規模言語モデル(LLM)に焦点を当てた学習活動
800+
プログラミング言語とフレームワーク
75+

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Enabler 2: Senior Leadership Sponsorship

Explore Enabler 2: Senior Leadership Sponsorship. Learn why active buy-in from the CIO, CTO, and CISO is vital to drive developer adoption and program credibility.

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Mar 17, 2026
Observe and Secure the ADLC: A Four-Point Framework for CISOs and Development Teams Using AI

While development teams look to make the most of GenAI’s undeniable benefits, we’d like to propose a four-point foundational framework that will allow security leaders to deploy AI coding tools and agents with a higher, more relevant standard of security best practices. It details exactly what enterprises can do to ensure safe, secure code development right now, and as agentic AI becomes an even bigger factor in the future.

パンフレット
Mar 17, 2026
セキュアコード・トレーニングのトピックと内容

Our industry-leading content is always evolving to fit the ever changing software development landscape with your role in mind. Topics covering everything from AI to XQuery Injection, offered for a variety of roles from Architects and Engineers to Product Managers and QA. Get a sneak peek of what our content catalog has to offer by topic and role.

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サイバーモンが帰ってきた:ボスAIMissions がオンデマンドでプレイ可能Missions

サイバーモン2025 ビート・ザ・ボスがSCWで通年利用可能になりました。高度なAI/LLMセキュリティ課題を導入し、大規模なセキュアなAI開発を強化します。

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2026年3月2日
AIはコードの記述とレビューが可能だが、リスクの責任は依然として人間が負う

AnthropicによるClaude Code Securityのリリースは、AI支援型ソフトウェア開発と現代のサイバーセキュリティへのアプローチ手法の急速な進化が交錯する決定的な分岐点を示すものである。

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サイバーレジリエンス法の解説:セキュア・バイ・デザインによるソフトウェア開発への影響

EUサイバーレジリエンス法(CRA)が求める要件、適用対象、およびエンジニアリングチームが「セキュア・バイ・デザイン」の実践、脆弱性予防、開発者能力構築を通じてどのように準備できるかを学びましょう。

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Feb 23, 2026
実現要因1:定義済みかつ測定可能な成功基準

成功の推進役シリーズ第1弾となる本記事では、セキュアコーディングをリスク低減や開発速度といったビジネス成果に結びつけ、長期的なプログラム成熟度を実現する手法を紹介します。

会社概要
Feb 2, 2026
SCW 11周年:適応力と継続的改善のリアルタイムな教訓

2025年はAI、サイバーセキュリティ、そしてSCWにとって大きな年でした。私は2026年を静かな自信と、努力が実を結んだ者だけが持つ楽観をもって迎えています。 

ソフトウェア・セキュリティ
2026年1月22日
成功をもたらす10の要素をご紹介

Secure Code Warrior推進要因は、人材、プロセス、プログラム成熟度段階に焦点を当てることで、組織が持続可能なセキュアコーディングプログラムを構築する手助けをします。

Feb 2, 2026
サイバーレジリエンス法(CRA)対応学習パスウェイ

SCWは、サイバーレジリエンス法(CRA)に準拠したクエストと概念学習コレクションを通じてCRA対応を支援し、開発チームがCRAの安全な開発原則に沿った「設計段階からのセキュリティ確保(Secure by Design)」、ソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)、安全なコーディングスキルを構築することを支援します。

観測可能性

AI駆動型開発のリスクを可視化する

AIコーディングの活用方法、それが生み出すリスク、そしてその背後にある行動原理を理解し、脆弱性が製品に組み込まれる前に阻止しましょう。

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ケーススタディを読む

セキュリティチャンピオンネットワークは、同プログラムの重要な管理手法と見なされてきた。あるチームではその影響は甚大であり、脆弱性修正までの平均時間が82%短縮された。

マッズ・ハワード
Sageの人間中心のセキュリティ・リーダー

シャドウAIを発見する

チーム全体でどのAIツール、大規模言語モデル(LLM)、およびマネージドクラウドプラットフォーム(MCP)が使用されているかを確認してください。

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信頼エージェントポリシー

真のリスクを相関させる

AI支援コードをデベロッパーのスキルと結びつけ、コミット時に導入された脆弱性を特定する。

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ポリシーゲート

Trace AIツールの使用状況

AI支援型開発がどこで行われているかを把握する——リポジトリ、プロジェクト、貢献者ごとに。

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流通図

リスクシグナルを優先する

チームとリポジトリ全体で、最も緊急性の高いコミットレベルのリスクのホットスポットを特定する。

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フローチャート
学習

脆弱性を発生源で低減する

実践的なセキュアコーディングとAIセキュリティ学習を、実際の開発ワークフローで提供。組織の脆弱性を53%以上削減します。

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ケーススタディを読む

Secure Code Warrior 円滑かつSecure Code Warrior 。同社は当社のトレーニングプログラムの導入と改善を支援し、測定可能なリスク低減と、より強固なセキュア開発文化の醸成を実現しました。

セバスティアン・ラインボウト
商工会議所における開発サービスの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型学習

インタラクティブなプレイモード(ラボ、クエスト、Missions、Tournaments を含むTournaments はTournaments 安全なコーディング習慣を育みますTournaments

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ゲーミフィケーション

安全なAIコード開発

Over 800 AI, LLM, and MCP activities teach developers to validate AI-generated code safely and efficiently.

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オビチャット

チームが最適化できるよう支援する

開発者トレーニングを超えた学習を通じて、開発プロセスにセキュリティマインドセットを組み込みましょう。

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セキュリティプログラムのベンチマークを実施する

自社のプログラムが他社と比較してどの位置にあるかを理解し、リスク戦略に沿った基準を定義する。

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流通
ガバナンス

開発者とAIポリシー管理を大規模に実施する

AI駆動のソフトウェア開発ライフサイクルを有効化し制御しながら、コードが本番環境に到達する前にリスクを防止し、ポリシーを適用し、信頼性を証明します。

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ケーススタディを読む

「Secure Code Warrior 、開発者の生産性向上、製品や改良版の市場投入能力の加速、そして長期的にコストとリスクの大幅な削減を実現する上で、当社をSecure Code Warrior 。」

アラン・オズボーン

ペイセーフの最高情報セキュリティ責任者

安全なガバナンスを実施する

AIを活用した開発者が安全なコーディング基準を満たすよう、ポリシーを適用する。

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ポリシーゲート

AI利用ポリシーを設定する

コミット時点で、認可されたAIツール、大規模言語モデル(LLM)、およびコーディングエージェントの使用に制限する。

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方針

フラグリスクシグナル

AIの利用状況とポリシーの不整合を強調し、安全な開発判断を支援する。

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コミットポリシー

トリガーポリシーの修復

危険な行動や不正なAI使用が検出された場合に、対象を絞った適応型学習を割り当てる。

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適応学習

AI駆動の開発を出荷前に管理する

開発リスクを把握し、ポリシーを適用し、ソフトウェア開発ライフサイクル全体で脆弱性を防止します。

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信頼スコア
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駆動型ソフトウェアリスクを低減する方法

AIソフトウェアガバナンスとは何か、その重要性、Secure Code Warrior 組織がAI支援開発を安全に導入Secure Code Warrior 学びましょう。

AIソフトウェアガバナンスとは何か?

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人工知能の利用状況を可視化し、測定し、制御し、強制する能力を指す。これにはAIコーディングアシスタントや大規模言語モデル(LLM)の可視化、コミットレベルのリスク分析、ポリシーの強制、リスクの高いAI生成コードが本番環境に到達するのを防ぐことが含まれる。

AIソフトウェアガバナンスが重要なのはなぜですか?

組織が開発者によるAIチャットボットの気軽な利用から、コードを自律的に生成・修正するAIエージェントへと移行するにつれ、リスクの表面積は劇的に拡大する。これらのツールは、機械の速度で脆弱性、不安全なパターン、コンプライアンス上のリスクをもたらす可能性がある。

AIソフトウェアガバナンスは、AIの使用状況を可視化し、ポリシー制御を実施し、コードが本番環境に到達する前にAIがもたらすリスクを防止することで、組織が安全にAIを導入することを可能にします。

AI開発ガバナンスはDevSecOpsとどのように異なるのか?

DevSecOpsは脆弱性を検出するため、セキュリティテストをCI/CDパイプラインに統合します。AI開発ガバナンスはさらに一歩進み、AIの使用状況を可視化し、AI支援によるコミットと開発者のスキルを関連付け、コミット時にAIモデルポリシーを適用し、安全なコーディング行動を促進します。DevSecOpsはリスクを検出しますが、AIガバナンスはそれを未然に防ぎます。

Secure Code Warrior AIソフトウェアのリスクをどのようにSecure Code Warrior しますか?

AI生成コードのセキュリティ確保には、AIツールの使用状況の可視化、コミットレベルのリスク分析、開発ワークフロー全体にわたるガバナンス監視が必要です。Secure Code Warrior 、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内で、AIの可観測性、脆弱性の相関分析、開発者能力に関する洞察Secure Code Warrior 。

経営陣や監査人に対して、AIリスク低減をどのように証明しますか?

Secure Code Warrior 、導入された脆弱性の測定可能な削減、開発者のTrust Score®™指標の改善、およびチーム全体のポリシーコンプライアンスを実証する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Secure Code Warrior 。

この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、大規模言語モデル(LLM)、自律エージェントなど、特定のコードを生成した主体(人または物)に関する監査対応のトレーサビリティも維持します。これにより、経営陣、規制当局、監査人向けに検証可能なAIソフトウェアサプライチェーンの説明責任が確立されます。

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