KIはお客様のソフトウェア供給網を拡大しました
KIコーディングアシスタント、LLM、MCP連携エージェントが、リポジトリ内で生産コードを生成するようになりました。開発速度は加速しましたが、経営陣は追いついていません。AIはソフトウェア供給チェーンにおける制御不能な要素となっています。
ほとんどの組織は、以下の質問に明確に答えられない：
- どのAIモデルが特定のコミットを生成したのか
- これらのモデルが一貫して安全な出力を提供するかどうか
- どのMCPサーバーがアクティブで、それらは何にアクセスしているのか
- AI支援型コミットが安全なコーディング基準を満たす
- AIの利用が一般的なソフトウェアリスクに与える影響
構造化されたAIソフトウェアガバナンスが欠如している場合、企業は所有権の断片化、可視性の制限、そして増大するリスクに直面します。AIを活用した開発はコード作成速度を向上させますが、強制力のある監督がなければ、セキュリティ上の脆弱性のリスクを高め、サプライチェーンをモデル化することにもなります。
AI主導の開発に対する強制力のある監視
組織が以下を実現することを可能にします：
- AIがどこでどのように活用されているかについて、概要を把握してください
- AIを活用したコミットをソフトウェアリスクと相関させる
- コミット時にAI利用ポリシーを定義し、適用する
- 人間とAIを活用した開発における説明責任の強化
AIソフトウェアのライフサイクルを管理する
従来のアプリケーションセキュリティツールは、コードが記述された後にセキュリティ上の脆弱性を検出します。AIソフトウェアガバナンスは、ポリシーを適用し、AIモデルの使用を検証し、移行時のリスクを相関させることで、導入された脆弱性が本番環境に到達する前に防止します。
AIツールおよびモデルの追跡可能性
すべてのリポジトリ内のコードに影響を与えるAIツールとモデルを把握し、AI利用状況の検証可能なインベントリを作成します。
影の中のKI検知
承認された管理メカニズムの外で動作する不正なAIツールおよびモデルを特定してください。
LLMセキュリティベンチマーク
AIモデルの性能を実際の脆弱性パターンに基づいて評価し、承認済みモデルを規定してください。
コミットレベルにおけるリスク評価と経営管理
AIを活用したコミットをリスクシグナルと相関分析し、コードが本番環境にデプロイされる前に強制可能なポリシーを適用します。
MCPサーバーの可視性
使用されているMCPサーバーを特定し、承認されていない接続に対してコミットレベルでのポリシーを適用してください。
開発者ディスカバリー＆インテリジェンス
開発者、AIを活用した活動、およびコミットパターンを継続的に特定し、説明責任とリスクの可視性を向上させます。
当社がサービスを提供する対象グループ
AIが生産コードへの重要な貢献要素となる中、ソフトウェア開発の安全確保を担う管理職向けに開発されました。
AI支援開発を、提供される前に制御してください
AIモデルの使用状況を追跡してください。コミット時にポリシーを適用してください。AIソフトウェアのサプライチェーンを監査可能な形で管理し続けてください。
KIを活用したソフトウェア開発の管理、測定、保証
Secure Code Warrior 開発ワークフローにおいてSecure Code Warrior 、ポリシー適用、制御をどのように実現するかをご覧ください。