人工知能はソフトウェアのサプライチェーンを拡大した
AIコーディングアシスタント、LLM、MCPに接続されたエージェントは、すべてのリポジトリで本番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、ガバナンスはそれに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いて制御不能な要因となりつつあります。
ほとんどの組織は明確に回答できない：
- どのAIモデルが特定の確認を生成したか
- もしそれらのモデルが一貫して確実な結果を生成するなら
- どのMCPサーバーがアクティブで、何にアクセスしているか
- AI支援による確認が安全なコーディング基準を満たす場合
- AIの使用がソフトウェアの全体的な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、企業は断片化された所有権、限られた可視性、そして増大するリスクに直面します。AI支援開発はコード作成の速度を向上させますが、厳格な監督がなければ、導入される脆弱性のリスクとモデルサプライチェーンのリスクも同様に高まります。
要求されるAI駆動開発の監視
組織が以下を可能にします：
- AIがどこでどのように使用されているかを可視化する
- AI支援型認証とソフトウェアリスクの相関関係
- AI利用ポリシーを定義し、確認時に適用する
- 人間開発とAI支援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、検証時にリスクを相関させることで、脆弱性が本番環境に到達する前に導入されるのを防ぎます。
人工知能（AI）ツールおよびモデルのトレーサビリティ
リポジトリ内のコードに影響を与えるAIツールやモデルの可視性を高め、AI利用状況の検証可能なインベントリを作成します。
シャドウAI検出
承認されたガバナンス管理の外で動作する、許可されていないAIツールおよびモデルを特定する。
LLMのセキュリティ比較分析
AIモデルの性能を実際の脆弱性モデルと比較評価し、承認済みモデルを義務付けます。
リスク評価と契約レベルでのガバナンス
AIによるコミットをリスクシグナルと照合し、コードが本番環境に投入される前に適用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検証レベルのポリシーを適用してください。
ディスカバリー＆インテリジェンス開発者
開発者、AI支援活動、およびエンゲージメントモデルを常に特定し、責任の明確化とリスクの可視化を強化する。
当社がサービスを提供する対象者
AIが本番コードの重要な構成要素となる中、ソフトウェア開発の安全性を確保する責任を負うリーダー向けに設計されています。
AI主導の開発を市場投入前に管理する
AIモデルの活用状況を追跡します。検証時にポリシーを適用します。監査対応可能なAIソフトウェアのサプライチェーンを管理下に置きます。
AIを活用したソフトウェア開発を管理、測定、保護する
Secure Code Warrior 、AI支援開発ワークフローにおけるAIの可観測性、ポリシー適用、ガバナンスをどのようにSecure Code Warrior をご覧ください。