信頼できる代理人：AIは、AI支援ソフトウェア開発における委員会レベルのガバナンス層です。AIツールやモデルの使用状況を可視化し、AI支援による提出をソフトウェアリスクに関連付け、コードが本番環境に投入される前にセキュリティポリシーを強制します。

人工知能ソフトウェアガバナンスとは、人工知能ツールがソフトウェア開発に与える影響を可視化、測定、制御する能力を指す。これには、人工知能の使用状況の可視性、提出レベルでのリスク分析、モデルのトレーサビリティ、およびソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全体で実行可能なセキュリティポリシーが含まれる。

Trust Agent：AIは観測可能なAI使用シグナルを捕捉し、開発者とリポジトリに紐付け、コミットを脆弱性ベンチマークおよび開発者信頼スコア®指標に関連付け、リスク閾値に基づいてガバナンス制御または適応型修復措置を適用します。

はい。Trusted Agent：AIを通じて、サポートされているAIコーディングアシスタント、LLM API、CLIエージェント、およびMCPに接続されたツールを確認できます。ソースコードやプロンプトを保存することなく、モデルの影響をコミットやリポジトリに紐付けます。

提出レベルリスクスコアは、脆弱性ベンチマーク、開発者のセキュアコーディング熟練度、モデル使用シグナルに基づき、AIツールの影響を受ける個々の提出物を評価し、コードが下流へ移行する前にセキュリティリスクの上昇を特定します。

従来のAppSecツールはコード記述後に脆弱性を検出します。Trust Agent：AIはAIの使用状況、開発者の能力、リスクシグナルを関連付けることでAI支援開発を管理し、SDLCの初期段階で脆弱性が発生するのを防止します。

ありません。Trust Agent：AIは観測可能なAI使用シグナルをキャプチャし、メタデータを提出します。ソースコードやプロンプトを保存する必要がないため、開発者のプライバシーを保護しつつ、企業ガバナンスを可能にします。

MCP可視化により、開発ワークフローにおいてどのモデル協調プロバイダー（MCP）プロバイダーやツールが導入され、積極的に使用されているかを詳細に把握できます。これにより、AIツールのサプライチェーンガバナンスのための基準リストが確立され、シャドーAIリスクが軽減されます。

Trust Agent：人工知能は、人工知能の使用を脆弱性ベンチマークおよび開発者スキルデータと関連付け、提出時にガバナンス制御を強制的に実施し、時間経過とともに繰り返し発生する人工知能導入による脆弱性を低減するための、対象を絞った適応学習をトリガーします。

Trusted Agent：AIは、AI支援ソフトウェア開発に対して測定可能かつ強制可能な管理を必要とする最高情報セキュリティ責任者（CISO）、AIガバナンスリーダー、アプリケーションセキュリティ（AppSec）チーム、およびエンジニアリング組織向けに設計されています。