In this article
安全なAI主導の移行で公共部門の近代化を加速
生成AIとSnykを活用した、コードからクラウドまでの安全な変革
公共部門に求められる近代化
公共機関は、業務効率の向上、市民サービスの充実、AIなどの新技術の安全な活用を強く求められています。しかし、その膨大なインフラは、次のような課題に縛られていることが少なくありません。
レガシーシステム:時代遅れでサポートが終了している技術や、扱える人材が減少している技術で構築されたアプリケーションは、保守コストの増大や機能開発の遅れにつながります。
AI導入の障壁:レガシーシステムのモノリシックかつ独自仕様の性質により、最新のAI/MLパイプラインとの統合は複雑になり、場合によっては不可能です。
最適とはいえない顧客体験(CX):旧式のプラットフォームでは、市民が今求めているリアルタイムでパーソナライズされたシームレスなデジタル体験を提供できません。
セキュリティ負債:サポート終了システムのパッチ適用やセキュリティ確保はますます困難かつ高コストになり、攻撃対象領域のリスクが大きくなっています。
こうした課題を克服するには、コンテナ化されたクラウドネイティブアーキテクチャへ迅速かつ安全に移行する必要があります。重要な既存システムに影響を与えずに、変革のスピードを最適化することが課題です。
生成AIを活用して移行を加速
生成AIは、労力と時間のかかる手作業でのアプリケーション移行を加速する革新的な方法をもたらします。生成AIツールは、レガシーコードベース(COBOL、ColdFusion、旧式のJEE、Visual Basic、PHPなど)を分析し、クラウドネイティブ環境へのデプロイに適した最新言語(Java、Python、Go、Node.jsなど)で、同等の機能を持つ最適化されたコードを自動生成できるようになりました。
このAI主導のアプローチには、次のような主な利点があります。
スピードと規模:移行期間を数年から数か月に短縮でき、近代化を先延ばしにする機会損失を大幅に減らせます。
一貫性:生成AIにより、異なるシステム間で近代化のパターンや標準を一貫して適用できます。
最適化:生成されるコードは多くの場合、コンテナ化やマイクロサービスアーキテクチャ向けに最適化されているため、機関は最新の技術スタックへ直接移行できます。
しかし、生成AIのスピードそのものが、新たな重大リスク、すなわちスピード優先のセキュリティをもたらします。生成プロセスにセキュリティを組み込まなければ、機関は*レガシーの脆弱性を引き継ぎ、前例のない速さで新たなセキュリティ上の欠陥を持ち込むおそれがあります。*
Snykがコードからクラウドまでの近代化パイプラインを保護
Snykは、ソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)全体にセキュリティ制御を組み込む、開発者に寄り添った包括的なプラットフォームを提供します。AIで加速する公共部門の近代化に最適なセキュリティパートナーです。Snykは、生成されたアプリケーション、コンテナ、クラウド環境へのデプロイを、開発の初期段階から安全に保ちます。
安全なコード生成と初期評価
生成AIが最新のアプリケーションコードを生成すると、Snykがすぐに導入され、その出力を保護します。
Snykのコンポーネント | 近代化における役割 | セキュリティ上のメリット |
|---|---|---|
Snyk Code (SAST) | AIが生成したソースコード(Java、Pythonなど)を即座にスキャンし、セキュリティ上の脆弱性や品質上の問題を特定して修正します。 | コード生成時に新たなアプリケーションセキュリティ上の欠陥が入り込むのを防ぎます。 |
Snyk Open Source (SCA) | 生成されたアプリケーションで使用されるサードパーティ製ライブラリやパッケージの脆弱性を特定します。 | 新しいアプリケーションスタックに追加される依存関係に、既知の脆弱性がないことを確認します。 |
開発初期からのセキュリティ | アプリケーションの生成と同時に、Snykがリアルタイムでスキャンし、修正できます | 新システムのセキュリティ態勢を強化し、後工程でのセキュリティ修正作業を最小限に抑えます。 |
コンテナとデプロイインフラを保護
近代化の成果として、コンテナ化されたクラウドネイティブアプリケーション(Kubernetes、Dockerなど)への移行が実現します。Snykは運用レイヤーまでセキュリティの可視性を広げます。
Snyk Container:Dockerfileとコンテナイメージをスキャンし、既知の脆弱性、設定ミス、ベストプラクティス違反(脆弱なベースイメージや不要な権限など)を検出します。AIが生成したコードはこうした基盤コンポーネントに依存するため、これは非常に重要です。
Snyk Infrastructure as Code (IaC):クラウド環境を定義する設定ファイル(Terraform、CloudFormation、Kubernetes YAMLなど)をスキャンし、データやサービスを危険にさらす設定ミスをデプロイ前に検出します。これにより、新たなクラウドリソースを迅速にプロビジョニングする際に伴うリスクに対処します。
実行時の安全性を確保する動的アプリケーションセキュリティテスト(DAST)
近代化されたWebアプリケーションやAPIをデプロイした後は、実行時の脆弱性を特定するために、最終的な安全性の確認が必要です。
Snyk API & Web:テスト環境やステージング環境にデプロイされたWebアプリケーションとAPIエンドポイントを継続的にスキャンします。
対象範囲:市民や他の機関が利用する主要なインターフェースであるすべてのWebアプリケーションとAPIエンドポイントをSnyk API & Webで保護し、クロスサイトスクリプティング(XSS)、SQLインジェクション、認証の不備など、一般的な攻撃手法への耐性を確保します。
AIとの関連性:新システムが機能する状態で完全性とセキュリティを検証し、AIによる移行プロセスで悪用可能なAPIエンドポイントが誤って作られていないことを確認します。
公共機関にもたらされる主な成果
AIで加速する近代化パイプラインにSnykを組み込むことで、公共機関は次の成果を得られます。
成果 | 説明 | Snykのインテグレーション |
|---|---|---|
価値実現までの時間を短縮 | セキュリティを犠牲にすることなく、移行期間を短縮します。 | シフトレフトセキュリティを、生成AIによるコード生成に直接組み込みます。 |
市民体験の向上 | 高性能で安全な最新のクラウドネイティブアプリケーションを迅速にデプロイします。 | Snyk DASTにより、最新のWebアプリケーションとAPIのセキュリティと完全性を継続的に確保します。 |
安全なAI導入 | リソースとインフラを解放し、安全で最新のプラットフォーム上でAI/ML機能のデプロイに注力できます。 | AIサービスの基盤となる、新たなクラウドネイティブ環境を保護します。 |
セキュリティ負債の削減 | 高コストでサポートのないレガシーシステムへの依存を解消し、事前対策を講じた安全な環境へ移行します。 | 新しいスタックのコード、依存関係、コンテナ、IaCを保護します。 |
まとめ
公共部門が近代化を急務とする一方で、生成AIの変革力が急速に高まっている今、またとない機会が訪れています。公共機関は、これまでにない速さでレガシー環境から脱却できます。しかし、セキュリティを伴ってこそ、スピードは真の強みとなります。
Snykは、公共機関がAI主導の近代化を安全に実現するために不可欠なセキュリティレイヤーです。コードからクラウドまでの道のりを保護することで、最新かつ効率的で、AIに対応した公共部門の実現を、安全かつ大規模に支援します。
SDLC全体を通じてAI生成アプリケーションを保護する方法を知りたいですか?こちらから SAST、DAST、AIセキュリティを統合するGorilla Guideをご覧ください。
eBook
AI時代におけるSASTとDASTの統合に関するGorilla Guide®
AIを活用したSASTとDASTを組み合わせ、アプリケーションセキュリティテストを統合的に行う必要性について解説します。