AI Security Fabricのご紹介：AI時代のソフトウェア開発者を支援

本日、AI Security Fabricを発表します。これはSnyk AI Security Platformを通じて提供され、AIセキュリティを実践するための具体的な道筋によって運用可能になります。

人間、モデル、自律型エージェントがマシンスピードで協働するようにソフトウェア開発が変化する中、セキュリティも根本的に進化する必要があります。AI Security Fabricが新たなパラダイムを定義し、Prescriptive PathがSnyk AI Security Platformによってその実現に至る方法を示します。

AIが変えたソフトウェア開発のあり方

ソフトウェア開発は新たな時代に入りました。コードはもはや人間だけが一行ずつ書くものではありません。モデルや、ますます自律性を高めるエージェントがマシンスピードで連携し、継続的にコードを生成するようになっています。これにより、かつてない生産性とイノベーションが実現する一方で、リスクがシステムに入り込む経路も根本から変わりました。

現代のアプリケーションは、ソースコードとオープンソースの依存関係だけで構成されるものではありません。モデル、プロンプト、エージェントネイティブな成果物、MCPサーバー、エージェント主導のワークフローなど、AIネイティブなコンポーネントも含まれます。こうした要素は動的に生成され、多くの場合、従来のパイプラインの外で作られるため、既存の資産インベントリに含まれないことも少なくありません。

その結果、ソフトウェアサプライチェーンは広がり、変化のスピードを増し、追跡がはるかに難しくなっています。従来のセキュリティモデルでは対処できない死角が生まれているのです。

信頼を欠いたスピードはセキュリティを損なう

セキュリティを損なうのはスピードそのものではなく、信頼を伴わないスピードです。多くのセキュリティプログラムは、決定論的なシステムと人間のペースで進むワークフローを前提に設計されていました。しかし、AI主導のSDLCではそうした前提は通用しません。新しいコード、依存関係、サービスが絶えず生まれ、多くの場合、明確な管理責任者や可視性を欠いています。静的なシグナルだけでは、何が本当に重要なのかを判断できなくなっています。

スピードが上がっても信頼が伴わなければ、確信は失われていきます。セキュリティチームは本当のリスクとノイズを見分けられず、開発者は遅れて届く、コンテキストに乏しい検出結果を信頼しなくなります。その結果、組織は不可能な二者択一を迫られます。制御を取り戻すために開発を遅らせるか、管理できないリスクを受け入れて前進するか、という選択です。

こうしてスピードは混乱へと変わります。このギャップを埋めるには、スキャンの高速化やアラートの増加だけでは不十分です。AIのスピードに合わせて確かな信頼を継続的に調整・提供するセキュリティモデルが必要です。可視性を確保し、予防を徹底し、現実世界への影響に基づいて優先順位を付けることで、信頼を実現します。その信頼こそが、この先のすべてを支える前提条件です。

AIセキュリティにファブリックが必要な理由

スピードが信頼を上回ると、ツールが不足しているからではなく、セキュリティが創造のプロセスに織り込まれていないために、セキュリティは機能しなくなります。先週、OpenClaw（旧称ClawdBot）が急速に広まった様子に、その状況が鮮明に表れました。わずか数日で、数千人もの開発者が従来のIAM制御の対象外にある自律型エージェントに、完全なアクセス権を付与したのです。

従来のセキュリティは、ここでスキャンし、あそこでレビューし、後で修正するといった、一連のチェックポイントとして機能します。しかし、OpenClawはこのモデルが時代遅れであることを示しています。永続的な非人間アイデンティティを作成し、自律的にコマンドを実行し、単純なメールによるプロンプトインジェクションの影響を受けます。従来のスキャナーでは、こうしたリスクを検出できません。

ギャップは広がっています。AIの影響により、2027年までにエクスプロイトに要する時間が50%短縮すると予測されており、防御側に残された対応時間はこれまで以上に短くなっています。

AIは、大規模な非決定性をもたらし、この分断をさらに深めます。開発者の77%がすでにAIコーディングアシスタントを使用し、その生成コードの48%にセキュリティ上の脆弱性が含まれている中、リスクは絶えず、自律的にシステムへ入り込んでいます。

必要なのは、新たなポイントソリューションでも、下流でのアラートの増加でもありません。必要なのは、自律型防御の新たなパラダイム、AI Security Fabricです。この目に見えないインテリジェントなレイヤーは、システムの変化に適応し、マシンスピードで動作します。現代のソフトウェア開発のあらゆる段階にセキュリティを直接織り込みます。

SnykがAI Security Fabricを実現する方法

AI Security Fabricは、AI時代にセキュリティがどう機能すべきかを定義します。Snyk AI Security Platformは、そのFabricを現在、実際に提供するための基盤です。

Snykは、3つの統合されたベクトルを通じてAI Security Fabricを提供します。それぞれが、AIの導入からAIネイティブなシステムへの移行に伴う、現代のソフトウェア開発における重要な段階に対応します。これらのベクトルは、組織が導入する順序ではなく、現代のソフトウェア開発のどこにSnykがセキュリティを適用するかを示しています。

1. AIで加速するDevSecOps

DevSecOpsの基盤が脆弱なままでは、AI時代の未来を安全にすることはできません。AIが開発を加速させる中、組織はまず、現在のソフトウェア開発とセキュリティの基盤を強化する必要があります。強固な基礎がなければ、AIは既存の死角やノイズ、手作業を増幅させます。

Snykは、ファーストパーティコード、オープンソースの依存関係、コンテナ、インフラにわたる現代のソフトウェアサプライチェーン全体で、可視性と精度を提供し、基盤を強化します。これによりチームは、何が存在し、何がリスクにさらされ、脆弱性が本番環境に到達する前に何に対処すべきかを把握できます。この基盤が、検出結果への信頼を取り戻し、AI主導の開発を安全に拡大できる安定した環境を作ります。

2. AI主導の開発を保護

開発者はAIを使って、これまで以上の速さでコードを書くようになりました。その結果、コードの生成と同時にシステムへリスクが入り込む傾向が強まっています。SnykはSnyk Studioを通じて、セキュリティをAIコーディングアシスタントに直接組み込むことで、AI主導の開発を保護します。

これにより、開発の初期段階から安全性を確保できます。最初のプロンプトから、人間が書くコードにもAIが生成するコードにも、リアルタイムのガードレールを適用します。予防のタイミングを可能な限り早めることで、Snykはチームが隠れたリスクを持ち込まずにAIのスピードで開発できるようにします。信頼を維持しながら、開発を加速させます。

3. AIネイティブなアプリケーションを保護

アプリケーションそのものも進化しています。自律的なコンポーネントが観察し、判断し、行動することで、現代のシステムは非決定的かつエージェント型になりつつあります。静的なコードや予測可能なワークフローを前提に設計された従来のセキュリティツールだけでは、こうした環境を守れません。

ここでEvo by SnykがFabricを拡張し、AIネイティブなアプリケーションとエージェントを保護します。Evoは世界初のエージェント型セキュリティオーケストレーターであり、実行時にAIネイティブなアプリケーションとエージェントを保護するよう設計されています。動作を観察し、自律的に判断・行動することで、コードセキュリティと実行時防御の間のループを閉じ、AIネイティブなシステムという最前線までAI Security Fabricを拡張します。

これら3つのベクトルが一体となり、基盤となるDevSecOpsからAI主導の開発、そして自律型アプリケーションの新たな世界まで、AI Security Fabricを提供する統合プラットフォームを形成します。

しかし、プラットフォームがエンジンを提供しても、組織にはそれを適用し、プラクティスを成熟させ、長期にわたって安全に拡大するための明確な方法が必要です。そのために定義したのが、AIセキュリティを実践するためのPrescriptive Pathです。

AIセキュリティを実践するためのPrescriptive Path

AI Security Fabricは、AI時代にセキュリティがどう機能すべきかを定義します。Snyk AI Security Platformは、それを実現するために必要な機能を提供します。Prescriptive Pathは、組織がそれらの機能を時間をかけて適用する方法を定めます。

AIセキュリティの導入は、一度で完了するものではありません。AIがソフトウェア開発のあり方を変えるにつれ、リスクはより早く、より多くの場所からシステムに入り込みます。組織の成熟は、機能を有効にするだけで実現するのではなく、信頼を取り戻し、実際のリスクを減らし、自動化が進む中でもガバナンスを維持する成果を段階的に達成することで実現します。

Prescriptive Pathは、AIセキュリティを実践に移す中で、組織が取り組みの順序と注力点を定めるための、明確な方針を持つ運用モデルです。特定の製品やプラットフォームの領域に対応付けるものではありません。Snyk AI Security Platform全体を活用し、さまざまな機能をいつ、どのように適用すれば、有意義なセキュリティ成果を達成できるかを導きます。

Pathは3つのアクトで構成され、それぞれが組織が確信を持って次の段階へ進むために達成すべき成果を表します。AIの導入が進む中、組織が場当たり的な制御から、設計された信頼へと移行できるよう、AIセキュリティを実践するための明確で実用的な道筋を示します。

フェーズ1：安定化 ― 信頼と制御を確立する

最初に取り組むべきは安定化です。AIが開発を加速させる中、組織は死角をなくし、セキュリティの検出結果への信頼を取り戻す必要があります。そのためには、ソフトウェアサプライチェーン全体に何が存在するかを把握し、正確な検出を確保し、新たなリスクが確認されないまま入り込むのを防ぐガードレールを適用します。

この段階では、セキュリティが予測可能で信頼できるものになります。チームは、リスクを可視化し、予防策を徹底し、混乱を増幅させることなく開発を加速できるという確信を得られます。

フェーズ2：最適化 ― 取り組みを集中させ、修正を加速する

安定化を実現したら、次の課題に移ります。AIのスピードでは、すべてのリスクを同じように扱う余裕はありません。セキュリティの取り組みを最も重要な領域に集中し、開発者が作業する場所で迅速かつ確実に問題を修正する必要があります。

この段階では、セキュリティは検出から、測定可能なリスク低減へと進みます。ノイズを減らし、現実世界への影響に基づいて優先順位を付け、開発チームの負担を増やすことなく修復を加速します。

フェーズ3：拡大 ― ガバナンス、証明、オーケストレーション

最適化だけでは十分ではありません。第3段階では、AI主導の開発がチーム、アプリケーション、エージェント全体に広がる中、ガバナンス、測定、自動化を連携させ、確信を持ってセキュリティの成果を拡大します。

ガバナンスはゴールではありません。拡大を可能にするコントロールプレーンです。測定可能な基準、監査可能な判断、影響を明確に示す証拠があれば、イノベーションを遅らせずにセキュリティプログラムを拡大できます。

セキュリティを拡大するにつれ、組織は手作業や支援型のワークフローから、オーケストレーションされた自律型防御へと移行します。オーケストレーションによってセキュリティは適応性を獲得し、AIネイティブなシステムやエージェント型システム全体を、摩擦やリスクを再び持ち込むことなく、必要なマシンスピードで観察し、判断し、行動できるようになります。

AIのスピードで信頼を築く

AIは、人間、モデル、自律型エージェントがこれまでにない速さで協働することで、ソフトウェアの作り方を一変させています。この変化は後戻りできません。もはや問われているのは、組織がAIを導入するかどうかではなく、信頼を持って導入できるかどうかです。この世界でセキュリティは、後追いの対応にとどまることはできません。開発そのものに織り込み、継続的に機能し、早い段階でガードレールを適用し、システムの進化に応じて適応する必要があります。

それがAI Security Fabricの約束です。Snyk AI Security Platformがそれを実際に提供し、Prescriptive PathがAIの導入加速に合わせて、組織が段階的に実践へ移す方法を示します。

DevSecOpsの基盤を強化し、AI主導の開発を初期段階から保護し、AIネイティブなアプリケーションの台頭に備えることで、組織はリスク管理にとどまらず、信頼を設計できるようになります。

これにより、チームはスピードとセキュリティのどちらかを選ぶ必要がなくなります。AIイノベーションを責任ある形で拡大できます。そして、これこそがソフトウェアの未来を、安全性を設計段階から組み込んで築く方法です。

次のステップへ

AI主導の開発を安全にする取り組みを始めたばかりの方も、AIネイティブなシステムへの備えを進めている方も、次に必要なのは戦略を実践に移すことです。

• Snyk AI Security PlatformがどのようにAI Security Fabricを提供するのか、またPrescriptive Pathがどのように組織のAIセキュリティ実践を確かなものにするのか、詳しくは2月11日開催のSnykローンチイベントにお申し込みください。

• 体系的なアプローチで、基盤から最先端まで、AIセキュリティを実践に移すためのフレームワークを探りましょう。