AIセキュリティを実践するための具体的な道筋
Brian Rogan
2026年2月3日
0 分で読めますAI Security Fabricの発表では、人間、モデル、自律型エージェントがマシンスピードでソフトウェアを開発する時代に、セキュリティがどのように進化すべきかを説明しました。AIのスピードに対応した信頼を築くために必要なアーキテクチャの変革を定義し、Snyk AI Security Platformを通じて実現します。
次に取り組むのは、このビジョンを組織がどのように実践に移すかという問いです。
AIセキュリティの運用化とは、単一の機能を有効にしたり、ツールを導入したりすることではありません。セキュリティ機能を意図的に段階を追って適用し、安定性を築き、現実のリスクを低減し、AI主導の開発が拡大してもガバナンスを維持する必要があります。Prescriptive Pathは、まさにこれを実現するための明確で実践的なフレームワークです。
重要なのは、断片化したスキャナーではこの道筋を進めないということです。連携していないツールは摩擦を生み、フィードバックループを断ち切ります。成功するには、この進化のあらゆる段階をつなぐ統合プラットフォームが必要です。DevSecOpsの基礎を固め、AIコーディングアシスタントにガードレールを組み込み、AIネイティブアプリケーションを保護する自律型防御を設計することが求められます。
Prescriptive Pathとは何か（そして何ではないか）
Prescriptive Pathは、AIセキュリティを実行可能なものにするために設計されています。AIの導入によってソフトウェアの開発方法が変化するなか、組織がセキュリティ機能を熟慮された順序で適用できるよう支援する、実践的な運用モデルです。個々のツールや機能ではなく、信頼の構築、現実のリスクの低減、ガバナンスの維持といった成果に焦点を当てています。
同じくらい重要なのは、Prescriptive Pathが従来の成熟度モデルではないということです。厳格な段階や認定、チェックリストを定めるものではありません。組織がこの道筋を「完了」したり、卒業したりすることはありません。環境が安定し、リスクを管理できるようになり、自動化が進むにつれて、セキュリティの重点が自然に移っていく様子を示しています。
また、この道筋は特定の製品、プラットフォームの領域、組織構造に直接対応するものでもありません。Snyk AI Security Platform全体にまたがり、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得られるかを示します。
つまりPrescriptive Pathは、セキュリティツールの導入から、意図を持ったAIセキュリティの運用へと組織が移行できるよう支援します。スピードと自信を持って実現するための道筋です。
Prescriptive Pathの構成
Prescriptive Pathは「安定化」「最適化」「拡大」の3つのフェーズで構成され、それぞれAIの導入が加速するなかでのセキュリティの重点の変化を表します。
厳格な段階や成熟度レベルを定めるのではなく、自信を持って次へ進むために組織が達成すべき成果を重視します。
安定化（ステップ1～2）：死角をなくし、SDLC全体にガードレールを適用して信頼を築きます。AI生成コードが作成される時点での対策も含まれます。
最適化（ステップ3～4）：脆弱性の発見から修正へと目標を切り替えます。現実のリスクに取り組み、信頼できる修正を加速することで、新たなリスクの発生を上回るペースでセキュリティ負債を減らします。
拡大（ステップ5～6）：エンタープライズ規模でセキュリティの成果を管理・実証し、AIネイティブシステムにおけるオーケストレーションと自律型防御の基盤を築きます。
この道筋が一直線に進むことはほとんどありません。セキュリティは反復的な取り組みであり、自動化やオーケストレーションの最前線へ進む一方で、組織は安定性を強化するために基礎的な取り組みを何度も見直します。Prescriptive Pathの価値は、項目をチェックすることではなく、AIによってソフトウェアの開発、保護、拡大の方法が変わるなか、次に何へ注力すべきかを明確にすることにあります。
安定化：信頼と統制を確立する
AIを活用して開発を加速する前に、組織は安定した基盤を整える必要があります。AIによって開発が加速すると、新しいリポジトリ、依存関係、コンテナイメージ、API、AI生成の成果物を通じて、より早い段階から、より頻繁にリスクがシステムに入り込みます。安定したセキュリティ基盤がなければ、スピードは優位性をもたらしません。むしろ死角やノイズ、不確実性を増幅させます。ステップ1の目標はシンプルですが、基盤となるものです。存在するものを把握し、新たなリスクが野放しで入り込まないようにします。
ステップ1：基盤となる可視化
見えないものは保護できません。最初のステップは、ソースコードやオープンソースの依存関係からAIモデルまで、ソフトウェアサプライチェーン全体を完全に可視化することです。
ソフトウェアサプライチェーンの死角をなくす
現代の開発環境では、ソフトウェアが継続的に生み出されています。Snykは、アプリケーションの全領域にわたる資産インベントリを自動で作成し、継続的に更新します。自社コード、オープンソースの依存関係、コンテナイメージ、インフラストラクチャ、APIに加え、AIネイティブのコンポーネントも網羅します。
AIがソフトウェアサプライチェーンの一部になるにつれ、従来の資産にとどまらない可視性が必要です。そのためSnykは、モデル、MCPサーバー、エージェントなどのAIコンポーネントを第一級の資産として扱い、コードと同じ厳密さでAIリスクを評価できるようにします。
Evoは、エコシステム内のソフトウェア資産の全体像を完成させます。Snykをご利用中で、Asset Inventoryを活用し、Evoのオーケストレーションシステム全体の力を引き出すために重要な可視性を拡張したい方は、Evoガイドをご覧になり、以下で詳細をご確認ください。
存在する資産が実際に保護されていることを確認する
しかし、可視化だけでは不十分です。統制するには、何が存在するかだけでなく、何が保護されているかを把握する必要があります。
Snykでは、チームがカバレッジポリシーを適用し、資産を分類してビジネスコンテキストを付加し、組織全体で一貫したセキュリティ要件を徹底できます。これにより、場当たり的なスキャンから、エコシステム全体を意図的に網羅するセキュリティへと移行できます。
手作業を減らし、大規模な環境で保護の抜け漏れをなくすため、Snykは自動セキュリティカバレッジをさらに拡張しています。新しいリポジトリ、パッケージ、コンテナイメージが追加されると、初期設定で保護されるようにします。コンテナレジストリとの同期も強化し、新しいイメージや脆弱性を事後ではなく、発生時に検出します。
その結果、開発とともに拡大するセキュリティ基盤が実現し、手動設定や属人的な知識に頼る必要がなくなります。
セキュリティシグナルへの信頼を取り戻す
安定性を支えるのは信頼です。セキュリティの検出結果にノイズが多かったり、不完全だったり、一貫性がなかったりすると、自動化が機能しなくなり、信頼が損なわれます。
Snykは、SAST、オープンソース、コンテナなどに対応する業界最先端のアプリケーションセキュリティエンジンを基盤とし、独立系アナリストの評価を受け、エンタープライズ規模で信頼されています。その信頼を支えるのがスピードです。組織からは、Snykによってスキャン時間が80%短縮されたとの報告があり、詳細なセキュリティ分析がボトルネックになることはありません。
Snykはこの分野への投資を続け、検出精度とカバレッジを拡大しています。コードベースやAI生成の出力にひそかに入り込む前に、シークレットを検出する機能も近日提供予定です。
同じくらい重要なのは、信頼できる検出結果が、チームが実際に使用するエコシステムを幅広くカバーすることです。最新の言語やフレームワークから、長年使われているミッションクリティカルなシステムまで対応します。C、C++、COBOLなどの言語へのサポート拡大により、テクノロジー資産全体を安定して保護できるようになります。
ステップ2：予防とAIガードレール
可視化によってリスクが明らかになりますが、予防によってリスクの拡大を食い止めます。このステップでは、事後対応型のスキャンから先回りした安定化へと移行します。開発が加速しても、修正が追いつかないほどのペースでリスクが生み出されないようにします。
ガードレールを適用し、発生源でリスクを食い止める
Snykは創業以来、開発者ファーストのセキュリティ企業です。長年にわたり、IDE拡張機能を通じて開発者がローカル環境で防止可能な問題をテスト・修正できるよう支援し、パイプラインの後工程で問題を検出した場合に発生する、高コストな手戻りを減らしてきました。
SnykはIDE、プルリクエスト、CI/CDパイプラインなど、SDLC全体に予防のためのガードレールを組み込みます。問題を早期に検出し、後工程へ広がってリスクが増大する前に対処できるようにします。
AI生成コードに伴うリスクを発生時点で保護する
こうしたガードレールは不可欠ですが、AIは開発のスピードを高め、ボトルネックのリスクも増大させます。AI生成コードをマージやビルドの段階でしかチェックできないと、セキュリティが障害になります。チームは危険な二者択一を迫られます。収益につながる価値の提供を遅らせて問題を修正するか、期限に間に合わせるためにセキュリティを無視するかです。
Snyk Studio は、実績ある開発者ファーストの考え方を新しい時代に適用します。 IDE拡張機能が人間の書いたコードを保護するように、Snyk StudioはAIコーディングアシスタントにセキュリティのガードレールを直接組み込み、コード生成時にリアルタイムでコンテキストに応じたフィードバックを提供します。
開発者は、Cursor、Windsurf、Copilotなど、すでに使っているツール向けの簡単なセットアップ手順を使って、数回クリックするだけで自動保護を有効にできます。本日からGemini CLIとClaude Codeにも対応します。
同時に、企業はチーム全体に適用するセキュア・バイ・デフォルトの動作を一元的に定義し、配布できます。管理された配布のための包括的な新しいドキュメントとガイドラインが公開され、組織全体でSnyk Studioを標準化し、大規模に展開しやすくなりました。
最適化：注力を集中し、修正を加速する
安定性が確立されると、課題は変わります。AIのスピードに対応する環境では、データ不足ではなく、データが多すぎるために組織が対応しきれなくなります。脆弱性は、チームのトリアージ能力を上回るペースで蓄積します。深刻度スコアだけでは、現実世界での影響を把握できません。優先順位が明確でも、開発者が修正方法を信頼できなければ修正は進みません。ここでの目標は、シグナルを行動につなげ、本当に重要なことに取り組み、開発者が作業する場所で修正を加速することです。
ステップ3：戦略的な優先順位付け
すべての脆弱性が同じように重要なわけではありません。このステップでは、包括的なリスクコンテキストと分析を使って、理論上のリスクと現実の脅威を見分け、実際に重要な問題だけにチームが集中できるようにします。
深刻度を超えて、現実のリスクを見極める
従来型のセキュリティ優先順位付けは、大規模な環境では機能しなくなります。深刻度が示すのは、理論上どれほど深刻になり得るかであって、自社のアプリケーションにとって実際にどれほど重要かではありません。AIで開発が加速する環境では、この隔たりがノイズや労力の浪費、修正の停滞につながります。
Snykの優先順位付けでは、深刻度に加え、エクスプロイトの成熟度、到達可能性、ビジネスコンテキストを組み合わせたRisk Scoreにより、現実世界のコンテキストを集約します。これにより、理論上の露出ではなく、実際のリスクとなる脆弱性にチームが集中できます。
開発者が判断を下す場面で支援できるよう、このインテリジェンスをIDEやCLIから直接利用できるよう取り組んでいます。優先順位付けをより早い段階で行えるようにし、ワークフロー全体の摩擦を減らします。
ここでは到達可能性が重要な役割を果たします。この依存関係に含まれる脆弱なコードは、このアプリケーションで実際に実行可能か？というシンプルな問いに答えることで、到達可能性はノイズを大幅に減らし、注力すべき点を明確にします。Java、JavaScript、TypeScript、C#に加えて、Pythonなどのエコシステムへのサポートを拡大し、最新の技術スタック全体でこのシグナルを活用できるようにします。
オープンソースのリスクについては、Snykは個々のCVEではなく依存関係に焦点を当てるよう、優先順位付けを再考しました。複数の問題を一度に解決できる、影響の大きいアップグレードをチームが特定できるようにします。この合理化されたアプローチは、実際に効果を上げています。
優先順位だけでなく、修正への確信を高める
何を修正すべきかがわかっていても、ためらいは残ります。修正を安全に適用できると開発者が信頼できなければ、セキュリティ負債は解消されません。本番環境を壊すことへの不安は、特に複雑な依存関係ツリーにおいて、修正を遅らせます。
この課題に対応するため、Snykはオープンソース依存関係のアップグレード候補に対するBreakability Riskを導入します。アップグレードが特定のコードベースに与える影響を分析することで、Snykはチームが安全に適用できる修正と、慎重な対応が必要な修正を見分けられるよう支援します。
これにより、リスクの高い賭けのようだった修正作業が、予測可能で確信を持って進められるプロセスへと変わります。チームは破壊的な変更を恐れることなく、より多くの修正をより速くマージできます。
ステップ4：AIで修正を加速
優先順位と修正内容の両方を信頼できるようになれば、修正作業を加速できます。ここでは、手動でのパッチ適用からAIを活用した修正へと移行し、開発者がワークフローを離れることなく、安全かつ自律的に問題を解決できるようにします。
開発者の作業環境で修正を加速
Snykでは、IDEやプルリクエスト内で利用できるSnyk Agent Fixを通じて、開発者が作業する場所に直接修正を届けます。この近さが重要です。IDEで上流工程から問題を発見して修正することで、修正にかかる時間を75%短縮できます。
Snyk Studioのインテリジェントな修正機能を使えば、開発者はAIアシスタントにSnykを使って問題を解決するよう依頼するだけです。新しいRemediation Workflowsにより、コードベース内でエンドツーエンドの修正プレイブックを実行できるようになり、さらに簡単になりました。AIエージェントに修正手順を一つずつ指示する代わりに、開発者は/snyk-fixと入力するだけで、あとはStudioが対応します。
今後は、この基盤を活用して、エージェントが適切なレベルの人間による監督のもと、エンドツーエンドで安全な修正を計画、検証、準備できる、より自律的な修正ワークフローを実現します。
確かなシグナルでランタイムリスクを検証
ランタイムのDAST検出結果に対する修正には、さらなる信頼性が求められます。SASTとDASTの業界最高水準のエンジンを連携させることで、Snykはランタイムのターゲットを、その基盤となるコードリポジトリに自動で紐付けられるようになりました。単一のモノリスから、50個のリポジトリにまたがるマイクロサービスまで対応します。ランタイムで検出された問題を原因となる正確なコード行に直接マッピングするため、開発者は調査や推測に時間をかけず、検出から修正へすぐに移れます。
拡大する—ガバナンス、効果の証明、オーケストレーション
セキュリティの対応が迅速化し、自動化が進むと、最後に立ちはだかる課題は拡大です。AIのスピードに対応するには、リスクを効率よく検出して修正するだけでは不十分です。AI主導の開発がチーム、アプリケーション、エージェントへと広がるなかで、組織はセキュリティを一貫して統制し、ビジネス上の価値として効果を示し、自動化を安全に拡張できなければなりません。第3幕の目標は、ガバナンス、測定、自動化が新たなリスクを生むことなく相互に強化し合うようにし、確信を持ってセキュリティの成果を拡大することです。
ステップ5：ガバナンスを確立し、測定して効果を証明
セキュリティを拡大するには、手動レビューを自動化されたポリシー適用に置き換える必要があります。この段階では、ソフトウェアファクトリー全体のポリシーをコード化して適用し、コンプライアンスを継続的に証明します。スピードを追求しても、統制が損なわれることはありません。
チームのスピードを落とさずにセキュリティを統制
修正が加速するにつれ、組織には、特に規制の厳しい環境において、判断が意図的に行われ、レビュー可能で、監査できることを保証する明確なガードレールが必要になります。Snykなら、開発ワークフローに新たな摩擦を持ち込むことなく、セキュリティチームが一貫したポリシーを定義して適用できます。
Ignore Approval Workflowなどの機能により、開発者が問題の無視を申請した場合、その例外が記録され、理由が明示され、適切に統制されます。チームの作業が速くなっても、可視性と説明責任を保てます。
このバランスが重要です。セキュリティは開発者が迅速に行動できるよう支援すると同時に、リーダーがリスクを意図的に管理できていると確信できるものでなければなりません。
成果につながるレポートで効果を証明
セキュリティを持続させるには、ガバナンス要件を満たすだけでなく、成功を称え、文化の変化につながる前向きな行動を後押しするための証拠が必要です。
セキュリティリーダーには、次のようなシンプルな問いへの回答がますます求められています。
ガードレールは実際に機能しているか？
リスクは低減しているのか、それとも移動しているだけなのか？
AIによって生産性が高まる一方で、攻撃対象領域は拡大していないか？
これを支援するため、Snykは分析とレポート機能を大幅に強化しました。すぐに使える幅広いレポートライブラリにより、リスク態勢、コンプライアンス状況、プログラムの実績をすぐに把握できます。また、カスタマイズして独自のセキュリティ・ミッションコントロールを構築することもできます。
複雑なデータ環境を持つ組織では、APIやインテグレーションを通じた拡張性により、Snykのデータをより広範なビジネス指標と組み合わせて分析できます。戦略的な意思決定が行われる場で、セキュリティの成果を可視化できます。
予防、教育、成果をつなぐ
セキュリティの拡大は、問題の修正だけでなく、問題を未然に防ぐことも意味します。Snyk Learnを利用する組織向けに、新しい効果・機会レポートが開発者教育とセキュリティの成果を直接結び付け、トレーニングがチーム全体の修正と予防にどのような影響を与えるかを示します。
今後、Snykは新たな予防レポートによってこの取り組みをさらに推進します。本番環境に入る前にどれだけのリスクを阻止できたかを定量化し、予防の投資対効果を測定可能にします。
同様に、今後提供されるSnyk Studioのレポートでは、組織全体でAIガードレールがどのように適用されているかを可視化し、導入状況、有効性、セキュアなデフォルトの実践状況を大規模に把握できます。
これらの機能を組み合わせることで、リーダーは活動量の指標だけにとらわれず、成果に基づいてセキュリティを管理できます。セキュリティを測定可能かつ再現可能にすることで、エージェント型のオーケストレーションへ拡大する準備が整います。
ステップ6：エージェント型オーケストレーション
オーケストレーションはPrescriptive Pathの集大成です。これは、ステップ1から5で実現した安定性と最適化があって初めて可能になります。見えないものは自動化できず、信頼できる修正がなければ防御を安全にオーケストレーションできません。この基盤が整えば、セキュリティはAIネイティブなイノベーションのスピードに追いつけます。
AIシステムをアプリケーションの主要な資産として扱う
AIネイティブアプリケーションは静的なものではありません。モデル、プロンプト、エージェント、ツールで構成され、ランタイムで絶えず変化するシステムです。これらを保護するには、インフラレベルの考え方にとどまらず、AIコンポーネントをアプリケーションの主要な資産として扱う必要があります。
この段階では、Evoのオーケストレーションシステムが、AIアプリケーションの構成と進化の様子を継続的に可視化します。これにより、従来のスキャンでは見つけられなかった死角がなくなり、設定だけでなくAIシステムが実際にどう動作しているかをリアルタイムで把握できます。
EvoのAI Asset Discoveryにより、セキュリティリーダーはAI環境をリアルタイムで把握し、制御できるようになります。
設定だけでなくAIの動作を統制
エージェント型システムのリスクは、静的な設定ミスだけから生じるわけではありません。動作そのものからも発生します。エージェントが判断を下し、ツールを呼び出し、データにアクセスするなかで、セキュリティは設定だけでなく、意図も統制する必要があります。
Evoのオーケストレーション機能により、チームはAIシステムに許可する動作に関するポリシーを定義・適用し、開発からランタイムまで継続的に評価できます。これにより、イノベーションの速度を落とすことなく、自律システムに内在する予測不能性を管理できます。
可視化からインテリジェンス、そしてアクションへ
最後のステップは、状況の把握から自律的な対応への移行です。可視性、ガバナンス、行動シグナルを相関させることで、Evoはセキュリティシステムを能動的な防御レイヤーとして機能させます。問題を検出して通知するだけでなく、検出から修正までをつなぎ、機械のスピードで対応できるようにします。その結果、自己適応型のセキュリティ態勢が実現します。常に門番として振る舞うのではなく、エージェント主導のイノベーションを安全に拡大する支援役となります。今すぐDiscoveryへの第一歩を踏み出し、コードベースに潜むAIコンポーネントを見つけましょう。今すぐEvoを始める最速の方法は、無料のAI-BOM CLIにアクセスすることです。こちらからご利用ください。
道筋を実践へ
Prescriptive Pathは、AIセキュリティを実践に移す明確な道筋を示しますが、それだけで完結するものではありません。3つのフェーズ全体を通じて、組織はSnyk AI Security Platformが提供する機能を活用し、AI Security Fabricが定める成果を実現しています。
Snyk AI Security Platformは、統合されたシグナル、ガードレール、自動化、ガバナンスを提供します。Prescriptive Pathは、AIの導入が加速するなかで、それらを適切な順序で意図的に適用するための枠組みを提供します。これらを組み合わせることで、セキュリティ運用を根本から変革できます。
事後対応型の検出から、確実な予防へ
雑然としたバックログから、重点を絞った迅速な修正へ
分断された管理策から、大規模でも統制され測定可能なセキュリティへ
この運用効率は、ビジネス価値に直結します。Forresterによると、Snykを利用する組織は、6か月未満で投資を回収し、288%の投資対効果を実現しています。セキュリティを後付けするのではなく、創造のプロセスそのものに組み込むことで、AIのスピードに対応する強靭なセキュリティを実現できます。
AI主導の開発が減速することはありません。成果を上げる組織は、実験段階を超え、意図的なアプローチでセキュリティを確保します。信頼を確立し、リスク低減を最適化し、自動化とオーケストレーションへ確信を持ってセキュリティを拡大します。
Prescriptive Pathを実際に見る
戦略から実行へ進む準備ができたら、次はこの道筋が実際の開発ワークフローでどのように実現するかをご覧ください。
2月11日に開催されるSnykのローンチイベントにご登録ください。Snyk AI Security PlatformがAI Security Fabricをどのように実現するのか、またPrescriptive Pathが組織のAIセキュリティ運用をどのように確信を持って進めるのかをご紹介します。
2026年2月11日
新たなAI Security Fabricを発表
AIがもたらす開発スピードとセキュリティガバナンスのギャップを埋め、コード、モデル、エージェントのすべてに信頼を組み込む方法を一緒に探りましょう。