NRIセキュア、AI駆動開発の安全対策を支援する新サービス

ニュースの要点

NRIセキュアテクノロジーズは2026年10月15日、AIを使ったシステム開発の安全対策を支援するサービスを提供開始したと発表しました。開発の速さを生かしながら、情報漏えいや不適切な操作などのリスクを抑えることを目的とし、企業向けに提供します。

支援は4つのメニューで構成します。AI利用の指針づくり、AIエージェントへの指示や権限の管理、開発工程での安全確認、AIを活用した脆弱性の確認・優先順位付けです。ソースコードだけでなく、AIがどの道具を使い、どこまで操作してよいかも扱います。

脆弱性への対応では、AIで判断を支援しながら、人による最終判断を残します。料金、支援に必要な期間、導入企業での効果は公表していません。個別メニューの適用範囲は、利用企業の開発環境に応じて確認が必要です。

ニュース出典：NRIセキュアテクノロジーズ：NRIセキュア、AI駆動開発のセキュリティ対策を支援するサービスを提供開始（2026-10-15）

イノベーション総研の考察

AIがコードを作るだけなら、出力したものを人が確認できます。しかし、ファイルの変更や外部サービスへの接続までAIに任せると、コードの品質とは別に操作権限の問題が生じます。今回のサービスは、こうした開発の進め方の変化に対応するものです。

コードの検査とAIの操作権限は違う問題

生成したコードに弱点がないかを調べても、AIに不要なデータの読み取り権限があれば、別の経路で情報が外へ出る可能性があります。逆に、権限を絞っても、作ったコード自体の安全性は確認しなければなりません。

今回のメニューは、利用指針、エージェントの管理、開発工程、脆弱性対応を分けています。イノベーション総研は、AI向けの安全対策を一つの検査ツールで済ませず、問題の起きる場所ごとにサービス化している点に注目します。

AI駆動開発の安全性は、完成したコードの検査と、開発中にAIへ許す操作の管理を分けて考える必要があります。

企業が買うのは「禁止」ではなく進められる基準

AI利用をすべて止めれば、一部の危険は減らせますが、開発を速くする機会も失います。一方で、各担当者に任せきりにすれば、何か起きた際に判断の根拠を追えなくなります。企業が必要とするのは、この間を埋める具体的な基準です。

どの情報は入力できるか、外部接続はいつ承認が必要か、どの検査で工程を止めるか。こうした判断を現場が同じように使える状態にすることが、支援サービスの価値になります。文書を作って納品するだけで、開発が進むようになるとは限りません。

安全対策の価値は、禁止事項の数ではなく、担当者が迷わず開発を進められる基準を作れるかにあります。

人の最終判断を残すなら確認作業も測る

脆弱性の候補をAIで整理すれば、担当者が調べる順番を決めやすくなる可能性があります。ただし、誤った判定や根拠の不足が多ければ、確認の手間はむしろ増えます。人の最終判断を残す方針と、実際に負担が減ることは別です。

導入を検討する場合は、見つかった件数だけでなく、見逃し、誤検知、修正の完了までの時間を比べたいところです。重大な問題を後回しにしないことと、小さな問題への過剰対応を減らすことを、同時に確かめる必要があります。

AIが出した警告の数より、人が根拠を確かめて修正を終えるまでの時間と見逃しを測ることが重要です。

まず一つの開発工程に絞ると費用を比較できる

今回の料金や期間は未公表です。小規模なチームなら既存の標準設定で足りる場合もあり、すべての企業に個別支援が必要とは言えません。すでにある規程や検査との重複も確認すべきです。

自社で試すなら、例えば外部ツールを使うAIエージェントの承認だけに範囲を絞り、導入前後で手戻りや待ち時間がどう変わるかを見る方法があります。継続契約を判断するには、対策を保守する費用も含めます。次の観測点は、顧客事例でどの工程が変わり、どれだけの運用負担で維持できたかが示されることです。

導入の判断は全社一括ではなく、困っている工程と既存対策の不足を特定してから行う方が、費用を評価しやすくなります。

まとめ

NRIセキュアは、AIが作るコードの検査と、AIが開発中に行う操作の管理を分けて支援します。導入側は規程の作成だけで終わらせず、確認や修正の負担が実際に減ったかを評価したいところです。価格と適用範囲、継続して運用できる体制が次の確認点です。

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