AI脆弱性診断「SHIELD SCANNER AI」開始、50万円から

記事のイメージ:日本サイバーセキュリティは10月20日、AI脆弱性診断「SHIELD SCANNER AI」を提供開始した

日本サイバーセキュリティ株式会社は2026年10月20日、企業向け脆弱性診断サービス「SHIELD SCANNER AI」の提供を始めた。既存の「SHIELD SCANNER」にAI診断を追加した上位サービスで、WebサイトやWebアプリ、スマートフォンアプリを対象とする。ツールだけに任せず、有資格エンジニアが手動診断とAIによる分析を組み合わせ、攻撃につながる弱点の発見を目指す。

ツール・手動・AIの三段構えで診断

通常の診断ツールは、既知の脆弱性や設定の不備を広く洗い出す。一方、認証やアクセス権限、業務上の処理手順に潜む問題は、エンジニアが手作業で確認する。新サービスでは、そこへ診断用AIとエージェント基盤を加え、既存の診断結果を深掘りしたり、見落としやすい攻撃経路を探索したりする設計だ。AIだけで診断を完結させる仕組みではない。

同社によると、情報処理安全確保支援士やCEHなどの資格を持つ担当者がAIへの指示を作成し、出力された結果を精査する。発見した問題は危険度や再現手順、設定・運用面の改善策とともに報告書へまとめ、顧客向けの報告会でも説明するという。AIの回答をそのまま納品しないことを明示しており、最終的な判断と説明に人間が関与する構成を採る。

料金は税別50万円から、期間は最短10営業日

料金は50万円からで、消費税は別途必要。診断期間は対象の規模や内容によって変わり、10営業日から1か月程度を目安としている。既存の「SHIELD SCANNER」は税別30万円からと案内されており、今回の上位版ではツール・手動・AIの各診断をまとめて提供する。画面数やAPIの数、ログイン権限の種類などが見積額に影響する。

公式サービスページでは、診断対象の情報がAIの学習に利用されないと説明し、外部AIの利用を望まない場合にはローカルAIのみでの診断も可能としている。実際の診断は検証環境を推奨しており、本番環境で行う場合にはデータ入力などがサービスに影響する可能性もあると注意している。AI導入だけで安全性が保証されるわけではなく、対象範囲と実施方法の事前調整が必要だ。

「攻撃者と同水準」は提供企業の説明

同社は、攻撃者と同水準の先端AIを防御側で活用すると訴求する。ただし、この表現は同社の説明であり、第三者による性能比較や検出率の数値が今回の発表で示されたわけではない。診断精度の優位性を断定することはできず、利用企業にとっては発見した問題の根拠や修正方法がどこまで具体的に示されるかが重要な評価材料となる。

今回の発表は、生成AIを脆弱性診断の補助に組み込みつつ、人間の専門家が検証と説明を担う運用モデルを打ち出したものだ。導入検討時には価格だけでなく、認証付き画面やAPIを含む診断範囲、検証環境の準備、報告後の修正支援まで確認する必要がある。サービスは10月20日から提供されているが、実利用による成果や他方式との比較は今後の検証を待つ段階にある。

みんなの反応

55件
  1. AIだけに丸投げしないのは安心感あるけど、最終確認にかかる工数はどれくらいなんだろう

  2. 50万円からか、個人開発にはちょっと厳しいな

  3. 認証まわりを人間が見るのは大事だと思う

  4. ローカルAI対応、助かる!

  5. 結局どのくらい弱点を見つけられるのか気になる

  6. 既存の30万円プランとの差を詳しく知りたい

  7. 診断後の修正支援まで含むのかな?実際に指摘が出た後のフォロー体制も気になる

  8. APIが多いサービスだと見積もり高そうw

  9. AIの結果を精査する担当者の腕も問われるね

  10. 10営業日ならリリース前にも頼めそう

  11. 本番じゃなく検証環境推奨なのは納得

  12. 再現手順付きなら助かる

  13. 脆弱性の深刻度の判断基準も知りたい

  14. 攻撃者と同水準って表現は少し強い気がする

  15. 実際の検出率が出てから比較したい。既存の手動診断とどれだけ違うのか気になるところ

  16. スマホアプリも対象なのは幅広いね

  17. AIが出した誤検知をどう減らすんだろう

  18. 完全自動じゃないのね

  19. 中小企業が使える価格かは悩ましい

  20. 社内の機密情報を外に出さない選択肢は重要

  21. 診断中の負荷でサービスが落ちないか心配

  22. 月次で使えるようなプランも欲しいかも

  23. 修正案にコード例が付くならありがたい!

  24. 診断する側もAI活用が当たり前になりそう

  25. 権限ごとの検証は地味だけど難しいところ。管理者と一般ユーザーの境界をどう試すか知りたい

  26. アプリのログインフローもちゃんと見てほしい

  27. 見積もりの条件が明確だと比較しやすい

  28. 50万円でどこまで調べてくれるんだろう

  29. 検査の質を第三者が評価する仕組みが欲しい

  30. 直す人手も必要だよね

  31. 人間が最後に責任を持つ設計なのは良い

  32. AIを使ったから安全、とはならないのが現実

  33. クラウド環境の設定も対象になるのかな?

  34. 診断レポートのサンプルが見てみたい

  35. 定期診断と開発時診断は使い分けたいな

  36. ハーネスって最近よく聞く

  37. 手作業だけより広く見られるなら価値ありそう

  38. 高いけど情報漏えいの損失を考えると悩む

  39. 公開APIが多いサービスほど恩恵ありそう

  40. 指摘の優先順位まで出してくれると助かる

  41. 小規模サイト向けの簡易版もあればいいのに。スタートアップにはまだハードル高そう

  42. 報告会があるのは非エンジニアにも親切

  43. 検証環境を用意するコストも忘れられない

  44. ログの監査もできる?

  45. 誤検知と見逃しの両方を比較したい

  46. 使うAIモデルの情報も公開してほしいな

  47. 実運用での検証結果が出たら読んでみたい

  48. 価格だけ見て高いとは決められないか

  49. データを学習に使わない点は評価できる

  50. 本番への影響を事前に説明してくれるのは大切。診断の負荷や許可する時間帯も相談したい

  51. 手動の知見とAI探索がどう補完するか興味ある

  52. 導入後に脆弱性がゼロになるわけじゃないよね

  53. 最初は重要なサービスから試すのがよさそう

  54. 専門資格だけでなく実績も見たいところ

  55. 脆弱性診断の選択肢が増えるのは歓迎!

情報元

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