GMO、AI脆弱性診断「Takumi」の国内推論を正式提供

GMO Flatt Securityは2026年11月2日、セキュリティAIエージェント「Takumi byGMO」に「国内推論オプション」を正式提供すると発表した。10月5日付の公式発表によるもので、AIが脆弱性を調べたり修正案を作ったりする際の推論処理を、日本国内のインフラで完結させる。従来から診断データの保存先は国内に限定していたが、今回はAIモデルを実行する場所も国内に制限する点が新しい。
保存場所だけでなくAIの推論処理も国内に限定
AIを使ったコード診断では、ソースコード、HTTPリクエスト・レスポンス、認証情報などがモデルの入力になり得る。海外の推論基盤を利用すると、国内保存の方針を守っていても処理時にデータが国外へ渡る場合がある。新オプションでは、クラウド事業者またはGMO Flatt Securityが管理する国内インフラで推論を実行し、同社の説明では診断に用いる入力データを国外へ転送しない。
もう一つの論点はデータ保持だ。AIサービスによっては悪用防止などのため推論データを一定期間保持する。データを保持しない「Zero Data Retention(ZDR)」が調達条件になっている組織では、利用できるモデルや基盤が限られる。GMO Flatt Securityは、推論インフラの選択によってZDR要件にも柔軟に対応すると説明している。ただし、個別契約の保持条件や運用方法は導入時に確認する必要がある。
SAST・DASTから自動修正、侵入テストまで対象
対象機能には、ソースコードを調べるホワイトボックス診断(SAST)、稼働するシステムを外側から検査するブラックボックス診断(DAST)、グレーボックス診断、脆弱性の自動修正、AIペネトレーションテストが含まれる。契約後は通常のTakumiと同じ操作で利用できるとしている。単なるチャットAIの国内設置ではなく、開発・検査のワークフローに組み込まれるセキュリティ機能の選択肢となる。
推論モデルは、要件に応じてオープンウェイトモデルや一部のフロンティアモデルから選ぶ仕組みだ。同社は、セキュリティ診断に特化して調整したエージェントの実行基盤(ハーネス)とモデル選定により、高い診断品質を目指すと説明する。ただし、すべてのモデルや案件で性能が同一になると保証されたわけではない。精度、誤検知、修正案の妥当性は実環境で評価する必要がある。
料金は個別見積もり、供給枠には制限
国内推論は基本プランに追加する有償オプションで、料金、AIモデル、インフラ構成は顧客の要件に応じて個別提案される。公式発表では定額料金や一律の提供性能は公表されていない。また、供給量に限りがあり、希望する構成を必ず提供できるとは限らないという。導入を検討する場合は、データ所在地だけでなく、ログ保存、アクセス制御、モデル更新時の扱いも確認したい。
国内で推論を完結できることは、情報管理規程が厳しい開発現場にとって選択肢を増やす。一方、国内処理という条件だけで脆弱性診断の正確性やシステム全体の安全性が保証されるわけではない。GMO Flatt Securityは今後、対象機能と提供規模の拡大を目指すとしている。今回の発表は、生成AIの性能だけでなく、どこで処理し、データをどう扱うかが導入判断の中心になりつつあることを示す事例だ。
管理側のひとこと
国内で推論処理を行うことで、データの流出リスクを低減できる点が特徴です。導入を検討する際は、モデルの性能や運用条件を確認することが重要です。
みんなの反応
55件国内で推論まで完結するのは安心材料だね
保存先だけ国内でも意味が薄い場合あるしな
ようやく推論場所まで選べるようになったか
有償オプションの料金が一番気になる
機密コードを扱う会社にはかなり重要そう
ゼロ保持の条件は契約書で確かめたいな
認証情報をAIに渡す設計は慎重にしたい
SASTとDASTの両方に対応するのは便利
自動修正はレビュー前提なら助かる!
ペネトレーションテストまで国内なのか
クラウドのリージョン選択と似た話だね
国内推論だから安全とは言い切れないよね
モデルの精度差を比較できる資料がほしい
推論先が明確なのは監査で説明しやすそう
オープンウェイトでどこまで検出できるかな
フロンティアモデルも選べるのは意外だった
セキュリティ製品こそデータ管理が大事
契約ごとに構成が変わるなら運用も大変そう
導入後のログ保管期間も知りたいところ
修正パッチをそのままマージするのは怖いw
CIに組み込めるなら毎日の検査が楽になる
価格非公開だと予算を組みにくいなあ
国内インフラの供給枠がどれくらいか気になる
海外製モデルでも国内実行できるのは面白い
コードが外に出ないなら導入候補に入れたい
国内限定でも委託先の権限管理は必要だよね
誤検知の多さで現場負担が変わりそう
実際の脆弱性検出率を見て判断したい
金融や医療の開発案件で需要ありそう
導入までの手続きはどれくらいかかるんだろ
推論場所を選択できるのは確かに大きい
モデルの更新時に挙動が変わらないか心配
データ保持ゼロの条件は特に厳密に見たい
閉域ネットワークにも対応するのかな
国内GPUの確保が今後の課題になりそう
検査結果の説明可能性も改善してほしい
セキュリティ担当が少ない会社ほど助かるかも
AIによる修正案はテストまでセットで頼みたい
運用コスト込みの見積もりが知りたいです
グレーボックス診断も対象なのはありがたい
開発者目線では操作が変わらないのが良い
企業のデータ持ち出し規程に合うかが鍵
日本語の報告書も読みやすいと助かる
個別見積もりは規模によって差が出そう
品質とデータ保護の両立は簡単じゃない
脆弱性が見つかった後の優先度付けも重要
海外APIを使わない構成の需要はありそう
実案件の導入事例が出てくるのを待ちたい
監査証跡が残るなら社内稟議も通しやすい
推論だけ国内でも他の通信は要確認だな
使うモデルを契約時に固定できるのかな
高性能モデルほどコストが上がりそう
開発速度と安全性のバランスが難しいね
日本国内で完結する選択肢が増えるのは歓迎
今後はAIサービス選定で所在地も重要になるね
一致する反応はありません。
情報元
- prtimes.jp リンク先:prtimes.jp
- flatt.tech リンク先:flatt.tech
- flatt.tech リンク先:flatt.tech
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