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Hexabase、社内設置型「AI-SecBox」提供開始

記事のイメージ:Hexabaseは10月29日、社内設置型AI脆弱性検査環境「AI-SecBox」を提供開始

株式会社Hexabaseは2026年10月29日、企業内に専用機を設置して脆弱性の検査から修正案の検証まで行う「AI-SecBox」の提供開始を発表した。従来の定期的な脆弱性診断だけでは、新たな問題が見つかってから次の検査まで間隔が空く場合がある。同社は毎日の自動検査と修正支援を組み合わせ、開発・運用現場で継続的に対処できる仕組みとして位置付けている。

6種類のOSSスキャナーと日次の脆弱性検査

同社によると、AI-SecBoxはオープンソースの6種類のスキャナーを組み合わせて毎日検査を実行する。SonarQubeなど既存の診断ツールとの連携にも対応する設計だ。米国CISAが公開する悪用済み脆弱性の一覧「KEV」や、悪用可能性の予測指標「EPSS」を毎日更新し、修正の優先度判断に役立てる。検査対象は主に自社開発・運用のアプリケーションと社内サーバーで、あらゆる情報漏えいを防止できるという意味ではない。

検査で問題が見つかると、検出結果の整理と優先度付けを経てAIが修正案を作る。別のAIがその内容をレビューし、専用機内の検証環境でテストする。検出、正規化、トリアージ、修正、レビュー、検証、適用・リリース、再検査という8段階を想定しており、単に脆弱性の報告書を作成するだけではない点を特徴としている。ただし、AIが提示した修正が必ず正しいことを保証するものではない。

本番への変更は人が承認、社内処理を重視

修正案はパッチまたはプルリクエストの形で提示される。AI-SecBoxが本番環境や元のリポジトリを直接書き換える設計ではなく、最終的な承認と適用、リリースは利用企業の開発・変更管理手順に従う。ソースコードのミラーと検証は専用機内で行い、検証環境ではテスト用データや外部通信の制限を用いるとしている。AIによる自動化と、人による変更承認を切り分ける構成だ。

専用機内でLLMを動かし、ソースコードや検査結果を社外に送らず処理できる点も訴求している。必要に応じて外部クラウドのモデルを利用する選択肢はあるが、その場合は機密情報の伏せ字処理や送信内容の記録を行うと説明する。また、承認履歴やテスト結果などを監査証跡として残し、月次レポートを生成する。機密管理や監査対応を重視する企業を想定した製品だが、実際の適合性は各社の運用要件によって異なる。

導入価格と運用上の留意点

公式サービスページでは、最小構成のAプランを本体640万円、年間保守140万円、初年度合計780万円と掲載。Bプランは初年度1,230万円で、いずれも税抜きの2026年10月時点の計画値とされる。正式な価格は個別見積もりとなる。小型構成に使うDell Pro Max with GB10については、体積約1.1リットル、消費電力280Wと説明している。導入検討企業向けの無料トライアルも受け付けている。

一方、AI-SecBoxは専門家による診断やペネトレーションテストを完全に置き換える製品ではない。同社も重要システムでは専門家の診断と日次検査の併用を提案している。検出精度、誤検知、修正後の動作、導入費用に見合う効果は個別環境で検証が必要だ。今回確認できるのはメーカーが発表した機能と提供条件であり、第三者による実運用性能の評価や被害削減効果が実証されたとまでは確認できない。

みんなの反応

55件
  1. 毎日チェックしてくれるのは助かりそう

  2. 脆弱性って見つけた後が本番なんだよな

  3. 修正案を別のAIが見る仕組みは気になる

  4. 結局は人間の承認が必要なのが現実的

  5. プルリクで出してくれるなら運用しやすそう

  6. これ導入する会社の規模はかなり大きそう

  7. 初年度780万円は簡単には出せないな

  8. 年間保守も含めて比較する必要があるね

  9. 専用機で完結するなら機密管理に向いてそう

  10. 外部LLMを使う場合の設定は慎重にしたい

  11. OSSスキャナー6種類の内訳が知りたい

  12. 既存のSonarQubeと併用できるのは良い

  13. 検出精度がどの程度なのか気になるところ

  14. 誤検知が多いと現場の負担も増えそう

  15. AIが作ったパッチをそのまま信用はできないw

  16. 人のレビュー工程は結局残るよね

  17. 毎日回しても修正待ちが溜まる可能性はある

  18. 本番を直接触らない設計は安心材料だな

  19. 検証環境を隔離しているのは重要だと思う

  20. 脆弱性対応の優先順位を付けてくれるの便利

  21. KEVを見て優先度を決めるのは合理的

  22. EPSSも使うなら判断材料は増えるね

  23. 監査ログまで残るなら情シスは助かりそう

  24. 月次レポートは経営層への説明にも使える

  25. 導入後のチューニングに何日かかるんだろう

  26. オンプレ運用できるAI製品が増えてきたな

  27. セキュリティ担当が少ない会社には魅力的

  28. ただし専用機の保守も必要になるんだよね

  29. ネットワーク分離環境で使えるか知りたい

  30. スキャンの負荷で開発が遅くならないかな

  31. コードの規模が大きい場合の速度が気になる

  32. 誤った修正で別の不具合が出るのが怖い

  33. テストまで自動化されるのは便利そう!

  34. 修正の責任範囲は契約で確認したい

  35. 専門家の診断と併用する前提なのは納得

  36. 全部AI任せで安全になるわけではない

  37. 無料トライアルで実際の検出を見てみたい

  38. GitHubのレビュー運用と相性は良さそう

  39. 既存のCIにどう組み込むかが気になる

  40. 脆弱性DBの更新頻度は大事だと思う

  41. 毎日の検査って休日も通知が来るのかなw

  42. 開発チームに通知が集中しない設計が欲しい

  43. 一度に大量検出した時の優先順位が重要

  44. 機密コードを外に出さないのは大きな利点

  45. ローカルLLMの性能次第な部分もありそう

  46. 導入前に費用対効果を検証したいな

  47. 中小企業にはもう少し小型のプランが欲しい

  48. 重要システムほど手動テストも必要だよね

  49. 修正後の再検査まで一貫しているのは良い

  50. 検知から適用までの平均時間を知りたい

  51. 複数チームの権限管理はどうなるんだろう

  52. 監査証跡が自動で残るのは実務的だね

  53. 安全性の実績が積み上がるか注目したい

  54. AIレビューと人のレビューの違いが気になる

  55. 実環境での比較データが出たら見てみたい

情報元

#AI-SecBox #AIセキュリティ #Hexabase #社内設置型 #脆弱性検査

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