2026年版 AIセキュリティツールトップ10

ディヴァイン・オダジー

#ツール

#AI

公開日：

2026年1月21日

最終更新日:

2026年2月6日

人工知能がソフトウェアの開発、導入、運用において中核的な役割を担うようになるにつれ、AIセキュリティツールはもはや「あれば便利なもの」ではなく、必須のものとなっている。

Aikido 「セキュリティと開発におけるAIの現状」レポートによると、5社に1社が既にAI生成コードに関連する深刻なセキュリティインシデントを経験していることが明らかになった。これは増大する課題を浮き彫りにしている：AI支援による開発速度が加速する中、従来のセキュリティツールは追いつくのに苦労することが多い。

この変化により、チームはアプリケーション、データ、クラウド環境の保護方法を再考せざるを得なくなっています。AI支援コーディングを導入する開発者であれ、最新のツールを評価するセキュリティ責任者であれ、AIを活用してセキュリティ成果を向上させる方法の基本的な理解は、非常に大きな効果をもたらすでしょう。

本ガイドでは、脆弱性、インテリジェントなトリアージ、自動修復、継続的ペネトレーションテスト、エンタープライズグレードのリスク管理にAIを活用するプラットフォームを含む、多様なAIセキュリティツールを検証します。

以下に、今回取り上げるツールの簡単な概要を示します：

Aikido Security
北極の狼
カト・ネットワークス
シスコAIディフェンス
CodeRabbit
CrowdStrike
Invicti
Protect AI（パロアルトネットワークス）
SentinelOne
XBOW

AIセキュリティツールとは何ですか？

AIセキュリティツールプラットフォームは、人工知能を活用してアプリケーション、クラウドインフラストラクチャ、開発ワークフロー全体にわたるセキュリティリスクを検知、優先順位付け、修復します。

大規模言語モデル、文脈分析、自動推論といった技術をコードスキャン、脆弱性、ペネトレーションテスト、インシデント対応などのタスクに適用することで、これらのツールは誤検知を減らし、チームが実際に悪用可能な問題に集中できるようにする。

その結果、現代のクラウドネイティブ開発に拡張可能な、より高速でスマートなセキュリティが実現されます。コード、依存関係、API、実行環境全体にわたるエンドツーエンドの可視性を提供しながら、デリバリーを遅らせることなくチームが問題を迅速に修正するのを支援します。

AIセキュリティツールを選ぶ際のポイント

AIセキュリティツールの選択は、AI関連の流行語を最も多用するベンダーを選ぶことではありません。適切なツールは、実際のリスクを低減し、開発者の時間を節約し、既存のワークフローに自然に溶け込むべきです。選択肢を評価する際は、長い機能リストではなく、これらの核心的な品質に焦点を当ててください。

セキュリティ価値を明確に、AIそのものを目的としない：強力なAIセキュリティツールは 、偽陽性削減、発見事項への文脈付与、優先すべき課題の理解支援など、真に成果を向上させる領域にAIを適用する。目標は明確さと本質的な情報であり、アラートの増加ではない。
環境に合わせたカバレッジ： 単一のツールで全てをカバーすることはできませんが 、アプリケーションの構築とデプロイ方法に整合すべきです。ソースコード、依存関係、API、クラウドインフラストラクチャ、あるいはランタイム環境のいずれであっても、ツールはチームにとって最も重要なスタックの構成要素を保護する必要があります。
実行可能な発見と修復支援：検知 だけでは不十分です。明確なガイダンス、優先順位付け、または修復時間を短縮しセキュリティとエンジニアリング間のやり取りを減らす自動化を通じて、チームが問題の発見から修正へと移行するのを支援するツールを探してください。
ワークフローへの適合性と導入の容易さ： 優れたツールは 、開発を遅らせることなく、ソース管理、CI/CD 、クラウド環境にシームレスに統合されます。簡単な設定、直感的なインターフェース、開発者向けの出力により、採用が促進され、セキュリティがワークフローの自然な一部となり、障害とならないようになります。

トップ10 AIセキュリティツール

1. Aikido Security

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Aikido 、脆弱性の発見と修正の間の摩擦を軽減するように設計されたAI搭載セキュリティプラットフォームです。セキュリティライフサイクル全体にAIを適用し、断片化されたツールや手動分析に依存することなく、チームのコードレビュー、発見事項の優先順位付け、問題の修正、現実世界での悪用可能性の検証を支援します。

コードレベルでは、 Aikido はAIコードレビューを活用し、プルリクエストやソースコードを分析して、従来のスキャナーでは見逃しがちな論理エラー、不安全なパターン、エッジケースを検出します。汎用的な警告を生成する代わりに、文脈に沿ってコードを評価し、開発者のワークフローに自然に組み込める実践的なフィードバックを提供します。

プラットフォームの中核をなすのがAutoTriageであり、アプリケーションセキュリティにおける最大の問題の一つである誤検知に対処します。AutoTriageはAI推論、到達可能性分析、環境コンテキストを活用し、脆弱性、またどの程度の緊急性をもって対処すべきかを評価します。これにより、チームは重大な影響を及ぼす問題に集中できる一方、実際のリスクをもたらさない検出結果は自動的に除外されます。

ワークフローを完了するには、 Aikido ペアリング検出と AI AutoFix およびのAIペネトレーションテストを組み合わせます。AutoFixは確認された脆弱性に対して対象を絞った修正を生成し、プルリクエストを自動的に作成します。一方、AIを活用したペネトレーションテストは、コード、クラウド、ランタイム環境全体で実際の攻撃経路をシミュレートします。これらの機能を組み合わせることで、チームは防御策を検証し、開発プロセスの早い段階でセキュリティ上のギャップを解消できます。

特徴

AIコードレビュー：文脈認識型分析により、プルリクエストとコードを論理バグ、危険なパターン、安全でない構文についてレビューします。
AutoTriage:AIと到達可能性分析を活用し、誤検知をフィルタリング、真の陽性確認を行い、言語や環境を横断した悪用可能性と影響度に基づき脆弱性を優先順位付けします。
AI AutoFix:安全で最小限の修正を生成します SAST、IaC、コンテナ、依存関係の問題に対して安全で最小限の修正を生成し、プルリクエストを自動的に作成します。
AIペネトレーションテスト：自律型AI搭載ペネトレーションテスト実際の攻撃経路をマッピングペネトレーションテストコード、クラウド、実行環境全体にわたる脆弱性を検証します。
開発者ワークフロー： IDE、CI/CD 、開発者ツールに統合され、早期検出とコンテキスト内での修正を実現します。

長所

AIを活用してノイズ低減し精度を向上させるノイズ、単なるアラートの増加を目的としない。
複数の独立したツールを必要とせずに、アプリケーションセキュリティのライフサイクル全体をカバーします。
検出だけでなく、修復速度に重点を置く。
開発者向けに設計されており、セキュリティチームだけでなく、これにより採用率が向上します。
使いやすさとオンボーディングに関するユーザーフィードバックが一貫して高い評価を得ている。

ガートナー評価: 4.8/5.0

2. 極地の狼

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Arctic Wolfは、AIを活用したマネージド検出・対応（MDR）プラットフォームであり、組織が完全な社内SOCを構築・運用することなく、セキュリティ脅威を検知、優先順位付け、対応することを支援するように設計されています。既存のセキュリティツールを置き換えるのではなく、Arctic Wolfはそれらの上に位置し、AI駆動の分析と人間のセキュリティ運用を活用して、エンドポイント、ネットワーク、クラウド環境、IDシステムにわたるシグナルを相関させます。その中核的価値は、雑音の多いセキュリティデータを、セキュリティチームが実際に対応可能な優先順位付けされたインシデントに変換することにあります。

特徴

AI駆動型脅威検知：機械学習と行動分析を活用し、エンドポイント、ネットワーク、クラウドワークロード、およびID全体にわたる不審な活動を検知します。
セキュリティ運用プラットフォーム（Aurora）：既存のセキュリティツールからテレメトリデータを取り込み、AIベースの相関分析とリスクスコアリングを適用する集中型プラットフォーム。
マネージド・ディテクション＆レスポンス（MDR）：Arctic Wolfのセキュリティ運用チームによる24時間365日の監視とインシデント対応サービス。
リスク優先順位付けとアラート削減：AIが低重要度アラートをフィルタリングし、検証済みで影響度の高いインシデントをエスカレーションすることで、アラート疲れ軽減します。

長所

強力なAI支援型検知と人間主導の対応を組み合わせることで、内部チームの運用負担を軽減します。
複数のセキュリティツール間で信号を相関ノイズ、ノイズ効果的に低減します。
成熟したSOCや24時間365日のセキュリティ体制が整っていない組織に最適です。
エンドポイント、クラウド、ネットワーク、およびID管理ツールを横断した広範な統合サポート。

短所

開発者向けツールではありません。コードスキャン、SAST、SCA、CI/CD を提供しません。
修復は自動化ではなく助言ベースであり、内部チームが修正を実施する必要がある。
既存のセキュリティツールに大きく依存しているため、その価値は現在のスタックの成熟度に依存する。
アプリケーション層またはコードレベルの脆弱性に対する可視性の低さ。
料金はサービスベースで、小規模チームやスタートアップにとっては高額になる可能性があります。
完全な自己管理型プラットフォームと比較して、検出ロジックに対する制御が限定的である。

Gartner評価: 4.9/5.0

3. Cato Networks（AimのAIセキュリティ搭載）

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Cato Networksは、ネットワークとセキュリティ機能を統合したセキュア・アクセス・サービス・エッジ（SASE）プラットフォームであり、クラウドネイティブサービスとして設計され、ユーザー、デバイス、アプリケーション、データを場所を問わず保護します。2025年、CatoはAim Securityを買収し、プラットフォームのAIセキュリティ機能を拡張。これにより、高度なAI中心の保護機能をSASEクラウドプラットフォームに組み込みました。

この買収により、Catoはネットワークトラフィックやアプリケーションアクセスだけでなく、従業員によるパブリックAIアプリの利用、内部AIエージェント、そしてより広範なAI開発ライフサイクルといったAI関連のインタラクションやワークフローも、統一されたポリシーと可視性のもとで保護することが可能となります。

特徴

統合型SASEプラットフォーム：単一のクラウドサービスから提供されるセキュアなネットワーキング、セキュアなアクセス、AI対応の保護機能。
AIインタラクションセキュリティ：Aimのテクノロジーは、従業員による公共AIツール、社内AIアプリケーション、実行時AIエージェントの利用を保護し、AIインタラクション全体にわたるガバナンスポリシーを適用します。
AIファイアウォールとポリシー適用：AIワークロードおよび通信におけるAIトラフィックを制御し、企業のセキュリティルールを適用します。
AIセキュリティ態勢管理：開発、トレーニング、実行環境全体でAI固有のリスクを継続的に発見、検知、修復します。
グローバルSASE機能：セキュアSD-WAN、ゼロトラストネットワークアクセス（ZTNA）、ファイアウォール、脅威防止、データ保護をすべて1つのプラットフォームに統合。

長所

包括的かつ統合されたプラットフォーム：クラウドネイティブの傘下で、ネットワーク、セキュリティ、AIセキュリティを統合。
ガートナーにおける強力なポジショニング：2025年ガートナー・マジック・クアドラント「SASEプラットフォーム」においてリーダーに選出され、幅広い企業からの認知度を反映。
集中型AIポリシー制御：ユーザー、クラウド、アプリケーションのあらゆる接点において、一貫したAIインタラクション保護を実現します。
広範な可視性と脅威対策の強化：グローバルなクラウド基盤を活用し、トラフィックをリアルタイムで検査・保護します。

短所

小規模チームにとっての複雑さ：フルエンタープライズ向けSASEプラットフォームとして、完全なSASEとAIセキュリティの融合をまだ必要としない小規模企業にとっては過剰な機能となる可能性があります。
統合と移行：Aimが提供するAIセキュリティ機能の全機能が2026年初頭までにプラットフォームへ完全に統合されます。これにより、現行顧客には移行に伴う複雑性が生じる可能性があります。
価格モデル：AI拡張機能を備えたSASEソリューションは、複雑なライセンス体系とコスト構造を有する場合があり、慎重な予算策定が必要となる。
純粋なアプリケーションセキュリティにはあまり重点を置いていない：ネットワークやポリシーベースの保護には強いが、開発者SCA のような専門的なコードレベルツールの代わりにはならない。
AIセキュリティは依然として進化中：高度なAIリスク（例：プロンプト注入検知）の統合と成熟度は比較的新しいものであり、専門のAIセキュリティスタートアップに見られるような深みを欠いている可能性がある。
運用上の学習曲線：管理者は、AIポリシーの適用とAIリスクワークフローを効果的に設定するために追加のトレーニングが必要になる場合があります。
ピアレビューの評価は様々です：SASEプラットフォームとしては強力ですが、ユーザーからのAIセキュリティに関する具体的な経験に基づくフィードバックはまだ出現しつつある段階です。

Gartner評価: 4.6/5.0

4. シスコAIディフェンス

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Cisco AI Defenseは、開発、導入、実行環境における組織のAIイニシアチブを保護するために設計されたエンタープライズグレードのAIセキュリティソリューションです。シスコの長年にわたるサイバーセキュリティおよびネットワーク技術の専門知識に基づいて構築されたAI Defenseは、AI資産に対する包括的な可視性、プロアクティブな脆弱性、プロンプト注入、データ漏洩、サービス拒否攻撃などの敵対的脅威に対するリアルタイム保護を提供することで、従来のセキュリティツールがカバーしきれなかった重要なギャップを埋めます。

特徴

AI資産の発見と可視化：マルチクラウド環境全体でAIモデル、アプリケーション、エージェントを自動的に識別し、AI攻撃対象領域全体をマッピングします。
AIモデルおよびアプリケーション検証：アルゴリズムレッドチームングと自動テストを活用し、モデルおよびカスタムAIアプリケーションの脆弱性や安全上の問題を検出します。
AIランタイム保護：実行時にガードレールと防御機能を提供し、敵対的入力と有害な出力をリアルタイムでブロックします。
AIアクセス制御：従業員が許可された第三者AIツールと許可されていない第三者AIツールへのアクセスを監視・管理し、機密データの漏洩を防止します。
AIサプライチェーンリスク管理：外部またはサードパーティモデルからのリスクを検知し、AIサプライチェーン全体にわたるガバナンスを確保します。
ネットワークレベルでの強制適用：Cisco Security CloudとTalosの脅威インテリジェンスを活用し、高精度な脅威検知と継続的な保護を実現します。

長所

エンタープライズAI環境向けに、発見、検知、保護にわたるエンドツーエンドの包括的カバーを提供します。
シスコの広範なセキュリティ製品群と連携し、統合された可視性とポリシー管理を実現します。
新興AI脅威に特化した、予防的なテストと実行時ガードレールを提供します。
強力なアクセス制御とシャドウAI監視により、従業員による外部AIツールのリスクの高い利用を軽減します。

短所

主に大企業向けに設計されているため、小規模なチームにとっては導入や設定が複雑になる可能性があります。
専門的なアプリケーションセキュリティツール（例：SCA）に代わるものではなく、コードレベルの深刻な脆弱性に対しては代替となりません。
価格設定とライセンスは、その広範なエンタープライズ機能により複雑になる可能性があります。
高度なAIセキュリティポリシーは、効果的に調整するために経験豊富なセキュリティチームを必要とする場合があります。
AI Defense向けのピアレビューと独立評価は、サービス開始が比較的最近であるため、まだ発展途上段階にある。
既存のクラウドおよびDevSecOps との統合にはカスタマイズが必要となる場合があります。
実行時保護機能は、専門家の解釈を必要とする微妙なアラートを生成することがあります。

ガートナー評価：4.6/5.0

5. CodeRabbit

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CodeRabbitは、エンジニアリングチームがコードレビュープロセスを自動化・拡張することを支援するために設計されたAI搭載のコードレビューアシスタントです。バージョン管理システム、IDE、CIワークフローと連携し、プルリクエストやコミットを分析して、バグ、ロジックの問題、スタイルの不一致、潜在的なセキュリティ上の懸念について文脈に沿ったフィードバックを提供します。

特徴

AIコードレビュー：プルリクエストの自動化された文脈認識分析。インライン提案と要約付き。
IDEとCLIの統合:VS Codeなどのエディター内で直接、またはコマンドラインツール経由でコードをレビューできます。
カスタムルールと学習：チームはカスタムガイドラインとフィードバックループでレビューの挙動を調整できます。
セキュリティおよびプライバシー管理：SOC 2 Type II認証、永続的なコード保存を行わない一時的な処理、および暗号化されたレビュー。

長所

コードレビューを迅速化し、開発者が見落としがちな問題を特定します。
GitHub、GitLab、およびIDE環境とシームレスに統合します。
チームのフィードバックから学び、提案を時間をかけて洗練させていく。
大規模なプルリクエストに対して、役立つ要約と手順解説を提供します。

短所

大量の提案を生成し、時には価値の低いフィードバックや誤ったフィードバックを含み、レビューノイズを生じさせる。
一部のユーザーからは、特に複雑なロジックやニュアンスのある文脈において精度にばらつきがあるとの報告があり、慎重な人間の監視が必要である。
カスタマーサポートの対応にはばらつきがあり、遅い、あるいは役に立たない回答が一部で見られる。
高度なワークフローのカスタマイズには学習曲線が必要だったり、手動設定を要する場合があります。
無料プランと利用制限により、大量のデータを扱うチームでは完全な利用が制限される可能性があります。

ガートナー評価：4.3/5.0

6. CrowdStrike

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CrowdStrikeは、エンドポイント、ID、クラウドワークロードなどにおける脅威の検知、予防、対応を強化するためにAIと機械学習を活用する、業界をリードするサイバーセキュリティプラットフォームです。

中核製品であるFalconプラットフォームは、リアルタイムテレメトリとAI駆動型分析を統合し、チームが高度な脅威を迅速に検知し、最重要事項を優先順位付けし、可能な限り対応アクションを自動化する支援を行います。

特徴

AIを活用した検知と対応：Falconプラットフォームは、兆単位のセキュリティイベントで訓練された機械学習を活用し、エンドポイント、ID、クラウド環境全体で脅威をリアルタイムに特定し対応します。
生成AIアナリスト（Charlotte AI）：ユーザーが自然言語でセキュリティデータと対話できるようにし、脅威の追跡と調査を加速します。
脅威ハンティングとインテリジェンス：AIが能動的な脅威発見と文脈に応じた脅威インテリジェンスを強化し、高度な攻撃者の行動を明らかにします。
自動化されたトリアージと修復：AIが重大なアラートを優先順位付けし、対応アクション（例：封じ込めや隔離）を自動化することで、アナリストの作業負荷を軽減します。

長所

強力なAI駆動型検知と優先順位付けによりノイズ削減しノイズチームが真のリスクに集中ノイズ支援します。
世界規模のテレメトリと脅威インテリジェンスを活用し、精度と脅威の文脈を継続的に改善します。
シャーロットAIのような生成AIツールは、あらゆる経験レベルのアナリストがより迅速に作業し、より優れた意思決定を行うことを支援します。
Falconの軽量エージェントアーキテクチャは、大規模環境におけるデプロイとスケーリングを簡素化します。

短所

従来のアプリケーションセキュリティ（例：コードスキャン、SAST、API ）に焦点を当てていません。主に検知と対応が主眼です。
高度な機能と完全なAI駆動型自動化は、効果的に設定・運用するために熟練したセキュリティチームを必要とする場合があります。
モジュールの幅広さのため、小規模組織にとって価格設定とライセンスは複雑になり得ます。
エンドポイントおよびアイデンティティのテレメトリデータ量は膨大になる可能性があり、アラートの過剰発生を避けるためには慎重な管理が必要です。
一部のチームは、Falconのインターフェースと設定の複雑さについて学習曲線があると報告している。
クラウドネイティブワークロード向けの深い統合には、追加の計画とリソースが必要となる場合があります。

Gartner評価： 4.7/5.0

7. インヴィクティ

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Invictiは、機械学習と自動化により脆弱性強化するAI搭載アプリケーションセキュリティプラットフォームです。中核となる動的アプリケーションセキュリティテスト（DAST）エンジンは、WebアプリケーションやAPIの実際の脆弱性を発見するだけでなく、AI駆動技術を用いて発見精度、クロールカバレッジ、リスク優先順位付けを向上させます。インヴィクティは静的・動的解析を予測リスクスコアリングと修復ガイダンスと統合し、チームが実際に悪用可能な問題を可視化し、セキュリティノイズ削減することを支援します。

特徴

DAST：機械学習を活用し、スキャン精度を向上させ、クロール範囲を拡大し、複雑なアプリケーション動作を処理し、深層脆弱性を検出します。
予測リスクスコアリング：スキャン前にアプリケーションやエンドポイントにリスクレベルを割り当て、チームが最初にテストすべき資産の優先順位付けを支援します。
AI支援型自動ログイン＆クローリング：ログインフォームや複雑なアプリワークフローを自動識別・操作し、より完全なスキャンカバレッジを実現します。
統合型アプリケーションセキュリティプラットフォーム： DAST （動的アプリケーションセキュリティテスト）SAST（静的アプリケーションセキュリティテスト）、SCA（ソフトウェアコンプライアンス分析）、API 、アプリケーションセキュリティポスチャー管理（ASPM）DAST 統合し、脆弱性。
AI駆動型修正ガイダンス：文脈に応じた修正提案を提供し、ツール間で結果を関連付けることで誤検知を減らし、開発者の対応を効率化します。

長所

AI機能は従来のスキャン技術を強化し、従来のツールと比較してカバレッジと精度を向上させます。
予測リスクスコアリングにより、チームは最も重要な資産に優先的に注力できます。
SAST、DAST、SCA 統合することで、アプリケーションリスクの統一的な可視化SCA 。
AI支援型クロールと自動ログインにより、包括的なスキャンに必要な手動設定が削減されます。

短所

スキャンは非常に大規模なアプリケーションでは遅くなり、かなりのリソースを消費する可能性があります。
一部のユーザーはインターフェースが煩雑で、競合他社に比べて報告機能が直感的ではないと感じている。
小規模チームや中規模組織にとっては、価格設定やライセンス料が高額になる可能性があります。
高度なAPI 、効果を最大化するために慎重な設定と事前の作業が必要となる場合があります。
リアルタイムの実行時セキュリティには重点を置いておらず、主に従来のスキャン機能を強化するものである。
AI支援の深さは、アプリケーションの複雑さと構成によって異なる場合があります。

ガートナー評価：4.4/5.0

8. AIを保護する

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Palo Alto NetworksのProtect AIは、開発、デプロイ、実行時を通じて機械学習およびAIシステムを保護するために特別に構築されたAIセキュリティおよびコンプライアンスプラットフォームです。

従来のサイバーセキュリティツールがネットワークやエンドポイントに焦点を当てるのとは異なり、Protect AIはAIモデル、そのサプライチェーン、および運用上の動作の保護を中核としています。悪意のあるコードや安全でないコードをモデル内でスキャンし、モデル使用前にセキュリティポリシーを適用し、敵対的攻撃に対するモデルの動作を監視します。さらに、AI導入を拡大する中でチームが信頼性とコンプライアンスを維持するためのガバナンス機能を提供します。

特徴

ModelScan & Guardian:モデルが本番環境に入る前に、オープンソースおよびプロプライエタリな機械学習モデルをスキャンし、安全でないコード、マルウェア、シリアライゼーション攻撃を検出します。
AI脅威検知：AIおよび機械学習ワークフローを継続的に監視し、敵対的入力、データポイズニング、予期せぬ動作を検知します。
AI資産可視性：一元化されたダッシュボードにより、モデル在庫、依存関係、データ系譜、コンプライアンス状況に関する洞察を提供します。
ガバナンスとコンプライアンス：AIシステムの動作を追跡・報告し、SOC 2、ISO 27001、データ保護フレームワークなどの規制基準への準拠を支援します。
シームレスな統合：TensorFlow、PyTorch、Hugging Faceエコシステムなどの主要な機械学習フレームワークと連携し、既存のワークフローでの迅速なセットアップを実現します。

長所

従来のセキュリティツールでは見落とされがちな、AIおよび機械学習システム特有のリスクに特化しています。
モデルレベルのスキャンと継続的な監視を提供し、単純な脆弱性を超えた機能を実現します。
規制環境において、チームがポリシーを施行しコンプライアンスを維持するのを支援します。
クラウドとオンプレミスの両方のワークフローをサポートし、柔軟な導入を実現します。

短所

主要なアナリストプラットフォームにおいて、は広範なピアレビューに基づく評価がまだ広く行われておらず、比較可能な可視性は限定的です。
主にAI/MLシステムのセキュリティに焦点を当てており、完全なアプリケーションセキュリティスイートではありません。
高度なガバナンスおよびコンプライアンス機能は、正しく設定するために専門的な知識が必要となる場合があります。
モデルスキャンと実行時検知は、依然として人間の分析を必要とする状況に応じたアラートを生成する可能性があります。
一部の組織では、完全なDevSecOps を実現するために、これを他のツールと組み合わせる必要があるかもしれません。
エンタープライズ向け価格とライセンス体系は通常カスタマイズされるため、小規模チームにとっては予算計画が不透明になりがちです。
成熟したMLSecOpsプラクティスを持たないチームは、プラットフォームを完全に統合し運用化するために時間を要する可能性があります。

ガートナー評価: 4.7/5.0

9. SentinelOne

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SentinelOneは、AIを活用したエンドポイントおよび拡張型検知・対応（XDR）プラットフォームであり、高度な機械学習と自律的推論を用いて、エンドポイント、クラウドワークロード、IDなどを横断した脅威の検知、防止、対応を実現します。

SentinelOneは、独自のSingularityプラットフォームを基盤として構築され、セキュリティライフサイクルのあらゆる段階でAIを適用することで、セキュリティチームの手作業を削減し、真のリスクを迅速に優先順位付けすることを支援します。そのAI中心のアーキテクチャは、防御の中核として機械知能を活用するよう最初から設計されており、単なる後付けではないことを意味します。

特徴

AIを活用した検知と対応：機械学習と行動モデルを活用し、シグネチャだけに依存することなく、ランサムウェア、ゼロデイ攻撃、異常な行動などの脅威を検知します。
シンギュラリティ・プラットフォーム：軽量エージェント1つで広範な保護を実現する、エンドポイント、クラウド、アイデンティティ、ワークロードセキュリティを統合したアーキテクチャ。
自動修復とロールバック：自動化またはワンクリックによる修復とロールバック機能を提供し、インシデントを迅速に封じ込め解決します。
脅威ハンティングとインテリジェンス：AIが高度な脅威を積極的に発見し、環境横断的なシグナルを相関分析することで、対応策を導きます。

長所

AIを多用してリアルタイム検知、優先順位付け、自動応答を実現し、アナリストの手作業負担を軽減する。
単一エージェントでエンドポイント、クラウドワークロード、ID管理、XDRを包括的にカバーする統合プラットフォームにより、導入が簡素化されます。
自動化されたロールバックと修復により、チームは最小限の人手ですばやく問題を修正できます。

短所

主にエンドポイントとXDRに重点を置いている。DASTなどのアプリケーションセキュリティスキャンについてはカバー範囲が狭い。
高度な機能やAIチューニングは、効果的に設定するために経験豊富なセキュリティチームが必要となる場合があります。
プラットフォームの広範な広がりにより、小規模組織向けの価格設定とライセンスはより高額かつ複雑になる可能性があります。
一部の統合機能（例：よりCI/CD 開発者中心のワークフロー）は、専門的なDevSecOps と比較すると制限があります。
エンドポイントのテレメトリデータ量は、慎重にノイズ生成する可能性がある。AIは役立つが、管理は依然として重要である。

Gartner評価：4.8/5.0

10. クロスボウ

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XBOWは、AIを搭載した自律型ペネトレーションテスト、人間のペネトレーションテスターによるスケジュールされた作業を必要とせず、現実世界の攻撃をシミュレートします。数百の協調動作するAIエージェントを活用し、ウェブアプリケーションやクラウドシステム全体のエクスプロイト発見、検証、そしてマシン速度でエクスプロイト。このアプローチにより、セキュリティチームは迅速な開発サイクルに追従する継続的なセキュリティ評価とペネトレーションテストを実行でき、攻撃者に先んじて隠れた欠陥を特定することを可能にします。

特徴

自律型ペネトレーションテスト:手動でのスケジュール設定なしにエクスプロイト発見しエクスプロイト、完全に自動化された攻撃的セキュリティワークフロー。
AIエージェントの連携：数百の専門AIエージェントが並行して動作し、攻撃対象領域を分析し、発見事項を検証します。
オンデマンド・ペネトレーションテスト：人間のペネトレーションテスターを待ったり、長期にわたる契約を結んだりすることなく、アプリケーションを迅速にテストできます。
継続的セキュリティ評価：開発スピードで脆弱性を検出するため、複数の対象を継続的にスキャンします。
ベンチマーク実証の有効性：業界ベンチマークにおいて、一般的なウェブセキュリティ課題の解決に成功した実績があります。

長所

高速性と拡張性：従来の手動ペネトレーションテストよりも大幅に高速であり、頻繁かつ広範な脆弱性可能にします。
真の概念実証検証：潜在的な問題を単に指摘するのではなく、エクスプロイト影響を確認する試み。
自動化された継続的カバレッジ：継続的かつ自律的に動作し、セキュリティテストを開発プロセスに組み込みます。

短所

ノイズ:プラットフォームが報告を検証する一方で、ノイズを減らすため、一部の自動検出結果は依然として手動による確認が必要です。
ビジネスロジックの理解が限定的：複雑なロジックや深いアプリケーション理解を必要とする文脈上の課題に苦戦する。
人間の監視が依然として必要：レポートにはしばしば人間の検証が必要であるため、専門的なペネトレーションテスターを完全に代替するものではない。
不透明な結果とブラックボックス出力：詳細な専門知識がなければ出力を解釈しにくいと感じるユーザーもおり、これが修正作業の遅延につながる可能性がある。
コンプライアンスとワークフロー統合のギャップ：開発者ワークフロー（例：CI/CD）との統合は、専用のアプリケーションセキュリティツールと比較して限定的である。
エンタープライズ向けホスティングとコンプライアンス上の懸念：ホスティングとデータの居住地は、その地理的範囲によって制約される可能性があり、規制対象業界にとっては重要な問題となる場合があります。

主要AIセキュリティツールの比較

ツール	カバレッジ	AIによる優先順位付け	修復サポート	使いやすさ	最適
Aikido Security	コード、依存関係、クラウド、API、コンテナ、ランタイムを単一の統合プラットフォームで保護します。	AIオートトリアージは、偽陽性を抑制しつつ、現実的で悪用可能なリスクを強調します。	ワンクリックAI AutoFix プルリクエスト生成とガイド付き修正AI AutoFix ）	開発者向けに設計され、IDE、プルリクエスト、CI/CD を実現。	最小限のノイズでエンドツーエンドのAI駆動型アプリケーションセキュリティを実現したいチーム。
北極の狼	広範なSOCおよび管理型検知カバレッジ（AI支援型脅威監視を含む）。	AIはアラートのトリアージを支援するが、優先順位付けは開発者中心ではなくSOC主導で行われる。	修正は主にアナリストの指導によって行われ、自動修正ではない。	顧客がマネージドサービスを利用するのは簡単です。	検知と対応を外部委託する組織。
カト・ネットワークス（AIセキュリティ）	AIの使用状況、トラフィック、アクセスパターンに関するネットワークレベルの可視性。	アプリケーションのコンテキストではなく、ネットワークおよびポリシーのリスクに基づく優先順位付け。	直接的なコードやアプリケーションの修正は不要。	既存のカトー顧客にとって馴染み深い体験。	ネットワーク層でAIリスクを管理する組織。
シスコAIディフェンス	全社的なAI利用状況の可視化とポリシー適用。	ポリシー、アクセス制御、ネットワークインテリジェンスに基づく優先順位付け。	アクセス制限やポリシー制御を超える限定的な是正措置。	主にセキュリティチーム向けに設計されています。	大企業がAIの使用とアクセスを管理する。
CodeRabbit	主にプルリクエストレベルのコードレビューに焦点を当てており、クラウドやランタイムの可視性はない。	より広範なリスク相関を伴わないPR文脈に限定される。	自動化された修正や修復ワークフローはありません。	プルリクエストのレビューを既に実施しているチームにとって、非常に導入しやすい。	チームは完全なセキュリティカバレッジではなく、コードレビューの改善に注力している。
CrowdStrike	エンドポイント、ワークロード、およびアイデンティティ保護をAI駆動型脅威検知で実現。	実行時およびエンドポイントの脅威に対する強力な優先順位付け。	修復は封じ込めと対応に焦点を当て、コードの修正ではない。	セキュリティチーム向けの広く認知され成熟したインターフェース。	エンドポイントおよび実行時保護を優先する企業。
Invicti	Webアプリケーションに対する強力なDAST 。アプリケーション層を超える範囲では限定的。	AIはスキャン結果における誤検知を減らします。	修正には開発チームによる手動での対応が必要です。	セキュリティチームにとってはシンプルだが、開発者にとっては統合性が低い。	ウェブアプリケーションの脆弱性脆弱性に焦点を当てたチーム。
Protect AI（パロアルトネットワークス）	機械学習モデル、パイプライン、およびAIサプライチェーンコンポーネントを保護します。	アプリケーションコンテキストが限定されたモデルレベルのリスクを特定する。	修復には手動による機械学習またはセキュリティ介入が必要です。	機械学習およびセキュリティチームが利用可能。	機械学習を多用するチームがトレーニングと推論のパイプラインを確保する。
SentinelOne	AI駆動型検知によるエンドポイントおよびクラウドワークロード保護	実行時脅威に対する強力なAI優先順位付け、コードリスクへの可視性の制限。	開発者による修正ではなく、自動応答と隔離。	セキュリティチームにとって操作が容易です。	エンドポイントおよびワークロードのセキュリティに焦点を当てた組織。
XBOW	ソースコードとクラウド構成への可視性が限定された自律的なペネトレーションテスト。	AIは、ビジネスおよびアプリケーションの文脈が限定された攻撃経路を特定する。	調査結果には手動による調査と修正が必要です。	操作は簡単だが、開発者からのフィードバックは限られている。	自律型ペネトレーションテストを実験している組織。

組織に適したAIセキュリティツールの選択

適切なAIセキュリティツールの選択は、機能チェックリストを超えた問題です。重要なのは、プラットフォームが開発ワークフローにどれだけ適合するか、実際のリスクをどれだけ明確に可視化するか、そしてチームがそれらにどれだけ迅速に対応できるかです。多くのツールはセキュリティスタックの孤立した部分に焦点を当てており、これが盲点アラート疲れ、断片化されたセキュリティプロセスを招くことがよくあります。

Aikido 、AIを活用したコードレビューやAutoTriageからワンクリックAutoFix、自律型AIペネトレーションテストに至るまで、セキュリティライフサイクル全体にAIを適用することで差別化を図っています。チームをノイズ圧倒する代わりに、真に悪用可能な部分に焦点を当て、開発者が既に作業している場所で問題を修正するのを支援します。これにより、スタートアップから大企業まで、特にAIワークロードと非AIワークロードの両方を複雑さを増すことなく保護するチームにとって強力な選択肢となります。

複数のツールを継ぎ接ぎしたり、アラートを疑ったり、セキュリティ維持のために配信を遅らせたりする必要はもうありません。 Aikidoでは、セキュリティは開発の自然な一部となります。

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