DX推進にともないWeb開発のスピードが加速し、セキュリティリスクの監視・対応はこれまで以上に複雑化している。従来の外部委託型の脆弱性診断では、コスト・調整負荷・リードタイムがボトルネックとなり、開発サイクルとのギャップが広がっている。こうした背景から、AIと自動化を活用した“診断の内製化”を進める企業が急増している。

本資料では、クラウド型診断ツールを活用して効率化と品質向上を同時に実現した国内企業の取り組みを紹介している。たとえば、外部委託の高コスト構造を見直し、自社で反復的に診断を実施できる体制を構築した企業。製品やサービスごとにばら付いていた診断頻度を統一し、改修サイクルに合わせて継続的に診断できる仕組を整えた企業。UIの分かりやすさを重視し、エンジニア以外の担当者でも運用できるようにして工数を大幅に削減した企業も出てきている。

開発・運用のスピードが速い企業では、とくに高頻度診断が求められており、AIによる自動巡回やレポート自動生成を活用しながら、脆弱性対策を“日常的な運用プロセス”として取り入れている。これにより、セキュリティ品質の安定化だけでなく、リソース最適化や開発スピードの向上といった副次効果も生まれている。

さらに資料では、外部委託・ハイブリッド・内製化の各方式の特徴や適性を整理し、自社にとって最適な診断体制をどう設計すべきかについても解説。

・「診断のスピードを上げたい」
・「現場でセキュリティを回したい」

と考える企業に向け、内製化に向けた実務的なアプローチを提示している。

ぜひ資料をダウンロードし、AIを活用した脆弱性診断が自社の運用にどのような可能性をもたらすかを確かめてほしい。