IssueHunt株式会社は、AIエージェントと診断員の知見を組み合わせた手動脆弱性診断サービスの提供を開始しました。
AIがソースコードから診断対象や攻撃シナリオを分析し、診断員がアクセス制御やビジネスロジックを検査します。
診断準備の工数を減らしながら、より広範囲の手動診断を可能にすることを目指します。
記事の概要
新サービスは、従来の手動脆弱性診断で課題となっていた高コストや対象範囲の限定を解消するものです。
AIエージェントが事前調査や攻撃シナリオの作成を自動化し、診断員の作業工数を削減します。
AIはソースコードを解析し、エンドポイントやパラメータ、権限などを自動で分析してリスト化します。
診断員はAIの解析結果をハウスルールや独自ノウハウに基づいて確認し、認可制御の欠陥やビジネスロジックの脆弱性を検査します。
診断に使った攻撃シナリオや検査パターンは、無料のダッシュボードで確認できます。
ダッシュボードでは、脆弱性の概要や修正方法、対策手順も確認できます。
MCPサーバーを介してClaude CodeやCodexなどのコーディングエージェントと接続し、脆弱性の改修に活用できます。
記事のポイント
- AIが診断準備を自動化： ソースコードから診断対象を抽出し、画面やAPIなどの一覧作成にかかる準備工数を削減します。
- 手動診断で複雑な欠陥を検査： AIの解析結果を診断員が補正し、アクセス制御やビジネスロジックの脆弱性を確認します。
- 診断プロセスを無料公開： 攻撃シナリオや検査内容をダッシュボードで確認でき、MCP経由で改修作業にもつなげられます。
このニュースがもたらす影響
- 導入を検討する企業： 診断対象を広げる判断がしやすくなりそうです。準備作業の削減と診断プロセスの可視化を前提に、予算だけでなく開発側の対応時間まで含めて導入効果を見積もる必要があります。
- 診断サービス提供者： AIによる調査効率化と診断員の専門性をどう組み合わせるかが、サービス設計の比較軸になりそうです。診断品質を保ちながら、対象範囲と価格の両立を示すことが求められます。
- 開発・セキュリティ部門： 脆弱性の発見から修正までを分断せず、診断シナリオや対策手順を開発エージェントへ渡す運用を検討しやすくなります。検査結果を改修工程でどう検証するかが次の課題になりそうです。
このニュースの背景
AIコーディングの普及によって、Webアプリケーションの機能開発やリリース速度が高まっています。
一方で、専門診断員による手動診断は高コストになりやすく、予算上の制約から診断対象が限定される課題がありました。
自動スキャンツールでは、アクセス制御の不備や複雑な仕様に依存するビジネスロジック上の脆弱性を検出しにくく、手動での精査が必要とされていました。
さらに、診断前の対象画面やエンドポイント、パラメータなどの整理にも担当者の工数がかかっていました。
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IssueHunt株式会社のプレスリリース（2026年10月6日 09時00分）プロダクトセキュリティ統合支援サービス「…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000262.000039740.html