DAIJOBU、AIと専門家で業務ロジックまで脆弱性診断

DAIJOBU株式会社は10月23日、WebアプリケーションとAPI向けの脆弱性診断サービスを提供開始しました。
AIで検証案の洗い出しと実行を補助し、セキュリティエンジニアが業務フローや権限に沿って検証します。
自動診断ツールが見逃しやすい、承認順序や権限差に関する弱点も確認します。

記事の概要

新サービスは、WebアプリケーションとAPIを対象にした脆弱性診断サービスです。
申請と承認の順序や、会員と管理者の権限差などを手動で検証します。
検証項目は、顧客から提供された業務フローと権限の資料をもとに設計します。
検証案の洗い出しと実行補助にはAnthropic社のClaudeを利用します。
AIが生成した検証案は、セキュリティエンジニアが確認してから実行します。
送信データを学習に利用しない条件で契約し、AIの利用範囲は事前合意の内容に限ります。
診断メニューは、しっかり診断、ライト診断、エンタープライズ診断の3種類です。
ライト診断は30万円（税別）からで、深刻度「高」の指摘は発見後翌営業日までに連絡します。

記事のポイント

1. 業務フローを手動検証： 申請と承認の順序や会員と管理者の権限差を、資料に基づいて手動で確認します。
2. AIと専門家を併用： AIで検証案の洗い出しと実行を補助し、試す内容と結果の判断は専門家が担います。
3. 3種類の診断メニュー： 手動中心の診断、自動診断中心のライト診断、大規模向けの個別診断を用意します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 自動診断の結果だけでは不十分なサービスでは、業務フローや権限表を診断前に整理し、手動検証の範囲とAIへのデータ利用条件を合意することが求められそうです。
• 同業の診断業者： AIを検証案の作成や実行補助に使いながら、最終判断を専門家が担う構成が示されました。今後は自動化の範囲だけでなく、業務理解に基づく検証力も比較される可能性があります。
• 開発・情シス部門： 脆弱性の発見後に修正優先順位まで説明されるため、診断を実施して終わりにせず、深刻度に応じた修正計画と再確認の期限をあらかじめ組み込む必要が高まりそうです。

このニュースの背景

不正アクセスや情報漏えいの報道が相次ぎ、公開中のサービスを第三者の視点で確認したいという相談が増えています。
従来の自動診断では、他の利用者の情報へのアクセスや承認を飛ばした処理の確定など、業務固有の弱点を捉えにくい場合があります。
DAIJOBUはソフトウェアテストと品質保証を本業としており、仕様書や権限表から検証項目を設計する手法を脆弱性診断に適用しています。
2026年3月に提供を開始したAI駆動開発向けの品質保証サービスで行ってきた脆弱性診断を、WebアプリケーションとAPI向けの単体サービスとして整備しました。

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