AI事例ベース.

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出典との照合を二重確認したAI活用事例データベース。成果値は出典の自己申告を含む。

🔄 毎日新しい事例を追加しています(最終更新:

発見と検証を別のAIエージェントに分離し、出典と数値が一致した事例だけを収録しています。

日本 × セキュリティ/脆弱性(1件)

日本のセキュリティ/脆弱性分野におけるAI活用実例一覧です。

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1 日本 × セキュリティ/脆弱性 の事例数 全989件中の内訳(集計値)。1件ずつ出典URLと照合のうえ収録。

出典を独立照合し、一致しない事例(267件)は掲載していません。検証プロセス

全1件

CyberAgent、脆弱性診断・脅威モデリングAIエージェント「BUGMAP」で診断を1〜2時間に短縮

セキュリティ/脆弱性🇯🇵 日本AIエージェント脆弱性AI発見
developers.cyberagent.co.jp
手法

WEBシステムのブラックボックス/ホワイトボックス脆弱性診断と、設計レビュー(ベースラインレビュー・リスクベースレビュー)による脅威モデリングを行うセキュリティエージェントBUGMAPを構築。AWS ECS Fargateでサンドボックス化した実行環境をAWS StepFunctionsで制御し、Amazon Bedrock・OpenAI・ローカルLMなど複数の基盤モデルを使い分ける144個の専用レビューエージェントで構成。セキュリティチームだけでなく社内エンジニアも利用できるツールとして提供している。

示唆

従来は半年〜1年に1回が限界だった脆弱性診断・脅威モデリングを、144個の専用エージェントに役割分割することで1〜2時間まで圧縮し「定期実行できる診断」に変えた点が示唆的。セキュリティ専門チームが持つ暗黙知をエージェント群にマッピングし直すという設計が、専門職のボトルネック解消の一般解になりうる。

成果・金額自己申告

診断時間1〜2時間程度(従来は半年〜1年に1回が限界だった定期実行が可能に)、専用レビューエージェント144個