# AikidoがAIをどのように使用するか

Aikido は、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を通じて AI を活用します。IDE から始まり、プルリクエストやスキャンへと続き、チームがセキュリティ標準を修正・適用するのを支援し、さらにランタイム保護やペネトレーションテストへも広がります。

どの製品で有効にするか（SAST、Code Quality、Deep Review、AI Code Analysis、DAST、Pentest）については、参照してください [どの Aikido 製品を使うべきですか？](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/getting-started/which-aikido-product-should-i-use).

そのインテリジェンスの中心にあるのは [Aikido Agent](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/aikido-agent/aikido-agent)。それはセキュリティデータを理解し、機能を支えます [Ask Aikido](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/aikido-agent/ask-aikido), [カスタムレポート](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/aikido-agent/custom-reports), [SAST自動トリアージ](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/aikido-agent/sast-autotriage), [シークレット自動トリアージ](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/aikido-agent/secrets-autotriage)、および [CVEの悪用可能性分析](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/aikido-agent/cve-exploitability-analysis).

{% hint style="info" %}
当社は、いかなる顧客データも使用、保存、または学習に利用することはありません。小さく匿名化されたコード断片が、脆弱性のトリアージと修正の正確性を保証するために使用される場合があります。

すべての AI 操作は推論専用であり、データはメモリ上で一時的に処理され、保持も再利用もされません。

制御、環境、コンプライアンス対策の詳細な概要については、当社の AI ポリシーをご参照ください。ポリシーは、当社の [Trust Center](https://www.aikido.dev/trust-center).
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### SDLC 全体にわたる AI

最初のコードから本番環境まで、Aikido は AI を使って次のことを行います：

* 問題を早期に優先順位付けする
* Ask Aikido で検出結果を詳しく調べる
* 依存関係の CVE を実際のコードやコンテナの使用状況と照らして分析する
* Deep Review でプルリクエストをレビューする
* AI Code Analysis で既存のソースを推論する
* 修正を生成して洗練する
* API 仕様を生成する
* カスタムのコードおよびクラウドルールを適用する
* 追加のコードコンテキストを通じてリポジトリ固有の標準を学習する
* 本番環境での AI の使用状況を追跡する
* AI 搭載のペネトレーションテストでセキュリティを検証する

### 1. IDE から始める

Aikido は AI を IDE に直接組み込みます。開発者は、コードがプルリクエストに到達する前に検出結果を優先順位付けし、修正を適用できます。

まず [IDE内のAikido AI](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/ai-and-dev-tools/ide-plugins-overview/features/aikido-ai-in-ide).

### 2. スキャンとレビュー

コードがスキャンやプルリクエストを通過するにつれて、 [Aikido Agent](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/aikido-agent/aikido-agent) ノイズを削減し、本当に重要なものを最初に表示します。悪用可能性を確認し、実際のコードコンテキストを読み取り、想定される影響に基づいて問題の優先順位を再設定します。こちらもご覧ください [SAST自動トリアージ](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/aikido-agent/sast-autotriage).

Aikido は同じアプローチを機密情報の検出にも適用します。 [シークレット自動トリアージ](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/aikido-agent/secrets-autotriage) 誤検知を除外し、露出した機密情報を、それがまだ有効かどうかと、どれだけのアクセス権を与えるかに基づいて優先順位付けします。

依存関係の検出結果については、Aikido はさらに [CVEの悪用可能性分析](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/aikido-agent/cve-exploitability-analysis)も実行します。Agent は、脆弱なパッケージがリポジトリやコンテナ内でどのように使われているかを調べ、その CVE が実際にあなたの環境で悪用可能かどうかを判断します。設定に応じて、Aikido は検出結果を自動的にダウングレード、アップグレード、スヌーズ、または無視できます。

1 つの検出結果をより詳しく調べたい場合は、 [Ask Aikido](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/aikido-agent/ask-aikido)を使用してください。重大度の検証、現実的な攻撃経路の把握、そして問題が実際に到達可能か、あるいはアプリで悪用可能かを確認するのに役立ちます。依存関係の CVE については、到達可能性の経路と、脆弱なパッケージの全体的な影響を平易な言葉で説明することもできます。

セキュリティデータを再利用可能なワークスペースレポートに変換するには、 [カスタムレポート](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/aikido-agent/custom-reports)を使用してください。必要なインサイトを自然言語で記述し、チャットでグラフや表を洗練させ、結果をチーム用に保存できます。

[コード品質](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/code-quality/code-quality-overview) も AI を活用しています。新しく追加されたプルリクエストの変更をレビューし、多くの言語にわたってエンジニアリング標準の適用を支援します。

[詳細レビュー](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/deep-review/how-deep-review-works) は、エージェント型のプルリクエストレビュー担当です。差分を超えたコンテキストで変更を読み取り、次の両方をカバーします **セキュリティと品質**.

[AIコード解析](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/ai-code-analysis/ai-code-analysis) は、ライブターゲットなしで深く掘り下げたいときに、既存のソース全体を通して理由を推論します。ロジックの欠陥、認可の抜け穴、パターンチェックでは見逃す攻撃経路などです。

追加のコードコンテキストを加えることもできます。これにより、Aikido AI はより多くのシグナルを得て、ノイズを減らせます。承認済みの例外、アーキテクチャ上の選択、リポジトリ固有の標準を説明するために使用してください。Aikido はそのコンテキストを使って Code Quality のコメントをより関連性の高いものにします。方法はこちらをご覧ください [追加のコードコンテキストを追加する](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/code-quality/add-extra-code-context).

### 3. AutoFix で問題を修正する

Aikido は、コード、依存関係、インフラ、コンテナ向けにレビュー可能な修正を生成します。IDE で修正を適用することも、レビュー用にプルリクエストを開くこともできます。

生成された修正はフォローアップ指示でさらに洗練できるため、パッチをコードベースや標準により適合させられます。

まず [AutoFix概要](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/autofix-and-remediation/overview-aikido-autofix), [SASTおよびIaCの問題向けAutoFix](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/autofix-and-remediation/scope/ai-autofix-for-sast-and-iac-issues), [オープンソース依存関係向けAutoFix](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/autofix-and-remediation/scope/autofix-for-open-source-dependencies), [コンテナ向けAutoFix](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/autofix-and-remediation/scope/ai-autofix-for-containers)、および [Aikido AIでAutoFixを洗練する](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/autofix-and-remediation/automation-and-merging/refine-autofixes-with-aikido-ai).

### 4. 仕様を生成し、ポリシーを適用する

Aikido は、バックエンドコードから直接 OpenAPI 仕様を生成できます。これにより、仕様を手作業で保守しなくても API スキャンを開始しやすくなります。

まず [Aikido AIによるOpenAPIの自動生成（Code2Swagger）](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/dast-surface-monitoring/api-scanning/autogenerate-openapi-via-aikido-ai-code2swagger).

Aikido はカスタムルールの作成にも AI を使用します。チームは自然言語でカスタムのコードチェックを定義し、環境向けのカスタムなクラウド設定ミスチェックを生成できます。

まず [カスタムコードルールを追加する](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/code-quality/add-custom-code-rules) と [カスタムCSPMルール](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/cloud-scanning/custom-cspm-rules).

### 5. ランタイムの AI 使用状況を追跡する

Zen Firewall は、LLM プロバイダーの使用状況、モデルのアクティビティ、トークン消費、推定コストを追跡します。これにより、実行中のアプリケーションで AI がどのように使われているかをチームが可視化できます。

まず [Zen Firewall で AI / LLM の利用を追跡する](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/zen-firewall/zen-features/tracking-ai-llm-usage-with-zen-firewall).

### 6. ペネトレーションテストでセキュリティを検証する

Aikido Pentest は、自律エージェントを使用して、アプリケーション、API、インフラ全体の脆弱性を発見し、悪用し、検証します。

まず [ペンテスト概要](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/pentests/aikido-pentest).