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# AikidoがAIをどのように使うか

Aikido は、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を通して 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基準を修正・適用するのを支援し、さらにランタイム保護やペンテストにも拡張されます。

{% hint style="info" %}
当社は、お客様データを使用、保存、学習に利用することは一切ありません。脆弱性のトリアージと修正の正確性を保証するために、匿名化された小さなコード断片を使用する場合があります。

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るだけで、保持・再利用されることはありません。

当社の管理策、環境、およびコンプライアンス対策の詳細については、AI ポリシーをご参照ください。ご要望に応じて、当社の [トラストセンター](https://www.aikido.dev/trust-center).
{% endhint %}

### 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 を活用して以下を行います。

* 問題を早期に優先順位付けする
* コンテキスト対応の AI チャットで検出結果を確認する
* 依存関係の CVE を実際のコード使用状況と照らして分析する
* 修正案を生成・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の優先順位付けと修正を行えます。

読む [IDEでのAikido AI](/docs/docs-ja/ai-totsru/ide-plugins-overview/features/aikido-ai-in-ide.md).

### 2. スキャンとレビュー時のノイズを削減する

コードがスキャンやプルリクエストを通過する際、Aikido は AI を使ってノイズを減らし、最も重要なものを先に表示します。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 AutoTriage によるノイズ除去](/docs/docs-ja/kdosukyan/scanning-practices/sast-autotriage.md).

Aikido は同じ手法をシークレットの検出結果にも適用します。 [Secrets AutoTriage](https://github.com/AikidoSec/docs/blob/main/code-scanning/scanning-practices/secrets-autotriage.md) 誤検知を除外し、公開されたシークレットがまだ有効かどうか、およびどの程度のアクセス権を与えるかに基づいて優先順位を付けます。

依存関係の検出結果についても、Aikido は [CVE 悪用可能性分析](/docs/docs-ja/ai-totsru/cve-exploitability-analysis.md)も実行します。AI エージェントを使用して、脆弱なパッケージがリポジトリ内でどのように使われているかを調査し、その CVE が実際にお使い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確認したい場合は、 [Ask Aikido: コンテキスト対応 AI チャット](/docs/docs-ja/ai-totsru/ask-aikido-contextual-ai-chat.md)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、そしてその問題が実際に到達可能か、あるいはアプリで悪用可能かどうかの確認に役立ちます。依存関係の CVE については、到達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。

Code Quality も AI によって強化されています。新たに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。詳細は [Code Quality の概要](/docs/docs-ja/kdo/code-quality-overview.md).

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 の AI により多くのシグナルを、より少ないノイズを与えられます。受け入れ済みの例外、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 [追加のコードコンテキストを追加](/docs/docs-ja/kdo/add-extra-code-context.md).

### 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案を生成します。IDE で修正を適用することも、レビュー用のプルリクエストを開くこともできます。

また、生成された修正案は追加指示で洗練できるため、パッチをコードベースや標準により適合させることができます。

読む [AutoFix の概要](/docs/docs-ja/autofix-to/overview-aikido-autofix.md), [SAST および IaC の問題向け AutoFix](/docs/docs-ja/autofix-to/scope/ai-autofix-for-sast-and-iac-issues.md), [オープンソース依存関係向け AutoFix](/docs/docs-ja/autofix-to/scope/autofix-for-open-source-dependencies.md), [コンテナ向け AutoFix](/docs/docs-ja/autofix-to/scope/ai-autofix-for-containers.md)、そして [Aikido AI で AutoFix を調整する](/docs/docs-ja/autofix-to/automation-and-merging/refine-autofixes-with-aikido-ai.md).

### 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、仕様を手作業で管理せずに API スキャンを始めやすくなります。

読む [Aikido AI による OpenAPI の自動生成（Code2Swagger）](/docs/docs-ja/dast-sfesu/api-scanning/autogenerate-openapi-via-aikido-ai-code2swagger.md).

Aikido はカスタムルールの作成にも AI を活用します。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、環境に応じたカスタムのクラウド設定ミス検出を生成できます。

読む [カスタムコードルールを追加](/docs/docs-ja/kdo/add-custom-code-rules.md) および [カスタム CSPM ルール](/docs/docs-ja/kuraudosukyan/custom-cspm-rules.md).

### 5. ランタイムでの 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、トークン消費量、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可視化できます。

読む [Zen Firewall で AI / LLM の使用状況を追跡](/docs/docs-ja/zen-firewall/zen-features/tracking-ai-llm-usage-with-zen-firewall.md).

### 6. ペ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、悪用、検証します。

読む [Pentest の概要](/docs/docs-ja/penetorshontesuto/aikido-pentest.md).


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