> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://help.aikido.dev/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/ai-totsru/how-aikido-uses-ai.md).

# 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で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でも継続し、チームがセキュリティ基準を修正・徹底するのを助け、実行時保護やペネトレーションテストにも広がります。

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

{% hint style="info" %}
私たちは、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精度を保証するために、小さな匿名化されたコード断片が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るだけで、保持も再利用もされません。

コントロール、環境、コンプライアンス対策の詳細については、当社のAIポリシーをご参照ください。ご希望に応じて、当社の [Trust Center](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を使って次を行います:

* 問題を早期に優先順位付けする
* Ask Aikidoで検出結果を深掘りする
* 依存関係のCVEを実際のコードとコンテナの使用状況と照合して分析する
* 修正案を生成し、改善する
* API仕様を生成する
* カスタムコードルールや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、リポジトリ固有の基準を学習する
* 本番環境でのAI利用を追跡する
* AIを活用した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。

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中のノイズを減らす

コードがスキャンやプルリクエストを通るにつれて、 [Aikido Agent](/docs/docs-ja/aikido-jento/aikido-agent.md) ノイズを削減し、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。こちらをご覧ください [SAST自動トリアージ](/docs/docs-ja/aikido-jento/sast-autotriage.md).

Aikidoは同じアプローチをシークレットの検出結果にも適用します。 [シークレット自動トリアージ](/docs/docs-ja/aikido-jento/secrets-autotriage.md) 誤検知を除外し、公開されたシークレットを、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 [CVEの悪用可能性分析](/docs/docs-ja/aikido-jento/cve-exploitability-analysis.md)も実行します。このエージェントは、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が実際にお客様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。

個々の検出結果をより詳しく確認したいときは、 [Ask Aikido](/docs/docs-ja/aikido-jento/ask-aikido.md)を使ってください。重大度の検証、現実的な攻撃経路の把握、そしてその問題がアプリ内で本当に到達可能か、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も平易な言葉で説明できます。

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](/docs/docs-ja/aikido-jento/custom-reports.md)を使ってください。必要なインサイトを自然言語で説明し、チャットでグラフや表を調整し、その結果をチーム用に保存できます。

コード品質もAIによって支えられています。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基準の徹底を支援します。詳細は [コード品質の概要](/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 AIはより多くのシグナルを得て、ノイズが減ります。許容された例外、アーキテクチャ上の選択、リポジトリ固有の基準を説明するために使ってください。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する](/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。

さらに指示を追加して生成された修正を調整することもできるため、パッチをコードベースや標準により適合させられます。

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)、および [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、ポリシーを徹底する

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スキャンを始められます。

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

Aikidoはカスタムルール作成にもAIを使用します。チームは自然言語でカスタムコードチェックを定義し、自分たちの環境向けのカスタム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する](/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. 実行時のAI利用を追跡する

Zen Firewallは、LLMプロバイダーの利用状況、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、稼働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把握できます。

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

### 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って、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 [ペネトレーションテストの概要](/docs/docs-ja/penetorshontesuto/aikido-pentest.md).


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://help.aikido.dev/docs/docs-ja/ai-totsru/how-aikido-uses-ai.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.