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AGEST、フロンティアAI同様のゼロデイ脆弱性ハンティングを可能にするオンプレミス提供型セキュリティプラットフォーム「AGEST ZERO SHIELD」および、セキュリティパッチ対応後のテストをオンプレミス自律型AIで高速に実施する「AGEST ZERO TEST」の商用版の提供を開始

先端品質テクノロジーを活用してソフトウェアの品質・安全性向上を支援する株式会社AGEST(本社: 東京都文京区、代表取締役 社長執行役員 CEO: 二宮 康真、以下、「当社」)は、システムに潜むゼロデイ脆弱性の探索から修正パッチの提示までを自律型AIが完結する包括的サイバーセキュリティプラットフォーム「AGEST ZERO SHIELD」および、セキュリティパッチ対応後の現新比較テストをURLを入力するだけで自動化する「AGEST ZERO TEST」の提供を本日より開始いたします。
両製品ともに閉域環境で完結する安全なオンプレミスAIを提供、これにより機密情報の外部流出リスクが無く、トークンの利用従量によらない年間ライセンス固定料金を採用している点が大きな特長です。
「AGEST ZERO SHIELD」提供の背景
先般発表された「Claude Mythos Preview(以下、「Mythos」)※1」に代表される高度なAIフロンティアモデル等の登場に伴い、AIを活用した攻撃・防御の双方が高度化するなど、サイバーセキュリティを取り巻く環境は大きな変革期を迎えています。
企業や組織にとってこうした新たな脅威への防御能力の継続的な強化が、事業継続や企業の信頼性を支える重要な経営課題となっています。
一方、高度なAIモデルを活用したセキュリティ対策では、
API経由でのソースコードの外部送信リスク(データ主権上の懸念)
フルスキャン機会の増大などトラフィックの急増に伴う高額なトークン課金負担
Mythosなど最新のフロンティアAIの輸出規制など政治判断に伴う突然の利用停止リスク
利用による高速/高頻度なアラートへの対応、アラート疲労リスク
などの課題を含んでいます。
このような中、当社ではこれらの課題を継続的に解決するソリューションとして「自律型AIによる包括的サイバーセキュリティプラットフォーム『AGEST ZERO SHIELD』」を開発、各提携予定パートナー企業様を中心にPoCや評価を重ね、本日正式な商用リリースを行うこととなりました。
『AGEST ZERO SHIELD』の特徴
オンプレミス/閉域環境設置によるデータ主権を確保しながらの利用
※フロンティアAIなどのように外部へのソースコード送信を行いません
トークンベースではない、年間ライセンス固定課金方式
サイバーセキュリティに特化したハーネス+AIモデルの継続的なバージョンアップ

本日以降、国内主要SIer様を中心としたパートナー各社との協業を通じた利用顧客への導入およびサービス提供を開始いたします。
「AGEST ZERO TEST」提供の背景
こういった動きの中、「Mythos」をはじめとするフロンティアAI等を用いたゼロデイ脆弱性ハンティング技術の高度化により、サイバー攻撃の標的となり得る未知の脆弱性がかつてないスピード・規模で発見され、日本経済新聞の報道 ※2によると、ソフトウェア上で新たな脆弱性検知数が2026年1〜6月の半年間で約3万6000件規模に達したと報告されています。
これを受けて、システムの改修やセキュリティリスクへの対応に必要なパッチ適用の回数が急増しており、企業はこれまでにない高速・高頻度でのセキュリティパッチ適用を迫られています。しかし、こうした膨大な件数にのぼるパッチ適用とその後の動作確認を、従来のようにすべて人間の手作業で処理することは、時間的にもリソース的にもすでに限界を迎えています。加えて、パッチ適用によって改修前は正常に動いていた機能が壊れてしまう(デグレード)リスクが、現場の開発・運用部門にとって大きな負担となっています。さらに、これらを解決するためのクラウド型AIセキュリティツールは、ソースコードの外部送信による機密情報漏洩リスクや、トークン量による従量課金に伴う莫大なコストが、導入において大きな課題となっています。
「AGEST ZERO TEST」は、「AGEST ZERO SHIELD」などによるセキュリティパッチ適用後のテストを自動化し、安全で迅速なリリースを実現するプロダクトです。
従来、パッチ適用後の機能互換に対しては「自信はないが急いで出すか(リリース優先)、日数をかけて人手で確認するか(確実性優先)」というトレードオフがありました。本製品は、パッチを当てる前と後の状態を自動操作して突き合わせ、変わってしまった箇所だけを検出・報告することで、スピードと確実性の課題を同時に解決します。
<ZERO TEST実際の画面>

『AGEST ZERO TEST』の特徴
テストコードや仕様書は一切不要で、システムのURLだけで始められます。
機密性の高い脆弱性情報を扱うため、AIなどのテスト処理はすべて社内に置いたマシン(オンプレミス環境)で完結、外部へ情報を出しません。
AIとルールベースによるテスト設計と、AIエージェントレビューを自動で繰り返す改善を自律的に行うことにより、1システムあたり30〜40分という短時間でテストを完了できます。
トークンベースではない、年間ライセンス固定課金方式を採用、実行回数による追加費用もありません。
テスト対象の「システム種別・業種」などの特徴に応じた、テスト専門会社である当社の蓄積されたノウハウや観点を反映したテスト実行
「AGEST ZERO SHIELD」など脆弱性ハンティング対応ツールと組み合わせて利用することで、脆弱性の発見・パッチ適用/修正から機能互換性の確認までをワンストップで支援します。
「AGEST ZERO SHIELD」×「AGEST ZERO TEST」連携と活用シーン
まず、「AGEST ZERO SHIELD」によってシステムの脆弱性を発見し、セキュリティパッチを適用した際にも、その修正が原因でこれまで正常に動いていた既存機能に悪影響が出ていないかをその都度確認する必要があります。その後、パッチ適用前後のシステムに対し「AGEST ZERO TEST」を実行することで、迅速にかつ表層的なテストではなく、製品の信頼性を担保するテストを完了させ、市場提供速度を劇的に向上させます。
そのライフサイクルの確立はPatch Management Platformer(PMP)として、セキュアで高品質な製品作りに寄与します。
今後の市場展開におけるパートナーシップエコシステム参加予定企業
先般のリリースの通り、本プロダクトの市場展開にあたり国内主要SIer様を中心としたパートナーシップエコシステムの構築に向けた取り組みを行っております。
現在の参加予定企業として下記の各社様とPoC・評価・協議を進めており、今後新たに参加いただくパートナー様を含め、相互協力のもと各社の強みを活かした市場提供を行ってまいります。
<提供パートーナー予定企業>
NTTドコモビジネス株式会社
株式会社NTTデータ
NTTレゾナントテクノロジー株式会社
日本電気株式会社
※その他、数社の参画を予定しております。
今後の展望
今後も「ハーネス※3」および「LLM※4」のバージョンアップに加え、修正パッチの作成やPull Request※5のプッシュといった新機能の追加を予定しております。
継続的な機能拡充を進めることで、性能品質の維持向上を図り、国産AIセキュリティ企業としてのポジショニングを確立してまいります。
※1 Anthropic社が限定提供している高度AIモデルであり、特にゼロデイ脆弱性検出・脆弱性解析・攻撃経路生成などのサイバーセキュリティ領域に特化したフロンティアモデル
※2 出典:日本経済新聞「ソフトの脆弱性検知は半年で3.6万件 先端AIで急増、修正追い付かず」より引用https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC305UU0Q6A630C2000000/
※3 ハーネス(テストハーネス):ソフトウェアのテストを自動実行し、結果を検証するために用意されたプログラム群や環境のこと
※4 LLM:膨大なテキストデータを学習し、高度な言語処理や推論を行うAI技術のこと
※5 Pull Request:修正したプログラムを、元のシステムに反映させるよう提案・依頼する機能のこと
以上
※ すべてのブランド、製品名、会社名、商標、サービスマークは各社に権利が帰属します。
【AGESTについて】
AGESTは、ソフトウェアテストサービスやセキュリティサービスの提供を通じて、お客様のプロダクトの品質向上に貢献するとともに、高度デジタル社会の発展への貢献を目指してまいります。
https://agest.co.jp
【AGEST ZERO SHIELDに関するお問い合わせ】
サービスサイト:http://agest.co.jp/zeroshield/
お問い合わせ:http://agest.co.jp/zeroshield/contact
【AGEST ZERO TESTに関するお問い合わせ】
サービスサイト:http://agest.co.jp/zerotest/
お問い合わせ:http://agest.co.jp/zerotest/contact
【報道関係者からのお問い合わせ】
株式会社AGEST IR広報室 広報担当
Mail: ml-pr@agest.co.jp
電話番号:03-6821-1753
杵島 直樹
Kijima Naoki
特定助教
デジタル教材自動生成、パーソナライズ学習支援、生成AI応用
Rafael Gonzalez
Rafael Gonzalez
客員研究員
機械学習、人工知能、適応型学習システム
Lisa Han
Lisa Han
客員研究員
クロスカルチュラル教育、教育社会学、比較教育学
佐伯 美咲
Saeki Misaki
博士課程3年
教育心理学、認知負荷理論、学習動機付け
鷹見 陽大
Takami Haruto
博士課程2年
教育データマイニング、ラーニングアナリティクス、行動分析
小林 颯
Kobayashi Hayate
博士課程1年
教育用VR/AR、没入型学習環境、メディア教育
中村 翔太
Nakamura Shota
修士課程2年
ゲーミフィケーション、教育アプリ開発、ユーザー行動分析
結城 るか
Yuuki Ruka
修士課程2年
HCI、UXデザイン、感情応答インタフェース
加藤 玲奈
Kato Reina
修士課程1年
学習分析、データビジュアライゼーション、教育評価
松田 真紀
Matsuda Maki
研究室秘書
研究支援、イベント運営、広報サポート

