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AGEST ZERO SHIELDとは
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AGEST ZERO SHIELDとは
AGEST ZERO SHIELDとは
ゼロデイ脆弱性の検知からコード修正案の提示まで、閉域環境で完結。
AGEST ZERO SHIELDは、従来の境界型防御や人手による監視の限界を突破する、クローズド環境専用の自律型セキュリティプラットフォームです。 私たちが目指したのは、特定のAIベンダーの都合に左右されず、企業の戦略的中核領域である「ソースコードの主権」を内部から完全に守り抜く、独立した防衛システムです。
ここではその設計思想とアーキテクチャの骨子をご紹介します。

1
オンプレミスの絶対優位
─ ソースコードの完全秘匿とデータ主権
概要
企業の最重要知財であるソースコードを外部へ送信しない。
高度なAI診断をうたうクラウドサービスの多くは、解析のたびにソースコードやシステム構成図を外部API経由で海外サーバー等へ送信し続けています。これは事実上の「データ主権の喪失」であり、深刻な情報流出リスクと背中合わせです。
AGEST ZERO SHIELDは、お客様の専用閉域環境(オンプレミス、またはプライベートクラウド)内部にAIエンジンを完全構築。外部通信を100%遮断した閉域内で解析を完結させるため、情報流出の懸念を根本から払拭し、完璧なセキュリティガバナンスを実現します。

2
ローカルLLMによる無制限稼働
─ ITコストを「資産」へと転換する定額戦略
概要
どれだけスキャンを繰り返しても、追加コストが発生しない。
外部クラウドAPIに依存したセキュリティ診断は、コード量や診断回数(トークン数)に応じて費用が指数関数的に跳ね上がる「変動費(Opex)」の呪縛から逃れられません。
AGEST ZERO SHIELDは、自社環境で動作する「ローカルLLM」を採用しているため、24時間365日、何万回コードスキャンを回し続けても追加の従量課金はゼロです。セキュリティ対策を「使うほど膨らみかねない変動費」から、コントロール可能な「定額の資産投資(Capex)」へと転換します。
URL
http://example.com/

3
現実的な導入アプローチ
─ 輸出規制・ロックインリスクからの脱却
概要
特定の海外ベンダーに依存しない「モデル非依存」が、真の自律防衛をもたらす。
フロンティアAI(Project GlasswingやGPT-5.5-Cyber等)を活用した防御は一見華々しいものの、特定の海外ベンダーへの依存、厳しい輸出規制リスク、そして巨大なインフラコストという高い壁が立ちはだかります。他国政府の規制判断ひとつで防衛AIが突如利用停止になるリスクは、企業にとって無視できない事業継続上の懸念です。
AGEST ZERO SHIELDは、特定のAIモデルに依存しない「インデペンデント(モデル非依存)・ハーネス」を採用。 特定の巨大AIに自社の命運をロックインさせず、オープンLLMを柔軟に組み込める構造とすることで、外部のルール変更やサービス停止から完全に独立した、持続可能な防衛インフラを実現します。
URL
http://example.com/

4
アラート疲労からの脱却
─ 人の手を介さない「自律防衛エンジン」
概要
「流出なし・回し放題・低い導入ハードル」だからこそ実現する、アラートゼロの境界線。
「オンプレミスで安全に」「トークン利用料を気にせず回し続けられ」「現実的な環境で動く」からこそ、AIは人間の介入を一切待たずに、24時間リアルタイムで監視・検証・自己修正ループを回し続けることができます。
従来のセキュリティツールのように「危険かもしれない」という膨大な警告(アラート)を人間に投げつけ、担当者を疲弊させる「アラート疲労(Alert Fatigue)」を抑え、検知からゼロデイ脆弱性の修復コード提示までをAIが自律完結。人間は「疲弊する監視者」から解放され、真の安全を手に入れます。
URL
http://example.com/

5
超高速リグレッションテスト
─ AGEST ZERO TEST
概要
パッチ適用後のシステムが「無傷」であることを、仕様書もコードもなく証明する。
AGEST ZERO SHIELDで脆弱性が修復(パッチ適用)された後、システムに新たな不具合(デグレード)が発生していないかを自律検証するツールが「AGEST ZERO TEST」です。
AGEST ZERO TESTは、AIによる回帰テストを実行します。
開発の現場を悩ませる「仕様書がない」「テストコードがない」という状況下であっても、AIがURLなど最小限の情報から機能やUIの変質を自動検知。
超高頻度なパッチ適用に伴うサイレント障害や画面レイアウトの崩れを未然に防ぎます。
※AGEST ZERO TESTは、オンプレミス型AI自動テスト製品として、単体でのライセンス提供・個別導入が可能です。
もっとくわしく:
「AGEST ZERO TEST」とは
6
防衛規律
─ ガバナンス・クリアランス
概要
強大すぎる防衛力は、一歩間違えれば最大の脅威になり得る。だからこそ厳格な「規律」を課す。
高度な脆弱性検出能力を持つ自律AIは、裏を返せば、極めて強力な疑似クラッキング(攻撃)の知性そのものです。この知性が外部に漏洩したり、悪意ある内部関係者によって誤用されたりすることは、絶対に防がねばなりません。
そのため、AGEST ZERO SHIELDではシステム構築から運用保守に関わるすべての人に対し、独自に規定する『厳格なセキュリティクリアランス制度』を課しています。
外為法(特定類型)をはじめとする安全保障上のガバナンスを敷き、操作権限を責任範囲に応じて論理的にゾーニング(分離)することで、防衛システムそのものの安全性を確かなものにしています。「技術の強さ」と「運用の厳格さ」。この二つが揃って初めて、真の防衛プラットフォームとして機能します。
URL
http://example.com/

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

