Claude Security
推論によるコード脆弱性の探索・検証・修正提案

• 既知の型に当てはまる欠陥は見つかるが、複数ファイルにまたがる論理上の欠陥は届きにくい
• 指摘の件数が多く、真偽の確認に工数がかかる
• 指摘が修正に進まず、バックログが増える
• 監査の時点以外の変更は、確認されない

• コンポーネント間の相互作用とデータの流れを読み、文脈を踏まえた欠陥を探す
• 指摘をClaude自身が反証し、信頼度を付けて報告する
• 全ての指摘に修正案が付き、人が確認して適用する
• 定期スキャンで、継続的に調べる

未発見リスクと、修正までの時間

Anthropicは、スキャンから修正までの時間を最も重視しています。複数のチームが、スキャンからパッチの適用までを1回の作業で終えました。費用はトークンの実費のみで、追加のプラットフォーム費用はありません。

信頼度と重大度つきの指摘

指摘には信頼度と重大度（High・Medium・Low）が付き、却下の理由を記録できます。Webhookやエクスポートで、既存の脆弱性管理の運用へ渡せます。

場所・再現手順・修正案までそろう

指摘ごとに、ファイルと行、影響、再現手順、推奨される修正が示されます。パッチはClaude Code on the Webで開き、文脈の中で修正できます。プラグインを使えば、手元やCIでPR差分だけをスキャンできます。

有効化・GitHub連携・利用上限

組織のオーナーが組織設定で有効化し、Claude GitHub Appを導入します。GitHubのSSOの承認、IP許可リストへの追加、Claude Security専用の利用上限の設定が、準備の中心です。

人の承認と、判断の記録

修正は、人のレビューと承認が前提です。却下の理由が記録され、後の確認者が過去の判断を追えます。対象は自社が権利を持つコードに限られ、Zero Data Retentionの対象外である点も確認が必要です。

マルチエージェント設計の実例

構成要素ごとの脅威モデル、研究者役のエージェント、独立した検証役、パッチの審査役という分業は、業務エージェントの設計にも通じます。モデルの外側の設計で、品質を支えています。

• 現在はClaude Enterprise向けの公開ベータ。TeamとMaxは近日提供と案内
• 組織のオーナーが、組織設定のClaude Securityを有効化
• GitHub.comとGitHub Enterprise Serverのリポジトリが対象
• Claude GitHub Appを導入し、対象リポジトリへの権限を付与
• GitHubがSSOを要求する場合は、別途Claudeアプリの承認が必要。IP許可リストを使う場合は、許可範囲の追加が必要

• スキャンはトークンの実費のみ。追加のプラットフォーム費用はなし
• Claude Security専用の利用上限を、別に設定可能
• Zero Data Retention（データを保持しない契約）の対象外。法令の要請や利用規約違反への対応で、データを保持する場合あり
• 大規模なリポジトリは、ディレクトリ単位でのスキャンを推奨

• 自社が所有し、スキャンに必要な権利を全て持つコードのみ
• オープンソースを含む、第三者が所有・許諾したコードは対象外
• Claude Code向けプラグインは、手元で複製できるリポジトリを走査する別の提供形態

• 重大度の基準の変更（現時点では設定不可）
• GitHub以外のリポジトリのスキャン（マネージド版。プラグインは、GitLabやBitbucketも対象）
• 修正の自動適用。パッチは人が適用
• 毎回同じ結果を得ること。スキャンは確率的で、同じコードでも結果が異なる場合あり

導入準備の診断

組織設定での有効化、GitHub Appの導入、SSOの承認、IP許可、対象リポジトリ、利用上限を棚卸しし、利用条件に照らして、準備の抜けを洗い出します。

開発基盤の連携設計

GitHub、Claude Code、CI/CDの流れの中で、いつ、どの範囲をスキャンするかを設計します。GitHub Advanced Securityを活用したDevSecOpsの実績をもとに、PR差分のスキャンと、定期的なリポジトリ全体のスキャンを組み合わせます。当社自身も、GitHub Copilot経由でClaudeを統制環境で運用しています。

トリアージ・承認フローの設計

指摘の優先付け、人のレビュー点、修正の承認、却下理由の記録を、ハーネスエンジニアリングの考え方で業務フローに組み込みます。リスクの低い処理は自動化し、重要な判断は人の承認へ切り替える設計は、Agentic Securityの考え方と共通です。

Microsoft Foundry上での実行

Claude Securityプラグインは、Microsoft Foundryなどのサードパーティの基盤でも動作します。モデルのバージョンの固定と、環境の整備を支援します。

移行・モダナイズの品質ゲート

移行前の既存コードと、移行後に生成されたコードを、スキャンの対象にします。判断点に人の承認を置いた工程と組み合わせます。

1〜2リポジトリでの検証

対象を絞り、指摘の取り扱いの流れまで含めて、短期間で試作・検証します。結果をもとに、範囲を広げる順序を決めます。

Webサービス・SaaS開発

対象のコード　TypeScript、Python、Javaなどによる、API、認証・認可、入力処理

利用イメージ　インジェクションや認証の迂回など、外部から狙われやすい種類を、リポジトリ全体で調べます。

権限制御が重い業務システム

対象のコード　金融、決済、会員基盤などの、権限と業務ロジックを含む処理

利用イメージ　他人のデータが見える、といった、業務ルールに起因する欠陥を調べます。

製品開発・組み込み

対象のコード　C/C++、Rustを含む、ネットワーク処理、パーサ、ドライバ

利用イメージ　メモリ安全性の不具合など、深く悪用されやすい種類を、出荷前に調べます。

AI生成コードの多い開発組織

対象のコード　AIコーディング支援で変更量が増えた、リポジトリ

利用イメージ　プラグインで、PRやコミットの差分を走査し、レビューの流れに組み込みます。

受託開発・SIの納品前確認

対象のコード　顧客へ納品する前の、自社が権利を持つコードベース

利用イメージ　納品前の追加の確認として、深い解析を加えます。

レガシー移行・モダナイズ

対象のコード　移行前の既存コードと、移行後に生成されたコード

利用イメージ　移行の前後で、潜在する不具合を確認し、品質ゲートの材料にします。

JRE MALL様（東日本旅客鉄道）：ECモール運営の業務適用

ECモール運営の実業務を題材に、「データ取得→分析→提案」の流れをMicrosoft Foundry上でAIエージェントとして設計し、動作を検証しました。業務に組み込む際の設計観点、データ整備、構築・運用に必要な役割分担を整理しています。