AIを使った脆弱性診断とは？できること・苦手なこと・費用と選び方を解説

自社のWebサービスやアプリの脆弱性診断を検討するなかで、「AIを使えば、もっと速く安く診断できるのではないか」と考えたことはないでしょうか。従来の手動診断やツール診断はコストも納期もかかるため、AIを取り入れた診断に関心が集まっています。

一方で、「AIを使った脆弱性診断」で具体的に何ができて、何がまだ苦手なのかがはっきりしないまま導入すると、本来見つけるべき弱点を見落とすおそれがあります。従来のツール診断・手動診断と比べて、AIはどこまで任せられるのでしょうか。

本記事では、AIを使った脆弱性診断でできること・苦手なことを従来の診断と対比したうえで、人手との組み合わせ方、用途別の選び方、そして各社がほとんど公開していない費用の決まり方まで整理します。検索語の「AI」には2つの意味が混ざっているため、まずそこを切り分けてから解説します。

「脆弱性診断 AI」には2つの意味がある

はじめに、検索語の意味を切り分けます。「脆弱性診断 AI」という言葉は、立場によって指す対象が2つに分かれるためです。

• ① AIを使って診断する：AIが脆弱性診断の作業（巡回・検出・判定の一部）を自動で行う診断手法です。既存のWebアプリやシステムを、より速く・広く検査することが狙いです。
• ② 生成AI（LLM）を使ったシステムを診断する：自社が組み込んだ生成AI・大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）のアプリに対し、プロンプトインジェクションなどAI特有の弱点を検査する診断です。検査する「対象」がAIである点が①と異なります。

①と②はどちらも「脆弱性診断 AI」で検索されますが、必要な診断も依頼先も違います。本記事は主に①を軸に、できること・苦手なこと・選び方・費用を解説し、②については「生成AI（LLM）システムの脆弱性診断とAI特有の脅威」で扱います。自社の目的がどちらかを意識しながら読み進めてください。

②で検査するAI特有の弱点は、OWASP（Open Worldwide Application Security Project）が公開する「OWASP Top 10 for LLM Applications 2025」で体系化されており、プロンプトインジェクションなどが代表例として挙げられています。詳細は後述します。

AIを使った脆弱性診断でできること・苦手なこと

ここからは、①「AIを使って診断する」場合に、AIが得意なことと苦手なことを整理します。導入可否を判断する土台になる部分です。

AIを使った診断は、画面を自動で巡回して検査対象を洗い出したり、入力パターンを大量に試したりする作業を自動化します。人が1画面ずつ操作する必要が減るため、スピードと検査量の面で効果が出やすいのが特徴です。一方で、仕様書に書かれていない「本来あるべき業務上の制御」を推し量る判断は、AIだけでは難しいという弱点があります。

AIが得意なことは次のとおりです。

• 画面の自動巡回とクロールによる検査対象の洗い出し（手動では漏れやすい画面や遷移の網羅）
• 大量の入力パターン・既知の攻撃パターンを高速に試す検査（スピードと検査量）
• 検出結果の一次整理や、誤検知候補の絞り込みの補助
• 公開前・改修のたびの繰り返し検査（運用のなかで定期的に回す使い方）

AIが苦手なことは、主に「文脈の理解」が必要な領域です。

• 権限設計や業務ロジックの不備（「この利用者はこの操作をしてよいか」という、仕様の背景を踏まえた判断）
• 複数の画面・機能をまたいで初めて成立する攻撃の発見
• 検出結果が本当に悪用可能かの最終判断（誤検知の切り分け）
• 「検査しきれなかった範囲はないか」という網羅性の証明

Webアプリケーションで狙われやすい弱点は、OWASPが公開する「OWASP Top 10:2025」に、アクセス制御の不備（Broken Access Control）やインジェクション（Injection）などとして整理されています。このうちアクセス制御や業務ロジックに関わる不備は文脈判断を伴うため、AIによる自動検査だけでは見極めが難しく、後述する人手との組み合わせが前提になります。

ただし、各ツールが掲げる「検出率」や「工数削減率」といった数値は、前提条件（対象・比較相手・測定方法）によって大きく変わります。第三者の検証がない自己申告値もあるため、数値は前提とあわせて確認することをおすすめします。

出典・参考資料（1件）

• 参考資料：OWASP Top 10:2025｜OWASP Foundation（https://top10.owasp.org/2025/）

ツール診断・AI診断・手動診断は何が違うか

ここでは、脆弱性診断の3つの進め方を並べて違いを整理します。実際のサービスはこれらを組み合わせていることが多いため、まず純粋な型として比べると選びやすくなります。

ツール診断とAI診断は、どちらも「速く・広く」検査する点で近く、AI診断は自動巡回や入力生成でツール診断の弱点（画面の洗い出しの限界）を補います。一方で、権限設計や業務ロジックの不備といった文脈判断が必要な領域は、いずれの自動診断も苦手で、手動診断（専門家）が強みを持ちます。このように3つは排他ではなく、自動診断で広く速く見て、重要な箇所を人が深く見るという組み合わせが現実的です。

AIと人手をどう組み合わせるのが現実的か

ここからは、AIと人手を組み合わせた「ハイブリッド診断」が具体的にどんな工程になるのかを見ていきます。発注時に「AIの判定に人のレビューが入るか」を確認する際の手がかりになります。

AIを使った診断では、AIが疑わしい箇所を大量に検出し、その一つひとつが本当に脆弱性かを人（またはAIの別工程）が検証する流れが中心になります。

たとえばNRIセキュアテクノロジーズは、生成AIを使った診断を「事前準備・脆弱性検出・誤検知の排除・リスク評価・対策立案・報告」の6つのフェーズに分け、11ステップの工程として公開しています。そのなかで、検出した内容を鵜呑みにせず反証を検討する「敵対的検証」の工程を設けています。

5.敵対的検証　各発見について「バグや脆弱性ではないとすれば、どのような反証があるか」を独立したエージェントに検討させます。

出典：生成AIの脆弱性診断は「モデル任せ」では機能しない｜NRIセキュアテクノロジーズ

この例が示すように、精度の高い診断では「AIが検出したものを、そのまま結果にしない」工夫が組み込まれています。発注先を選ぶときは、AIの検出結果に対して誤検知の排除や悪用可能性の確認といった人（または検証工程）のレビューが入るかを確認すると、見つかった弱点の確からしさを判断しやすくなります。

出典・参考資料（1件）

• 出典：生成AIの脆弱性診断は「モデル任せ」では機能しない｜NRIセキュアテクノロジーズ（https://www.nri-secure.co.jp/blog/ai-vulnerability-harness）

AIの検出結果をそのまま確定させないという工夫は、掲載企業への取材でも具体的に語られています。WebアプリケーションやAPIをAIで診断するCoWorker株式会社は、AIの誤り（ハルシネーション）の扱い方について次のように述べています。

生成AI（LLM）システムの脆弱性診断とAI特有の脅威

ここからは、冒頭で切り分けた②「生成AI（LLM）を使ったシステムを診断する」場合の話です。自社サービスにチャットボットや生成AI機能を組み込んでいる場合は、従来のWebアプリ診断とは別に、AI特有の弱点を検査する必要があります。

生成AIアプリ特有の弱点は、OWASPが「OWASP Top 10 for LLM Applications 2025」として10項目に整理しています。なかでも代表的なのが、第1位に挙げられたプロンプトインジェクション（Prompt Injection）です。OWASPはこれを次のように定義しています。

A Prompt Injection Vulnerability occurs when user prompts alter the LLM’s behavior or output in unintended ways.

出典：LLM01:2025 Prompt Injection｜OWASP Top 10 for LLM Applications 2025（OWASP Gen AI Security Project）

これは、利用者の入力（プロンプト）によって、LLMの挙動や出力が意図しない形に変えられてしまう弱点です。代表的な項目には、ほかにも次のようなものがあります。

• プロンプトインジェクション（LLM01:2025 Prompt Injection）：入力でAIの挙動を乗っ取る
• 過剰な権限・自律性（LLM06:2025 Excessive Agency）：AIに与えた権限や自律性が広すぎ、想定外の操作につながる。GMOサイバーセキュリティ byイエラエなどが「権限逸脱」と呼ぶリスクはこれに対応します
• システムプロンプトの漏洩（LLM07:2025 System Prompt Leakage）：AIへの指示文（システムプロンプト）が外部に漏れる

これらは従来のWebアプリ診断の観点だけではカバーしきれないため、生成AIを組み込んだシステムには、LLM向けの診断メニューを持つサービスを選ぶ必要があります。本記事で紹介するサービスのうち、CoWorker・GMO Flatt Security・GMOサイバーセキュリティ byイエラエ・NRIセキュア・三菱総研DCSは、生成AI・LLMを対象にした診断メニューを提供しています。

出典・参考資料（1件）

• 参考資料：OWASP Top 10 for LLM Applications 2025｜OWASP Gen AI Security Project（https://genai.owasp.org/llm-top-10/）

用途別の選び方と発注前に確認すべき観点

ここからは、自社の用途に合わせた選び方を整理します。AIを使った脆弱性診断は、大きく次の3つのタイプに分かれ、どれを選ぶかで検討の進め方が変わります。

• ツール型（自動スキャンSaaS）：自社で繰り返し回したい、公開前・改修時に自主チェックしたい場合に向きます
• AI＋人手（ハイブリッド）型：重要システムで、専門家のレビューまで含めて依頼したい場合に向きます
• 生成AIシステム診断型：自社が組み込んだ生成AI・LLMアプリを診てほしい場合に選びます

タイプを絞ったら、発注前に次の流れで確認すると、見落としや後戻りを防げます。まず診断の対象と範囲（どのサイト・機能・APIを診るか）を決め、タイプを選び、候補を比較し、同じ条件で見積もりを取り、最後に診断後の修正体制まで含めて判断します。以下では、特に確認しておきたい観点を取り上げます。

IPA適合リスト・第三者認証で客観的に確かめるには？

社内の稟議や発注判断では、「なぜその会社を選んだか」を客観的に説明できる根拠があると通しやすくなります。その手がかりになるのが、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が公開する「情報セキュリティサービス基準適合サービスリスト」です。このリストには「脆弱性診断サービス」のカテゴリがあり、掲載の仕組みは次のようになっています。

注意したいのは、これは「IPAが品質を保証する」ものではなく、経済産業省の「情報セキュリティサービス基準」への適合を審査登録機関が審査し、適合したサービスをIPAがリストとして公開する制度である点です。IPA自身が適合性を判断するわけではありません。

それでも、第三者の審査を経たサービスであるという客観的な目安になります。あわせて、ISO/IEC 27001などの第三者認証や、Webアプリのセキュリティ要件の枠組みであるOWASP ASVS（Application Security Verification Standard、現行は5.0.0）への準拠を公表しているかも、判断材料になります。

出典・参考資料（2件）

• 参考資料：情報セキュリティサービス基準適合サービスリスト｜独立行政法人情報処理推進機構（IPA）（https://www.ipa.go.jp/security/it-service/service_list.html）
• 参考資料：OWASP Application Security Verification Standard（ASVS）｜OWASP Foundation（https://asvs.owasp.org/）

診断後の修正体制・再診断を先に決めておくには？

脆弱性は、見つけて終わりではなく「直して、直ったか確かめる」ところまでが一区切りです。発注前に、診断後に発見された脆弱性の修正方法について助言が得られるか、修正後の再診断は料金に含まれるか別料金かを確認しておくと、追加コストや対応の遅れを避けられます。

どのくらいの頻度で診断し、社内で回すには？

診断を受ける頻度にも決まった正解はありません。サービスの公開時、主要な機能を追加したとき、認証や決済など重要な処理を変更したときなど、システムが大きく変わる節目で実施するのが現実的です。ツール型を使って日常的に自主チェックしつつ、重要な変更時に専門家の診断を組み合わせる運用も有効です。

ツール型を使って社内で診断を回していくことを検討する場合は、どの診断項目を自動化でき、どこは人の判断や外部委託が必要かの線引きが重要になります。以下の記事では、診断項目別の内製可否とCI/CDへの組み込み方、ハイブリッド運用の形を解説しています。

FinTech・金融領域でAI診断を使うときの留意点は？

決済や金融サービスを扱う場合、Webアプリ一般の観点に加えて、取り扱う情報の機密性が高い分、診断の範囲と深さをより慎重に設計する必要があります。特に、権限設計や業務ロジックに関わる不備は資金や顧客資産に直結しやすく、前述のとおりAIの自動診断だけでは見極めが難しい領域です。

そのため金融・決済領域では、AIによる広く速い一次検査と、専門家による重要機能の深い診断を組み合わせ、ソースコードや設計書まで参照するホワイトボックス型の診断を検討する価値があります。業界特有の要件への対応可否は、見積もり時に診断範囲とあわせて確認しておくと安心です。

AI脆弱性診断の費用の決まり方と相場の手がかり

ここからは、多くのサービスが「お問い合わせ」としている費用について、何で金額が決まるのか、どんな料金モデルがあるのかを整理します。相場をつかむ手がかりになります。

費用を左右する主な要因は次のとおりです。見積もりを取るときは、これらをそろえて複数社に依頼すると比較しやすくなります。

• 診断対象の範囲（どのサイト・システム・機能を診るか）
• 画面数・機能数・API数・リクエスト数などの規模
• 診断手法と深度（静的診断 < 動的診断 < ペネトレーションテスト < レッドチームの順に工数が増える傾向）
• ソースコードや設計書まで参照するか（ホワイトボックス度が高いほど工数増）
• ツール型か人手型か（専門家の工数が大きいほど高価格帯になりやすい）

料金モデルは、サービスによって次のように分かれます。

• サブスクリプション型（ツール型に多い）：月額・年額で利用。たとえばAikido Securityは、公式直販では月額プランがBasic 300・Pro 600（公式サイトは通貨記号なしで表記）、日本窓口のAndGo経由では年間契約でBasic 3,780ドル〜（利用者10人まで）です（いずれも2026年11月時点）。
• 定額・回数無制限型：AeyeScanのように、契約期間内は回数制限なく診断できる形。金額は個別見積もりのことが多いです。
• メニュー別の下限価格＋従量：診断手法ごとに開始価格があり、規模で積み上がる形。たとえばGMO Flatt SecurityのWebアプリケーション診断は100万円〜（税別、2026年10月時点）です。
• 個別見積もり（人手主体の診断に多い）：対象を確認してから金額を提示。NRIセキュアのペネトレーションテストは800万円〜（税別）が目安として示されています。

このように、ツール型は月額・定額で比較的おさえやすく、専門家による人手主体の診断や範囲の広いペネトレーションテストは高価格帯になりやすい傾向があります。同じ「脆弱性診断」でも手法と範囲で金額が大きく変わるため、まず診断対象を定めてから、同じ条件で見積もりを取ることが、相場をつかむ近道です。

ここで高価格帯として挙げたペネトレーションテストは、弱点を広く洗い出す通常の脆弱性診断とは目的が異なり、攻撃者の視点で実際に侵入を試して被害範囲を実証する試験です。どちらが自社に必要か迷う場合は、両者の違いと使い分けを整理した以下の記事も参考になります。

出典・参考資料（3件）

• 出典：料金プラン｜Aikido Security（https://www.aikido.dev/pricing）
• 出典：Webアプリケーション診断｜GMO Flatt Security（https://flatt.tech/assessment/web_app）
• 出典：セキュリティ診断（脆弱性診断・ペネトレーションテスト）｜NRIセキュアテクノロジーズ（https://www.nri-secure.co.jp/service/assessment）

AI・ハイブリッド型の脆弱性診断サービスの比較と依頼先候補

ここでは、AIを活用した脆弱性診断の代表的なサービスを、型（ツール型／AI＋人手型／生成AIシステム診断型）や診断対象、費用の手がかりで比較します。自社の用途に合う候補を絞り込む材料としてご覧ください。

AIを活用したものに限らず、手動診断を中心とするものも含めて脆弱性診断サービス全体から選びたい場合は、以下の記事で診断方法・費用相場・選び方を比較しています。

型のうち、ツール型とAI＋人手（ハイブリッド）型は①「AIを使って診断する」用途、生成AIシステム診断型は②「生成AI（LLM）システムを診断する」用途に対応します。納期（所要日数）は対象と手法で変わり、多くは要問い合わせですが、たとえばGMO Flatt Securityは最短7営業日と公表しています。

また、開始価格の目安が得られるのはAikido・CoWorker・GMO Flatt・NRI（ペネトレーションテスト）で、その他は対象を確認したうえでの個別見積もりになります。

以下では、各サービスの特徴を個別に紹介します。

1. Aikido Security（開発：Aikido Security BV／国内提供：株式会社AndGo）

Aikido Securityは、ソースコード解析（SAST）・依存関係の検査（SCA）・クラウド設定（CSPM）・Webアプリ診断（DAST）・API検査などを1つの画面でまとめて扱える、オールインワン型の脆弱性診断SaaSです。開発の現場で使うツール型の代表例といえます。

AIによるコード監査や検出結果の自動トリアージ、修正プルリクエストの自動作成、AIを使ったペネトレーション機能などを備え、開発から運用までのセキュリティ対応を自動化できます。SOC 2 Type IIやISO/IEC 27001:2022の取得を公式サイトで公表しており、無料から始められるプランも用意されています。公開前・改修のたびに自社で繰り返し回したい開発チームに向いています。

AIを使った診断の今後について、日本窓口を担う株式会社AndGoの原氏は次のように話しています。

2. CoWorker 脆弱性診断サービス（CoWorker株式会社）

自社開発のAIと専門家のレビューを組み合わせたハイブリッド型が、CoWorker 脆弱性診断サービスの特徴です。AIが静的診断・動的診断・ペネトレーションテストを自動で実行し、その結果を専門家が確認してから報告する流れを取っています。

ソースコードや設計書まで参照する診断に対応し、派生メニューとして生成AI・LLMを使ったシステムの診断も提供しています。診断手法に応じてメニューが分かれており、静的診断からペネトレーションテストまで、対象と深さに合わせて選べる構成です。AIによる速さと専門家のレビューの両方を重視するなら有力な選択肢です。

3. GMOサイバーセキュリティ byイエラエ（GMOサイバーセキュリティ byイエラエ株式会社）

ホワイトハッカーによる手動診断を軸に、Web・スマートフォン・クラウド・ネットワークなど幅広い対象をカバーするのがGMOサイバーセキュリティ byイエラエです。ホワイトハッカーがツールを併用して診断する、AI＋人手型のサービスといえます。

通常の脆弱性診断に加え、AIアプリケーション診断やAIエージェントのペネトレーションテストといった、生成AIシステム向けのメニューも提供しています。累計16,000件を超える診断実績や、200名以上のホワイトハッカーの在籍を公表しており、重要システムを網羅的に診断したい企業に向いています。

4. NRIセキュア セキュリティ診断（NRIセキュアテクノロジーズ株式会社）

NRIセキュアテクノロジーズのセキュリティ診断は、専門家による手動診断を軸に、Webアプリ・プラットフォーム・スマートフォン・クラウド・ソースコードなど多様な対象に対応するサービスです。金融機関をはじめとする重要システムの診断で実績を持ちます。

生成AI領域では、LLMアプリに対する「AI Red Team」や、フロンティアAIに対応したプロアクティブ診断など、AI特有の脅威を対象にしたメニューを提供しています。前述のハイブリッド診断の工程を公開しているのもこのサービスです。網羅性や専門性を最優先する重要システムの診断で頼りになります。

5. AeyeScan（株式会社エーアイセキュリティラボ）

AeyeScanは、AIによる自動巡回を強みとするクラウド型のWebアプリ脆弱性診断ツールです。AIが画面を自動で巡回し、画面遷移図を自動生成しながら診断を進めるため、専門知識がなくても診断を開始できる点が特徴です。

契約期間内は回数無制限で診断できる定額プランを用意しており、公開前や改修のたびに繰り返し検査する使い方に向いています。有償契約500社以上の実績や、ISO/IEC 27001・27017の取得を公表しています。自社で内製的に診断を回したいチームに適しています。

6. GMO Flatt Security 脆弱性診断（GMO Flatt Security株式会社）

GMO Flatt Securityの脆弱性診断は、Webアプリ・API・クラウドに加え、生成AI・LLMやMCP（Model Context Protocol）といった新しい対象まで幅広くカバーします。AIエージェント「Takumi」を併用した診断を提供しているのも特徴です。

Webアプリケーション診断は100万円〜（税別、2026年10月時点）で、最短7営業日、見積もりは無料と公表しています。生成AIを組み込んだシステムを含めて診断したい場合の候補になります。

7. 三菱総研DCS セキュリティ診断サービス（三菱総研DCS株式会社）

三菱総研DCSのセキュリティ診断サービスは、サーバ・ネットワークのプラットフォーム診断やWebアプリ診断に加え、生成AI利用システムに特化した診断メニューを持つことが特徴です。自社が組み込んだ生成AIシステムの診断を検討している企業に向いています。

生成AI利用システムの診断では、診断員が敵対的なプロンプトを使って疑似攻撃を行い、複数のプランから選べる構成を取っています。金額は各メニューとも問い合わせが必要です。料金・詳細は公式サイトで確認できます。

まとめ

AIを使った脆弱性診断は、画面の自動巡回や大量の入力検査といった「速く・広く」見る作業で効果を発揮する一方、権限設計や業務ロジックの不備、網羅性の証明といった文脈判断の領域は苦手です。そのため、AIで広く速く検査し、重要な箇所を専門家が深く見るという組み合わせが現実的です。

選ぶときは、自社の用途がツール型・AI＋人手型・生成AIシステム診断型のどれに当たるかを見極め、診断対象を定めてから同じ条件で複数社の見積もりを取るのが近道です。費用は手法と範囲で大きく変わるため、料金モデルと「診断後の修正・再診断」まで含めて比較するとよいでしょう。各社の資料を見比べて、自社に合う依頼先を絞り込んでください。

よくある質問（FAQ）

Q. AIを使った脆弱性診断とは何ですか？

A. AIを使った脆弱性診断とは、画面の巡回・検出・判定といった診断作業の一部をAIが自動で行う診断手法です。既存のWebアプリやシステムをより速く・広く検査できる一方、権限設計や業務ロジックの不備のような文脈判断が必要な領域は苦手なため、人手による確認と組み合わせるのが一般的です。

なお「脆弱性診断 AI」という言葉には、この「AIで診断する」意味と、「生成AI（LLM）を組み込んだシステムを診断する」意味の2つがある点にも注意が必要です。

Q. AIを使った脆弱性診断だけで十分ですか？

A. AIを使った脆弱性診断だけで十分かは、診断の目的によって変わります。公開前や改修時に広く速く検査する用途にはAIの自動診断が向きますが、権限設計や業務ロジックの不備の見極め、検査しきれなかった範囲がないかという網羅性の証明は、専門家による手動診断が必要です。重要なシステムでは、AIで広く検査し、重要な箇所を人が深く見るハイブリッドな組み合わせが現実的です。

Q. AIを使った脆弱性診断の費用はどれくらいかかりますか？

A. AIを使った脆弱性診断の費用は一律ではなく、診断対象の範囲・手法・画面やAPIの規模によって大きく変わります。ツール型のサブスクリプションは月額数百ドル規模から、人手を主体とするペネトレーションテストは数百万円規模まで幅があります。相場をつかむには、まず診断対象を定めてから、同じ条件で複数社の見積もりを取るのが近道です。

Q. AIを使った脆弱性診断はどのくらいの頻度で受けるべきですか？

A. AIを使った脆弱性診断の頻度に決まった正解はなく、システムが大きく変わる節目で実施するのが現実的です。具体的には、サービスの公開時、主要な機能を追加したとき、認証や決済など重要な処理を変更したときなどが目安になります。ツール型を使って日常的に自主チェックしつつ、重要な変更時に専門家の診断を組み合わせる運用も有効です。

Q. 社内の担当者がAI診断ツールを使って自分で確認してもよいですか？

A. 社内の担当者がAI診断ツールで自分で確認することは、日常的なチェックとしては有効です。ツール型の自動スキャンは専門知識がなくても始めやすく、公開前や改修のたびの繰り返し検査に向きます。ただし、検査する範囲と手順を先に決めておくことと、公開前や大幅な変更時には第三者のベンダーによる診断を組み合わせることをおすすめします。

Q. AIを使った脆弱性診断を依頼する際、見積もりにはどんな情報が必要ですか？

A. AIを使った脆弱性診断の見積もりには、診断対象のサイトURLや、画面数・機能数・API数などの規模がわかる情報が必要です。ソースコードや設計書まで参照するか（ホワイトボックス度）によっても金額が変わるため、これらの条件をそろえて複数社に依頼すると比較しやすくなります。対象と範囲をあらかじめ定めておくと、見積もりの精度が上がります。

Q. AIを使った脆弱性診断は無料で試せますか？

A. AIを使った脆弱性診断には、無料プランや無料トライアルを用意しているツール型サービスもあります。本記事で紹介したサービスのなかにも、無料から始められるプランや、契約前に試せる無料トライアルを提供するものがあります。まず小さく試してから本格導入を検討したい場合は、こうしたツール型から始めるとよいでしょう。

Q. 生成AIを組み込んだ自社システムは、通常のWeb脆弱性診断とは別に診断が必要ですか？

A. 生成AI（LLM）を組み込んだシステムは、通常のWebアプリ診断とは別に、AI特有の弱点を検査する診断が必要です。プロンプトインジェクションや過剰な権限・自律性、システムプロンプトの漏洩といった、従来のWeb診断ではカバーしきれない脅威があるためです。チャットボットや生成AI機能を自社サービスに組み込んでいる場合は、LLM向けの診断メニューを持つサービスを選ぶ必要があります。

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