ソフトウェア
開発支援

従来のSASTは、構文解析やテイント解析により、既知の脆弱性や危険なデータフローを網羅的かつ継続的に検出する一方、アプリケーション固有の業務ロジックや認証・認可の欠落を判断することには限界があります。

AI推論型AppSecは、リポジトリ全体の文脈やPull Requestの変更内容を理解し、「危険な処理があるか」だけでなく、「この変更によって何が許されるようになったか」を評価します。従来のSASTを置き換えるのではなく、認可不備や状態遷移の不整合など、従来の解析では見つけにくかった領域を補完するアプローチです。

【ブログ】Perforce Intelligenceの次なる展開：エンタープライズAIを管理する新たな基盤へ

企業でAI活用が広がるにつれ、生産性の向上だけでなく、信頼性や説明責任を確保し、適切に管理するための仕組みも求められるようになります。

本記事では、AIエージェントの管理、ソフトウェアテスト、コンプライアンス対応という3つの側面から、Perforce Softwareが目指すエンタープライズAIの管理基盤について紹介します。

【ブログ】Rustが切り拓く安全なソフトウェア開発の未来

近年、ソフトウェア開発の世界でRustへの関心が急速に高まっています。これまで、組込みシステムやOS、ミドルウェアの開発ではC/C++が主流でしたが、現在ではLinuxカーネルやMicrosoftをはじめとする大手IT企業がRustの採用を積極的に進めています。

一方で、Rustを採用しただけですべての品質・安全性に関する課題を解決できるわけではありません。安全性が重視される自動車、医療機器、航空宇宙などの分野では、静的解析やコーディングガイドラインが引き続き重要な役割を果たします。

本記事では、Rustが注目を集める背景と、Rust時代における静的解析の役割について解説します。

【ブログ】AI時代の静的解析を支えるMCPサーバー

近年、生成AIを活用した開発支援ツールが急速に普及しています。GitHub Copilotをはじめ、Claude Code、Cursor、Amazon Q Developerなど、多くの開発現場でAIによるコーディング支援が活用されるようになりました。

一方で、AIが提示した修正案が本当に正しいのか、コーディング規約や安全規格に準拠しているのかを判断することは課題となっています。

Perforce QACが提供するAI-Assisted Code Remediationは、この課題を解決するための新しいアプローチです。その中核を担うのがPerforce Static Analysis MCP Serverです。