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Photo: Illustrative image — Photo: Wikideas1, CC0 1.0, via Wikimedia Commons

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TECHFUND、Mythos 5を上回る国産セキュリティAI「Hi AUDIT Agent」を正式提供開始

TECHFUND、Mythos 5を上回る国産セキュリティAI「Hi AUDIT Agent」を正式提供開始

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Hi AUDIT Agentは、Claude Code・Codex・CursorなどのAI開発ツールと連携し、ソフトウェアの脆弱性の発見から、リスクの説明、修正方針の提示までを支援するサービスです。 開発者は使い慣れた開発環境から自然言語でセキュリティチェックを依頼し、問題箇所とその根拠、推奨する修正方法を確認できます。 専門的なセキュリティ検証を日常の開発フローに取り入れるための導入を支援します。 「あらゆるビジョンが夜明けを迎えられるようにする」をミッションに掲げる株式会社TECHFUND(所在地:東京都渋谷区、共同創業者:松山 雄太、川原 ぴいすけ、以下「当社」)は、本日2026年10月22日より、Mythos 5を上回る(*1)国産セキュリティAI「Hi AUDIT Agent」の正式提供を開始します。 Hi AUDIT Agentは、Claude Code・Codex・CursorなどのAI開発ツールと連携し、ソフトウェアの脆弱性の発見から、リスクの説明、修正方針の提示までを支援するサービスです。

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TECHFUND、Mythos 5を上回る国産セキュリティAI「Hi AUDIT Agent」を正式提供開始

Hi AUDIT Agentは、Claude Code・Codex・CursorなどのAI開発ツールと連携し、ソフトウェアの脆弱性の発見から、リスクの説明、修正方針の提示までを支援するサービスです。開発者は使い慣れた開発環境から自然言語でセキュリティチェックを依頼し、問題箇所とその根拠、推奨する修正方法を確認できます。 専門的なセキュリティ検証を日常の開発フローに取り入れるための導入を支援します。 「あらゆるビジョンが夜明けを迎えられるようにする」をミッションに掲げる株式会社TECHFUND(所在地:東京都渋谷区、共同創業者:松山 雄太、川原 ぴいすけ、以下「当社」)は、本日2026年10月22日より、Mythos 5を上回る(*1)国産セキュリティAI「Hi AUDIT Agent」の正式提供を開始します。 Hi AUDIT Agentは、Claude Code・Codex・CursorなどのAI開発ツールと連携し、ソフトウェアの脆弱性の発見から、リスクの説明、修正方針の提示までを支援するサービスです。 開発者は使い慣れた開発環境から自然言語でセキュリティチェックを依頼し、問題箇所とその根拠、推奨する修正方法を確認できます。 専門的なセキュリティ検証を日常の開発フローに取り入れるための導入を支援します。 Hi AUDIT Agentの主な特徴 監査知見と複数のAIを組み合わせた、専門的なセキュリティ解析 Web3領域における国内トップクラスのセキュリティ監査実績に加え、AI・ロボティクス・ゲノムなど、高度な専門性が求められる先端テクノロジー領域で培ってきた豊富な監査知見を活用します。 これらの知見と複数のAIエージェントや検証ツールを組み合わせ、対象ソフトウェアを自動的に解析します。 システムの仕様やコードの構造、処理の流れを踏まえてセキュリティリスクを検証し、問題箇所・重大度・判断根拠・修正方針を提示することで、開発チームによる適切な対応を支援します。 使い慣れたAI開発環境から、自然言語で検証を依頼 MCPを通じてClaude Code・Codex・Cursorなどと連携します。 開発者は、コードの作成・変更を進める中で「この処理のリスクを確認して」と自然言語で依頼し、結果の確認から修正の検討までを同じ開発環境で進められます。 使い慣れたAI開発ツールから利用できるため、開発チームの日常業務にセキュリティ検証を取り入れやすい仕組みです。 用途や組織の方針に応じて、利用するAIモデルを選択 モデル選択機能を備え、GPT、Claude、Gemini、DeepSeekなどから、解析に使用するAIモデルを選択できます。 各モデルの特性やデータの取り扱い条件を踏まえ、開発組織の用途や方針に応じて利用するモデルを検討できます。 データの取り扱いにも配慮したセキュリティ設計 当社は、ユーザーコンテンツ又はアウトプットを、人工知能若しくは機械学習モデルの訓練、ファインチューニング、改善又は開発に使用しません。 なお、Hi AUDIT Agentで利用する外部AIモデルについては、提供元の方針や利用条件により、ユーザーコンテンツ又はアウトプットが学習に使用される可能性があります。 各モデル提供元のデータの取り扱いをご確認のうえ、必要に応じてモデル選択機能をご活用.

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