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January 29, 2026
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激動のAI導入ミッションに、 freeeのセキュリティチームはどう向き合ったのか/How did freee's security team tackle the turbulent AI implementation mission
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January 29, 2026
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Transcript
激動のAI導入ミッションに、 freeeのセキュリティチームはどう向き合ったのか 2026-01-27 フリー株式会社 セキュリティ部⻑ ただただし
2 プロフィール (代筆: Gemini) ただただし セキュリティ部長 Tada, Tadashi
freee Security Team Manager 略歴: 富士通グループにて、主に開発やサイバーセキュ リティ研究チームのマネジメントで30年以上のキャリアを 積んだのち、2020年にfreeeへ入社しPSIRTを立ち上 げ。現在はセキュリティチーム全体をマネジメント 伝説の訓練 : 2021年、「本番DBを破壊しCEOに身代金 を要求する」という極めてリアルな全社障害訓練を主導 社内活動: 「定年」を廃止し、自ら引き際を決める「引退制 度」を提唱・導入 OSS活動: 国産初のブログツール「tDiary」の開発者 (Founder)。Rubyコミュニティで長年活動 副業: 革小物職人としてLGTMブランドを立ち上げ、フル オーダーのハンドメイド作品を販売
スモールビジネスを、世界の主役に。
4 VISION だれもが⾃由に経営できる 統合型経営プラットフォーム。
電⼦稟議 経費精算 債権債務 管理 ⼈事労務 電⼦契約 固定資産 請求管理 会計
⼯数管理 販売管理 会計‧⼈事労務‧販売管理を核とした 統合型経営プラットフォーム
6 6 CFOおじさんとfreeeの⾃動化DNA 創業当時(CFO株式会社)のロゴキャラクター 社内通称「CFOおじさん」 「経営の⾯倒なことはすべて⾃動化する」 という⽅針で、会計フリー(当時)の開発が 始まっている ⇒
⾃動化はfreeeのDNA。これがAIの登場で加速する
7 7 直⾯した課題 さまざまなシーンへAI / LLMを導⼊したい • 社内業務 (AIチャット)
• 開発業務 (Coding Agent) • 製品組込 (API calling) • … リスクとのバランスをどうとるか • 情報漏洩 • ハルシネーション • コスト • …
8 8 freeeが実践したAIセキュリティ 3つの施策
9 安全にAIを活⽤する ガードレール
10 10 コンセプト - ⾃動⾞の社会実装に学ぶ 実証実験場 をつくる 歩道と車道を 分ける
交通ルールと安全装置 を整備する 高速道路の設置と 規制緩和 今⽇はこのへん
11 11 Coding Agent導⼊の条件 プロジェクト開始時に提⽰した「満たすべき3つの要件」 • 全ログ保存 ◦ LLMへのすべての⼊出⼒を保存‧監査可能にする
• Input Filter ◦ Promptに機微情報(PII / Credentials)を含ませない • Output Filter ◦ Answerに含まれる危険な指⽰を防ぐ ※時期的には2025年初頭。GitHub Copilot登場後、Claude Code登場前の議論
12 12 LiteLLMによる実装 • OSS「LiteLLM」を使った社内プロキシの構築 • 全トラフィックを集約し、技術的にポリシーを強制 • 柔軟にモデル切り替えが可能
13 13 Prompt / Answer Filter Prompt Filter •
検知対象 : マイナンバー、クレジットカード、AWSアクセスキー等 • アクション: リクエスト送信前にマスキング Answer Filter • 検知対象 : rm -rf、sudo、curl 等の危険なコマンド • アクション: 開発者に回答が届く前に遮断
14 14 Answer Filterの作動例
15 15 副次的な効果も プロキシがすべてのトラフィックを監視できるようになった結果 • 利⽤状況が⾒える ◦ ユーザーやチームごとの「Agent活⽤度」 →活⽤向上施策へ
◦ ツールの流⾏り廃り →標準ツール策定の参考へ ◦ コスト →コスパのよい使い⽅‧Agentの策定 • Agent固有の挙動が⾒える ◦ tool useやmcp serverの利⽤状況 ◦ よりよいプロンプトの研究 ◦ コスト効率のよい使い⽅発⾒
16 16 この構成はすでに「古い」(かも知れない) ⼀年前に想定していた前提はどんどん陳腐化する • ハルシネーションは制御可能になった • AWS Bedrockはすべてのモデルを提供してくれない
• よりきめ細かなコスト管理が必要になってきた AI Agentが当たり前にいる状況を前提に、開発プロセス全体で安全 を担保して、さらにスピードを上げていく
17 ⽣産性爆増に対処する 内製AIツール
18 18 AI Agentsにより⽣産性が10倍(?)になる世界 CTOが「Agent使って開発⽣産性を10倍にする ぞ!」って⾔ってるけど、本当にそうなったら ウチらはどうなる? 死にますね!w
19 19 Plan Code Build Test Deploy Configure Monitor
コードレビュー 静的解析 動作検証 脆弱性スキャン 脆弱性診断 ロギング 異常検知 インシデント対応 構成管理 ポリシー検証 開発プロセスへのかかわり 設計レビュー ⽣産性向上の影響を もろにうけるセキュ リティプロセス
20 20 AI Security Design レビュアー「バンちゃん」 • Slack Bot型のレビュアー。セキュリティの番⼈
• Design DocのURLを渡すと、セキュリティガイドラインに基づき ⾃動レビュー • 執筆者への質問を⽣成、対話 • Devinと連携して既存実装も参照
21 21 バンちゃんの効果 • ⽂脈補完 ◦ 関連情報 (ドメイン知識や既存実装 )
を参照して付加情報として提供 • ⾼い網羅性とスピード ◦ ⼈間が⾒るよりも隅々まで読んでくれる ◦ ⼈間のレビュアーが着⽬すべきポイントを指摘してくれる ◦ たかだか数分でレビュー完了 • Shift Left ◦ バンちゃんと同等の観点でレビューしてくれるGeminiのGemを提供 ◦ 開発者がDesign Doc執筆時に活⽤
22 22 脆弱性診断AI「なぐるちゃん」 • ⾃律型脆弱性診断エージェント ◦ ソースコードの静的解析をする、いわゆる「SAST」 • 実装完了後、開発者がJiraチケットを切り、診断を指⽰
◦ セキュリティチームを待つ必要なし • 診断結果もチケット化 ◦ セキュリティチームと⼀緒にトリアージ ◦ ⼿動の動的診断 (DAST) は最⼩限に 開発者 issue xx の 脆弱性診断 して ・診断情報取得 ・診断結果記録 脆弱性診断 実施 診断MCP server ・脆弱性診断の手順 ・プロダクト詳細情報 ・依存サービス情報 ・セキュリティ要件 ・Jira、GitHub 連携 コード
23 23 なぐるちゃんの動作 • 独⾃の「診断MCPサーバー」を実装 • ターゲットに対し、⾃律的に攻撃シナリオを作成‧実⾏ • プロダクト固有の情報や過去事例を学習し、精度を上げていく
◦ コード探索ガイド、主な保護機能、偽陽性対策チェックリスト... さらなるShift Leftも • CIに組み込んで⾃動で診断する「なぐるちゃんActions」 ◦ Pull Requestから変更箇所を識別、診断範囲を⾃動で設定 ◦ 実装が終わると同時に脆弱性もゼロになる
24 24 なぜ「⾃社開発」だったのか • そもそも市場に要件を満たす製品がない ◦ 登場を待っていてはスピードが⾜りない • 汎⽤ツールでは「freeeの⽂脈」が分からない
◦ 関連するマイクロサービス群や独⾃の認証‧認可機構 • ないものは⾃分たちで作れる体制がある ◦ もともと開発経験のあるセキュリティエンジニアを採⽤している ◦ AIの進化によって「作る」ハードルはどんどん下がっている
25 スピードを落とさない組織
26 26 BPO (BPaaS) 領域への進出とAI 顧客 オペレーター AI ①直接利⽤(SaaS)
②⼈間を介して利⽤ BPaaS) ③AIを介して利⽤ (将来)
27 27 従来のセキュリティ組織 職務領域と専⾨性をベースに組織を分割することで、 効率よく守れていた CSIRT ガバナンス、外部認証、 社内ネットワーク PSIRT
プロダクト、 エンジニアリング
28 28 広がる「プロダクト」領域 顧客 オペレーター AI ①直接利⽤ ②⼈間を介して利⽤ ③AIを介して利⽤
CSIRTとPSIRTの領域が交わる 部分が主戦場になる
29 29 分離していてはスピードが出ない 対象別ではなく「機能別」に再編 🛡 Blue Team : 防御‧監視
↕ ⚔ Red Team : 攻撃‧評価 ↕ 📋 White Team : ガバナンス‧ルール ↕ 🤝 Purple Team : 連携‧ナレッジハブ ポイントはPurple Team。チーム 間の壁が原因でスピードが出ない業 務を⾒つけて「壁を崩す」のが任務
30 30 本⽇のまとめ
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32 32 We are hiring!! セキュリティガバナンスアーキテクト(White Team)/ セキュリ ティエンジニア
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