業務に沿ったシナリオ設計
メールとランディングページを組み合わせ、従業員ディレクトリや部門グループに基づいて、対象の明確な演習を構成します。
Yofune Labs / AI セキュリティ製品01 — 03 / 2026
三つの視点。
リスクの道筋を、明らかに。
AI セキュリティを中核に、人工知能と攻防研究を実際の業務に向けた製品へと変えます。エージェント型検証から人的リスク演習、コード分析まで、リスクの発見を証拠に基づく判断と実行可能な改善につなげます。
製品を見るAI セキュリティ / 製品01—03
三つの製品に、証拠を重んじる一つの姿勢。SCROLL TO DISCOVER
01 / 製品紹介人的リスク演習プラットフォームYOFUNE LABS ↗
TaiGong
一度の演習を、
クリックの先へ。
TaiGong は対象者、演習素材、実行計画、行動の振り返りをつなぎます。業務に即したシミュレーションから、目的とフィードバック、次の一歩があるセキュリティ研修へ。
製品デモを相談する演習運用ワークスペースPRODUCT VIEW / 01
4 部門を対象に、認識と報告の行動を確認。
BEHAVIOR / 01
すべての行動に、確かな記録を。
対象者ごとに重複を除き、配信から操作、報告までを把握。
配信済み
240100%
開封
18678%
クリック
4218%
送信
125%
従業員からの報告
57人脅威を見抜く力も振り返りに反映
↳演習を選び、行動ファネル、イベント履歴、AI 計画を切り替えてご覧ください。
行動を段階ごとに把握
送信、開封、クリック、送信フォームのイベントをつなぎ、ファネルと記録から注目すべき段階を確認します。
AI の支援と、人による確認
目的から実行計画を作り、事前チェックと人の確認を経てタスクを進めます。一時停止、取消、再開にも対応します。
振り返りを学習につなぐ
演習結果をもとにコース、テスト、研修グループを構成。レポートを出力し、次回の演習に活かします。
問いから行動へ
- 01対象者を定義
- 02シナリオを設計
- 03行動を振り返る
- 04対象別に研修
02 / 製品紹介エージェント型セキュリティ検証YOFUNE LABS ↗
KUROSHIO
エージェントが探り、
証拠が語る。
KUROSHIO は許可された目標を軸に、計画、ツール実行、証拠の整理を構成します。資産、観察結果、判断をつなぎ、調査の進捗と結論の根拠をチームが確認できます。
製品デモを相談するエージェント検証ワークスペースPRODUCT VIEW / 02
タスクの実行計画02 / 04
観察から検証の道筋へ
ツールの結果と資産の情報を組み合わせ、次の検証タスクを整理します。
各ステップにコンテキストと証拠を
↳四つの段階を切り替え、計画、検出候補、証拠の記録を確認できます。
目標を軸にタスクを進める
検証目標から計画を立て、観察した資産、事実、検出候補に応じて探索を進めます。タスクの状態と実行の進捗を結び付けます。
ツールと文脈をつなぐ
エージェント、モデル、スキル、MCP ツールを設定し、探索経路と資産ビューを参照しながら作業を構成します。
重要な操作を制御する
ツールポリシーと承認で実行を管理。必要に応じてタスクを一時停止、再開、停止し、チームが介入できます。
手がかりを証拠へつなぐ
リクエストとレスポンス、ツール出力、検出結果の詳細を関連付け、構造化データやレポートとして出力・確認できます。
問いから行動へ
- 01許可範囲を定義
- 02計画と探索
- 03証拠を確認
- 04レポートを整理
03 / 製品紹介AI コードセキュリティ基盤YOFUNE LABS ↗
DeepHook
コードの奥へ。
リスクの道筋を読む。
DeepHook はソースの意味解析、データフロー、AI 脆弱性分析を組み合わせ、入力から伝播、危険な呼び出しまでを追跡します。アラートを、理解し、問い直し、確認できるコード証拠へ。
製品デモを相談するコード証拠ワークスペースPRODUCT VIEW / 03
DeepHookコード調査ワークスペース
操作デモ · サンプルデータasync function download(req, res) { const root = UPLOAD_DIRECTORY; const name = req.query.name;入力点 const file = resolve(root, name); const bytes = await readFile(file);危険な呼び出し return res.send(bytes);}データフロー意味解析
入力点
req.query.name伝播経路
resolve(root, name)危険な呼び出し
readFile(file)外部入力から機密操作までを追跡。
↳検出候補を選び、コードの証拠経路をたどり、修正提案をご確認ください。
ソースを意味から理解
コードプロジェクトを取り込み、複数言語の意味解析とデータフロー追跡を組み合わせ、関数やファイルをまたぐリスク候補を調べます。
リスクの経路を可視化
入力点、伝播ステップ、危険な呼び出しをコード位置に結び付け、発生条件や影響経路の理解を助けます。
Hunter で深く問い直す
脆弱性の仮説に沿って証拠を調べ、反証を確認し、検証方法を提案。研究者による判断を支援します。
修正に向けた成果物
修正提案、差分、試行プレビューを確認し、機密情報を除いたレポートを作成。動的検証の前には、許可と実行環境を明確にします。
問いから行動へ
- 01コードを取り込む
- 02意味解析を実行
- 03証拠を調査
- 04修正提案を確認
04最初の一歩を選ぶ
解決したい課題から、ツールを選ぶ。
人の行動、稼働するシステム、ソースコード。それぞれ異なる対象に向き合う三つの独立した製品から、今の業務に合う入口を選べます。
05
もう少し詳しく
01どの製品から始めればよいですか？
フィッシング演習、行動の振り返り、意識向上研修には TaiGong。許可された対象へのエージェント型セキュリティ検証には KUROSHIO。ソース分析、脆弱性調査、コード証拠の確認には DeepHook が適しています。個別の評価や、同じ業務課題での併用についてご相談いただけます。
02この画面は操作できますか？
はい。演習、タスクの段階、コードの検出候補を切り替えて、作業の流れを確認できます。サイト向けに再設計した画面で、データはサンプルです。実際の画面と利用可能な機能は、デモおよび提供バージョンに準じます。
03自社環境に適しているか確認できますか？
チームの規模、システムの範囲、コードの言語をお知らせください。実際の用途に沿ったデモをご案内します。導入環境、モデル接続、データの取り扱い、許可範囲、成果物は、評価開始前に確認します。
YOUR NEXT DISCOVERY.
次の発見を、
ここから。
AI アプリケーションの評価、業務システムの検証、セキュリティ演習から。最適な入口を一緒に考えます。
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