
弊社には膨大な数のGitHubリポジトリが存在しており、従来の診断手法では人手やコスト面で限界がありました。Takumiの導入により、効率的な検査が可能となりました。特に、従来のツールでは検出が難しかった認証・権限・アクセス制御に関する問題を検出できる点は大きな価値を感じています。さらに、低コストかつオンデマンドで診断を依頼できるため、高頻度にリリースされるプロダクトにも柔軟に適用でき、見落とされがちなリスクの早期発見にも繋がっています。
Takumi byGMO(以下、Takumi)は自律的にセキュリティ診断を行うAIです。
ソースコードと仕様を深く理解したホワイトボックス診断、URL一つでも手軽にできるブラックボックス診断が可能です。
「Next」ボタンを選択することで次の画面に進みます。キーボードの方向キー、画面下部のバーから「STEP」を選択することでも画面を移動できます。
大きな画面で見る場合はこちらから


















INTRODUCTION
継続的なセキュリティレビュー
文脈に沿ったノイズの少ないレポートを作成可能。アプリケーション固有のロジックの脆弱性の診断もできます。

セキュリティ対応の効率化
日々取り込むOSSライブラリの調査、依存関係のセキュリティリスクの評価など、開発組織の様々なセキュリティ対応をサポートします。

Takumiはあえて診断結果を即答しません。自律的に長時間考えることにより、静的解析ツールと比較しても、セキュリティに特化しないAIエージェントと比較しても、格段に高い検知率と低い誤検知率を両立します。

上記は弊社独自のベンチマークによる検証結果です。以下より性能レポートの完全版をダウンロードいただければより詳細な検証結果を確認可能です。
DEMO
Slack上で対話しながらご活用するイメージをご紹介します。デモ画面は実際に操作することができます。
「Next」ボタンやポップアップをクリック、または画面下部からSTEPを選択することで次の画面に進みます。
RESEARCH WITH TAKUMI
Takumiは世界中のOSSの
未知の脆弱性も報告しています
ZIPファイル解析におけるディレクトリトラバーサルによるリモートコード実行の脆弱性
7-Zip
ZIPファイル解析におけるディレクトリトラバーサルによるリモートコード実行の脆弱性
7-Zip
X-Forwarded-ForヘッダーのなりすましによるLitestarのレート制限回避の可能性
litestar-org/litestar
編集者権限を持つ攻撃者が、自身の権限を管理者に昇格させ、任意の管理操作を実行できる可能性
VolkovLabs/business-links
悪意のある SVG アップロードによる XSS の可能性
hedgedoc/hedgedoc
Miniflux のメディアプロキシにおける不適切な CSP 設定に起因する蓄積型 XSS
miniflux/v2
x-middleware-subrequest-id が外部ホストに漏洩する可能性
vercel/next.js
zip.vimにおける、巧妙に細工された ZIP ファイルによる潜在的なデータ損失の可能性
vim/vim
ZIP File Parsing Directory Traversal Remote Code Execution Vulnerability
ZIPファイル解析におけるディレクトリトラバーサルによるリモートコード実行の脆弱性
7-Zip
ZIP File Parsing Directory Traversal Remote Code Execution Vulnerability
ZIPファイル解析におけるディレクトリトラバーサルによるリモートコード実行の脆弱性
7-Zip
X-Forwarded-For Header Spoofing Bypasses Litestar Rate Limiting
X-Forwarded-ForヘッダーのなりすましによるLitestarのレート制限回避の可能性
litestar-org/litestar
A malicious actor with Editor privileges can escalate their privileges to Administrator and perform arbitrary administrative actions
編集者権限を持つ攻撃者が、自身の権限を管理者に昇格させ、任意の管理操作を実行できる可能性
VolkovLabs/business-links
XSS possibility through malicious SVG uploads
悪意のある SVG アップロードによる XSS の可能性
hedgedoc/hedgedoc
Stored XSS in Miniflux Media Proxy due to improper Content-Security-Policy configuration
Miniflux のメディアプロキシにおける不適切な CSP 設定に起因する蓄積型 XSS
miniflux/v2
x-middleware-subrequest-id may be leaked to external hosts
x-middleware-subrequest-id が外部ホストに漏洩する可能性
vercel/next.js
potential data loss with zip.vim and special crafted zip files
zip.vimにおける、巧妙に細工された ZIP ファイルによる潜在的なデータ損失の可能性
vim/vim
GMO Flatt Securityの脆弱性リサーチプロジェクトでは、世界中で使われるソフトウェアの脆弱性報告を通して、世界の安全に貢献しています。その中でも、Takumiはセキュリティリサーチャーとして調査を行い、既に多くの0-day脆弱性を発見しています。
PRICE
Takumiは、受け答えや診断等の行動を思考する際に「クレジット」を消費します。
基本プランの他、クレジットが上限に達した際は追加クレジットの購入が必要になります。
OSS 開発者向けプラン
0円/月
機能
・Slackワークスペース上でのTakumiとの会話
・GitHub App 経由でのソースコードのレビュー
利用条件
・「GMOオープンソース開発者応援プログラム」の所定の審査で、採択されること。
・README.md にバッジ画像を追加いただけること
基本プラン
70,000円/月
機能
・SlackワークスペースもしくはWebコンソール画面上でのTakumiとの会話
・GitHub App 経由でのソースコードのレビュー
クレジット
一般的な組織の1ヶ月分のセキュリティレビューに十分なクレジット(250 クレジット)を付与
契約は1ヶ月ごとに自動で更新され、更新ごとに250クレジットが追加で付与されます。

セキュリティエンジニアによる第三者診断
ペネトレーションテストも提供
業界慣習と異なりソースコード診断が標準付帯。リスクを網羅的に検出
料金は50万円から。世界レベルの技術力を予算ごとに柔軟に提供
手動診断の強みを知る
CASE
AIで開発を加速させる企業を中心に、60以上の組織で導入されています。



















弊社には膨大な数のGitHubリポジトリが存在しており、従来の診断手法では人手やコスト面で限界がありました。Takumiの導入により、効率的な検査が可能となりました。特に、従来のツールでは検出が難しかった認証・権限・アクセス制御に関する問題を検出できる点は大きな価値を感じています。さらに、低コストかつオンデマンドで診断を依頼できるため、高頻度にリリースされるプロダクトにも柔軟に適用でき、見落とされがちなリスクの早期発見にも繋がっています。

freee では内製の脆弱性診断エージェントと Takumi を併用して利用しています。 内製の強みは自分たちの知見を組み込み、自組織に特化した診断ができる点ですが、自組織に閉じた対策は常に危殆化のリスクがあります。そこで、常に最新の情報をキャッチアップしてくれる、外部のセキュリティの専門家として Takumi を併用することで、組織のセキュリティ対策に新しい視点を取り入れられることを期待しています。

日々の開発の中で、ちょっとした実装ミスや思わぬ脆弱性を生んでしまうのは、私たちエンジニアにとって避けられないことでもあります。Takumiを活用することで、定期的に自動検知する仕組みを回せるようになり、開発スピードとセキュリティの安心感の両立につながっていると感じています。検知の結果を通じてチーム全体が学習していけることは大きな価値です。持続的にセキュリティ品質を高められる文化づくりに寄与していけると考えています。
FAQ
いいえ、ソースコードはAIモデルの学習・AIモデルの改善に使用されることは一切ありません。詳細は利用規約の第 19 条 (秘密保持)5項をご参照ください。
https://shisho.dev/ja/terms
TakumiはShisho Cloud byGMOの一機能ですが、他機能の料金体系(Webアプリ診断・クラウド診断)とは独立したものになります。そのため、Takumi の機能単独での利用も可能です。
はい。Takumiを利用できる人数は料金やプランに関わらず無制限です。
いいえ。ナレッジとして明示的にTakumiに記憶させない限り、継続的にそれらのデータを保存することはありません。
いいえ。セキュリティエンジニア不在の開発チームでも活用できるように設計されています。
現在はSlackとGitHubをサポートしています。Takumiとの会話はWeb上でも可能です。今後、他ツールとの連携も計画中です。
ユーザーガイドをご参照ください。
https://shisho.dev/docs/ja/g/getting-started/takumi-the-ai-engineer/
LLMによって生成された出力は、不完全、不正確、または誤解を招く可能性があります。LLMの出力を基に意思決定を行う際は、ご自身の判断を適切に活用してください。