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米Anthropicは2026年7月22日（現地時間）、コードベースの脆弱性スキャンから修正案の提示までをClaude Code内で完結させる「Claude Security プラグイン」をベータ公開しました。本記事では、この新プラグインを「情報システム部門（情シス）がどう捉え、どう統制し、どう活用すべきか」という視点で整理します。
この記事でわかること
✓ Claude Security プラグインの仕組みと、マネージド製品との違い
✓ 情シスが導入前に押さえるべき前提条件・コスト・統制ポイント
✓ 既存セキュリティスタック（SAST・依存関係スキャン・SIEM）との棲み分け
✓ 承認なしの「シャドー利用」を防ぎ、AIツール利用を可視化する手法
Claude Security プラグインとは？情シスが押さえる全体像
Claude Security プラグインは「Claude Code のセッション内で、複数のAIエージェントがコードベースの脆弱性を洗い出し、検証し、修正パッチ案までを提示する」セキュリティ支援ツールです。2026年7月22日にベータ公開され、有料プランのClaude Codeユーザーであれば導入できます。
従来、Claudeによる脆弱性スキャンは「Claude Security」というマネージド型の製品として、主にEnterpriseプラン向けに提供されてきました。今回のニュースは、その機能を Claude Code のプラグインとして、開発者のターミナルから直接呼び出せるようにした 点にあります。スキャンはユーザーのセッション内でローカルに動作し、コードを外部の管理基盤へアップロードすることなく、手元の環境で完結します。
情シスがまず理解しておきたいのは、Claude Security には 性格の異なる2つの提供形態がある という事実です。両者は「誰が・どこで・何を対象に使うか」が異なるため、社内でどちらを推奨・許可するかは情シスの判断が問われます。
観点 | Claude Security プラグイン（今回のベータ） | Claude Security（マネージド製品） |
|---|---|---|
提供形態 | Claude Code のプラグイン | クラウド上のマネージドサービス |
対応プラン | 有料プラン全般（Claude Code） | 主にEnterprise（Team・Maxは順次） |
実行場所 | ユーザーのセッション内でローカル実行 | 接続したリポジトリをクラウドで継続監視 |
スキャン対象 | ローカルのリポジトリ・差分・コミット | 接続済みリポジトリ |
到達範囲の強み | GitLab・Bitbucketや、外部からの接続を許可しない社内ネットワーク上のコードにも届く | 定期スキャンや監査システム連携が組み込み済み |
統制の起点 | 開発者の手元（分散） | 管理コンソール（集中） |
この違いは、後述する「どちらを選ぶか」の統制判断に直結します。Claude Code そのものの企業利用における統制の考え方は、Claude Code 企業利用の統制ガイド｜APIキー管理・MCP連携・シャドーAI対策で体系的に解説しています。Claudeというモデル自体の特性や安全性については、【2026最新】Claudeとは？日本語精度と安全な企業活用法を補足参照先として押さえておくとよいでしょう。
なぜ今、情シスがClaude Securityを知るべきか
情シスがこのツールを注視すべき理由は、大きく2つに集約されます。ひとつはAIが「脆弱性の発見から悪用までのタイムライン」を急速に圧縮していること、もうひとつは、このプラグインが 情シスの承認を経ずに現場へ広がりうる新たな統制対象 であることです。
AIが「攻撃側」を加速させている現実
生成AIのサイバー能力は、防御と攻撃の両面で急速に進化しています。Anthropicは、コードの欠陥を発見するだけでなく、それを自律的に悪用する能力が次世代モデルでさらに高まると位置づけており、防御側（ディフェンダー）が先手を打つ必要があると説明しています。実際に、AIコーディングエージェントが高度なサイバー攻撃の実作業の大部分を担った事例も報告され始めています(詳細はClaude Code 企業利用の統制ガイドを参照)。
こうした背景から、脆弱性（脆弱性とは？）を突くエクスプロイトの脅威は年々深刻化しています。2026年の脅威動向は情報セキュリティ10大脅威2026でも整理していますが、AIによる自動化はこの構図をさらに加速させます。Claude Security は、まさにこの「防御側にフロンティアの能力を届ける」という文脈で登場したツールです。
Claude Code の普及が生む「新しい統制対象」
もうひとつの理由は、社内での急速な普及です。Claude Code はすでに開発現場で自発的に使われ始めており、情シスが把握する前に個人アカウントで利用が広がる「シャドー化」が課題になっています。今回のプラグインは 有料プランがあればコマンド2行で導入できる ため、開発者が情シスの承認なしに使い始める余地があります。
つまり情シスにとってClaude Security は、「防御を強化する武器」であると同時に、「新たに可視化・統制すべき利用対象」でもあるという二面性を持ちます。この両面を理解したうえで、次章から仕組みと統制ポイントを見ていきます。
仕組み：マルチエージェントによる「スキャン→検証→修正案」
Claude Security プラグインの最大の特徴は、単一のパターンマッチではなく 役割の異なる複数のエージェントが分業して脆弱性を精査する 点にあります。しかも、検出結果を別のエージェントが独立して検証してからレポート化するため、ノイズ（誤検知）が抑えられます。
スキャンが始まると、エージェント群はまずコードベースの構造を把握し、脅威モデルを構築したうえで脆弱性を探索します。従来型のスキャナが「既知のパターンに一致するか」を機械的に照合するのに対し、Claude Security は複数ファイルにまたがるデータフローを追い、コードの文脈やビジネスロジックを読み解きながら、パターンマッチでは見逃されやすい複合的な脆弱性を探しにいきます。
プラグインは新設コマンド /claude-security から、次の3つのジョブを呼び出せます。
コードベースのスキャン：リポジトリ全体、または認証部分・API層などの特定領域に絞ってスキャン
変更点のスキャン：ブランチの差分・プルリクエストの差分・単一コミットなど、コミット済みの変更のみを検査（マージ前チェックに有効）
修正パッチの提案：レポート内の指摘から、対応したい項目を選んでパッチ案を生成
スキャン結果は、リポジトリ内のタイムスタンプ付きディレクトリ（CLAUDE-SECURITY-<日時>/）に出力されます。人が読むためのレポート（RESULTS.md）、機械可読な形式（RESULTS.jsonl）に加え、どのコミットを・どの程度の検証強度でスキャンしたかを記録する「リビジョンスタンプ」 が残る点が、情シス・監査の観点で重要です。レポートがどのコードに対応しているかが常に紐づくため、監査証跡として履歴に残す運用も可能です。
修正パッチは、別のエージェントが「その修正が指摘に対応しているか」「新たな脆弱性を生まないか」「他の挙動を壊さないか」を独立してレビューし、テストがあれば実行したうえで提示されます。そして最も重要な統制上の性質として、パッチが自動的に適用されることはありません。適用は必ず利用者が git apply などで判断・実行し、プルリクエスト単位でレビューする設計です。
パターンマッチ型の従来スキャナとの違いを、情シスの視点で整理すると次のとおりです。
観点 | 従来型スキャナ（ルールベースSAST等） | Claude Security |
|---|---|---|
検出方式 | 既知パターンとの照合 | コードの文脈・データフローを推論 |
得意領域 | 定型的な既知脆弱性・依存関係の検査 | 複数ファイルにまたがる文脈依存の脆弱性 |
誤検知の傾向 | 高くなりやすい | 独立検証で低減 |
位置づけ | CIでの定型チェック | 既存ツールを補完する深掘りスキャン |
脆弱性診断そのものの考え方はペネトレーションテストとは？脆弱性診断との違い、ソフトウェア構成の可視化はSBOMとは？もあわせて参照すると、既存の診断プロセスへの位置づけが明確になります。
情シスが押さえる導入前提と条件
Claude Security プラグインの利用には 有料プランと一定の実行環境 が前提となり、スキャンは契約プランの利用枠を消費します。無条件に「無料で全社展開できる」ものではない点を、まず把握しておく必要があります。
公開情報にもとづく主な前提条件は次のとおりです。
有料プランが必要（Proプランの場合は
/configで「Dynamic workflows」の有効化が必要）Claude Code v2.1.154 以降
Python 3.9.6 以降（
PATH上にpython3があること／標準ライブラリのみ使用のため追加インストールは不要）Windows / macOS / Linux に対応
差分スキャンやパッチ適用には Git が必要（バージョン管理なしのディレクトリでも全体スキャンは可能）
導入自体は、Claude Code のセッション内で以下を実行するだけです。
情シスがここで意識すべきは コスト管理 です。スキャンは相応のトークンを消費し、その分が契約プランの利用枠から差し引かれます。全社の開発者が思い思いにリポジトリ全体を繰り返しスキャンすれば、利用枠やコストが想定外に膨らむ可能性があります。プランやコストの考え方はClaude Fable 5 企業導入ガイド｜料金・コスト統制の整理も参考になります。
情シスの統制ポイント：導入前に決めるべき5つの観点
Claude Security を安全に活かせるかどうかは、情シスが主導して「どちらの形態を・どのデータで・どうレビューし・どう可視化し・既存ツールとどう併用するか」の5点をあらかじめ規定できるかにかかっています。開発効率を損なわずガバナンスを担保するための実務的な観点を整理します。
1. マネージド製品とプラグイン、どちらを標準とするか
集中管理・監査連携・定期スキャンを重視するなら、管理コンソールから統制できる マネージド製品（Enterprise向け）が基本線です。一方で、GitLab・Bitbucket上のコードや、外部接続を許可しない社内ネットワーク上のコードなど、マネージド製品が届かない範囲には プラグイン が有効です。「原則はマネージド、届かない範囲だけプラグインを承認制で許可する」といった役割分担を、社内ポリシーとして明文化しておくと運用がぶれません。
2. データガバナンス：スキャン対象スコープの定義
Claude Security はローカルのコードを解析します。プラグイン版はコードを外部管理基盤にアップロードしませんが、それでも 何をスキャン対象に含めてよいか は事前に定義すべきです。機密度の高いリポジトリや、認証情報・顧客の個人情報を含むディレクトリの扱いをあらかじめ分類し、必要に応じてスキャン範囲を限定します。特定ディレクトリに絞ったスキャンが可能な点は、この統制と相性が良い機能です。AIへ送信してよいデータ範囲の考え方は、Claude Code 企業利用の統制ガイドや情シスが実践する生成AIセキュリティ ベストプラクティスで詳しく解説しています。
3. 人間によるレビューを必須フローにする
パッチが自動適用されない設計は大きな安全弁ですが、それに甘えず 「AIが提案した修正を検証せず本番へ反映しない」 ルールを明文化してください。パッチはプルリクエスト単位でレビューし、テスト結果を確認したうえで承認する。この人間の介在（Human-in-the-loop）を規律として組み込むことが、AIコーディング全般のガバナンス（Vibe Coding × 企業統制）の基本です。
4. 「シャドー利用」の防止と可視化
コマンド2行で導入できるということは、裏を返せば 情シスの把握しないところでプラグインが使われうる ということです。誰がどのプランでClaude Code・関連プラグインを使い、どのリポジトリをスキャンしているのかを把握できなければ、コスト・データの両面で統制が空洞化します。認可・アクセス管理の考え方はClaude Enterprise 認証・アクセス管理ガイド、シャドーAI/シャドーMCPの検知はシャドーMCP対策ガイドやシャドーAIとは？対策ガイドを参照してください。可視化の具体策は後述します。
5. 信頼できないリポジトリの取り扱いと監査証跡
自社が管理するコードのスキャンが基本用途ですが、外部依存パッケージや素性の不確かなコードを検査する場合は注意が必要です。プラグインはセッションのもとで動作し、それ自体は隔離機構を持たないため、信頼できないリポジトリを扱うときはOSレベルでファイルシステムやネットワークを制限する サンドボックス環境 の利用が推奨されています。また、リビジョンスタンプを含むスキャン結果を保管することで、監査対応の証跡として活用できます。
既存のセキュリティレイヤーとの棲み分け（多層防御）
Claude Security は既存のセキュリティツールを 置き換えるものではなく、多層防御（Defense in Depth）の一層として補完する ものだと理解しておくことが肝心です。情シスは、社内のどの工程にこのツールを差し込むかを設計する立場にあります。
Claude Code まわりのセキュリティ機能は複数の層に分かれており、それぞれ役割が異なります。Claude Security プラグインは「オンデマンドの深掘りスキャン層」に位置づけられます。
工程 | ツール／機能 | カバー範囲 |
|---|---|---|
コード生成中 | セキュリティガイダンス系機能 | Claudeが書くコードの一般的な脆弱性をその場で是正 |
オンデマンド（単発） | 単発のセキュリティレビューコマンド | 現在のブランチへの1回のセキュリティパス |
オンデマンド（深掘り） | Claude Security プラグイン | リポジトリ／差分のマルチエージェント・スキャンと修正案 |
プルリクエスト時 | コードレビュー機能 | 全体文脈を踏まえた正当性・セキュリティレビュー |
マネージド | Claude Security 製品 | 接続リポジトリの継続的な監視 |
CI | 既存の静的解析・依存関係スキャナ | 言語別ルール、サプライチェーン検査、ポリシー適用 |
重要なのは、Claude Security が 人間のセキュリティ研究者のように推論する 一方で、CIでの言語別ルールチェックやサプライチェーン検査といった決定論的なチェックは引き続き必要という点です。既存のSAST/依存関係スキャンやSIEM、ペネトレーションテストと組み合わせ、抜け漏れを減らす発想で導入するのが情シスの現実解です。
マネーフォワード Adminaを組み合わせたAIツール利用の可視化とコスト統制
Claude Security のようなAIツールを安全に社内展開するうえで欠かせないのが、「どのAIツールが・誰に・どの権限で使われているか」を可視化する土台です。マネーフォワードi株式会社が提供するSaaS管理プラットフォーム「Admina」は、この可視化とガバナンスを統合的に支援します。
Adminaの強みのひとつが、シャドーAIの検知力です。プラットフォームには 200種類以上のAIサービス検知機能 が搭載されており、Claude DesktopやCursor、Codexといったツールの利用状況を可視化します。承認なく広がりがちなClaude Code・関連プラグインの利用実態を早期に把握することで、前章で述べた「シャドー利用」の芽を摘めます。
一方で注意点として、「マネーフォワード Admina」はローカルで個別に起動するMCPサーバー自体を直接検知する機能は有していません。あくまで利用されているサービスやアプリケーション側の動きを捉える仕組みである点は、誇張なく理解しておく必要があります。それでも、SaaS可視化と 400以上のSaaSとのAPI連携 を活用すれば、各SaaSのOAuth Grant（認可）やAPIキーの発行状況を横断的に棚卸しでき、過剰なアクセス権限の是正につながります。
さらに、従業員・デバイス・SaaSの情報を一元管理できるため、AIツールの利用者・権限・コストを紐づけて把握できます。Claude Security のスキャンがプラン利用枠を消費する以上、コスト管理やコンプライアンス対応の観点からも、こうした一元管理は有効です。AIツール全般の可視化の進め方は生成AI 利用状況 可視化ガイド、他のAIコーディングツールの統制例はCursorのセキュリティ設定とSaaS管理も参考になります。
よくある質問（FAQ）
Q. マネージド製品とプラグインは、どちらを使うべきですか？
A. 集中管理・定期スキャン・監査連携を重視する組織は、Enterprise向けの マネージド製品 が基本です。GitLab・Bitbucket上のコードや、外部接続を許可しない社内ネットワーク上のコードなど、マネージド製品が届かない範囲を プラグイン で補う使い分けが実務的です。
Q. プラグインに読み込ませたソースコードは学習に使われますか？
A. プラグインはユーザーのセッション内でローカルに動作し、コードを外部の管理基盤へアップロードせず手元で完結します。ただし学習利用の可否や商用データポリシーは契約プランによって扱いが異なるため、企業利用では商用・ビジネス契約の条件を必ず確認してください（プランごとの考え方はClaude Code 企業利用の統制ガイドを参照）。
Q. 開発者が情シスの承認なしに使えてしまいませんか？
A. 有料プランがあればコマンド2行で導入できるため、承認なしの利用が起こりうるのは事実です。社内ポリシーで導入を承認制にするとともに、Adminaの200種類以上のAIサービス検知機能 で利用実態を可視化するアプローチが有効です。
Q. 既存のSASTや依存関係スキャナは不要になりますか？
A. いいえ。Claude Security は既存ツールを置き換えるものではなく、多層防御の一層として補完する位置づけです。CIでの言語別ルールチェックやサプライチェーン検査は引き続き併用してください。
Q. 対応OSやプランは？
A. Windows / macOS / Linux に対応し、利用には有料プランが必要です。Claude Code v2.1.154以降、Python 3.9.6以降が前提で、差分スキャンやパッチ適用にはGitが必要です（Proプランは /config でDynamic workflowsの有効化が必要）。
まとめとアクションチェックリスト
Claude Security プラグインは、防御側の脆弱性対応を高速化する強力なツールである一方、情シスにとっては「新たに可視化・統制すべきAI利用対象」でもあります。パッチの自動適用がない安全設計やリビジョンスタンプによる証跡など、統制と相性の良い仕組みを備えていますが、それを活かすかどうかは社内ルールと可視化基盤の整備にかかっています。
安全な導入とガバナンスの確立に向けて、まずは以下の5つを進めてください。
✅ 提供形態の方針決定：マネージド製品を原則とし、届かない範囲のみプラグインを承認制で許可
✅ スキャン対象スコープの定義：機密リポジトリの扱いと送信可能範囲を分類・明文化
✅ 人間レビューの必須化：AI提案パッチはPR単位でレビュー・テスト後に承認
✅ シャドー利用の可視化：Claude Code・関連プラグインの利用実態と権限を一元把握
✅ 既存スタックとの併用設計：SAST・依存関係スキャン・SIEM等と組み合わせ多層防御を維持
AIコーディング時代のガバナンスの全体像はClaude Code 企業利用の統制ガイドおよびMCP 企業導入の完全ガイドを、AIエージェント製品の選定は情シス向けAIエージェント比較をあわせてご覧ください。
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監修
Admina Team
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