Devin Security 2.0は、Cognitionが2026年10月26日に発表した自律型AIエンジニア「Devin」のセキュリティ製品の大型アップデートで、脆弱性の発見・優先順位付け・修正をひとつのワークフローで完結させます。
室谷代表取締役CognitionがDevin Securityの大型アップデートを出してきましたね。Devin Security 2.0は、Cognitionが2026年10月26日に発表したセキュリティ製品の新版で、脆弱性の発見から優先順位付け、修正までを一気通貫で担うものです。
公式ブログでは「AIが攻撃側にも防御側にも速度とコストの面で有利に働いている」という問題意識が冒頭に置かれていて、そこが今回の発表の出発点なんですよね。
公式ブログでは「AIが攻撃側にも防御側にも速度とコストの面で有利に働いている」という問題意識が冒頭に置かれていて、そこが今回の発表の出発点なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師単に「スキャン機能が増えました」という話じゃないんですよ。Cognitionは同時に、数億ドル規模のDevinクレジットを投じると表明していて、企業向けにフロンティア・サイバーモデルを使った無償スキャンと、新規顧客向けの修正クレジットを提供するとしています。
製品アップデートと経済的な後押しをセットで出してきたのが今回の特徴ですね。
製品アップデートと経済的な後押しをセットで出してきたのが今回の特徴ですね。
Devin Securityとは？Cognitionが2026年10月26日に発表した大型アップデートの中身
Devin Security 2.0 の主な中身
フロンティア・サイバーモデルによるディープスキャン
Claude Mythosなどのフロンティア・サイバーモデルを活用したディープスキャン
脅威モデルに基づく優先順位付け
チームと一緒に作る脅威モデルに基づいて優先順位付け
並列VM上での自動修復
並列VM上で修正・テスト・PR作成まで含めて自動修復
既存スキャナ・バグバウンティの指摘取り込み
既存スキャナやバグバウンティの指摘を取り込む機能
コンプライアンス証跡の出力
コンプライアンス証跡の出力に対応
モデル非依存のマネージド製品
複数ラボのモデルをまたいで最適なサイバー対応モデルを選べる単一のマネージド製品
Devin経由で利用可能
企業のセキュリティチームはDevin経由でケイパビリティを使え、モデルへの個別アクセスは不要
室谷代表取締役まず前提を整理すると、Devinはクラウド上で動く自律型AIソフトウェアエンジニアで、各セッションが独立した仮想マシンを持ち、コードを書いて実行・テストし、PRを出すところまでやるんですよね。Devin SecurityはそのDevinをセキュリティ業務に使う製品で、今回が2.0という位置づけです。
テキトー教師DotAI 認定講師公式ブログの言葉を借りると、Devin Security 2.0は「発見・優先順位付け・修正をひとつのワークフローにつなぐ」製品です。発表では2つの取り組みが示されていて、1つがDevin Securityの大型アップグレード、もう1つが数億ドル規模のDevinクレジットのコミットです。
講座でもよく言うんですが、ツール単体の発表と、その利用を後押しする原資の発表が同時に出るケースは、ベンダーが本気で導入を進めたいというシグナルなんですよ。
講座でもよく言うんですが、ツール単体の発表と、その利用を後押しする原資の発表が同時に出るケースは、ベンダーが本気で導入を進めたいというシグナルなんですよ。
室谷代表取締役中身として大きいのは3点で、Claude Mythosなどフロンティア・サイバーモデルによるディープスキャン、チームと一緒に作る脅威モデルに基づく優先順位付け、そして並列VM上での修正・テスト・PR作成まで含む自動修復ですね。あと既存スキャナやバグバウンティの指摘を取り込む機能と、コンプライアンス証跡の出力にも対応しています。
テキトー教師DotAI 認定講師ここで大事なのは、Devin Securityが「モデル非依存」を掲げている点です。公式には、複数ラボのモデルをまたいで最適なサイバー対応モデルを選べる単一のマネージド製品として作っていると書かれています。
モデルの進化に合わせて使い分けられる設計なんですね。
モデルの進化に合わせて使い分けられる設計なんですね。
室谷代表取締役あと見落としがちなんですが、企業のセキュリティチームはDevin経由でこれらのケイパビリティを使えるので、モデルへの個別アクセスを別途持つ必要がないと明記されているんですよ。これは実務的にかなり大きいです。
Devin Securityでできること——ディープスキャンから修正PR作成までの4ステップ
Devin Securityの4ステップとスキャン〜修正の流れ
- 01脅威モデルをチームで作成チームと一緒に脅威モデルを作る。後の優先順位付けと修正の精度を左右する文脈になる
- 02ディープスキャンフロンティア・サイバーモデルでリポジトリを調査する
- 03悪用可能性で優先順位付け自分の環境での悪用可能性に基づいて指摘を優先する
- 04並列で再現・パッチ・テスト選択した指摘をDevinに割り当て、並列で再現・修正・テストを行う
室谷代表取締役公式スレッドでは4ステップとして整理されています。1つ目がチームと一緒に脅威モデルを作ること、2つ目がフロンティア・サイバーモデルによるディープスキャン、3つ目が自分の環境での悪用可能性による優先順位付け、4つ目が並列での再現・パッチ・テストです。
テキトー教師DotAI 認定講師この4ステップ、順番に意味があるんですよ。スキャンして終わりではなく、脅威モデルという文脈を先に作ることで、後の優先順位付けと修正の精度が変わってくる構造になっています。
室谷代表取締役スキャンの仕組みも面白くて、公式では「Agentic MapReduce」と呼んでいるんですね。リポジトリを脅威モデルに照らしてルートや認可境界、データアクセスといったセキュリティ関連コードでマッピングして、選択したコードをグループに分けて並列に調査し、結果を集約して重複を除き、より深刻な攻撃経路を形成しうる指摘同士をつなげる。
そして優先度の高い指摘は、アプリケーションの実行インスタンスに対してサンドボックス環境で検証する、という流れです。
そして優先度の高い指摘は、アプリケーションの実行インスタンスに対してサンドボックス環境で検証する、という流れです。
テキトー教師DotAI 認定講師整理するとこうです。
- プラン：脅威モデルに照らしてリポジトリをマッピングし、ルート宣言・認可境界・デシリアライズのシンク・危険なAPI呼び出しなどのルールを書く
- シャード：対象コードをグループに分割する
- マップ：グループごとに並列で調査する
- リデュース：結果を集約し、重複を除き、攻撃経路としてつながる指摘を連結する
- ベリファイ：優先度の高い指摘を、稼働中のアプリケーションに対してサンドボックスで検証する
室谷代表取締役この設計が効いているのは、コスト効率よくコードベース全体にセキュリティ調査をスケールさせるためだと説明されている点ですね。MYUUUでもコードベースの調査は常にコストとの戦いなので、ここを設計で解こうとしているのは実践的だなと。
テキトー教師DotAI 認定講師そして修正側です。選択した指摘は個別にも一括でもDevinに割り当てられて、Devinは現在のコードに対して指摘を確認し、同じ修正を共有する指摘をグループ化し、独立した修復セッションを並列で立ち上げます。
各セッションは専用の仮想マシンを持っていて、実際のサービスを動かし、問題を再現し、的を絞った修正を実装し、結果を独立にテストする。再現テストと既存テストを実行して、調査内容とテスト結果を添えたPRを開くところまでやるんですよ。
各セッションは専用の仮想マシンを持っていて、実際のサービスを動かし、問題を再現し、的を絞った修正を実装し、結果を独立にテストする。再現テストと既存テストを実行して、調査内容とテスト結果を添えたPRを開くところまでやるんですよ。
室谷代表取締役ここが「パッチを生成するだけ」との決定的な違いなんですよね。独立したエージェントが実際にエンジニアリング作業をしているから並列修復が可能になる、と公式も明言しています。
そして指摘はPRがマージされて、その変更が攻撃経路に対処していることをDevinが確認するまでオープンのまま残る。このクローズ条件の設計はかなり重要です。
そして指摘はPRがマージされて、その変更が攻撃経路に対処していることをDevinが確認するまでオープンのまま残る。このクローズ条件の設計はかなり重要です。
Claude Mythosなどフロンティア・サイバーモデルは何をもたらすのか
Mythosのアクセス形態と脆弱性評価の実態
Mythosの位置づけ
- Anthropicのサイバーセキュリティ・生物学研究向け最上位モデルクラス
- 一般公開ではなく審査済み組織向けの限定アクセス
- 最新はMythos 5.1(サイバーセキュリティと生物学で改善)
- Devin Security経由なら企業のセキュリティチームが個別アクセスなしで利用可能
脆弱性評価の数字(Glasswingレビュー)
- レビュー対象1,752件
- 最初に高/重大と評価された指摘の90.6%が有効な脆弱性
- 高または重大として確認されたのは62.4%
- バグ発見と正しい深刻度付けは別の判断
室谷代表取締役Claude Mythosについて整理しておくと、Anthropicのサイバーセキュリティと生物学研究向けの最上位モデルクラスで、一般公開ではなく審査済み組織向けの限定アクセスという位置づけです。公式ページではMythos 5.1が最新のMythosクラスモデルで、サイバーセキュリティと生物学で改善があり、アクセスは少数の審査済み組織に限られるとされています。
テキトー教師DotAI 認定講師そこが今回の発表の面白いところで、Mythosは誰でも使えるモデルではないのに、Devin Security経由なら企業のセキュリティチームが個別アクセスを持たずに使える、という構図になっているんですよ。
室谷代表取締役公式ブログには、最新のサイバーモデルにアクセスできないチームは、最も複雑で危険な脆弱性をまったく見逃す可能性がある、という指摘も書かれています。ディープスキャンは大規模なコードベースにまたがる複雑な連鎖的エクスプロイトを発見する新しい方法で、Mythosや他のフロンティア・サイバーモデルで動くと説明されていますね。
テキトー教師DotAI 認定講師ただ、ここは誤解しないほうがいいんですよ。モデルが賢ければ自動的に正しい優先順位がつくわけではない、というのがCognitionの主張でもあります。
公式にはAnthropicのGlasswingレビューの数字が引かれていて、レビュー対象1,752件のうち最初に高または重大と評価された指摘の90.6%が有効な脆弱性だった一方、高または重大として確認されたのは62.4%だった、と。バグを見つけることと、正しい深刻度を付けることは別の判断だ、というわけです。
公式にはAnthropicのGlasswingレビューの数字が引かれていて、レビュー対象1,752件のうち最初に高または重大と評価された指摘の90.6%が有効な脆弱性だった一方、高または重大として確認されたのは62.4%だった、と。バグを見つけることと、正しい深刻度を付けることは別の判断だ、というわけです。
室谷代表取締役これ、現場感覚と合うんですよね。強いモデルでも初回評価は検証が必要で、だからこそ脅威モデルと実行時検証を組み合わせている、という筋になっています。
誤検知だらけの脆弱性対応をどう変える？脅威モデルと悪用可能性ベースの優先順位付け
室谷代表取締役従来の課題として公式が挙げているのは、セキュリティチームが「修正しきれないほどの指摘」を抱えているという点です。多くのツールはコードベースやデプロイ方法、既に存在する防御を理解せずに深刻度を付けるので、過大評価も過小評価も起きて、それでもコンプライアンスやポリシーの期限だけが発生してしまう、と。
テキトー教師DotAI 認定講師ここで登場するのが「生きた脅威モデル」です。チームと一緒に作る共有ドキュメントで、システム・サービス・ホストの構成、それらがどう通信するか、どのネットワークポリシーやセキュリティグループが保護しているか、コードがどうデプロイされているか、どのコードが使われていないかをマッピングします。
室谷代表取締役コードからは分からない部分をチームが埋めるのがポイントで、サービスがどのリージョンで動いているか、内部専用かどうか、といった情報ですね。さらにビジネス影響も聞いてきます。
あるユーザーが別のユーザーのデータを読めてしまったらどうなるか、管理者権限に昇格できたらどうなるか、支払わずに製品を使えたらどうなるか。その答えが脅威モデルの一部になって、システムの変化に合わせて更新されていくわけです。
あるユーザーが別のユーザーのデータを読めてしまったらどうなるか、管理者権限に昇格できたらどうなるか、支払わずに製品を使えたらどうなるか。その答えが脅威モデルの一部になって、システムの変化に合わせて更新されていくわけです。
テキトー教師DotAI 認定講師優先順位付けでは2つの問いに答える形で指摘をラベル付けします。1つ目が「攻撃者はあなたの環境でこれを悪用できるか」。
信頼できない入力から脆弱なコードに到達できるか、どの信頼境界を越えるか、認証や特定の設定、ユーザー操作といった前提条件は何か、コードは生きているか死んでいるか。2つ目が「被害はあなたの組織にとって何を意味するか」です。
信頼できない入力から脆弱なコードに到達できるか、どの信頼境界を越えるか、認証や特定の設定、ユーザー操作といった前提条件は何か、コードは生きているか死んでいるか。2つ目が「被害はあなたの組織にとって何を意味するか」です。
室谷代表取締役そして解決策がPRだけとは限らないのが実務的で、公式では4つの対応が示されています。証拠付きの再ラベル、インフラでの緩和、脆弱性そのものの修正、脆弱性クラスのリファクタリングですね。
テキトー教師DotAI 認定講師整理するとこうです。
- 証拠付きの再ラベル：要件が許す範囲で、誤検知を文書化したり、到達可能性やアクセス制御などの緩和要因に基づくリスク調整を提案する。リスク受容の記録も用意できる。各提案には人間の承認が必要で、元のCVSSスコアは調整後も併記される。CISAのKEVカタログに載っている脆弱性は決して再ラベルされない
- インフラでの緩和：設定されたアクセスがあれば、WAFルールの適用、セキュリティグループの変更、サービスへのパブリックアクセスの除去ができる。恒久的な修正の準備中に露出を減らすもので、根本的な欠陥はオープンのまま残る
- 脆弱性の修正：数千の並列セッションを独立した仮想マシンで実行し、それぞれが脆弱性を再現し、修正を書き、再現テストと既存テストを実行し、証拠付きのPRを開く
- 脆弱性クラスのリファクタリング：繰り返し出る欠陥について、認可チェックの一元化やクエリのパラメータ化といった広範な変更を見積もり、実装を支援する
室谷代表取締役この「KEVに載っているものは再ラベルしない」という線引きは、ガバナンスの観点でかなり誠実だと思います。AIにリスク判断を任せるところと任せないところを明確に分けているんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師コンプライアンスの話も公式に書かれていて、FedRAMPやPCI DSS、企業の修復ポリシーの下では、高または重大の指摘が修復期限の起点になることがある。リスクが低いと分かっていても、それだけでは義務は変わらず、理由を文書化する必要があるんですよ。
そこで脅威モデルと実行時検証を使って、何千件ものバックログに対して大規模に説明できるようにする、という設計です。
そこで脅威モデルと実行時検証を使って、何千件ものバックログに対して大規模に説明できるようにする、という設計です。
室谷代表取締役出力側も既存のセキュリティツールに結果が同期されて、POA&MやGRCツールに証跡をエクスポートできると。既存のワークフローを壊さずに乗せる発想ですね。
Devin Securityの使い方・始め方——既存スキャナとの連携と導入の流れ
室谷代表取締役既存の指摘を取り込めるのも今回の大きな追加点で、他のスキャナやバグバウンティ、既存のセキュリティバックログからの指摘に同じスキャンと修復のワークフローを適用できると書かれています。レポートファイルやエクスポート、接続されたソースからも取り込めて、元の識別子とリンクは保持されるんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師取り込んだ後の流れも具体的で、フロンティアモデルでの再トリアージを選べる。並列のDevinセッションが報告された問題を現在のコードに対して調べ、重複を特定し、脆弱性がまだ存在するか既に緩和されているかを確認します。
これによって、弱いAIモデルが生成した古いレポートも含めて、変更理由の証拠付きで優先順位を更新できるわけです。
これによって、弱いAIモデルが生成した古いレポートも含めて、変更理由の証拠付きで優先順位を更新できるわけです。
室谷代表取締役公式ページにはSnykやWiz、CSVファイルからの取り込みが例として示されていて、取り込む、証拠を確認する、割り当てる、修正する、という4段階の流れになっています。各指摘は優先度とステータスが変わっても元のソースまで追跡できるようになっていて、対応する統合では却下や再オープンの判断も元のツールに同期されると。
テキトー教師DotAI 認定講師ランタイム検証を有効にすると、選択した指摘がアプリケーションの稼働ビルドに対してテストされて、Devinは何を試して何を観測したかを記録します。結論が出なかったケースも含めて記録されるのがポイントで、これは監査証跡として効きますよ。
室谷代表取締役導入の入り口は、公式ブログでは「チームに問い合わせる」形になっています。Cognitionのエンジニアが最初のスキャンからマージ済みPRまで一緒に進める、と書かれていますね。
セルフサーブのプランページで完結する話ではなく、エンタープライズ向けの伴走型導入という位置づけです。
セルフサーブのプランページで完結する話ではなく、エンタープライズ向けの伴走型導入という位置づけです。
テキトー教師DotAI 認定講師あと見逃せないのが、CognitionのCSOであるAlex Stamos氏が2026年10月26日午前10時30分（太平洋時間）に脅威環境の現状についての対話をホストするという案内です。発表当日に経営層向けの発信を重ねてくるあたり、買い手をセキュリティ責任者に定めているのが分かります。
室谷代表取締役既存の静的解析ツールとの違いという文脈で言うと、公式が強調しているのは「コードベースと実環境を理解した上での評価」と「修正まで到達すること」の2点ですね。検出して終わりではなく、PRがマージされて攻撃経路が塞がれたことを確認するまでをスコープにしているのが、従来ツールとの設計思想の差になっています。
料金・提供範囲——無償スキャンと数億ドル規模の修正クレジット、日本から使えるのか
室谷代表取締役コスト面はどうなっているかというと、Cognitionは数億ドル規模のDevinクレジットをコミットしていて、現行および将来のエンタープライズ顧客に対してフロンティア・サイバーモデルによる無償スキャンを提供すると表明しています。さらに新規顧客は、最も重大な欠陥を攻撃者に悪用される前に修正するための修復クレジットを受け取れる、と。
テキトー教師DotAI 認定講師ここは誤解されやすいので丁寧に言うと、無償なのは「スキャン」と「新規顧客向けの修復クレジット」であって、Devin Security全体が無料というわけではありません。個別の価格表は今回の発表では示されていないので、現時点では明らかにされていません。
室谷代表取締役コスト削減の数値についても触れておくと、Cognitionの政府向けページには「50件の実世界の脆弱性に対して72%のリカバリー」と「指摘あたり30%低いコスト」という記載があります。これは政府向けソリューションの説明として出ている数字で、今回のDevin Security 2.0の発表で新たに示された数値ではない点は区別しておきたいですね。
テキトー教師DotAI 認定講師日本から使えるのかという点ですが、公式ブログには「Devin Security Supported Regions」という項目へのリンクがあるものの、今回の抜粋には地域の詳細は含まれていません。ですから日本での提供開始時期や対応状況は、現時点では明らかにされていません。
導入を検討するなら、まずCognitionのチームに確認するのが確実です。
導入を検討するなら、まずCognitionのチームに確認するのが確実です。
室谷代表取締役なお、Cognitionの政府向けページではFedRAMP High、DoW IL4/IL5/IL6、ITAR、SOC 2 Type II、ゼロデータ保持、オンプレミスやエアギャップ環境といったコンプライアンス対応が示されています。エンタープライズ向けの信頼性の材料として、こうした情報は押さえておきたいところです。
テキトー教師DotAI 認定講師ちなみにDevin全体のモデル選択の考え方については、Claude Code法人・組織導入完全ガイドで解説しているような組織導入の論点とも重なります。セキュリティ文脈でAIエージェントを入れるときは、権限と監査ログの設計が先に来ますからね。
室谷代表取締役Devinは各セッションが独立したVMで動く設計なので、そこは安心材料ではあります。ただ、実際にWAFルールを変えたりセキュリティグループを触ったりする権限を与えるわけですから、導入時はアクセス範囲を絞るところから始めるのが現実的だと思います。
よくある質問
室谷代表取締役ここからは、よく聞かれそうな点を整理していきますね。まずDevin Securityとは何かというと、Cognitionが提供する、脆弱性の発見・優先順位付け・修正を一気通貫で行うDevinのセキュリティ製品です。
2026年10月26日に2.0が発表されました。
2026年10月26日に2.0が発表されました。
テキトー教師DotAI 認定講師Devin Security Swarmとは何かという点については、Cognitionの製品ページに「Security Swarm」という記載があり、Devinのswarmが新しい脆弱性やパフォーマンス問題、テストカバレッジのギャップを能動的に見つけるという説明があります。ただし今回の発表でSwarmという名称の詳細な定義は示されていないので、現時点では明らかにされていません。
室谷代表取締役誤検知はどう減るのかという点は、脅威モデルに基づく到達可能性・認証・データ・信頼境界での評価と、稼働ビルドに対する実行時検証の組み合わせです。ただし再ラベルには人間の承認が必要で、元のCVSSスコアは保持され、KEV掲載の脆弱性は再ラベルされません。
テキトー教師DotAI 認定講師既存の静的解析ツールとの違いは、コードベースと実環境を理解した上で悪用可能性を評価し、PRのマージまでをスコープに含める点です。既存スキャナの指摘を取り込んで再検証もできるので、置き換えではなく上に重ねる使い方が想定されています。
室谷代表取締役料金はどうなっているのか。無償スキャンと新規顧客向けの修復クレジットが用意されていますが、個別の価格は現時点では明らかにされていません。
始め方はCognitionのチームへの問い合わせで、最初のスキャンからマージ済みPRまで伴走してもらえる形です。
始め方はCognitionのチームへの問い合わせで、最初のスキャンからマージ済みPRまで伴走してもらえる形です。
テキトー教師DotAI 認定講師日本での提供状況も現時点では明らかにされていません。導入企業の事例についても、今回の発表では具体的な社名は示されていないので、続報を待つしかないですね。
室谷代表取締役あと、AIコーディングエージェントのセキュリティ文脈での信頼性という点は、独立したVMでの実行、人間の承認を挟む再ラベル、KEVの除外、元CVSSの保持といった設計に表れていると思います。何でも自動で決めるのではなく、判断の根拠を残して人に渡す。
そこが今回の発表で一番評価したいところなんですよね。
そこが今回の発表で一番評価したいところなんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。発見の自動化は派手に見えますけど、実際の現場で効くのは優先順位の根拠と証跡のほうなんですよ。
講座でも受講生さんにいつも言っているんですが、セキュリティは「直した」と言えることまでが仕事なんです。Devin Security 2.0はそこを製品の中心に置いた設計になっています。
講座でも受講生さんにいつも言っているんですが、セキュリティは「直した」と言えることまでが仕事なんです。Devin Security 2.0はそこを製品の中心に置いた設計になっています。
