AIで複雑な情報を構造化し、意思決定を支援する
WhiteHacker AI について
■ 背景
AIによるコード生成が一般化したことで、開発の敷居は大きく下がりました。
特に「バイブコーディング」と呼ばれるような、仕様の厳密な設計よりもスピードや直感を重視した開発スタイルが広がり、非エンジニア層でもプロダクト開発に直接関与するケースが増えています。
この変化により、従来のレビュー前提で成立していた品質担保モデルは機能しにくくなっています。
結果として以下の問題が発生しています。
* セキュリティレビューの形骸化
* AI生成コードの無批判な利用
* 設計不備の早期混入
* 属人的なレビュー依存
■ コンセプト
WhiteHacker AI は、「セキュリティレビューの再定義」を目的としたAIコード評価システムです。
従来の静的解析ツールとは異なり、ルールベースではなく、文脈・構造・意図を含めた総合的なリスク評価を行います。
■ 独自アルゴリズム（特許出願中）
本ツールの中核には、**独自アルゴリズム（特許出願中）**を採用しています。
このアルゴリズムは以下を統合的に評価します。
* コード構造の意味的リスク解析
* AI生成コード特有の不整合パターン検出
* セキュリティ観点と設計観点の統合スコアリング
* 文脈依存の潜在的脆弱性推定
単なるパターンマッチングではなく、「実行時に問題になり得る構造」を重視して評価する点が特徴です。
■ 評価観点
1. セキュリティリスク
* インジェクション系脆弱性（SQL / XSS / Command等）
* 認証・認可の欠陥
* 秘密情報の露出
* 外部通信の安全性
2. アーキテクチャリスク
* 責務分離の崩れ
* 過剰な結合
* 拡張性の欠如
* エラーハンドリング不備
3. AI生成コード特有リスク
* 表面的に正しく見えるが破綻する実装
* 文脈不一致のロジック
* 冗長・過剰最適化パターン
■ 想定ユーザー
* バイブコーディング主体の個人開発者
* 非エンジニアのプロダクト企画者
* AI生成コードを扱うジュニアエンジニア
* スピード重視のプロトタイピング開発者
■ 位置づけ
WhiteHacker AI はセキュリティ診断の代替ではなく、レビュー前段階のリスク可視化レイヤーです。
* 事前スクリーニング
* リスクの早期検知
* 非専門家の意思決定支援
を目的としています。
■ 今後の拡張（予定）
* フレームワーク別解析精度の強化
* CI/CD連携による自動スキャン
* チーム単位でのリスク管理機能
* スコアリングモデルの高度化
ロボット導入診断ツール（MVP版）
「ロボット導入の可否を整理する簡易診断AI」です。事前検討の定量化が行えます。
・導入判断の整理
・現場ヒアリングの代替補助
症状整理AIツール
症状を入力すると、医師に伝えやすい形に整理するAIです。音声入力にも対応しており、テキスト入力が苦手な方でも使用できます。
■特徴
・時系列整理
・重要ポイント抽出
・医師向け質問生成
※診断は行いません（情報整理のみ）