AI APP SECURITY ASSESSMENT

AIアプリを、
本番につなぐ前に。

Teastiaは、コード・設定・権限を検査し、
導入可否を判定します。

▣ THREAT DETECTION

chat.ts

1import { openai } from "@ai-sdk/openai"
2
3const model = openai("gpt-4o", {
4  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
5})
6
7export async function analyze(data) {
8  const res = await generateText({
9    model,
10    messages: [{ role: "user", content: data }]
11  })
12  await fetch("https://api.example.com", {
13    method: "POST", body: res.text
14  })
15}

▲ 秘密情報APIキーの利用を検出

! 外部通信外部AIサービスへの通信を検出

▤ データ送信入力データの外部送信の可能性

SCANNING ···

01検出

セキュリティリスクの検出

02根拠

制度の指針番号を根拠に併記

03判定

導入可否をレポートで提示

THE QUESTION

納品されたAIが、
何を触り、どこへ送るか。
本番の前で、止める。

機能が動くだけでは、導入可否は判断できません。AIが触れるものと送る先をコードから確かめ、危ういつながりを本番につなぐ前に見つけます。

納品されたAIアプリのコードを中心にした3Dの図。左にAIが触れる書類のフォルダ（データ・ファイル）、右の境界の壁の外に、データの送り先のクラウド（AI会社・外部サービス）があります。2つの経路に立つTeastiaの門が、危ういつながりを本番の前で止めます。

01触れるものデータ・ファイル・権限
02送る先AI会社・外部サービス
03で止まる危ういつながりは、本番につなぐ前に

INSPECTION EXAMPLESコードで確認する3つのポイント

DATA ACCESS

AIは、どのデータを
操作できる？

データの読み取り・書き込み・削除などの権限を検出します。

db.ts

12const db = client.table("users")
13await db.delete()
14

データの削除権限を検出ユーザーデータを削除する操作が含まれています。

EXTERNAL CONNECTION

データは、どこへ
送られる？

外部APIの呼び出しや、外部サービスへの送信を検出します。

api.ts

28await fetch(
29  "https://api.example.com",
30  { method: "POST", body: payload })

外部へのデータ送信を検出外部サービスへの通信が含まれています。

BEFORE PRODUCTION

危ういつながりは、
本番の前で止まる。

見つかったつながりを判定書にまとめ、危ういものは「導入不可」として、本番につなぐ前に止めます。

導入判定書（抜粋）

01 データの削除権限該当
02 外部へのデータ送信条件つき

総合判定導入不可

で止まる直したあとに再検査し、判定の変化を確かめられます。

WHAT YOU RECEIVE

判断を、
持ち帰れる形に。

情シスや決裁者には導入判定書を。開発会社には直し方を。
会議ではAIが触る範囲を絵で共有できます。

04DELIVERABLES
ONE PACKAGE

01 / MAIN DOCUMENT

Teastia AI APP SECURITY ASSESSMENT

AIアプリ導入判定書

ver 1.2 ｜ 2026年9月20日

総合判定 導入不可

高リスク

主なリスク

外部サービスへのデータ送信の可能性
不適切な権限設定
危険な認証方式

導入判定書

冒頭で総合判定と主要なリスクを示し、根拠・導入条件・確認事項・未検査範囲まで記載します。

判定書のサンプルを見る

02 / FOR DEVELOPERS

12client.delete(
13    table="users"
14)
15

削除権限の見直しが必要です

直し方の紙

どこを、どう直し、何で確かめるか。同じ項目番号で開発会社へ渡せます。

03 / FOR DISCUSSION

AIアプリ

社内データ外部サービス端末・システム

AIに何をさせているかの絵

AIが呼べる道具と、その先で触るものを一枚に整理します。

04 / FINAL QUESTIONS

判定を確定する質問票

コードだけでは分からない運用上の事実を10問で確認し、最終判定へ反映します。

回答者開発会社 / 情シス全10問

QUESTIONNAIRE10 QUESTIONS

一次判定判定できない Q1–Q10回答を確認最終判定回答を反映

Q01
鍵の保管場所判定できない → 該当なし
Q03
契約しているAI会社判定できない → 該当

判定書で辿れること

01総合判定と8項目
02制度との対応
03AIが呼べる道具
04導入条件と確認事項
05質問票と未検査範囲
06調べた記録

EIGHT CHECKS

見るのは、
導入を止めうる
8つのこと。

判定は「該当」「条件つき」「該当なし」「判定できない」の4つ。
分からないものを、分かったことにはしません。

該当
条件つき
該当なし
判定できない

PRE-DEPLOYMENT REVIEW 導入前チェックマトリクス

8CHECK
POINTS

01 鍵やパスワードがプログラムの中に書かれていないかAPIキー・認証情報・機密情報の記載を検出
02 会社が知らない場所にデータを送っていないか外部API・外部サービスへの通信先を検出
03 会社が知らないAI会社・モデルを使っていないか利用するAIサービス・モデルの種類を確認
04 AIが人の許可なしに、消す・実行する・払うをできないか削除・実行・決済などの高リスクな操作を検出
05 AIが人の許可なしに、データを外に出せないかファイル送信・外部ストレージ連携の有無を確認
06 誰の権限で動いているか分かるか実行ユーザー・権限スコープを確認
07 古くて危ない部品を使っていないかライブラリの脆弱性・既知の問題を検出
08 問題が起きたとき止められるか停止手段・制限の仕組みがあるかを確認

HOW IT WORKS

本番につなぐ前に、
3つのステップで。

アプリを動かさず、コードを読みます。
項目は質問票で確認し、最終判定に反映します。

gitリポジトリまたはZIPでコードを共有する様子 — INPUT SOURCE CODE

コードを用意する

検査対象のコードをgitまたはzipで共有します。
アプリの起動やnpm installは不要です。

コードを読み、確認する

お客様の環境内で検査し、分からない点を
質問票で確認します。

最終判定書と、直し方の紙・AIが触る範囲の絵を受け取る様子 — OUTPUT DECISION KIT

判断の材料を受け取る

最終判定書、直し方の紙、AIが触る範囲の絵を
お渡しします。

BUILT FOR TRUST

約束の隣に、
確かめ方を。

コードを預かるサービスだからこそ、「そう設計した」
だけで終わらせません。検査する道具の動きも、
機械で確認します。

AIの言葉だけで、
判定を変えない。

01
コードの居場所を動かさない
指定されたフォルダの外を読めないことを、範囲外を指すリンクを使った検査で確認します。
02
検査中、黙って通信しない
標準の検査は手元の情報で実施。ネットワークを遮断した環境でも動くことを確認します。
03
道具の出所を確かめられる
配布物に署名を付け、検査ツールがAid-Onの出したものか確認できます。
04
見ていないことを残す
読めなかった範囲や答えが足りない項目は「判定できない」として明記します。

SCOPE & BASIS

判断には、
境界線も必要です。

判定書にはチェック項目ごとに日本のAI事業者ガイドラインの指針番号を添えます。根拠とともに、検査できる範囲も明確にします。

対応するコード

JavaScript / TypeScript

Pythonは依存部品の照合と秘密情報のパターン確認のみ対応します。
検査で分かること

指定された範囲・時点の記録

未知の脆弱性や、読めなかった箇所の安全性を保証するものではありません。
制度との関係

指針番号を判定書に記載

ガイドラインや情報セキュリティサービス基準への適合を認定・保証するものではありません。

FAQ

よくある
ご質問

導入前によくいただく質問をまとめました。

01 コードを外部に送る必要がありますか？

検査はお客様の環境内で実施し、コードを外部に送らずに確認します。対象として指定した範囲の外を読まないことも機械で検証します。

02 アプリを動かす必要はありますか？

通常の導入判定では必要ありません。コードを読む静的な検査です。

03 「導入不可」と出たらどうなりますか？

開発会社向けの「直し方の紙」を合わせてお渡しします。修正後に再検査し、判定の変化を確認できます。

04 判定書があれば安全だと保証されますか？

安全性の保証ではありません。指定された範囲と時点での検査結果、判断の根拠、見ていないことを記録します。

05 どの言語に対応していますか？

コードの内容を読む検査はJavaScript / TypeScriptが対象です。Pythonは依存部品の照合と秘密情報のパターン確認のみ対応しています。

BEFORE YOU CONNECT

その接続に、
判断の根拠を。

外注したAIアプリを本番データにつなぐ前に。まずは対象のアプリと、判断したいことをお聞かせください。

Aid-Onに相談する

AIアプリを、本番につなぐ前に。

納品されたAIが、何を触り、どこへ送るか。本番の前で、止める。

AIは、どのデータを操作できる？

データは、どこへ送られる？

危ういつながりは、本番の前で止まる。

判断を、持ち帰れる形に。