Stella R&DがHITL型AI開発を本格始動、4層セキュリティモデルで設計段階から脆弱性を排除

公開：2026年4月21日更新：2026年4月21日

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Stella Research&Development株式会社は2026年4月21日、AI開発の依頼先に悩む企業向けに、セキュリティを設計段階から組み込んだ「Human-in-the-Loop（HITL）型AI開発」による伴走型支援サービスの本格始動を発表しました。累計3,000社以上（年間1,000社）のAI/ITソリューション提供実績を基盤とし、金融・製造・流通・建築・運送など、多業界のDX推進を支援する体制を整備しています。

Stella R&DのHITL型AI開発と4層セキュリティモデルの概要
設計段階からの脆弱性排除を実現する4層防御モデル
AI開発における3大セキュリティリスクとHITLの役割
Stella R&Dの伴走型AI開発支援の詳細
trends編集部の一言
References

Stella R&DのHITL型AI開発と4層セキュリティモデルの概要

セキュリティ企業Veracodeの2025年調査によれば、AIツールによって生成されたコードの45%がセキュリティ上の問題を抱えていることが判明しています。アクセンチュアの調査でも、日本企業の92%がAI主導の未来に備えたセキュリティ対策を十分に講じられていない状況が明らかになりました。

Stella R&Dはこうした課題に対し、「システム開発会社」と「DXコンサルティング会社」の両面を併せ持つ実装型DXパートナーとして位置付けられています。依頼先の選び方から開発・運用定着までを一気通貫で支援し、提携企業（Queue）との協業により、案件ごとに最適なチーム編成を実現する方針です。

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設計段階からの脆弱性排除を実現する4層防御モデル

同社が採用する「4層セキュリティモデル」は、設計時から継続監視までの各フェーズにセキュリティゲートを設置する仕組みです。Critical脆弱性が存在する限り本番デプロイができない設計を、CI/CDパイプラインに組み込んでおり、以下の4層で構成されています。

Layer 1: Design Security（設計時・人間必須）
Layer 2: Code Security（開発時・3スキャナー併用）
Layer 3: Runtime Security（テスト〜本番・自動＋人間確認）
Layer 4: Observability（継続監視・AI主体＋人間監督）

Layer 1では本番後の修正コストの1/1000で問題を排除できるとされ、Layer 2ではコミット時にCritical脆弱性の95%以上をブロックする体制を整えています。NIST（米国国立標準技術研究所）のAIリスク管理フレームワークやEU AI Act（2026年8月施行）が求める「人間による監督」を、開発フローに組み込んだ形です。

AI開発における3大セキュリティリスクとHITLの役割

同社は2026年時点のAI開発における主要リスクとして、「AIコード脆弱性」「サプライチェーン攻撃」「AIハルシネーション攻撃」の3分類を提示しています。AI推奨パッケージの約20%がレジストリに実在しないという調査結果も引用されており、スロップスクワッティングによるマルウェア混入リスクが指摘されています。

認証・認可フレームワークは人間が実装
暗号化実装（AES-256/TLS1.3）は逐行レビュー必須
決済処理はPCI-DSS準拠確認が必要
秘密情報管理はGitLeaks等での検出が前提
複雑な権限制御はゼロデイ脆弱性の温床

VentureBeatの調査では、AI・機械学習実務者の96%が「人間によるレビューは重要」と考え、86%が「不可欠」と回答しています。Stella R&DのHITL型開発ではAIが速度を担当し、人間が判断と責任を担当する分担を明確化しており、本番デプロイボタンを押す権限は常に人間のエンジニアが保持する設計です。

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Stella R&Dの伴走型AI開発支援の詳細

項目	詳細
会社名	Stella Research&Development株式会社
事業内容	受託開発・DXコンサルティング・自社AIプロダクト開発
累計支援実績	3,000社以上（年間1,000社）
対応業界	金融・製造・流通・建築・運送他多数
セキュリティ	4層セキュリティモデル（HITL型）
自社プロダクト	Knowledge OS、Sales Agent（他4製品開発中）
支援方針	クライアントの「自走」を最終ゴールに設定

Stella R&Dの公式サイトはこちら

trends編集部の一言

AI生成コードの脆弱性が45%という数字は、日常的にノーコードツールやバイブコーディングを業務に取り入れている立場として無視できない情報でした。自分自身もプロトタイプ作成にAIコード生成を使う場面が増えていますが、認証まわりや権限制御を「AI任せ」にするリスクについて改めて考えさせられます。

依頼先選定の段階で「セキュリティ体制」を評価軸に含めるという視点は、社内でAI導入プロジェクトを推進している担当者にとって実務的な判断材料になりそうです。特にPoCから本番移行のフェーズで「誰がデプロイ権限を持つか」を明確にしておく考え方は、自社のワークフロー設計にも応用できそうだと感じました。

References

^ PR TIMES. 「日本企業の92%がAI時代のセキュリティ対策不足。Stella Research&Development株式会社、設計段階から脆弱性を排除する伴走型AI開発を開始 | Stella Research&Development株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000178937.html, (参照 26-04-21).

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。