JFrog Japan

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JFrog Japan 公式｜ソフトウェアサプライチェーンの守護神 🐸

AI時代の開発基盤を、より安全で効率的に。DevOpsとアーティファクト中心のセキュリティで、日本の開発現場を支援します。

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監査のたびに慌てて証跡を集めるのは、もう終わりにしませんか？🙌 のコンプライアンス。必要性はわかっていても、具体的にどう進めればいいのかは悩ましいところ。JFrog AppTrustに新たな機能が加わり、コンプライアンスを後から確認するの...
16/09/2026

監査のたびに慌てて証跡を集めるのは、もう終わりにしませんか？🙌

のコンプライアンス。
必要性はわかっていても、具体的にどう進めればいいのかは悩ましいところ。

JFrog AppTrustに新たな機能が加わり、コンプライアンスを後から確認するのではなく、開発プロセスそのものに組み込み、ライフサイクル全体で継続的に管理できるようになりました。

⚠️ 組織のルールをポリシー化し、自動で適用
⚠️ プロンプトから本番環境まで、コンプライアンスの証跡を自動で収集
⚠️ 各ゲートでコンプライアンスを適用
⚠️ リリース後も含め、ライフサイクル全体を継続的にガバナンス

人による開発でも、AIエージェントによる開発でも、コンプライアンスを後付けの作業にせず、ソフトウェアを届けるプロセスそのものに組み込みます。

これが、JFrogの です。

詳しくはこちら👇

New JFrog AppTrust capabilities automate regulatory compliance – cutting audit preparation from weeks to hours – while enforcing security policies and governance for autonomous agents at enterprise scale.

もし、 が自ら脆弱性を修復できるとしたら？🐸JFrogが新たに提供する「Zero-Touch Remediation」は、それを可能にします！アーティファクト全体から最適な修正を自動で特定。適用から証跡の生成まで、人の手を介さず高速に行い...
15/09/2026

もし、 が自ら脆弱性を修復できるとしたら？🐸

JFrogが新たに提供する「Zero-Touch Remediation」は、それを可能にします！

アーティファクト全体から最適な修正を自動で特定。適用から証跡の生成まで、人の手を介さず高速に行います。

Broadcom、Chainguard、Echo、IBM、Red Hat、TuxCare、Seal Securityとの協業により、脆弱性が悪用される前に修復する、統一されたポリシー駆動型のパイプラインを実現。

すべての修正を自動で取り込み、ポリシーに基づいて適用。そのプロセスを一連の署名付き証跡として記録します。

防ぐ。検知する。優先順位をつける。修復する。
そして、その対応を証跡として残す。

詳しくはこちらをご覧ください👇

Broadcom, Chainguard, Echo, IBM, Red Hat, Moderne, TuxCare, and Seal Security partner with JFrog to deliver a unified, policy-driven pipeline for automated vulnerability resolution at agentic speed

C/C++の依存関係、開発者ごとの管理になっていませんか？標準的なパッケージマネージャーがなく、手動ビルドや環境差異も起こりやすいC/C++開発。小規模なら対応できても、開発者やプロジェクトが増えれば、依存関係管理のばらつきは組織全体のリス...
09/09/2026

C/C++の依存関係、開発者ごとの管理になっていませんか？

標準的なパッケージマネージャーがなく、手動ビルドや環境差異も起こりやすいC/C++開発。

小規模なら対応できても、開発者やプロジェクトが増えれば、依存関係管理のばらつきは組織全体のリスクになります。

JFrogのラーニングパスでは、C/C++向けパッケージマネージャー「Conan」を使い、依存関係を体系的に管理し、一貫性と再現性のあるビルドを実現する方法を基礎から応用まで解説しています🐸

Create and Manage Conan packages and repositories

AIコーディングで「脆弱性の生まれ方」が変わる？生成AIの活用が広がる中、ソフトウェア開発ではこれまでとは異なるセキュリティリスクへの対応が求められています。何が変わったのか？AIが生成したコードを、どう安全にレビューすればいいのか？JFr...
09/09/2026

AIコーディングで「脆弱性の生まれ方」が変わる？

生成AIの活用が広がる中、ソフトウェア開発ではこれまでとは異なるセキュリティリスクへの対応が求められています。

何が変わったのか？
AIが生成したコードを、どう安全にレビューすればいいのか？

JFrog Japan テクニカルサクセスマネージャーの瀬戸が、ITメディアへの寄稿記事で、AIコーディング特有のリスクと具体的な対策を解説しています。

AIコーディング一般化に伴い、新たな課題が生まれている。AIコーディングに特有の脆弱性の具体例を中心に、チームとして脆弱性を減らしながら開発スピードを加速させるための実践的な視点を提示し、今日から始められ.....

AIエージェント時代、セキュリティは「ビルド後にスキャン」するだけでは不十分です。未検証のAIモデルやスキル、MCPサーバーがビルドに含まれた後で脆弱性を検出しても、それは予防ではなく事後対応。開発で「利用するもの」と「作り出すもの」の両方...
07/09/2026

AIエージェント時代、セキュリティは「ビルド後にスキャン」するだけでは不十分です。

未検証のAIモデルやスキル、MCPサーバーがビルドに含まれた後で脆弱性を検出しても、それは予防ではなく事後対応。

開発で「利用するもの」と「作り出すもの」の両方を、最初から継続的に管理することが重要です。

🐸「ビルドしてから」ではなく、その前から。

詳しくはこちら👇

Discover how Agentic Development Security changes risk management by addressing security before it enters your build.

AIのトークン削減、処理時間まで見ていますか？JFrog Boostと、オープンソースのCLIツール「RTK」を89のコーディングタスクで比較しました。同じタスクを実行した結果👇❌ RTK：8時間44分🟢 JFrog Boost：6時間27...
03/09/2026

AIのトークン削減、処理時間まで見ていますか？

JFrog Boostと、オープンソースのCLIツール「RTK」を89のコーディングタスクで比較しました。

同じタスクを実行した結果👇

❌ RTK：8時間44分
🟢 JFrog Boost：6時間27分

その差は2時間17分。

さらにBoostは、RTKより1,810万トークン多くAIに渡す入力を削減し、タスクあたりのコストも18.6％削減しました。

大切なのは「何トークン減らしたか」だけでなく、AIエージェントが実際に速く、効率よく動けるか。

詳しいベンチマークはこちら🐸

JFrog Boost Performance Lab report BR-2601: across the complete 89-task Terminal-Bench 2.0 suite, Boost cut cost per task 18.6% against RTK, finished 2h 17m faster, and kept 18.1M more input tokens out of context.

便利なMCP。でも、未検証のMCPサーバーへの接続は、認証情報の漏えいや意図しないコマンド実行につながることも。JFrog Academyでは、MCPセキュリティについて学べる動画を公開しています🐸・未検証のMCPサーバーのリスク・VS C...
28/08/2026

便利なMCP。

でも、未検証のMCPサーバーへの接続は、認証情報の漏えいや意図しないコマンド実行につながることも。

JFrog Academyでは、MCPセキュリティについて学べる動画を公開しています🐸

・未検証のMCPサーバーのリスク
・VS Code、Cursor、Claude Codeから安全に接続する方法
・未承認のツール呼び出しをリアルタイムで防ぐ方法

英語音声・英語字幕ですが、10分でサクッと学べます👇

Safeguard your development environment by ensuring your AI agent only interacts with secure, authorized MCP servers.

🤖 JFrog、IBM・Red Hatの「Lightwell」エコシステムに参画AIによる脆弱性の発見が加速する一方、その修復が追いつかない...。AI時代、OSSの脆弱性への迅速な対応がますます重要になっています。「Lightwell」は...
27/08/2026

🤖 JFrog、IBM・Red Hatの「Lightwell」エコシステムに参画

AIによる脆弱性の発見が加速する一方、その修復が追いつかない...。
AI時代、OSSの脆弱性への迅速な対応がますます重要になっています。

「Lightwell」は、IBMとRed Hatが構築する、OSSの脆弱性を特定・検証・修復し、安全性が確認されたパッケージを提供する仕組みです。

JFrogはそのエコシステムに参画🐸

JFrog Platformを通じて、Lightwellの修復済みOSSパッケージを既存の開発パイプラインに取り込み、展開できるようにします。

大規模なコード変更や手作業による修復を抑えながら、OSSの脆弱性対応をより迅速に。

詳細はこちら👇

Developed with leading global financial institutions and backed by a growing partner ecosystem, the new Lightwell offerings from IBM and Red Hat help enterprises reduce open source risk without disruptive upgrades.

🚀 AIコーディング、そのトークン本当に必要ですか？ビルドログ、テスト出力、CLIのメッセージなどなど、AIコーディングエージェントが読み込む情報のなかには、一度読まれたら使われない「ノイズ」も多く含まれています。JFrog Boostは、...
26/08/2026

🚀 AIコーディング、そのトークン本当に必要ですか？

ビルドログ、テスト出力、CLIのメッセージなどなど、AIコーディングエージェントが読み込む情報のなかには、一度読まれたら使われない「ノイズ」も多く含まれています。

JFrog Boostは、このような不要な情報をAIエージェントに届く前にフィルタリング。

その結果、トークン使用量を抑えるだけでなく、エージェントの高速化や精度向上にもつながります。

Cursor、Claude Code、CodexなどのAIコーディングエージェントに対応。

無料・サインアップ不要で利用できます🐸

AIコーディングのトークンコストが気になっている方は、ぜひお試しください👇

Boostは、トークンを節約し、コンテキストを最大限に活用するJFrogの無料CLIです。Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、CodexなどのコーディングエージェントやCIで実行されるあらゆるコマンドを、高速かつ静かにします。

JFrogが、AIセキュリティの業界横断イニシアチブ「Coalition for Secure AI（CoSAI）」に参画しました！CoSAIは、企業や専門家が協力し、AIを安全に開発・活用するためのベストプラクティスや取り組みを推進する国...
26/08/2026

JFrogが、AIセキュリティの業界横断イニシアチブ「Coalition for Secure AI（CoSAI）」に参画しました！

CoSAIは、企業や専門家が協力し、AIを安全に開発・活用するためのベストプラクティスや取り組みを推進する国際的なコミュニティです。

JFrogはCoSAIの一員として、AI時代の安全なソフトウェア開発を支えていきます🐸

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