MAI-Cyber-1-Flashの代替7選 — 無料・日本語・オープンソースで選ぶ (2026年版)

ニュースで「CyberGym 95.95%」という数字を見て、自社のリポジトリにも入れたいと思った。けれど公式ページに辿り着いた瞬間、審査付きアクセスの案内で止まった——ここに来る人の大半がこのパターンです。

先に答えを出します。本家の代替は「同じ1つの製品」では存在しません。 役割を3つに割って、それぞれ別のツールで埋めるのが正解です。脆弱性の検出、修正案の生成、そして優先度の判断。この3つは分けられます。

MAI-Cyber-1-Flash inside MDASHとは、そもそも何なのか

MAI-Cyber-1-Flashとは、Microsoftが自社開発したサイバーセキュリティ特化のAIモデルです。2026年7月27日に発表されました。単体のチャットAIではなく、MDASHという枠組みの中で働く部品という位置づけです。

MDASHは、大規模なコードベースを横断して脆弱性を見つけ、修正まで持っていくマルチエージェントの仕組みです。マルチエージェントとは、役割の違うAIを複数走らせて分担させるやり方のこと。探す係、直す係、確認する係が別々にいるイメージです。

Microsoft公式の発表によると、MAI-Cyber-1-FlashとGPT-5.4を組み合わせたMDASH構成は、CyberGymというベンチマークで95.95%を記録しています（2026年7月時点）。同じ土俵に並んだ他の構成は83〜86%台。差は歴然です。

そしてもう一つ。同時に「Perception」というエージェント型のセキュリティ運用システムも公開されています。新しい脅威の継続監視、パッチ当て、封じ込めまでを担当するチームです。つまりMicrosoftが出したのはモデル単体ではなく、運用まで含んだ一式でした。

ここが代替を考えるときの出発点になります。単に「賢いモデル」を探しても置き換わらない。

なぜ今すぐ使えないのか？

一番の理由は入手経路です。MAI-Cyber-1-FlashはAzure AI Foundry経由の審査付きアクセスとして案内されており、誰でもAPIキーを発行して即日叩ける形にはなっていません。課金もトークン単価ではなく、MDASH側の計算リソース消費として扱われます。

日本の中小規模チームにとっては、この二段構えが重い。Azureのテナントを整えて、審査を通して、それから社内の稟議。着手から実利まで数か月かかる想定になります。

つまり、待つ価値はあるけれど、待っている間の穴は自分で埋めるしかない。ここから先が本題です。

なお、同じMicrosoftの軽量モデル「MAI-Code-1-Flash」は無料でも利用できる形で提供されており、GitHub Copilotの個人プランから触れる導線が用意されています。セキュリティ特化ではありませんが、コードを読ませるという意味では手前の一歩になります。

代替を選ぶ前に決めるべき3つの軸

ツール名を並べる前に、自社の条件を3つ決めてください。ここが曖昧なまま比較表を眺めても、永遠に決まりません。

軸1: コードを外に出せるか。 クラウド型のスキャナやLLMに自社コードを送れる契約か。金融・医療・受託開発では、ここでほぼ半分の選択肢が消えます。

軸2: 誰が指摘を読むか。 セキュリティ専任がいるなら英語の生の指摘で問題ありません。読むのがアプリ開発者なら、日本語で「何が危ないのか」を書き直す層が要ります。

軸3: 自動修正までやらせるか。 検出だけなら無料で組めます。プルリクエストを自動で作らせるところから、費用と事故のリスクが跳ね上がります。

社内の監査・統制の観点も絡む話なので、内部統制側の目線でAIをどう扱うかは内部監査向けAIツールの整理記事を先に読んでおくと、稟議の書き方が楽になります。

この3軸が決まると、候補は自然に2つか3つまで絞れます。

無料で始めるならどれが現実解？

無料で今日から動かせるのは、オープンソースの静的解析ツールです。静的解析とは、プログラムを動かさずにソースコードを読んで危ない書き方を見つける方法のこと。

代表格を並べます。

• Semgrep — 検出ルールを自分で書き足せるパターン照合型。OSS版があり自前運用できます
• SonarQube — Community Editionが公開されており、コード品質と脆弱性を同じ画面で扱えます
• Trivy — コンテナイメージや依存パッケージ側の既知脆弱性を洗い出す用途に強い
• OSV-Scanner — 公開脆弱性データベースと手元の依存関係を突き合わせる軽量ツール

この4つで、MDASHがやっていることの「探す」部分はかなりの範囲がカバーされます。足りないのは、見つけた数百件をどう捌くか。

無料ツールの本当のコストは、ライセンス料ではなく運用工数です。ここを見誤ると失敗します。

つまり、無料側は「探す」に徹していて、「どれから直すか」は誰も教えてくれない。ここを埋めるのが次の層です。

SemgrepやSonarQubeの詳細は各ツールページに整理してあります。

日本語で運用するには何が必要？

正直に書くと、オープンソース系スキャナの日本語対応は期待しないほうがいい。検出ルールの説明文は英語で書かれているのが標準で、翻訳を待つより自分で挟んだほうが早いです。

現実解はこうです。スキャナの出力（JSON形式）をそのままLLMに渡し、日本語の要約と優先度を作らせる。この一手間だけで、開発者が読む気になる報告書に化けます。

具体的には、こういう指示文をAIに渡します。

添付のスキャン結果から、実際に攻撃に使われうる順に上位10件を選び、各件について「何が起きるか」「どのファイルの何行目か」「最小の修正案」を日本語3行でまとめてください。それ以外は件数だけ報告してください。

この「上位10件だけ」という縛りが効きます。全件日本語化しても誰も読まないので。

日本語での調査そのものをAIに任せたい場面では、日本語検索に強いFeloの使い方が参考になります。脆弱性の背景を日本語一次情報で追うときに手数が減ります。

翻訳の質より、選別の質。ここが日本語運用の肝です。

AIコードレビューを代替に組み込む線引き

検出と日本語化の次が、プルリクエスト単位のレビューです。MDASHが自動でやっていた「直す」に一番近い層がここ。

表の要点はひとつ。自動修正を無人で走らせている製品は、この層にはまだ無いと考えたほうが安全です。 MDASHが特別なのは、そこを多段のエージェントで検証しているから。同じことを軽量に真似ると、動くけれど壊れているコードが本番に入ります。

CodeRabbitやGitHub Copilotは既存のGitHubワークフローにそのまま乗るので、導入の摩擦が小さいのが利点です。

線引きの目安を決めておきます。依存パッケージの版上げは自動マージ可。ロジックへの修正は必ず人のレビューを通す。この2行を社内ルールに書くだけで、事故率がはっきり下がります。

商用SaaS型の代替はどこまで踏み込むか

自前運用の工数を払いたくないなら、商用サービスです。検出から報告書まで面倒を見てくれる代わりに、コードは相手のクラウドに渡ります。

• Snyk — 依存関係とコードの脆弱性を開発フローの中で扱う定番
• Aikido Security — 複数のスキャン種別を1つのダッシュボードにまとめる方向性
• Flatt Security — 国内発。日本語でのやり取りが前提になる場面で選択肢に入る

料金は規模と契約形態で変わるため、各社の公式料金ページで自社の人数・リポジトリ数を当てはめて確認してください。ここに他所の記事の数字を持ってくると、たいてい古いか条件が違います。

商用側の価値は検出力そのものより、「誰かが責任を持って更新し続ける脆弱性データベース」 にあります。自前でOSVやNVDを追い続けるのは、片手間だと必ず止まる。

Snyk、Aikido Security、Flatt Securityのページに各サービスの位置づけをまとめています。セキュリティ分野全体を見渡したいならAIセキュリティのカテゴリから入るのが早いです。

費用はどこで発生する？

本家MDASHの発表で目を引いたのは、性能より費用の話でした。MAI-Cyber-1-Flashを組み込んだ構成は、それ以前の最善構成（GPT-5.4＋5.4mini＋5.3codex）と比べて費用が約50%に下がったとされています。

高いモデルを1つ使うより、安いモデルに主戦力を担わせて要所だけ高性能モデルに投げる。この設計が効いたということです。

代替を自作する側も、同じ考え方をそのまま使えます。

一番効くのは2行目です。スキャナの出力を全件LLMに渡す構成にすると、リポジトリが大きいほど請求が膨らみます。件数で切る。深刻度で切る。この2つのフィルタを最初から入れておいてください。

モデル選定そのものの考え方は、各社の最新モデルを横並びで見たMeta AIの解説記事でも触れています。安いモデルと高いモデルの役割分担という発想は、分野を問わず共通です。

オープンソースで自前運用する場合の落とし穴

「OSSだから無料」は半分正解で、半分は罠。自前サーバー、バージョン追従、ルールの手入れ。この3つが毎月ゆっくり工数を食います。

同じ構図は画像生成の世界でも起きていて、ComfyUIとStable Diffusionの比較記事で書いた「自由度と維持コストのトレードオフ」がほぼそのまま当てはまります。自由に組めるということは、壊れたときに自分で直すということ。

判断の目安を置きます。

• 専任または準専任が0.3人月以上割ける → OSS自前運用でよい
• 割けない → 商用SaaSのほうが総額で安くなる
• コードを社外に出せない → OSS一択。工数は覚悟する

3番目の条件がある会社は、選択の余地がありません。その場合は最初から運用担当を1人決めてください。誰の仕事でもないOSSツールは、3か月で更新が止まります。

ここまでの整理 ①本家は審査付きアクセスで即日は使えない ②「探す」はOSSで無料で埋まる ③「日本語化と優先度づけ」はLLMを1枚挟むのが最短 ④「直す」は人のレビューを外さない ⑤費用は件数フィルタで決まる

代替7候補の総合比較

ここまでの候補を、選ぶ順番がわかる形で並べます。表の前提は「MDASHがやっていた3つの役割のどこを埋めるか」です。

読み方はシンプルです。1〜4だけで、本家の体験の6割は再現できます。 5以降は、そこで手が回らなくなってから足せばいい。

いきなり6番から入って年間契約し、誰も指摘を読まないまま更新月を迎える。これが一番もったいないパターンです。

30日で組み上げる導入手順

いきなり全部やらないこと。順番を守ると失敗しません。

4週目の「自社ルール追加」が、実は一番リターンが大きい工程です。汎用ルールは自社のフレームワークの癖を知らないので、当たり外れが大きい。自分たちの過去のインシデントをルールに変換した瞬間から、検出の質が変わります。

コーディング支援全般の環境整備はAIコーディングのカテゴリにまとめてあります。

よくある失敗と、その回避策

3つだけ挙げます。どれも実際に起きている型です。

全件を日本語化して誰も読まない。 300件の日本語レポートは0件と同じ。上位10件に絞る。

AIの自動修正をノーレビューで本番へ。 テストが通ることと安全であることは別問題です。依存の版上げ以外は人が見る。

導入したまま更新が止まる。 脆弱性データベースは日々更新されます。半年前のルールで回しているスキャンは、動いているだけで守っていません。月1回の更新を担当者のカレンダーに入れる。

守るべき順序を一言でまとめると、狭く始めて、読まれる形で出して、更新を止めないこと。

同じ判断軸——OSSを自前で回すか、完成品を買うか——は他の分野でも繰り返し出てきます。AIイラストツールの比較記事でも結論は近く、専任がいないなら完成品が勝ちます。

AI PICKS編集部の判定

MAI-Cyber-1-Flash inside MDASHは、CyberGym 95.95%という数字と費用半減の組み合わせが破格です。ただし2026年8月時点では審査付きアクセスであり、日本の中小開発チームが今日から使える選択肢ではありません。ここを正面から待つ判断は、正直イマイチだと考えます。

現実的な代替は、Semgrepなどのオープンソース静的解析でCIに検出を組み込み、その出力の上位10件だけをLLMに日本語で要約させる二段構え。これが一択です。費用はほぼLLMの従量課金だけで済み、コードを社外に出したくない会社でも検出部分は完全に社内で閉じられます。

自動修正まで無人で回す構想は、いまの市販ツールでは推奨しません。依存パッケージの版上げに限定して自動化し、ロジック修正は人のレビューを必須にする。この線引きを最初に決めたチームだけが、AIによる脆弱性対応を半年後も続けられています。

専任を0.3人月割けないなら、SnykやAikido Securityのような商用サービスに寄せたほうが総額は安くなります。無料の本体価格より、運用が止まる損失のほうが大きいので。

関連する比較・代替を見る

似た役割のツールを横並びで見たい人向けに、代替候補ページをまとめました。

• Semgrepの代替を見る — 自社ルール型の静的解析で他に何があるか
• Snykの代替を見る — 依存関係スキャンの商用選択肢
• SonarQubeの代替を見る — 品質管理を兼ねたい場合
• Aikido Securityの代替を見る — ダッシュボード統合型の比較
• CodeRabbitの代替を見る — AIコードレビューの他候補
• Flatt Securityの代替を見る — 日本語での診断サービス
• Microsoft関連ツールの代替を見る — Azure中心の構成を組み替えるとき
• Gemini 3.5 Flash Cyberの代替を見る — セキュリティ特化モデルの他の選択肢

よくある質問（FAQ）

Q. MAI-Cyber-1-Flashは無料で使えますか？

いいえ。Azure AI Foundry経由の審査付きアクセスとして案内されており、費用もMDASH側の計算リソース消費として扱われます。無料で触れる同系統のものを探すなら、Microsoftの軽量モデルMAI-Code-1-Flashが無料でも利用できる形で提供されており、GitHub Copilotの個人プランから入るのが最短です。

Q. オープンソースだけで本家と同じことができますか？

「探す」役割はかなりの範囲まで再現できます。再現しづらいのは、複数のAIが役割分担して検証し合う多段構成と、修正パッチの自動生成です。ここを無理に自作すると、動くけれど壊れているコードが混ざります。検出はOSS、修正は人、という割り切りが安全です。

Q. 日本語のレポートを自動生成するには何が必要ですか？

スキャナのJSON出力と、LLMを1回呼ぶ仕組みだけです。CIの最後に「上位10件を日本語3行で要約」する処理を足せば動きます。全件を渡さないこと。件数を絞ることが、費用と可読性の両方に効きます。

Q. 自社コードを外部に送れない場合はどうすればいいですか？

検出層をすべてOSSで固めて社内に閉じ、LLMに渡すのはファイルパスと脆弱性の種別など、コード本体を含まない情報だけにする構成が現実的です。それも難しい場合は、社内で動かせるモデルを使うか、日本語で相談できる国内のセキュリティベンダーに診断ごと委託する判断になります。

Q. CyberGymのスコアはどう読めばいいですか？

MDASHのMAI-Cyber-1-Flash＋GPT-5.4構成が95.95%、比較対象の構成が83〜86%台という差です。ベンチマークは実務環境そのものではないので、絶対値より「同じ物差しでの差」として読むのが正しい向き合い方になります。自社コードの言語やフレームワークが評価対象と違えば、結果も変わります。

Q. 中小企業でも導入する意味はありますか？

あります。むしろ専任のセキュリティ担当がいない会社ほど効きます。依存パッケージの既知脆弱性は、無料のスキャナをCIに入れるだけで自動的に拾えるからです。工数ゼロで守れる範囲を先に取ってから、有料の検討に進んでください。

Q. AIによる自動修正はどこまで任せていいですか？

依存パッケージの版上げまでです。ロジックへの修正、認証まわり、権限チェックの変更は必ず人のレビューを通してください。テストが通ることは、安全であることを意味しません。

Q. 導入後、どのくらいで効果が見えますか？

依存関係のスキャンは初回実行の当日に結果が出ます。誤検知が減って現場が指摘を読むようになるまでは、自社ルールの手入れを含めて1か月程度が目安です。

次に読むならこれ。社内の統制やレポートラインまで含めてAI導入を通したいなら、内部監査向けAIツールの整理記事が稟議書の骨組みにそのまま使えます。

各ツールの公式サイト（一次情報）

料金・機能・対応範囲は各社公式が一次情報です。本記事は公開時点の検証に基づきますが、最新かつ正確な条件は必ず各公式ページで確認してください。

• Semgrep AI — 公式サイト（AI PICKSの詳細）
• Snyk — 公式サイト（AI PICKSの詳細）
• SonarQube AI — 公式サイト（AI PICKSの詳細）
• Aikido Security — 公式サイト（AI PICKSの詳細）
• GitHub Copilot — 公式サイト（AI PICKSの詳細）