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レポートをダウンロードして、AIをSDLCに統合するための情報に基づいた意思決定に役立つインサイトを入手してください。

進化するAIコードのリスク状況と、コミットからリリースまでAIを信頼できるインプットとして標準化する実践的なガバナンスモデルを学び、セキュリティ、コンプライアンス、信頼性を高めながらより迅速に開発を進めましょう。

81% of large enterprises already run AI agents in production — yet secrets exposure and unvalidated dependencies remain their biggest security gap. This report explores why independent verification has become the prerequisite for safe AI adoption.

Drawing on the same dataset as our State of Code Developer Survey, this report focuses specifically on enterprise respondents at businesses with more than 1,000 employees to examine what it takes for AI to create reliable, repeatable value inside large engineering organizations.

This ebook introduces the Agent Centric Development Cycle (AC/DC), a framework designed to help engineering teams harness agentic AI without compromising code quality, security, or maintainability.

AIがコードを生成するスピードは、チームがそれを管理できるスピードを上回っています。Sonarは「リーダー」に選出され、「実行能力」の項目で最高位を獲得しました。私たちは、AI開発サイクルに実際に必要な検証レイヤーを構築しました。

This checklist distills six essential evaluation criteria into a practical framework for engineering leaders assessing code quality and security platforms.

This workbook gives you an approachable hands-on framework to evaluate vendors across six criteria that matter most: developer experience, signal quality, governance, detection breadth, lifecycle workflow, and enterprise scale.

Results reveal that although 72% of developers who have tried AI use it nearly every day, 96% of developers don’t fully trust its output, and yet only 48% always verify it before committing. The gap between adoption and oversight creates mounting reliability and technical debt risks.