このアーティクルでは、フェデレーテッドラーニングとマルチモーダルAIを組み合わせ、文書、スクリーンショット、ログから自動的に証拠を抽出し、セキュリティ質問票に正確なリアルタイム回答を提供する新しいアプローチを探ります。Procurizeプラットフォームを利用するコンプライアンスチーム向けに、アーキテクチャ、ワークフロー、メリットをご紹介します。

本稿では、ゼロトラスト原則とフェデレーテッド・ナレッジグラフを組み合わせた新しいアーキテクチャを検討し、セキュリティ質問票の安全なマルチテナント自動化を実現します。データフロー、プライバシー保証、AI統合ポイント、そして Procurize プラットフォーム上での実装手順を紹介します。

この記事では、さまざまなセキュリティフレームワークに合わせてコンテキスト対応のプロンプトを動的に生成し、質問票の完了を加速しつつ、正確性とコンプライアンスを維持する新しいAI駆動アプローチを紹介します。

現代の企業は、[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)、[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)、GDPR、CMMC などのフレームワークにまたがる数十件のセキュリティ・コンプライアンス質問票を処理しています。Procurize の最新 AI 搭載証拠照合エンジンは、これらすべての制度に対して証拠をリアルタイムで自動的にマッピング、検証、拡充します。本稿では、基盤となるアーキテクチャ、ステップバイステップのワークフロー、セキュリティ保証、実装の実用的なヒントを解説し、監査レベルのトレース可能性を保ちながらベンダー質問票への回答を 3 倍速く行える方法を紹介します。

本稿では、生成AIで動くライブコンプライアンスプレイブックの概念を紹介します。リアルタイムで収集された質問票の回答が動的ナレッジグラフに取り込まれ、取得拡張生成（RAG）で強化され、実行可能なポリシー更新、リスクヒートマップ、継続的な監査証跡へと変換されるプロセスを解説します。読者は、アーキテクチャコンポーネント、実装手順、応答時間短縮、回答精度向上、自己学習型コンプライアンスエコシステムといった実務上のメリットを学べます。