本稿では、生成AI、継続的検証、動的ナレッジグラフを活用した自己修復型コンプライアンスナレッジベースを紹介します。アーキテクチャが古くなった証拠を自動で検出し、回答を再生成し、セキュリティ質問票の回答を常に正確かつ監査可能な状態に保つ仕組みを解説します。

本記事では、セキュリティ質問票の証拠ライフサイクルを継続的に管理するゼロトラストAIオーケストレーターを紹介します。変更不可能なポリシー適用、AI駆動のルーティング、リアルタイム検証を組み合わせることで、手作業の負荷を削減し、監査可能性を高め、ベンダーリスクプログラムの信頼性を向上させます。

分散組織は地域、製品、パートナー間でセキュリティ質問票の一貫性を保つのに苦労しがちです。フェデレーテッドラーニングを活用すれば、 生の質問票データを移動させることなく共有コンプライアンスアシスタントを訓練でき、プライバシーを保護しつつ回答品質を継続的に向上させます。本記事では、フェデレーテッドラーニング搭載コンプライアンスアシスタントの技術アーキテクチャ、ワークフロー、ベストプラクティスロードマップを解説します。