本稿では、コードとしてのポリシーと大規模言語モデルのシナジーを解説し、自動生成されたコンプライアンスコードがセキュリティ質問票の回答を効率化し、手作業を削減し、監査レベルの正確性を維持する方法を示します。

ポリシー改訂を自動で比較し、セキュリティ質問票の回答への影響を評価・可視化するAIエンジンを詳しく解説します。これによりコンプライアンスサイクルを迅速化できます。

本記事では、複数のレギュラトリーフレームワークにまたがるポリシーを自動でマッピングし、コンテキスト証拠で回答を強化し、すべての属性付与を不変の元帳に記録する新しい AI 駆動エンジンを紹介します。 大規模言語モデル、動的ナレッジグラフ、ブロックチェーン様式の監査トレイルを組み合わせることで、セキュリティチームは高速かつ完全なトレーサビリティを保った統一されたコンプライアンス回答を提供できます。