
# 機密コンピューティングとAIが実現する安全な質問票自動化

急速に変化する SaaS の世界では、セキュリティ質問票がすべての B2B 取引のゲートキーパーとなっています。SOC 2、ISO 27001、GDPR、CMMC、そして数十のベンダー固有チェックリストといったフレームワークの膨大な数が、セキュリティおよび法務チームに対して大きな手作業負荷を課しています。Procurize はすでに AI 生成回答、リアルタイム共同作業、統合証拠管理によってこの負荷を軽減しています。

しかし次のフロンティアは **それら AI モデルを駆動するデータの保護** です。企業が内部ポリシー、設定ファイル、監査ログなどをアップロードする際、これらの情報は極めて機密性が高いことが多いです。標準的なクラウド環境で AI サービスが処理すると、データは内部脅威、設定ミス、あるいは高度な外部攻撃に晒される可能性があります。

**機密コンピューティング**――ハードウェアベースの Trusted Execution Environment（TEE）内でコードを実行する手法――は、**処理中もデータを暗号化したまま**に保つ方法を提供します。TEE と Procurize の生成 AI パイプラインを組み合わせることで、**エンドツーエンド暗号化された質問票自動化**を実現し、スピードとセキュリティの双方の要件を満たすことができます。

以下では、この新興機能の技術的基盤、ワークフロー統合、コンプライアンス上の利点、そして今後のロードマップについて掘り下げます。

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## 1. 質問票自動化に機密コンピューティングが重要な理由

| 脅威ベクトル | 従来の AI パイプライン | 機密コンピューティングでの緩和 |
|---------------|--------------------------|-----------------------------------|
| **データの保存時** | ファイルは暗号化保存されるが、処理時に復号される。 | ディスク上でも暗号化のまま。復号はエンクレーブ内部でのみ行われる。 |
| **データの転送時** | TLS がネットワークトラフィックを保護するが、処理ノードは露出。 | エンクレーブ間通信は認証済みチャネルを使用し、MITM 攻撃を防止。 |
| **内部者アクセス** | クラウド運用者が推論時に平文にアクセス可能。 | 運用者は暗号文のみを見ることができ、エンクレーブが平文をホスト OS から隔離。 |
| **モデル漏洩** | メモリからモデル重みが抽出されるリスク。 | モデルとデータはエンクレーブ内に共存し、外部メモリは暗号化される。 |
| **監査可能性** | ログが改ざんされたり不完全になる可能性。 | エンクレーブは各推論ステップに対し暗号署名された証明書を生成。 |

結果として、**ゼロトラスト処理層** が構築されます。基盤インフラが侵害されたとしても、機密コンテンツは保護されたメモリ領域から決して出ません。

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## 2. アーキテクチャ概要

以下は Procurize の機密 AI パイプラインのハイレベルビューです。各ノードのラベルは必ず二重引用符で囲んでいます（Mermaid 記法の要件）。

```mermaid
graph TD
    A["ユーザーが証拠をアップロード (PDF, JSON など)"] --> B["クライアント側暗号化 (AES‑256‑GCM)"]
    B --> C["Procurize オブジェクトストアへ安全にアップロード"]
    C --> D["認証済み TEE インスタンス (Intel SGX / AMD SEV)"]
    D --> E["エンクレーブ内部での復号"]
    E --> F["前処理: OCR、スキーマ抽出"]
    F --> G["生成 AI 推論 (RAG + LLM)"]
    G --> H["回答生成 & 証拠リンク付与"]
    H --> I["エンクレーブ署名付き応答パッケージ"]
    I --> J["リクエスターへの暗号化配信"]
    J --> K["不変台帳に保存された監査ログ"]
```

### 主なコンポーネント

| コンポーネント | 役割 |
|----------------|------|
| **クライアント側暗号化** | データが平文で送信されることを防止します。 |
| **オブジェクトストア** | 暗号化ブロブを保管し、クラウドプロバイダーが内容を読めないようにします。 |
| **認証済み TEE** | リモート証明により、エンクレーブ内で実行されているコードが既知のハッシュと一致することを検証します。 |
| **前処理エンジン** | OCR とスキーマ抽出をエンクレーブ内部で実行し、ローデータを保護し続けます。 |
| **RAG + LLM** | 検索拡張生成（Retrieval‑Augmented Generation）で、関連するポリシーフラグメントを取得し自然言語の回答を作成します。 |
| **署名付き応答パッケージ** | AI 生成回答、証拠ポインタ、エンクレーブ実行の暗号証明を含みます。 |
| **不変監査台帳** | 通常はブロックチェーンまたは付加型ログで、規制遵守やフォレンジック分析に使用します。 |

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## 3. エンドツーエンド・ワークフロー

1. **安全なインジェスト**  
   - ユーザーはアップロード前にローカルでファイルを暗号化し、アップロードキーを生成します。  
   - キーは Procurize の公開証明鍵でラップされ、暗号化ブロブと共に送信されます。  

2. **リモート証明**  
   - 復号前にクライアントはエンクレーブから証明レポートを要求します。  
   - レポートにはエンクレーブコードのハッシュとハードウェア根幹の署名付きノンスが含まれます。  
   - クライアントがレポートを検証した後にのみ、ラップされた復号キーを送信します。  

3. **機密前処理**  
   - エンクレーブ内部で暗号化された証拠が復号されます。  
   - OCR が PDF からテキストを抽出し、JSON/YAML パーサがスキーマを認識します。  
   - すべての中間生成物は保護されたメモリに留まります。  

4. **安全な検索拡張生成**  
   - LLM（例: 微調整済み Claude や Llama）はエンクレーブ内部にロードされ、暗号化されたモデルバンドルから読み込まれます。  
   - 検索コンポーネントは暗号化ベクトルストア（インデックス化されたポリシーフラグメント）を照会します。  
   - LLM が回答を合成し、証拠を参照し、信頼スコアを生成します。  

5. **証明付き出力**  
   - 完成した回答パッケージはエンクレーブの秘密鍵で署名されます。  
   - 監査者はエンクレーブの公開鍵で署名を検証し、回答が信頼された環境で生成されたことを確認できます。  

6. **配信 & 監査**  
   - パッケージはリクエスターの公開鍵で再暗号化され、返送されます。  
   - パッケージのハッシュと証明レポートは不変台帳（例: Hyperledger Fabric）に記録され、将来のコンプライアンスチェックに使用されます。  

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## 4. コンプライアンス上の利点

| 法規制 | 機密 AI が提供する効果 |
|--------|---------------------------|
| **SOC 2 (Security Principle)** | 「使用中データの暗号化」および改ざん検知可能なログを実証。 |
| **ISO 27001 (A.12.3)** | 処理中の機密データ保護を「暗号化コントロール」で満たす。 |
| **GDPR 第 32 条** | 「最新かつ最善の」セキュリティ対策としてデータ機密性・完全性を確保。 |
| **CMMC Level 3** | 「統制された未分類情報 (CUI)」のエンクレーブ内取扱いをサポート。 |

さらに、署名付き証明は **リアルタイム証拠** として監査人に提示でき、別途スクリーンショットや手動ログ抽出が不要になります。

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## 5. パフォーマンス考慮事項

TEE 内で AI を実行すると若干のオーバーヘッドが発生します。

| 指標 | 従来のクラウド | 機密コンピューティング |
|------|----------------|------------------------|
| **レイテンシ (1 件あたり平均)** | 2–4 秒 | 3–6 秒 |
| **スループット (クエリ/秒)** | 150 qps | 80 qps |
| **メモリ使用量** | 16 GB (制限なし) | 8 GB (エンクレーブ上限) |

Procurize は以下でこの影響を緩和しています。

* **モデル蒸留**：エンクレーブで実行可能な小型かつ高精度の LLM バリアントを使用。  
* **バッチ推論**：複数質問コンテキストをまとめて処理し、単位あたりコストを削減。  
* **水平エンクレーブスケーリング**：ロードバランサー背後に複数 SGX インスタンスを展開。  

実務上、多くのセキュリティ質問票は 1 分未満で完了し、営業サイクル上で十分に許容範囲です。

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## 6. 実装事例：FinTechCo

**背景**  
FinTechCo は取引ログや暗号化キーを扱うため、内部ポリシーを SaaS AI サービスにアップロードすることに慎重でした。

**導入策**  
FinTechCo は Procurize の機密パイプラインを採用し、リスクの高い SOC 2 質問票 3 件でパイロットを実施。

**成果**

| KPI | 機密 AI 未導入時 | 機密 AI 導入後 |
|-----|------------------|-----------------|
| **平均回答時間** | 手作業で 45 分 | 自動で 55 秒 |
| **データ漏洩インシデント** | 2 件（内部） | 0 件 |
| **監査準備工数** | 1 回の監査につき 12 時間 | 1 時間（自動生成証明で済む） |
| **ステークホルダー信頼度 (NPS)** | 48 | 84 |

署名付き証明は社内監査人・外部規制当局の双方に受け入れられ、追加のデータ取扱合意書が不要となりました。

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## 7. デプロイヤー向けセキュリティベストプラクティス

1. **暗号化キーの定期ローテーション** – KMS を利用し、アップロードキーを 30 日ごとに更新。  
2. **証明チェーンの検証** – エンクレーブ更新時にリモート証明検証を CI/CD パイプラインに組み込む。  
3. **不変台帳のバックアップ** – 監査台帳を書き換え不可ストレージバケットへ定期スナップショット。  
4. **エンクレーブヘルスの監視** – TPM 指標でエンクレーブのロールバックやファームウェア異常を検出。  
5. **モデルバンドルの安全な配布** – 新しい LLM バージョンは署名済みバンドルとしてリリースし、エンクレーブはロード前に署名を検証。

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## 8. 今後のロードマップ

| 四半期 | マイルストーン |
|--------|----------------|
| **2026 Q1** | AMD SEV‑SNP エンクレーブ対応、ハードウェア互換性を拡大。 |
| **2026 Q2** | 複数組織間でデータ共有せずに共同質問票回答を可能にするマルチパーティ計算 (MPC) の統合。 |
| **2026 Q3** | 「私は適合したポリシーを保有している」ことを証明するゼロ知識証明 (ZKP) の生成機能。 |
| **2026 Q4** | キュー深度に応じたエンクレーブファームの自動スケーリング、Kubernetes + SGX デバイスプラグイン活用。 |

これらの強化により、Procurize は **AI 効率と暗号化機密性の両立** を唯一実現するプラットフォームとして位置付けられます。

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## 9. はじめる手順

1. **機密コンピューティング体験版** を Procurize のアカウントマネージャーにリクエスト。  
2. **クライアント側暗号化ツール**（クロスプラットフォーム CLI）をインストール。  
3. **初回証拠バンドルをアップロード** し、証明ダッシュボードが緑になるのを確認。  
4. **テスト質問票を実行** – システムは署名付き回答パッケージを返し、UI に掲載された公開鍵で検証可能。  

詳細な手順は *Secure AI Pipelines → Confidential Computing Guide* に掲載されています（Procurize ドキュメントポータル）。

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## 10. 結論

機密コンピューティングは、AI 補助型コンプライアンスの信頼モデルを根本から変えます。機密性の高いポリシー文書や監査ログを暗号化エンクレーブ内部に保管することで、Procurize は **証明可能に安全で、監査可能、かつ瞬時に回答できる** 質問票自動化を提供します。TEE、RAG‑駆動 LLM、そして不変監査ログの組み合わせは、手作業の負荷を削減するだけでなく、最も厳しい規制要件も満たす決定的な優位性をもたらします。今こそ、機密コンピューティングと AI の融合で B2B エコシステムの信頼性を次のレベルへ引き上げる時です。