
# マルチモーダルAIによるセキュリティ質問票の証拠抽出

セキュリティ質問票はすべてのB2B SaaS取引のゲートキーパーです。ベンダーは証拠として、ポリシーのPDF、アーキテクチャ図、コードスニペット、監査ログ、さらにはダッシュボードのスクリーンショットの提供が求められます。従来、セキュリティおよびコンプライアンスチームは **数時間** リポジトリをくまなく調べ、ファイルをコピーし、質問票の項目に手作業で添付していました。その結果、販売サイクルが遅延し、人為的ミスが増え、監査上のギャップが生まれるボトルネックとなります。

**Procurize** はすでに質問票管理、タスク割り当て、AI支援による回答生成のための強力な統合プラットフォームを構築しています。次のフロンティアは **証拠収集そのものを自動化** することです。**マルチモーダル生成AI**（テキスト、画像、表、コードを単一のパイプラインで理解できるモデル）を活用することで、組織は形式に関係なく、任意の質問票項目に対して適切なアーティファクトを瞬時に提示できます。

本記事では以下を行います：

1. 単一モーダリティ（純粋なテキストLLM）アプローチが、現代のコンプライアンス業務でなぜ不十分かを説明します。  
2. Procurize上に構築されたマルチモーダル証拠抽出エンジンのアーキテクチャを詳細に説明します。  
3. **Generative Engine Optimization（GEO）** 手法を用いてシステムを訓練、評価、継続的に改善する方法を示します。  
4. セキュリティ質問から自動添付証拠までの具体的なエンドツーエンド例を提供します。  
5. ガバナンス、セキュリティ、監査可能性に関する懸念を議論します。  

> **重要ポイント:** マルチモーダルAIは、証拠取得を手作業の作業から繰り返し可能で監査可能なサービスへと変革し、コンプライアンスの厳格さを保ちつつ質問票の処理時間を最大80％短縮します。

## 1. 質問票ワークフローにおけるテキストのみのLLMの限界

現在のAI駆動型自動化の多くは、**テキスト生成** と **セマンティック検索** に優れた大規模言語モデル（LLM）に依存しています。これらはポリシー条項を抽出したり、監査レポートを要約したり、説明的な回答を作成したりできます。しかし、コンプライアンス証拠はほとんどが純粋なテキストではありません：

| 証拠タイプ | 代表的なフォーマット | テキストのみLLMでの難易度 |
|---------------|----------------|------------------------------|
| **アーキテクチャ図** | PNG, SVG, Visio | ビジュアル理解が必要 |
| **設定ファイル** | YAML, JSON, Terraform | 構造化されているが多層的 |
| **コードスニペット** | Java, Python, Bash | 構文認識が必要 |
| **ダッシュボードのスクリーンショット** | JPEG, PNG | UI要素やタイムスタンプの読み取りが必要 |
| **PDF監査レポート内の表** | PDF, スキャン画像 | OCRと表解析が必要 |

「**「本番環境とバックアップ環境間のデータフローを示すネットワーク図を提供してください」**」という質問に対して、テキストのみのモデルは説明でしか答えられず、実際の画像を検索・検証・埋め込むことはできません。このギャップによりユーザーが介入せざるを得ず、我々が排除したい手作業が再び発生します。

## 2. マルチモーダル証拠抽出エンジンのアーキテクチャ

以下は、Procurize のコア質問票ハブと統合された提案エンジンのハイレベル図です。

```mermaid
graph TD
    A["User submits questionnaire item"] --> B["Question classification service"]
    B --> C["Multi‑modal retrieval orchestrator"]
    C --> D["Text vector store (FAISS)"]
    C --> E["Image embedding store (CLIP)"]
    C --> F["Code embedding store (CodeBERT)"]
    D --> G["Semantic match (LLM)"]
    E --> G
    F --> G
    G --> H["Evidence ranking engine"]
    H --> I["Compliance metadata enrichment"]
    I --> J["Auto‑attach to Procurize task"]
    J --> K["Human‑in‑the‑loop verification"]
    K --> L["Audit log entry"]
```

### 2.1 コアコンポーネント

1. **質問分類サービス** – ファインチューニングされたLLMを使用し、受信した質問票項目に **証拠タイプ**（例: 「ネットワーク図」「セキュリティポリシーPDF」「Terraformプラン」）のタグを付与します。  
2. **マルチモーダル検索オーケストレータ** – 分類結果に基づき、適切な埋め込みストアへリクエストをルーティングします。  
3. **埋め込みストア**  
   * **テキストストア** – すべてのポリシードキュメント、監査レポート、Markdownファイルから構築されたFAISSインデックス。  
   * **画像ストア** – ドキュメントリポジトリに保存されたすべての図、スクリーンショット、SVGから生成されたCLIPベースのベクトル。  
   * **コードストア** – すべてのソースファイル、CI/CDパイプライン設定、IaCテンプレートに対するCodeBERT埋め込み。  
4. **セマンティックマッチレイヤー** – クロスモーダルトランスフォーマーがクエリ埋め込みと各モダリティのベクトルを統合し、候補アーティファクトのランク付けリストを返します。  
5. **証拠ランキングエンジン** – **Generative Engine Optimization** のヒューリスティック（新鮮さ、バージョン管理ステータス、コンプライアンスタグの関連性、LLMからの信頼スコア）を適用します。  
6. **コンプライアンスメタデータ強化** – 各アーティファクトに SPDX ライセンス、監査タイムスタンプ、データ保護タグを付与します。  
7. **ヒューマン・イン・ザ・ループ (HITL) 検証** – Procurize の UI に上位3件の提案が表示され、レビュアーは承認、置換、または却下できます。  
8. **監査ログエントリ** – すべての自動添付は暗号ハッシュ、レビュアー署名、AI信頼度とともに記録され、SOX および [GDPR](https://gdpr.eu/) の監査トレイルを満たします。  

### 2.2 データ取り込みパイプライン

1. **クローラ** が社内ファイル共有、Gitリポジトリ、クラウドストレージバケットをスキャンします。  
2. **前処理** はスキャンされたPDFにOCR（Tesseract）を実行し、表を抽出（Camelot）し、VisioファイルをSVGに変換します。  
3. **エンベッダー** はモダリティ固有のベクトルを生成し、メタデータ（ファイルパス、バージョン、所有者）と共に保存します。  
4. **インクリメンタル更新** – 変更検知マイクロサービス（watchdog）が変更されたアセットのみを再埋め込みし、ベクトルストアをほぼリアルタイムで最新に保ちます。

## 3. 証拠取得のためのGenerative Engine Optimization（GEO）

**GEO** は、言語モデルだけでなく AI パイプライン全体を調整する体系的手法で、エンドKPI（質問票の処理時間）を改善しつつ、コンプライアンス品質を維持します。

| GEOフェーズ | 目的 | 主な指標 |
|-----------|-----------|------------|
| **データ品質** | 埋め込みが最新のコンプライアンス姿勢を反映していることを保証 | 資産のリフレッシュ率 < 24 h |
| **プロンプト設計** | 正しいモダリティへモデルを誘導する取得プロンプトを作成 | 取得信頼度スコア |
| **モデルキャリブレーション** | 信頼しきい値を人間レビュアーの受諾率と一致させる | 誤検出率 < 5 % |
| **フィードバックループ** | レビュアーの操作を取得し、分類とランキングを微調整 | 承認までの平均時間（MTTA） |
| **継続的評価** | 歴史的質問票項目の検証セットに対して夜間のA/Bテストを実行 | 平均回答時間の削減 |

### 3.1 マルチモーダル取得のプロンプト例

```text
[QUESTION] Provide the most recent [SOC 2] Type II audit report covering data encryption at rest.

[CONTEXT] Retrieve a PDF document that includes the relevant audit section. Return the document ID, page range, and a brief excerpt.

[MODALITY] text
```

### 3.2 適応的しきい値

**ベイズ最適化** を用いて、システムは各モダリティの信頼しきい値を自動的に調整します。レビュアーが図に対して 0.78 以上の信頼度の提案を継続的に承認すればしきい値が上がり、レビュー対象のノイズが減ります。逆にコードスニペットが多数却下される場合はしきい値が下がり、より多くの候補アーティファクトが提示されます。

## 4. エンドツーエンド例：質問から自動添付証拠まで

### 4.1 質問内容

> *「顧客データの取り込みから保存までのフロー（暗号化ポイントを含む）を示す図を添付してください。」*

### 4.2 手順ごとのフロー

| 手順 | アクション | 結果 |
|------|--------|---------|
| 1 | ユーザーが Procurize で新しい質問票項目を作成する。 | アイテムID `Q‑2025‑1123` |
| 2 | 分類サービスがクエリを `evidence_type: network diagram` とタグ付けする。 | モダリティ = **image** |
| 3 | オーケストレータがクエリを CLIP 画像ストアに送信する。 | 12件の候補ベクトルを取得 |
| 4 | セマンティックマッチレイヤーがクエリ埋め込みと各ベクトルのコサイン類似度を計算する。 | 上位3スコア: 0.92, 0.88, 0.85 |
| 5 | ランキングエンジンが新鮮さ（最終更新2日以内）とコンプライアンスタグ（“encryption” を含む）を評価する。 | 最終ランク: 図 `arch‑data‑flow‑v3.svg` |
| 6 | HITL UI が図のプレビューとメタデータ（作成者、バージョン、ハッシュ）を表示する。 | レビュアーが **承認** をクリック |
| 7 | システムが図を `Q‑2025‑1123` に自動添付し、監査エントリを記録する。 | 監査ログに AI 信頼度 0.91、レビュアー署名、タイムスタンプが表示 |
| 8 | 回答案生成モジュールが図を参照した説明文を作成する。 | 完成した回答がエクスポート可能に |

ステップ 1からステップ 8までの総所要時間は **約45秒** で、手動で取得する場合の典型的な **15〜20分** と比べて大幅に短縮されます。

## 5. ガバナンス、セキュリティ、監査可能なトレイル

1. **データ漏洩** – 埋め込みサービスは厳格な IAM ロールを持つ **ゼロトラスト VPC** 内で実行しなければなりません。埋め込みは社内ネットワークを出ることはありません。  
2. **バージョン管理** – すべてのアーティファクトは **Git コミットハッシュ**（またはストレージオブジェクトのバージョン）と共に保存されます。ドキュメントが更新されると、エンジンは古い埋め込みを無効化します。  
3. **説明可能性** – ランキングエンジンは類似度スコアとプロンプトチェーンをログに記録し、コンプライアンス担当者が特定のファイルが選択された *理由* を追跡できるようにします。  
4. **規制整合性** – 各アーティファクトに SPDX ライセンス識別子と [GDPR](https://gdpr.eu/) の処理カテゴリを付与することで、[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) Annex A の証拠出所要件を満たします。  
5. **保持ポリシー** – 自動パージジョブが組織のデータ保持期間を超えた文書の埋め込みを削除し、古い証拠が残らないようにします。

## 6. 今後の方向性

### 6.1 マルチモーダル取得をサービスとして提供 (RaaS)

**GraphQL API** を介して検索オーケストレータを公開し、他の社内ツール（例：CI/CD コンプライアンスチェック）でも質問票 UI を経由せずに証拠を要求できるようにします。

### 6.2 リアルタイム規制レーダー統合

マルチモーダルエンジンを Procurize の **Regulatory Change Radar** と統合します。新たな規制が検出されると、影響を受ける質問を自動的に再分類し、最新の証拠検索をトリガーして、アップロードされたアーティファクトが常にコンプライアンスを保持できるようにします。

### 6.3 企業横断的フェデレーティッドラーニング

複数の顧客にサービスを提供する SaaS プロバイダー向けに、**フェデレーティッドラーニング** レイヤーで匿名化された埋め込み更新を共有すれば、取得品質を向上させつつ機密文書を公開しないで済みます。

## 7. 結論

セキュリティ質問票はベンダーリスク管理の基盤であり続けますが、証拠を収集・添付する手作業は急速に耐えられなくなっています。テキスト、画像、コードの理解を融合した **マルチモーダルAI** を採用することで、Procurize は証拠抽出を自動化かつ監査可能なサービスへと変換できます。**Generative Engine Optimization** を活用すれば、システムは継続的に改善され、AI の信頼度と人間レビュアーの期待、コンプライアンス要件を一致させることができます。

その結果、質問票の回答時間が **劇的に短縮** され、人為的ミスが減少し、監査トレイルが強化されます。これにより、セキュリティ、法務、営業チームは繰り返しの文書検索ではなく、戦略的リスク軽減に注力できるようになります。

## <span class='highlight-content'>参照</span>

- [CLIPとFAISSによるマルチモーダル取得 – スケーラブルなエンタープライズ検索へ](https://arxiv.org/abs/2103.00020)  
- [Generative Engine Optimization：継続的AI改善のためのフレームワーク](https://www.mitre.org/publications/technical-papers/generative-engine-optimization)  
- [AI駆動コンプライアンスプラットフォームのためのゼロトラストアーキテクチャ](https://cloud.google.com/solutions/zero-trust-ai)  
- [ISO 27001 Annex A – 証拠管理要件](https://www.iso.org/standard/73906.html)