
# クロスドメイン質問票自動化のためのプライバシー保護データスティッチングエンジン

## はじめに  

セキュリティ質問票、コンプライアンス監査、ベンダーリスク評価は、すべての B2B SaaS 取引におけるゲートキーパーとなりつつあります。平均的な質問票には **30〜50 件の個別証拠要求** が含まれ、クラウド IAM サービスに保存された IAM ログ、別個の鍵管理システムに保管された暗号鍵インベントリ、コンプライアンスボールトにホストされたサードパーティ監査報告書などが対象です。

この証拠を手作業で収集するのはコストがかかり、ミスが発生しやすく、プライバシー観点でもリスクが高まります。**データスティッチング** とは、散在するデータソース間で証拠を抽出、正規化、リンクする自動化プロセスであり、混沌とした証拠プールを一貫した監査準備済みのストーリーへと変換する欠けていたリンクです。

**プライバシー保護技術**（同形暗号、差分プライバシー、Secure Multi‑Party Computation (SMPC)）と組み合わせることで、オーケストレーション層が生データに一切触れることなくスティッチングを実行できます。本稿では、Procurize AI プラットフォーム上に構築する **プライバシー保護データスティッチングエンジン (PPDSE)** のアーキテクチャ、メリット、実装手順を解説します。

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## クロスドメイン証拠の課題  

| 痛点 | 説明 |
|------------|-------------|
| **分散した保存場所** | 証拠は SaaS ツール（Snowflake、ServiceNow）やオンプレミスのファイル共有、サードパーティポータルに分散しています。 |
| **規制の分断** | 異なる管轄（EU の [GDPR](https://gdpr.eu/)、米国の [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)、APAC の PDPA）では、データ取扱規則がそれぞれ異なります。 |
| **手動のコピーペースト** | セキュリティチームはデータを質問票フォームに手動で貼り付け、バージョン管理の悪夢を招きます。 |
| **露出リスク** | 生データを単一リポジトリに集約すると、データ処理契約に違反する恐れがあります。 |
| **速度と正確性のトレードオフ** | 手作業での高速回答は正確性を犠牲にしがちで、監査失敗につながります。 |

従来の自動化パイプラインは *速度* のみを解決し、信頼できる中央データレイクに依存しているため *プライバシー* が不足しています。PPDSE は **安全で監査可能なスティッチング** と **規制遵守ハンドリング** の両方を満たす必要があります。

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## データスティッチングとは？

データスティッチングは、**関連するデータフラグメントをプログラム的に統合し、クエリ可能な形に変換** することです。セキュリティ質問票の文脈では次の工程があります。

1. **ディスカバリー** – 特定の質問項目を満たす証拠が格納されているデータソースを特定。  
2. **抽出** – ソース固有のアクセス制御を遵守しながら、生のアーティファクト（ログ抜粋、ポリシードキュメント、設定ファイル）を取得。  
3. **正規化** – 異種フォーマット（JSON、CSV、PDF、XML）を共通スキーマ（例：**Compliance Evidence Model**）に変換。  
4. **リンク** – 証拠同士の関係性を確立（例：鍵ローテーションログと対応する KMS ポリシーを紐付）。  
5. **要約** – ソースの出所情報を保持しつつ、質問項目を満たす簡潔な AI 補助ナラティブを生成。

**プライバシー保護** が組み込まれたスティッチングでは、各工程が暗号的保証の下で実行され、オーケストレーションエンジンが基になる生データを学習できません。

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## Procurize が実装するプライバシー保護スティッチング

Procurize の AI プラットフォームはすでに統一された **質問票ハブ**、タスク割当、リアルタイムコメント、LLM 補助回答生成機能を提供しています。PPDSE はこのハブに **セキュア証拠パイプライン** を以下の 3 層で追加します。

### 1. ゼロナレッジ暗号化対応ソースコネクタ  

* 各コネクタ（Snowflake、Azure Blob、ServiceNow など）は、質問票インスタンスに紐付く **公開鍵** でデータを暗号化した上で送信。  
* 暗号化されたペイロードはプレーンテキストで外部に出ず、**暗号ハッシュ** のみがオーケストレーション層に渡されインデックス化されます。

### 2. プライバシー保護計算エンジン  

* **SMPC** を使用して、複数パーティに分散した暗号フラグメント上で正規化・リンク処理を実施。  
* **同形暗号** による集計（例：コンプライアントコントロール数）を、個別値を復号せずに計算。  
* **差分プライバシー** モジュールが統計サマリーに校正ノイズを付加し、個別レコードの露出を防止。

### 3. AI 補助ナラティブジェネレータ  

* 検証済みの証拠を **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** パイプラインに投入し、人間が読める回答を構築。  
* **説明可能性フック** が出所メタデータ（ソース ID、タイムスタンプ、暗号ハッシュ）を最終ナラティブに埋め込み、監査人が生データを閲覧せずに検証可能にします。

#### Mermaid アーキテクチャ図  

```mermaid
graph LR
    A["Source Connector<br>(Zero‑Knowledge Encryption)"]
    B["Secure Computation Engine<br>(SMPC + Homomorphic)"]
    C["AI Narrative Generator<br>(RAG + Explainability)"]
    D["Questionnaire Hub<br>(Procurize UI)"]
    E["Auditor Verification<br>(Proof of Origin)"]
    
    A --> B
    B --> C
    C --> D
    D --> E
```

*ノードラベルはすべて二重引用符で囲み、エスケープ文字は使用しません。*

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## プライバシー保護データスティッチングエンジンのメリット  

| メリット | 影響 |
|----------|------|
| **規制遵守** | データがプレーンテキストで管轄外に出ないことを保証し、GDPR/CCPA 監査を簡素化。 |
| **手作業削減** | 証拠収集の最大 80 % を自動化し、質問票の回答期間を数週間から数時間に短縮。 |
| **監査対応可能な証跡** | 不変の暗号ハッシュが各回答の検証可能なトレイルを提供。 |
| **テナント間スケーラビリティ** | マルチテナント設計により、共有コンピュート環境でも各クライアントデータは完全に分離。 |
| **精度向上** | AI 主導の正規化が人的入力ミスや用語の不一致を排除。 |

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## 実装手順  

### Step 1: データソースの棚卸  

* 証拠が格納されているすべてのリポジトリ（クラウドストレージ、オンプレ DB、SaaS API）をカタログ化。  
* 法的制約（例：EU 専用、米国専用）を表す **ソースポリシー ID** を付与。

### Step 2: ゼロナレッジコネクタのデプロイ  

* Procurize の **Connector SDK** を用いて、インスタンス公開鍵でペイロードを暗号化するアダプタを作成。  
* コネクタエンドポイントを **Connector Registry** に登録。

### Step 3: Compliance Evidence Model (CEM) の定義  

```yaml
CEM:
  id: string
  source_id: string
  type: enum[log, policy, report, config]
  timestamp: datetime
  encrypted_blob: bytes
  metadata:
    jurisdiction: string
    sensitivity: enum[low, medium, high]
```

*すべての受信証拠はこのスキーマに準拠して計算エンジンに流入します。*

### Step 4: SMPC ワーカーの設定  

* **Kubernetes ベースの SMPC クラスタ**（例：MP‑SPDZ）を起動。  
* **プライベートキーシェア** をワーカー間で分散し、単一ノードが復号できないように構成。

### Step 5: RAG プロンプトの作成  

```
Using evidence ID "{{evidence.id}}" from source "{{evidence.source_id}}", summarize compliance with {{question.title}}. Include hash "{{evidence.encrypted_hash}}" for verification.
```

*上記テンプレートは出所フィールドを参照するように設計しています。*

### Step 6: Procurize UI への統合  

* 各質問項目に **「証拠をスティッチ」** ボタンを追加。  
* ボタン押下時に **Stitching API** を呼び出し、上記フローをオーケストレーション。

### Step 7: エンドツーエンドの監査可能フローをテスト  

* **ペネトレーションテスト** を実施し、生データがログに流出しないことを検証。  
* **検証レポート** を生成し、監査人が元のソースハッシュと照合できるようにする。

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## ベストプラクティス  

1. **最小特権アクセス** – コネクタには期限付きの読み取り専用トークンのみ付与。  
2. **キーのローテーション** – 公開/秘密鍵ペアを 90 日ごとに更新し、既存証拠は遅延再暗号化。  
3. **メタデータ優先設計** – 計算前に必ず管轄・機密度を取得。  
4. **監査ログ** – すべての API 呼び出しをハッシュ化された識別子で記録し、イミュータブルレジャー（例：ブロックチェーン）に保存。  
5. **継続的モニタリング** – **Compliance Radar**（別の Procurize AI モジュール）で新たな規制変更を検出し、ソースポリシーに自動反映。

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## 今後の展望  

**生成 AI**、**プライバシー保護計算**、**ナレッジグラフ**の融合により、質問票がまだ提示される前に自動で回答が生成される時代が訪れます。予想される先進機能は以下の通りです。

* **予測質問生成** – AI が規制トレンド分析に基づき将来出される質問を予測し、事前に証拠スティッチングをトリガー。  
* **フェデレーション・ナレッジグラフ** – 組織間で匿名化されたコンプライアンスパターンを共有できる、プライバシー保護されたグラフ。  
* **ゼロタッチ証拠生成** – 暗号化埋め込みを用いた LLM が、暗号化されたソースコンテンツから直接必要な証拠（例：ポリシー文）を合成。

今日 PP​D​S​E に投資することで、組織はこれらのイノベーションを再構築せずに活用でき、コンプライアンス基盤を将来にわたって保護できます。

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## 結論  

セキュリティ質問票は SaaS の販売・監査プロセスにおける重要な摩擦点であり続けます。**プライバシー保護データスティッチングエンジン** は、分散した証拠を統一され、監査可能で AI 対応可能な資産へと変換し、**速度、正確性、規制遵守** を同時に実現します。Procurize のモジュラー AI プラットフォームを活用すれば、最小限の中断でこのエンジンを導入でき、セキュリティチームは繰り返し作業から解放され、戦略的リスク軽減に注力できます。

> *「凡事は自動化し、機密は守り、語るべきは AI に任せよ。」* – Procurize エンジニアリングリーダー

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## 参考リンク  

* [NIST SP 800‑53 Rev. 5 – Security and Privacy Controls](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
* [Google Cloud – Privacy‑Preserving Machine Learning](https://cloud.google.com/solutions/ai-privacy)