ベンダーが [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)、[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)、GDPR、CCPA など多数のセキュリティ質問票に対応しなければならない環境において、迅速かつ正確な文脈対応証拠の生成は大きなボトルネックです。本記事では、ポリシードキュメント、コントロールアーティファクト、インシデントログを規制ごとのカスタマイズされた証拠スニペットへ変換するオントロジー駆動ジェネレーティブAIアーキテクチャを紹介します。ドメイン固有のナレッジグラフとプロンプトエンジニアリングされた大規模言語モデルを組み合わせることで、セキュリティチームはリアルタイムかつ監査可能な回答を実現し、コンプライアンスの整合性を保ちつつ、処理時間を大幅に短縮できます。

本記事では、セキュリティ質問票に対して正確で一貫性があり、監査可能な回答を生成する大規模言語モデル向けのプロンプトエンジニアリング戦略を徹底的に解説します。読者は、プロンプトの設計方法、ポリシーコンテキストの埋め込み、出力の検証、そしてProcurizeのようなプラットフォームへのワークフロー統合を学び、より迅速でエラーのないコンプライアンス回答を実現できます。

最新のSaaS環境では、監査証拠の収集がセキュリティおよびコンプライアンスチームにとって最も時間がかかる作業の一つです。本記事では、生成AIが生のシステムテレメトリをログ抜粋、設定スナップショット、スクリーンショットなどのすぐに利用可能な証拠アーティファクトへと変換し、人間の介在なしに実現する方法を解説します。AI駆動のパイプラインを既存の監視スタックと統合することで、組織は「ゼロタッチ」証拠生成を達成し、質問票の回答を迅速化し、継続的に監査可能なコンプライアンス姿勢を維持できます。