本記事では、継続的Diffベースの証拠監査と自己修復AIエンジンを組み合わせた新しいアーキテクチャを紹介します。コンプライアンス資産の変更を自動で検出し、是正措置を生成し、統合ナレッジグラフに更新をフィードバックすることで、組織は質問書の回答を正確かつ監査可能に保ち、ドリフトに強くなることができます。これらはすべて手作業の負荷なしで実現できます。

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。