
# マルチテナント向け質問票自動化のためのゼロトラスト・フェデレーテッド・ナレッジグラフ

## はじめに

セキュリティおよびコンプライアンス質問票は、SaaS ベンダーにとって恒常的なボトルネックです。各ベンダーは、[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)、[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)、[GDPR](https://gdpr.eu/)、および業界固有の標準など、複数のフレームワークにまたがる数百の質問に回答しなければなりません。エビデンスを見つけ、関連性を検証し、顧客ごとに回答を調整する手作業は、すぐにコストセンターになります。

**フェデレーテッド・ナレッジグラフ (FKG)** は、エビデンス、ポリシー、コントロールを分散かつスキーマリッチに表現したもので、このボトルネックを解消する手段を提供します。**ゼロトラスト・セキュリティ** と組み合わせることで、FKG は他のテナントのデータを決して露出させずに多数のテナント（異なる事業部、子会社、パートナー組織）に安全にサービスを提供できます。その結果、以下を実現する **マルチテナント、AI駆動の質問票自動化エンジン** が誕生します。

* **集約**：Git、クラウドストレージ、CMDB などの異なるリポジトリからエビデンスを集めます。  
* **適用**：ノードおよびエッジレベルで厳格なアクセスポリシーを実施します（ゼロトラスト）。  
* **オーケストレーション**：テナントが許可したナレッジのみを使用して、RAG（Retrieval‑Augmented Generation）により AI 生成回答を調整します。  
* **追跡**：不変のレジャーを通じて出所と監査可能性を記録します。

本稿では、**Procurize AI プラットフォーム** 上にこのシステムを構築するためのアーキテクチャ、データフロー、実装手順を詳しく解説します。

## 1. 基本概念

| 概念 | 質問票自動化における意味 |
|---|---|
| **ゼロトラスト** | 「決して信頼せず、常に検証する」。グラフへのすべてのリクエストは認証・認可され、ポリシーに基づき継続的に評価されます。 |
| **フェデレーテッド・ナレッジグラフ** | 共通スキーマを共有しながらも、データを物理的に分離した独立したグラフノード（テナント所有）からなるネットワークです。 |
| **RAG（Retrieval‑Augmented Generation）** | グラフから関連エビデンスを取得し、応答を生成する LLM 主導の回答生成です。 |
| **不変レジャー** | 追記専用ストレージ（例：ブロックチェーン風 Merkle ツリー）で、エビデンスのすべての変更を記録し、改ざん証拠を保証します。 |

## 2. アーキテクチャ概要

以下は主要コンポーネントと相互作用を示す高レベルの Mermaid 図です。

```mermaid
graph LR
    subgraph Tenant A
        A1[Policy Store] --> A2[Evidence Nodes]
        A2 --> A3[Access Control Engine<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Tenant B
        B1[Policy Store] --> B2[Evidence Nodes]
        B2 --> B3[Access Control Engine<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Federated Layer
        A3 <--> FK[Federated Knowledge Graph] <--> B3
        FK --> RAG[Retrieval‑Augmented Generation]
        RAG --> AI[LLM Engine]
        AI --> Resp[Answer Generation Service]
    end
    subgraph Audit Trail
        FK --> Ledger[Immutable Ledger]
        Resp --> Ledger
    end
    User[Questionnaire Request] -->|Auth Token| RAG
    Resp -->|Answer| User
```

**図からの主なポイント**

1. **テナント分離** – 各テナントは独自のポリシーストアとエビデンスノードを運用しますが、アクセス制御エンジンがテナント間リクエストを仲介します。  
2. **フェデレーテッド・グラフ** – `FK` ノードはスキーマメタデータを集約し、実際のエビデンスは暗号化・サイロ化されたままです。  
3. **ゼロトラストチェック** – すべてのアクセス要求はアクセス制御エンジンを通過し、コンテキスト（ロール、デバイス姿勢、リクエスト目的）を評価します。  
4. **AI 統合** – RAG コンポーネントはテナントが閲覧許可されたエビデンスノードのみを取得し、LLM に渡して回答を合成させます。  
5. **監査可能性** – すべての取得と生成された回答は不変レジャーに記録され、コンプライアンス監査人が確認できます。

## 3. データモデル

### 3.1 統一スキーマ

| エンティティ | 属性 | 例 |
|---|---|---|
| **ポリシー** | `policy_id`, `framework`, `section`, `control_id`, `text` | `SOC2-CC6.1` |
| **エビデンス** | `evidence_id`, `type`, `location`, `checksum`, `tags`, `tenant_id` | `evid-12345`, `log`, `s3://bucket/logs/2024/09/01.log` |
| **リレーションシップ** | `source_id`, `target_id`, `rel_type` | `policy_id -> evidence_id`（evidence_of） |
| **アクセスルール** | `entity_id`, `principal`, `action`, `conditions` | `evidence_id`, `user:alice@tenantA.com`, `read`, `device_trusted==true` |

すべてのエンティティはプロパティグラフ（例：Neo4j、JanusGraph）として保存され、GraphQL 互換 API で公開されます。

### 3.2 ゼロトラスト・ポリシー言語

細粒度のルールを記述する軽量 DSL の例です。

```
allow(user.email =~ "*@tenantA.com")
  where action == "read"
    and entity.type == "Evidence"
    and entity.tenant_id == "tenantA"
    and device.trust_score > 0.8;
```

これらのルールはリアルタイムポリシーとしてコンパイルされ、アクセス制御エンジンで評価されます。

## 4. ワークフロー：質問から回答まで

1. **質問の取り込み** – セキュリティレビュアが質問票（PDF、CSV、または API JSON）をアップロードします。Procurize はそれを個別の質問に分解し、各質問をフレームワークのコントロールにマッピングします。  
2. **コントロール‑エビデンスマッピング** – システムは対象コントロールとテナント所有のエビデンスノードを結ぶエッジを FKG から問い合わせます。  
3. **ゼロトラスト認可** – エビデンス取得前に、アクセス制御エンジンがリクエストコンテキスト（ユーザー、デバイス、場所、時間）を検証します。  
4. **エビデンス取得** – 認可されたエビデンスは RAG モジュールにストリーミングされ、ハイブリッド TF‑IDF + 埋め込み類似度モデルで関連性がランク付けされます。  
5. **LLM 生成** – LLM は質問、取得されたエビデンス、そして以下のようなプロンプトテンプレートを受け取ります。

   ```text
   You are a compliance specialist for {tenant_name}. Answer the following security questionnaire item using ONLY the supplied evidence. Do not fabricate details.
   Question: {question_text}
   Evidence: {evidence_snippet}
   ```

6. **回答のレビューと共同作業** – 生成された回答は Procurize のリアルタイム共同 UI に表示され、専門家がコメント、編集、承認できます。  
7. **監査ログ** – すべての取得、生成、編集イベントは暗号学的ハッシュでリンクされた不変レジャーに追記されます。

## 5. セキュリティ保証

| 脅威 | 緩和策 |
|---|---|
| テナント間データ漏洩 | ゼロトラストアクセス制御が `tenant_id` の一致を強制し、すべてのデータ転送はエンドツーエンド暗号化（TLS 1.3 + 相互TLS）です。 |
| 認証情報の漏洩 | 短命 JWT、デバイス認証、継続的リスクスコアリング（行動分析）により、異常検知時にトークンを無効化します。 |
| エビデンスの改ざん | 不変レジャーは Merkle 証明を使用し、改ざんがあれば監査人に見える不整合アラートを発します。 |
| モデルの幻覚 | RAG は LLM を取得されたエビデンスのみに制限し、生成後の検証器がサポートされていない記述をチェックします。 |
| サプライチェーン攻撃 | すべてのグラフ拡張（プラグイン、コネクタ）は署名され、静的解析と SBOM チェックを実行する CI/CD ゲートで検証されます。 |

## 6. Procurize での実装手順

1. **テナントグラフノードの設定**  
   - テナントごとに別々の Neo4j インスタンスをデプロイ（または行レベルセキュリティを持つマルチテナント DB を使用）。  
   - Procurize のインポートパイプラインで既存のポリシー文書とエビデンスをロードします。  

2. **ゼロトラストルールの定義**  
   - Procurize のポリシーエディタで DSL ルールを作成します。  
   - デバイス姿勢統合（MDM、エンドポイント検出）を有効にし、動的リスクスコアを取得します。  

3. **フェデレーテッド同期の構成**  
   - `procurize-fkg-sync` マイクロサービスをインストール。  
   - スキーマ更新を共有スキーマレジストリに公開し、データは保存時に暗号化したままに設定します。  

4. **RAG パイプラインの統合**  
   - `procurize-rag` コンテナ（ベクトルストア、Elasticsearch、ファインチューニングされた LLM を含む）をデプロイ。  
   - RAG エンドポイントを FKG GraphQL API に接続します。  

5. **不変レジャーの有効化**  
   - `procurize-ledger` モジュール（Hyperledger Fabric または軽量追記ログ使用）を有効化。  
   - コンプライアンス要件に合わせて保持ポリシーを設定（例：7 年の監査トレイル）。  

6. **リアルタイム共同作業 UI の有効化**  
   - *リアルタイム共同作業* 機能をオンにします。  
   - ロールベースの閲覧権限を定義（レビュア、承認者、監査人）。  

7. **パイロット実施**  
   - 高頻度の質問票（例：SOC 2 Type II）を選択し、以下を測定します。  
     - **処理時間**（ベースライン vs. AI 強化）。  
     - **正確性**（監査人の検証を通過した回答の割合）。  
     - **コンプライアンスコスト削減**（フルタイム換算時間の削減）。  

## 7. 利益の概要

| ビジネス上の利益 | 技術的成果 |
|---|---|
| **スピード** – 質問票の回答時間を数日から数分に短縮。 | RAG が関連エビデンスを 250 ms 未満で取得、LLM が 1 秒未満で回答を生成。 |
| **リスク低減** – 人的ミスとデータ漏洩を排除。 | ゼロトラスト実装と不変ログにより、認可されたエビデンスのみ使用が保証。 |
| **スケーラビリティ** – データを複製せずに数百のテナントをサポート。 | フェデレーテッドグラフがストレージを分離し、共通スキーマでテナント間分析が可能。 |
| **監査体制の整備** – 規制当局向けに証明可能なトレイルを提供。 | すべての回答が正確なエビデンスバージョンの暗号ハッシュにリンク。 |
| **コスト効率** – コンプライアンスの運用コストを削減。 | 自動化により手作業が最大 80 % 削減され、セキュリティチームが戦略的業務に集中可能。 |

## 8. 今後の拡張

1. **LLM のファインチューニングに向けたフェデレーテッド・ラーニング** – 各テナントは生データを公開せずに、匿名化された勾配更新を提供してドメイン固有 LLM を改善できます。  
2. **動的 Policy‑as‑Code 生成** – 同一のゼロトラストルールをクラウドインフラに適用する Terraform や Pulumi モジュールを自動生成。  
3. **Explainable AI オーバーレイ** – Mermaid シーケンス図を使い、UI 上で（エビデンス → プロンプト → 回答）の推論経路を可視化。  
4. **ゼロ知識証明（ZKP）統合** – 監査人に対し、基盤エビデンスを開示せずに特定のコントロールが満たされていることを証明。  

## 9. 結論

**ゼロトラスト・フェデレーテッド・ナレッジグラフ** は、煩雑でサイロ化されたセキュリティ質問票管理の世界を、安全で共同的、AI 強化されたワークフローへと変革します。テナント分離、細粒度のゼロトラストポリシー、不変レジャーを組み合わせることで、組織はスケールしつつもコンプライアンスリスクを大幅に削減できます。**Procurize AI プラットフォーム** が提供するデータ取り込み、RAG、協調 UI、監査機能は、実装のハードルを下げ、セキュリティチームが戦略的課題に集中できる環境を実現します。

ゼロトラストとフェデレーテッド・ナレッジグラフの融合は、コンプライアンスの未来です。今すぐ導入を検討し、監査人、パートナー、顧客に対して証明可能な安全性とスピードを提供しましょう。

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

* [Zero Trust Architecture – NIST SP 800‑207](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-207/final)  
* [Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Data](https://arxiv.org/abs/1902.01046)  
* [Retrieval‑Augmented Generation for Knowledge‑Intensive NLP Tasks (Paper)](https://arxiv.org/abs/2005.11401)