リアルタイムセキュリティ質問票のためのAI駆動適応型証拠要約

セキュリティ質問票はSaaS取引のゲートキーパーです。購入者は、ベンダーの統制がSOC 2、ISO 27001、GDPR、業界固有のフレームワークなどの規制基準を満たすことを証明するために、ポリシー抜粋、監査報告書、設定スクリーンショットといった詳細な証拠を要求します。従来、コンプライアンスチームは文書リポジトリを何時間も掘り起こし、抜粋を組み合わせ、各質問票の文脈に合わせて手作業で書き直す必要がありました。その結果、販売サイクルが遅延し、運用コストが増大する、遅くてエラーが起きやすいプロセスになっていました。

そこで登場するのが**AI駆動適応型証拠要約エンジン（AAE‑SE）**です。これは、生のコンプライアンスアーティファクトを数秒で簡潔かつ規制ごとに適した回答に変換する次世代コンポーネントです。 Retrieval‑Augmented Generation（RAG）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、動的プロンプトエンジニアリングを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャ上に構築されており、AAE‑SEは最も関連性の高い証拠を抽出するだけでなく、各質問項目が求める正確な表現とトーンに合わせて書き換えます。

本記事では以下を行います：

証拠要約が困難になる根本的な課題を説明する。
AAE‑SE の技術スタックを分解して解説する。
Mermaid 図を用いて実務ワークフローを詳述する。
ガバナンス、監査可能性、プライバシー保護策を論じる。
既存のコンプライアンススタックへ AAE‑SE を統合するための実践的なガイドラインを提供する。

1. 要約が見た目以上に難しい理由

1.1 多様な証拠ソース

コンプライアンス証拠は様々な形式で存在します：PDF監査報告書、Markdownポリシーファイル、設定JSON、コードレベルのセキュリティ制御、さらにはビデオウォークスルーまで。各ソースは情報の粒度が異なり、高レベルのポリシー文と低レベルの設定スニペットが混在します。

1.2 文脈マッピング

単一の証拠は