プライベート・マルチテナント向け質問票自動化のためのフェデレーテッド・プロンプトエンジン

なぜマルチテナントのセキュリティ質問票自動化が重要なのか

セキュリティとコンプライアンスの質問票は、SaaSプロバイダー、エンタープライズバイヤー、サードパーティ監査人にとって共通の摩擦ポイントです。従来の手動アプローチには、次の3つの繰り返し現れる問題があります。

1. データのサイロ化 – 各テナントが独自に証拠やポリシー文書を保管しているため、集合的な学習の恩恵を受けられません。
2. プライバシーリスク – 質問票の回答を組織間で共有すると、意図せず機密コントロールや監査結果が露出する可能性があります。
3. スケーラビリティの制限 – 顧客数が増えるにつれ、回答を正確かつ最新の状態に保ち、監査対応できるようにする労力が線形に増加します。

フェデレーテッド・プロンプトエンジン は、複数テナントが共有 AI ドリブンの回答生成サービスで協働できるようにし、かつ生データが元の環境を離れないことを保証することで、これらの課題に対処します。

コアコンセプト

アーキテクチャ概要

以下は、フェデレーテッド・プロンプトエンジンのデータフローとコンポーネント境界を示す高レベルの Mermaid 図です。

  graph LR
    subgraph Tenant_A["テナント A"]
        TA[ "テナントポータル" ]
        TKG[ "暗号化 KG" ]
        TFL[ "ローカル FL ワーカー" ]
        TEnc[ "プロンプト暗号化レイヤー" ]
    end

    subgraph Tenant_B["テナント B"]
        TB[ "テナントポータル" ]
        TBKG[ "暗号化 KG" ]
        TBF[ "ローカル FL ワーカー" ]
        TBEnc[ "プロンプト暗号化レイヤー" ]
    end

    FE[ "フェデレーテッド・プロンプトサービス" ]
    AGG[ "セキュアアグリゲータ" ]
    LED[ "監査レッジャー（ブロックチェーン）" ]
    PUB[ "公開プロンプトリポジトリ" ]

    TA --> TEnc --> FE
    TB --> TBEnc --> FE
    TFL --> AGG
    TBF --> AGG
    FE --> PUB
    FE --> LED
    TKG --> FE
    TBKG --> FE

すべてのノードラベルは必ず二重引用符で囲んであります。

動作フロー

1. ローカルプロンプト作成 – 各テナントのセキュリティチームが内部ポータルでプロンプトを作成します。プロンプトは、テナントの暗号化 KG に保存されたコントロール ID と証拠ポインタを参照します。
2. 暗号化と送信 – プロンプト暗号化レイヤーがテナント固有の公開鍵でプロンプト本文を暗号化し、機密性を保持しつつフェデレーテッド・プロンプトサービスが暗号化ペイロードをインデックスできるようにします。
3. フェデレーテッドモデル更新 – 各テナントは軽量 FL ワーカーを実行し、独自の質問票コーパスで蒸留 LLM をファインチューニングします。差分プライバシーで保護された勾配デルタだけがセキュアアグリゲータへ送信されます。
4. グローバルプロンプトリポジトリ – 集約された更新により共有プロンプト選択モデルが改善されます。公開プロンプトリポジトリはバージョン管理された暗号化プロンプトを保存し、任意のテナントが安全に取得できます。
5. 回答生成 – 新しい質問票が届くと、テナントポータルがフェデレーテッド・プロンプトサービスに問い合わせます。サービスは最適な暗号化プロンプトを選択し、ローカルで復号してテナント固有の LLM を実行し、回答を生成します。
6. 監査トレイル – すべてのリクエスト、レスポンス、モデル貢献は監査レッジャーに記録され、監査規制への完全準拠を保証します。

プライバシー保護技術の詳細

差分プライバシー (DP)

DP は、テナント環境から離れる前にローカル勾配更新に校正されたノイズを付加します。これにより、単一の証拠文書の有無が集約モデルから推測されることはありません。

同型暗号 (HE)

HE により、フェデレーテッド・プロンプトサービスは暗号化 KG ノード内でキーワード検索を実行できます。暗号化状態のままでプロンプト選択がテナントの機密保持条件を尊重でき、グローバル知識ベースの恩恵を受けられます。

ゼロ知識証明 (ZKP)

テナントが新しいプロンプトテンプレートを提供する際、ZKP がそのプロンプトが内部ポリシー基準（例: 禁止情報開示なし）を満たすことを証明します。内容自体は開示せず、アグリゲータは検証済みの証明のみを受け入れます。

セキュリティ・コンプライアンスチームへの利点

実装ブループリント

1. キックオフフェーズ

   • 管理された Kubernetes クラスター上にフェデレーテッド・プロンプトサービスをデプロイし、暗号鍵用に sealed‑secrets を使用。
   • 監査レッジャー用に許可されたブロックチェーンネットワーク（例: Hyperledger Fabric）を構築。

2. テナントオンボーディング

   • 各テナントに固有の鍵ペアと軽量 FL エージェント（Docker イメージ）を提供。
   • バッチインジェストパイプラインで既存のポリシー文書を暗号化 KG に移行。

3. プロンプトライブラリのブートストラップ

   • 業界標準テンプレート（SOC 2、ISO 27001、GDPR、HIPAA、PCI‑DSS）で公開プロンプトリポジトリを初期化。
   • 各テンプレートのコンプライアンスを証明するため、一次的な ZKP 検証を実施。

4. 運用サイクル

   • 日次: FL ワーカーが勾配更新を計算し、セキュアアグリゲータへ送信。
   • 質問票ごと: テナントポータルがマッチングプロンプトを取得、ローカルで復号し、チューニング済み LLM を呼び出す。
   • 回答後: 結果を監査レッジャーに記録し、レビューフィードバックをプロンプト改良ループに戻す。

5. モニタリングとガバナンス

   • DP の ε 値を追跡し、プライバシーバジェットが遵守されているか確認。
   • Grafana ダッシュボードでモデルドリフト、プロンプト使用ヒートマップ、レッジャーの健全性を可視化。

実例：SaaS プロバイダー「DataShield」

背景: DataShield は 300 社のエンタープライズ顧客にサービスを提供し、各社が SOC 2 と ISO 27001 の質問票回答を求められています。セキュリティチームは 月 150 人日 を証拠の作成に費やしていました。

ソリューション: 3 つの地域データセンターにわたってフェデレーテッド・プロンプトエンジンを導入。導入から 2 ヶ月で次の成果を達成。

• 処理時間 が平均 12 日 から 3 時間 に短縮。
• 手作業 が 78 % 減少し、チームは高インパクトなリスク軽減に集中可能に。
• 監査対応 が向上：すべての回答がレッジャー上の特定プロンプトバージョンとモデルスナップショットに紐付けられ、追跡可能に。

主要指標

今後の展開

1. クロスドメイン知識転送 – メタラーニングを活用し、HIPAA と PCI‑DSS など無関係な規制領域間で学習を共有。
2. 生成型検索強化 (RAG) – 暗号化 KG からの検索結果と LLM 生成を組み合わせ、引用付きのリッチ回答を実現。
3. AI 主導のプロンプト提案 – 監査人のコメントに基づくリアルタイムフィードバックと感情分析を用いて、プロンプトの改良を自動提案。

設定開始チェックリスト

• Kubernetes クラスターをプロビジョニングし、鍵管理に sealed‑secrets を導入。
• フェデレーテッド・プロンプトサービスをデプロイし、TLS 相互認証を設定。
• 各テナントに鍵ペアと Docker 化された FL エージェントを配布。
• 提供された ETL スクリプトで既存ポリシー文書を暗号化 KG に移行。
• ベースラインテンプレートで公開プロンプトリポジトリをシード。
• ブロックチェーンレッジャーを有効化し、CI/CD と連携させて自動バージョンタグ付けを実装。

プロチップ: パイロットとして 5〜10 テナントで開始し、DP パラメータと ZKP 検証閾値を微調整してから本格展開してください。

参照 Also

• Google Cloud Blog – Federated Learning at Scale
• Hyperledger Fabric Documentation – Building Auditable Ledgers