リアルタイム質問票監査のためのインタラクティブな Mermaid ベース証拠起源ダッシュボード

はじめに

セキュリティ質問票、コンプライアンス監査、ベンダーリスク評価は、スピーディな SaaS 企業にとって従来からのボトルネックです。AI が数秒で回答を下書きできても、監査担当者や社内レビュアは依然として「この回答はどこから来たのか？前回の監査以降に変更はあったか？」と問います。答えは 証拠起源（evidence provenance） にあります――すべての回答をその出所、バージョン、承認履歴まで遡れるようにすることです。

Procurize の次世代機能スタックは、インタラクティブな Mermaid ダッシュボード を導入し、証拠起源をリアルタイムで可視化します。このダッシュボードは 動的コンプライアンス知識グラフ（Dynamic Compliance Knowledge Graph, DCKG） により支えられ、ポリシーストア、ドキュメントリポジトリ、外部コンプライアンスフィードと継続的に同期します。Mermaid 図として直感的に描画することで、セキュリティチームは次のことが可能になります。

クリックで解答の系統をたどる
自動ポリシードリフトアラートで証拠の鮮度を検証
視覚的起源情報を埋め込んだ監査用スナップショットをエクスポート

以下のセクションで、アーキテクチャ、Mermaid モデル、統合パターン、ベストプラクティスの展開手順を解説します。

1. 自動質問票における起源管理の重要性

課題	従来の対策	残存リスク
回答の陳腐化	手動の「最終更新」メモ	ポリシー変更の見逃し
不透明なソース	テキスト脚注	監査人が検証できない
バージョン管理の混乱	文書用に別々のGitリポジトリ	スナップショットの不整合
協働の負荷	承認に関するメールスレッド	承認紛失、作業の重複

起源管理は、AI が生成した各回答を一意の証拠ノードに結びつけることで、以下のメタデータを自動記録します。

ソース文書（ポリシーファイル、サードパーティ証明、コントロール証拠）
バージョンハッシュ（改ざん防止の暗号指紋）
所有者 / 承認者（人またはボットの ID）
タイムスタンプ（自動 UTC 時間）
ポリシードリフトフラグ（リアルタイムドリフトエンジンが自動生成）

監査人がダッシュボード上の回答をクリックすると、システムは即座に上記すべてのメタデータを展開します。

2. コアアーキテクチャ

以下は証拠起源パイプラインのハイレベル Mermaid 図です。ノードラベルは二重引用符で囲む仕様に従っています。

  graph TD
    subgraph AI Engine
        A["LLM 回答生成器"]
        B["プロンプトマネージャ"]
    end
    subgraph Knowledge Graph
        KG["動的コンプライアンス知識グラフ"]
        V["証拠バージョンストア"]
        D["ドリフト検出サービス"]
    end
    subgraph UI Layer
        UI["インタラクティブ Mermaid ダッシュボード"]
        C["監査エクスポートサービス"]
    end
    subgraph Integrations
        R["ポリシーリポジトリ (Git)"]
        S["ドキュメントストア (S3)"]
        M["外部コンプライアンスフィード"]
    end

    B --> A
    A --> KG
    KG --> V
    V --> D
    D --> KG
    KG --> UI
    UI --> C
    R --> V
    S --> V
    M --> KG

主要フロー

プロンプトマネージャ が、関連する KG ノードを参照するコンテキスト感知プロンプトを選択。
LLM 回答生成器 がドラフト回答を生成。
生成された回答は KG に Answer Node として登録され、基になる Evidence Nodes へエッジが付与される。
証拠バージョンストア が各ソース文書の暗号ハッシュを書き込み。
ドリフト検出サービス が保存ハッシュとライブポリシーのスナップショットを継続比較し、ミスマッチがあれば自動でレビュー要求をフラグ付け。
インタラクティブダッシュボード が GraphQL エンドポイント経由で KG を取得し、Mermaid コードをリアルタイム生成。
監査エクスポートサービス が現在の Mermaid SVG、起源 JSON、回答テキストを単一 PDF パッケージにバンドル。

3. Mermaid ダッシュボードの構築

3.1 データ → 図への変換

UI 層は質問票 ID をキーに KG へ問い合わせ、以下のような入れ子構造を受け取ります。

{
  "questionId": "Q-101",
  "answer": "We encrypt data at rest using AES‑256.",
  "evidence": [
    {
      "docId": "policy-iso27001",
      "versionHash": "0x9f2c...",
      "approvedBy": "alice@example.com",
      "timestamp": "2025-11-20T14:32:00Z",
      "drift": false
    },
    {
      "docId": "cloud‑kbs‑report",
      "versionHash": "0x4c1a...",
      "approvedBy": "bob@example.com",
      "timestamp": "2025-09-05T09:10:00Z",
      "drift": true
    }
  ]
}

クライアント側レンダラーは各証拠エントリを次のような Mermaid サブグラフへ変換します。

  graph LR
    A["回答 Q‑101"] --> E1["policy‑iso27001"]
    A --> E2["cloud‑kbs‑report"]
    E1 -->|hash: 0x9f2c| H1["ハッシュ"]
    E2 -->|hash: 0x4c1a| H2["ハッシュ"]
    E2 -->|drift| D["⚠️ ドリフト検出"]

UI では視覚的なキューも提供します。

緑ノード – 証拠は最新。
赤ノード – ドリフトが検出された。
ロックアイコン – 暗号ハッシュが検証済み。

注記: policy‑iso27001 は ISO 27001 標準に対応するポリシーです。詳細は公式サイトをご参照ください: ISO 27001。

3.2 インタラクティブ機能

機能	操作	結果
ノードクリック	任意の証拠ノードをクリック	モーダルが開き、文書プレビュー、バージョン差分、承認コメントを表示
ドリフト表示切替	ツールバーのスイッチ	ドリフトフラグが true のノードだけをハイライト
スナップショットエクスポート	「エクスポート」ボタンをクリック	SVG と JSON 起源バンドルを生成し、監査担当者に提供
検索	文書 ID または所有者メールを入力	該当サブグラフに自動フォーカス

すべてのインタラクションは クライアント側のみ で完結し、追加の往復リクエストは不要です。生成された Mermaid コードは hidden <textarea> に保持され、コピー＆ペーストが容易です。

4. 既存ワークフローへの統合

4.1 CI/CD コンプライアンスゲート

ビルド時に ドリフトフラグが残っている回答があればビルドを失敗 させます。例として GitHub Actions を示します。

name: Evidence Provenance Gate
on: [pull_request]
jobs:
  provenance-check:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Run Drift Scanner
        run: |
          curl -s https://api.procurize.io/drift?pr=${{ github.event.pull_request.number }} \
          | jq '.drifted | length > 0' && exit 1 || exit 0

4.2 Slack / Teams 通知

ドリフト検出サービスはドリフトが発生した際、Mermaid スニペット をチャンネルへプッシュします。対応する Bot が自動で描画し、セキュリティリードに即時可視化を提供します。

4.3 法務レビュー自動化

法務チームは 「Legal Sign‑Off」 エッジを証拠ノードに付与できます。ダッシュボードはロックアイコンで表示し、法務チェックが完了したことを示します。

5. セキュリティ・プライバシー考慮事項

懸念事項	対策
機密文書の露出	生文書は暗号化された S3 バケットに保存。ダッシュボードはメタデータとハッシュのみを表示し、本文は表示しない。
起源データの改ざん	各グラフトランザクションに EIP‑712 形式の署名を付与。改ざんが検出された場合はハッシュが不整合となり、即座に無効化。
データレジデンシー	KG と証拠ストアを、主要コンプライアンスデータと同一リージョン（EU、US‑East など）にデプロイ。
アクセス制御	Procurize の RBAC を利用し、`provenance:read` 権限を持つユーザーのみダッシュボード閲覧可。`provenance:edit` が必要な承認操作は別途設定。

6. 実際の効果：ケーススタディ

企業: SecureFinTech Ltd.
シナリオ: 四半期ごとの SOC 2 監査で 182 件の暗号化コントロールに対する証拠提出が必要。
導入前: 手作業で証拠を集めるのに 12 日かかり、監査側から証拠の鮮度に疑義が出た。
導入後:

指標	ベースライン	ダッシュボード使用時
平均回答ターンアラウンド	4.2 時間	1.1 時間
ドリフト関連の再作業	回答の 28%	3%
監査人満足度スコア (1‑5)	2.8	4.7
監査パッケージエクスポートまでの時間	6 時間	45 分

起源可視化により監査準備期間が 70 % 短縮され、リアルタイムドリフトアラートで年間 160 人時 の工数削減が見込めました。

7. ステップバイステップ実装ガイド

知識グラフ同期を有効化 – ポリシー Git リポジトリ、ドキュメントストア、外部コンプライアンスフィードを Procurize 設定で接続。
証拠起源サービスを起動 – 管理コンソールで「証拠バージョニング & ドリフト検出」をオンに。
Mermaid ダッシュボードを構成 – dashboard.provenance.enabled = true を procurize.yaml に追記。
承認ワークフロー定義 – 「Legal Sign‑Off」や「Security Owner」ステップを Workflow Builder で各証拠ノードに紐付け。
チーム教育 – 30 分間のライブデモでノード操作、ドリフト対応、エクスポート手順を周知。
監査ポータルに埋め込み – 以下の IFrame スニペットで外部監査ポータルにダッシュボードを表示。

<iframe src="https://dashboard.procurize.io/q/2025-Q101"
        width="100%" height="800"
        style="border:none;"></iframe>

指標モニタリング – 「ドリフトイベント」「エクスポート回数」「平均回答時間」などを Procurize アナリティクスで追跡し、ROI を定量化。

8. 今後のロードマップ

ロードマップ項目	説明
AI‑駆動ドリフト予測	LLM を用いたポリシー変更トレンド分析で、ドリフトが起きる前に警告を出す機能。
テナント間起源共有	フェデレート KG により、パートナー企業が生文書を公開せずに証拠起源を共有可能に。
音声操作ナビゲーション	Procurize Voice Assistant と連携し、「回答 34 のソースを見せて」と音声で指示できる。
ライブ共同編集	複数ユーザーが同時に証拠ノードを編集でき、Presence インジケータを Mermaid に直接描画。

9. 結論

Procurize の インタラクティブ Mermaid ベース証拠起源ダッシュボード は、セキュリティ質問票自動化における不透明性を透明・監査可能・協働的な体験へと変革します。AI が生成した回答とライブコンプライアンス知識グラフを結びつけることで、即時系統追跡、継続的ドリフト緩和、監査対応資料の即時生成 が実現します。

この可視化レイヤーを導入すれば、監査サイクルが短縮されるだけでなく、規制当局・取引先・顧客に対し「証拠が不変かつリアルタイムで裏付けられている」ことを示す自信が得られます。安全性の主張が不変の証拠に支えられる ことで、組織全体の信頼性が飛躍的に向上します。