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、ISO 27001、GDPR、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

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。

  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

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。

   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

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

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。

参照

• Zero Trust Architecture – NIST SP 800‑207
• Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Data
• Retrieval‑Augmented Generation for Knowledge‑Intensive NLP Tasks (Paper)