本記事では、取得強化生成（RAG）、プロンプト‑フィードバックサイクル、グラフニューラルネットワーク（GNN）を組み合わせ、コンプライアンス知識グラフを自動的に進化させる新しいアーキテクチャを紹介します。質問票の回答、監査結果、AI 主導のプロンプト間でループを閉じることで、組織は証拠を常に最新に保ち、手作業を削減し、監査時の信頼性を高めることができます。

Procurize の新しい動的ポリシー・アズ・コード同期エンジンが、生成AIとリアルタイムのナレッジグラフを利用してポリシー定義を自動的に更新し、コンプライアントな質問票回答を生成し、変更不可能な監査証跡を維持する方法をご紹介します。本ガイドでは、アーキテクチャ、ワークフロー、そしてセキュリティ・コンプライアンスチームにとっての実務的な利点を解説します。

最新のSaaS環境では、監査証拠の収集がセキュリティおよびコンプライアンスチームにとって最も時間がかかる作業の一つです。本記事では、生成AIが生のシステムテレメトリをログ抜粋、設定スナップショット、スクリーンショットなどのすぐに利用可能な証拠アーティファクトへと変換し、人間の介在なしに実現する方法を解説します。AI駆動のパイプラインを既存の監視スタックと統合することで、組織は「ゼロタッチ」証拠生成を達成し、質問票の回答を迅速化し、継続的に監査可能なコンプライアンス姿勢を維持できます。

本稿では、生成AI、継続的検証、動的ナレッジグラフを活用した自己修復型コンプライアンスナレッジベースを紹介します。アーキテクチャが古くなった証拠を自動で検出し、回答を再生成し、セキュリティ質問票の回答を常に正確かつ監査可能な状態に保つ仕組みを解説します。

急速に変化する規制環境では、静的なコンプライアンスリポジトリはすぐに古くなり、質問への回答が遅延し、リスクのある不正確さを招きます。本稿では、生成AIと継続的なフィードバックループにより駆動される自己修復コンプライアンス知識ベースが、ギャップを自動検出し、新しい証拠を生成し、セキュリティ質問への回答をリアルタイムで正確に保つ方法を解説します。