本稿では、大規模言語モデルと動的ナレッジグラフを組み合わせ、セキュリティ質問票に最も関連性の高い証拠を自動推奨する新しい AI 駆動エンジンを探求し、コンプライアンスチームの正確性と速度を向上させます。

現代の SaaS 環境において、セキュリティ質問票はボトルネックとなります。本記事では、新しいアプローチである自律型知識グラフ（KG）進化を説明します。この手法は新しい質問票データが届くたびに KG を継続的に洗練させます。パターンマイニング、コントラスト学習、リアルタイムリスクヒートマップを活用することで、組織は正確かつコンプライアンスに準拠した回答を自動生成し、証拠の出所も透明に保つことができます。

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。

本稿では、組織のナレッジベースから最も関連性の高い証拠をマッチングする新しいAI駆動エンジンを紹介します。大規模言語モデル、セマンティック検索、リアルタイムポリシー更新を活用したアーキテクチャ、メリット、導入手順、将来の方向性を探ります。