セキュリティ質問票は多くのSaaSプロバイダーにとってボトルネックであり、数十の標準にわたって正確で再現性のある回答が求められます。実際の監査回答に似た高品質な合成データを生成することで、機密性の高いポリシーテキストを公開せずに大規模言語モデル（LLM）を微調整できます。本記事では、シナリオモデリングからProcurizeのようなプラットフォームへの統合まで、合成データ中心のパイプラインを包括的に解説し、回答速度の向上、一貫したコンプライアンス、そして安全な学習ループを実現する方法を示します。

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。