セキュリティ質問票を扱う組織は、AI生成回答の出所に苦慮することが多いです。本稿では、AIが生成したすべてのコンテンツをソースデータ、ポリシー、根拠に結び付け、捕捉・保存・リンクする透明な監査可能な証拠パイプラインの構築方法を説明します。LLMオーケストレーション、ナレッジグラフタグ付け、不変ログ、そして自動コンプライアンスチェックを組み合わせることで、チームは規制当局に検証可能なトレイルを提供しつつ、AIの高速性と正確性も享受できます。

マルチモーダル大型言語モデル（LLM）は、図表、スクリーンショット、コンプライアンスダッシュボードといったビジュアル資産を読み取り、解釈し、統合して監査にすぐに使える証拠に変換できます。本稿では、技術スタック、ワークフロー統合、セキュリティ上の考慮点、そしてマルチモーダル AI を活用したビジュアル証拠生成の実際の ROI について解説します。