本稿では、セキュリティ質問書自動化のために大規模言語モデルのプロンプトを継続的に洗練させる自己学習型プロンプト最適化フレームワークを紹介します。リアルタイムのパフォーマンス指標、人間によるループ内検証、そして自動 A/B テストを組み合わせることで、回答精度の向上、処理速度の高速化、監査可能なコンプライアンスを実現し、Procurize のようなプラットフォームにとって重要な利点を提供します。

本記事では、ユーザーごとにパーソナライズされた「コンプライアンスパーソナ」を作成し、質問票の意図を適切な証拠にマッピング、ツール間でリアルタイムに回答を同期する次世代AIアシスタントを公開します。知識グラフによる強化、行動分析、LLM駆動生成を組み合わせることで、監査サイクルを数日短縮しつつ、監査レベルの証拠保持を実現します。