本稿では、既存のポリシー条項を特定のセキュリティ質問票要件に自動でマッピングする新しい AI 主導の手法を検証します。大規模言語モデル、意味的類似性アルゴリズム、継続的学習ループを活用することで、企業は手作業の工数を大幅に削減し、回答の一貫性を高め、複数フレームワークにまたがるコンプライアンス証拠を常に最新に保つことができます。

セキュリティ質問票が増加し、規制基準が急速に変化する世界において、静的なチェックリストではもはや対応できません。本稿では、ポリシー、コントロール、証拠をフレームワーク横断でマッピングし、新しい質問項目を自動的に整合させ、Procurize プラットフォーム上でリアルタイムかつ監査可能な回答を生成する自己進化型ナレッジモデル「Dynamic Compliance Ontology Builder（DCOB）」を紹介します。アーキテクチャ、主要アルゴリズム、統合パターン、実装手順を通じて、コンプライアンスをボトルネックから戦略的優位性へと変える方法を学びます。

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。