現代のSaaS企業は、何十ものコンプライアンスフレームワークを同時に扱い、それぞれが重複しつつも微妙に異なる証拠を求めます。AI駆動型証拠自動マッピングエンジンは、これらのフレームワーク間にセマンティックな橋を構築し、再利用可能なアーティファクトを抽出してリアルタイムでセキュリティ質問票に反映させます。本稿では、エンジンの基盤アーキテクチャ、LLMとナレッジグラフの役割、そしてProcurize内部での実装手順について解説します。

"本稿では、リアルタイムの意図抽出、ナレッジグラフに基づく証拠取得、動的ルーティングを組み合わせた『適応型AIオーケストレーションレイヤー（AAOL）』の概念を紹介します。生成AI、強化学習、ポリシー・アズ・コードを活用することで、組織は応答時間を最大80％短縮しつつ、監査対応可能なトレーサビリティを維持できます。"