このアーティクルでは、セキュリティアンケートの回答とポリシー進化のギャップを埋める新しいアーキテクチャを紹介します。回答データを収集し、強化学習を適用し、リアルタイムでポリシー‑as‑codeリポジトリを更新することで、手作業を削減し、回答精度を向上させ、コンプライアンス資産をビジネスの実情に常に同期させることができます。

本稿では、質問票データに対して継続的に大規模言語モデルをファインチューニングし、監査可能性とセキュリティを保ちつつ、精度の高い自動応答を提供する新しい自己進化型コンプライアンスナラティブエンジンについて説明します。

Procurize AI は、ベンダーアンケートの回答を取得し、実用的なインサイトを抽出し、コンプライアンスポリシーを自動的に洗練させる閉ループ学習システムを導入しました。Retrieval‑Augmented Generation、セマンティックナレッジグラフ、フィードバック駆動のポリシーバージョン管理を組み合わせることで、組織はセキュリティ姿勢を最新に保ち、手作業を削減し、監査準備を向上させることができます。

本記事では、取得強化生成（RAG）、プロンプト‑フィードバックサイクル、グラフニューラルネットワーク（GNN）を組み合わせ、コンプライアンス知識グラフを自動的に進化させる新しいアーキテクチャを紹介します。質問票の回答、監査結果、AI 主導のプロンプト間でループを閉じることで、組織は証拠を常に最新に保ち、手作業を削減し、監査時の信頼性を高めることができます。