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。

Procurizeは、静的なコンプライアンスポリシーをセキュリティ質問票に対する動的でコンテキスト対応型の回答に変換するAI駆動の適応型ポリシー合成エンジンを導入しました。ポリシードキュメント、規制フレームワーク、過去の質問票回答を取り込み、リアルタイムで正確かつ最新の回答を生成し、手作業の負担を劇的に削減しつつ監査レベルの精度を確保します。

本記事では、AIを活用してセキュリティ質問票の回答を継続的に更新されるコンプライアンスプレイブックに変換する新しいアプローチを紹介します。質問票データ、ポリシーライブラリ、運用コントロールを連携させることで、規制変更に合わせて進化し、手作業を削減し、監査人や顧客にリアルタイムで証拠を提供する生きた文書を作成できます。

本稿では、生成AIとブロックチェーンベースの出所記録を組み合わせた新しいアーキテクチャを検討し、セキュリティ質問票の自動化において不変・監査可能な証拠を提供しつつ、コンプライアンス、プライバシー、運用効率を維持する方法を解説します。