エビデンストレース
アクション、コンテキスト、ポリシー状態、レビュー段階を時系列でリンクした記録です。
ワークフロー
ベンダーリスク審査
トレースID
tr_8f2a…91c
AI監査証跡とは
AI監査証跡は、AI駆動イベントの背後にある推論の連鎖を捉える不変記録の時系列です。いつ、どのポリシー下で何が起きたかをチームが再構成できます。
入力とモデル識別の暗号学的検証。
マルチステップのエージェント相互作用のマッピングとデータ系譜。
コンテキスト取得とセーフティポリシー確認
モデル推論とツール呼び出し
標準ログが監査証拠として不十分な理由
一般的なシステムログは可用性のデバッグに向いており、規制上の説明責任やシステム横断の再構成には向きません。
断片化
イベントは別々のコンソールとサービスに分散し、単一の custody チェーンがありません。
文脈欠落
ログ行にポリシー状態、承認、許可理由がほぼ含まれません。
プロバイダ依存
ベンダー側の見え方は公開された範囲に限られ、ワークフロー全体ではありません。
トレーサビリティなし
暗号学的アンカーがなければ、記録は疑われたり静かに改ざんされたりします。
監査準備
真のAI監査証跡に含めるべきもの
監査準備には、ワークフロー、ツール、モデル、ステークホルダー全体で検証可能なリンク付き記録が必要, 孤立イベントではありません。
0.1 · 入力
入力と文脈
各決定のプロンプト、取得ドキュメント、識別子、環境コンテキスト。
0.2 · アクション
モデルとツールのアクション
意図を再現できる詳細な完了、パラメータ、ツール呼び出し、結果。
0.3 · ポリシー
ポリシー状態
評価されたルール、一致、例外や上書き。
0.4 · レビュー
人的レビュー状態
人が介在する場合のエスカレーション、レビュアー、タイムスタンプ、結論。
0.5 · 連携
ワークフロー横断の連携
調査が途切れないようシステム間のステップを結ぶ安定した識別子。
0.6 · 証明
検証可能な記録
記録が主張どおり存在したことを示す整合性メタデータとアンカー。
Hashiraiが検証可能な監査証跡を作る方法
Hashiraiはガバナンス記録を捕捉・リンク・封印し、既存のモデルやツールを置き換えずに調査、エクスポート、事実の証明を可能にします。
01 · CAPTURE
イベントを捕捉
プロンプト、ツール呼び出し、ポリシー評価、出力、重要なコンテキストを発生時点で記録します。
02 · LINK
ワークフローをリンク
イベントはモデル、ツール、システム、人的レビューをまたぐ一つの追跡可能なパスに接続されます。
03 · VERIFY
記録を封印
整合性メタデータ、署名、アンカーにより、記録はエクスポート可能で、レビュー可能で、後から独立して検証できます。
ミッションクリティカルな用途
監査可能性、防御可能性、運用上の信頼が欠かせないユースケース。
規制金融
統制を示し、モデル・データ・承認を含む決定を再構成。
法務レビュー
スプレッドシートとチケットの手作業なしに、弁護士向けの説明可能なタイムライン。
エージェントワークフロー
長期の自律プロセスで委譲、ツール利用、引き継ぎを追跡。
社内インシデント対応
セキュリティと運用のため、断片から単一の証跡の糸へ。
サポートストリーム
FAQ：AI監査証跡
LLMプロバイダのログと何が違いますか？
プロバイダログはベンダーのAPIトラフィックの見え方です。Hashiraiはワークフロー、ポリシー、内部システムに合わせて設計され、組織が防御すべき記録と一致します。
推論性能に影響しますか？
記録は非同期でメタデータ効率を重視しています。高スループットパスではオーバーヘッドを抑えつつ証拠の完全性を保つパターンで統合します。
監査証跡をオンプレミスに保存できますか？
データレジデンシーとセキュリティ向けのデプロイモデルがあります。保持、アクセス制御、エクスポート方針を社内標準に合わせられます。
記録が改ざんされたら？
アンカー済み記録は整合性チェックを支えます。防御可能なチェーンが目的であり、不正な改ざんは検出可能です。
ここで答えられなかったご質問はありますか？
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