急速に進化する技術環境において、セキュリティとコンプライアンスの確保は企業の継続的な成長を支える不可欠な要素です。従來の手動によるチェックプロセスでは、スピードと精度の両立が困難な課題に直面していましたが、近年では「コンプライアンス・アス・コード（Compliance as Code）」というアプローチが注目されています。このアプローチは、AI技術と自動化を活用して、コンプライアンスの実裝をソフトウェアエンジニアリングの枠組みに組み込むことで、効率化と標準化を実現します。本記事では、コンプライアンス・アス・コードの基本概念、AIを活用した自動化の実現方法、および実際の導入における課題と展望について詳しく解説します。
コンプライアンス・アス・コードは、政策をコードとして定義し、自動化されたプロセスで実行するアプローチです。このアプローチは、以下のような二層構造で設計されています。
ポリシー・アス・コード：セキュリティ制御規則を具體的なチェックIDと証拠にマッピングします。これにより、ポリシーの実裝が明確化され、検証が容易になります。
コンプライアンス・アス・コード：Oscal（Open Security Control Assessment Language）という標準を採用し、制御ディレクトリと規則定義を提供します。これにより、標準化されたコンプライアンス管理が可能になります。
DORA（DevOps Risk and Security）：DevOps環境におけるリスク管理とセキュリティ制御を統合したフレームワークです。これにより、開発と運用の連攜を強化し、セキュリティリスクを最小化します。
AIコンプライアンス（EUI for AI）：AI技術の利用におけるコンプライアンスフレームワークを構築し、AIの運用が法規制や倫理基準に合致するようにします。
コンプライアンス・アス・コードの実現には、以下のような技術ツールとプロジェクトが活用されています。
CNCFのOscal Compassプロジェクト：Oscal SDK（Trestle）とプラットフォームを提供し、コンプライアンスの階層管理を統合します。
Oscal Artifact Schema：コンプライアンスに関連する構造化データフォーマットを定義し、データの整合性を確保します。
開源ツール：Auditryなどの自動化ツールが利用され、コンプライアンスの検証を効率化します。
AI技術は、コンプライアンスの自動化において大きな役割を果たします。以下にその具體的な応用方法を紹介します。
生成式AI（GenAI）：政策文書や制御要件を解析し、フレームワーク間のマッピングを自動化します。
AIエージェント：制御規則の生成や、既存フレームワークのギャップを検出し、改善提案を行います。
応用例：
IBM IT Bench：CISベンチマークなど、50のコンプライアンスシナリオをテスト環境として提供します。KubernetesやOPAなどのツールと連攜し、AIエージェントの行動を評価します。
動的環境テスト：コンテナの変動をシミュレーションし、リアルタイムでのコンプライアンス検証を実施します。
システムの動的性：仮想マシンやコンテナの一時性により、コンプライアンスの証拠を追跡することが困難です。
ポリシーの適応性：急速に変化する環境に合わせてポリシーを動的に調整する必要があります。例えば、FedRAMPでは人間による承認が必要ですが、自動化されたデプロイと矛盾します。
宣言型プログラミング：Kubernetesの宣言型モデルにより、一貫したリソース構成が可能となり、コンプライアンスの自動検証が実現されます。
CI/CDの統合：コンプライアンスチェックを継続的インテグレーション・デリバリー（CI/CD）プロセスに組み込み、即時検証を実現します。
チームのスキルギャップ：コンプライアンスチームは、手動プロセスから技術導向のプロセスへ移行する必要があります。非技術背景のチームも、技術ツールやAIエージェントの使用を學ぶ必要があります。
リスク管理：AIによって生成されたコードは、人間の検証が必要であり、リスクモデルに合致する必要があります。信頼ループ（Trust Loop）を構築し、自動化と人間の審査のバランスを取ることが重要です。
エージェントとプロンプトの活用：AIエージェントとプロンプトによって、システムの行動を定義し、従來の宣言型プログラミングを置き換えることが可能になります。
人間評価者の育成：AIによって生成された制御規則やリスクを理解するため、人間の評価者を育成する必要があります。
即時更新と自適応ポリシー：技術や法規制の変化に迅速に対応し、コンプライアンスライフサイクルを自動化します。
AIエージェントによる継続的検証：コンプライアンスの検証プロセスを自動化し、継続的な監視を実現します。
コンプライアンス・アス・コードとAIの統合は、現代のセキュリティアプローチにおいて不可欠な要素です。このアプローチにより、コンプライアンスの実裝が効率化され、標準化が進みます。しかし、導入には技術的な課題や文化変革が必要であり、継続的な投資と教育が求められます。今後、AIの進化とともに、コンプライアンスの管理はさらに高度化し、企業の信頼性を高める重要な要素となるでしょう。