AIコンプライアンス & 検証
SEC、FTC、そして州司法長官は、証券詐欺に用いるのと同じ手段でAIマーケティングの主張を取り締まっています。3つの当局、53件の集団訴訟、そして刑事告発にまで及ぶ罰則。もはや問題は、あなたのAIが機能するかどうかではありません。それが、あなたの届出に記載した通りのことを実行していると証明できるかどうかです。
$42M+
捏造されたAIの主張で調達(Nate Inc)
SEC/DOJの並行告発、2025年4月
53
提起されたAI関連証券集団訴訟
スタンフォード・ロー、2025年上半期時点
$11.5M
AI証券訴訟における和解額の中央値
D&O Diary分析、2025年
Veriprajnaは、AIの主張を防御可能にする検証アーキテクチャと実証ドキュメントを構築します。ガバナンス・ダッシュボードではありません。実際の証拠の連鎖です。
AIウォッシングの執行は、超党派的、複数当局にまたがり、加速しています。SECは専門部署を設立しました。FTCは執行スイープを実施しています。州司法長官は新たな法的手段を手にしました。誰が何をどのように執行するかを理解することが、防御可能なコンプライアンスへの第一歩です。
| 当局 | 法的枠組み | 主要先例 | 彼らが求めるもの | 最大エクスポージャー |
|---|---|---|---|---|
| SEC(CETU) | 投資顧問法§206(2)、マーケティング規則、証券法§17(a) | Delphia($225K)、Presto(排除措置命令)、Nate($42Mの詐欺 + DOJ刑事) | AIの能力が開示内容と一致することを証明する技術ドキュメント。AIが意思決定に影響を与えたことの運用上の証拠。 | 刑事告発(最長20年)、民事制裁金、不当利得の返還 |
| FTC | FTC法第5条(不公正/欺瞞的行為) | DoNotPay(「ロボット弁護士」)、Workado(98%の精度を主張、検証では53%) | AIが宣伝通りに機能することの証拠。実環境テスト手法に基づく精度指標。 | 同意審決、製品販売禁止、違反ごとの制裁金 |
| 州司法長官 | UDAP法、コロラドAI法、テキサスRAIGA、ニューヨークAI法 | コロラドSB 205(2026年6月施行):影響評価、消費者通知、違反1件あたり$20K | リスク管理プログラム、影響評価、消費者開示記録、人的レビュー手続。 | 違反1件・1日あたり$15K〜$20K(NY/CO)、民事調査要求(TX) |
| DOJ | 司法AIイニシアチブ、通信詐欺、証券詐欺 | Nate Inc(SEC/DOJ並行、創業者に対する刑事詐欺告発) | 企業コンプライアンス評価。AIリスク管理を全体的なコンプライアンスの一部として評価。 | 連邦刑事訴追、AIを利用した詐欺に対する量刑加重 |
| EU(AIオフィス) | EU AI法第50条、GPAI規定 | AIコンテンツ・ラベリングに関する実践規範(2026年6月最終化)、第50条の執行は2026年8月 | 機械可読のコンテンツ標記、GPAIモデルの透明性ドキュメント、C2PA互換の来歴情報。 | 世界全体の年間売上高の最大3%の制裁金 |
あらゆる執行措置は同じ論理に従います。当局は、あなたが自社のAIについて述べたことと、AIが実際に行っていることを比較するのです。Delphiaは機械学習を活用した投資判断を主張しましたが、そのデータを統合することはありませんでした。Prestoはオーダー受付から人間を排除したと主張しましたが、注文の70%超に人手が必要でした。Nateは90%超の自動化を主張しましたが、その割合は実質的にゼロでした。
共通する失敗は、AIが悪いことではありません。マーケティングと技術的現実とのギャップ、そしてそれを埋められたはずのドキュメントの欠如です。SECの2026年検査優先事項は、「登録者がそのAI能力について行った表明の正確性をレビューする」と明言しています。要求に応じて実証パッケージを提出できないなら、あなたはエクスポージャーを抱えています。
ほとんどの企業はAIガバナンス・ポリシーを持っています。実証を持つ企業はごくわずかです。ガバナンスは、AIシステムをドキュメント化すべきだと告げます。実証とは、検査下での運用に向けてテストされ、準備の整った実際のドキュメントそのものです。
ある企業が、クライアントに配布する財務分析レポートの生成にLLMを使用しています。LLMはある統計値を引用します:「第3四半期の売上高は前年同期比12.4%増」。この統計値はもっともらしいものの、捏造されたものです。LLMがそれを生成したのは、財務レポートのパターンには通常前年同期比の売上高の数値が含まれており、12.4%はその業界にとって統計的にありそうな数値だからです。
標準的なRAGパイプラインでは、システムはその企業の売上高に言及する文書を取得しましたが、その特定の前年同期比の数値は含んでいませんでした。LLMがそのギャップを埋めたのです。検証レイヤーがそれを検知しなかったのは、取得処理がその文書を「関連性あり」とスコアリングし、LLMの出力が流暢で正しくフォーマットされていたからです。
検証アーキテクチャがあれば:システムは構造化されたナレッジグラフにその特定の指標を問い合わせます。グラフがその企業の検証済み第3四半期前年同期比の数値を含んでいなければ、出力はブロックされるか、人的レビューのためにフラグが立てられます。監査証跡は、どの主張がグラフで検証され、どれがブロックされたかを正確に示します。その監査証跡こそ、検査官がレビューできるものです。
AIガバナンス市場は急速に成熟しています。各カテゴリーのベンダーが何を得意とし、どこにギャップがあるかを知ることは、検査下で実際に通用するコンプライアンス・スタックの構築に役立ちます。
| カテゴリー | 例 | 得意なこと | やらないこと |
|---|---|---|---|
| AI GRCプラットフォーム | Credo AI(Forresterのリーダー)、OneTrust AI、WrangleAI | AIインベントリ管理、ポリシーパック、リスクスコアリング、監査対応済みのコンプライアンスレポート、規制マッピング | 検証アーキテクチャは構築しません。主張に特化した実証証拠は作成しません。技術レベルでのAIBOMは構築しません。 |
| AIライフサイクル・ガバナンス | IBM watsonx.governance(IDCのリーダー)、Fiddler AI | MLライフサイクル全体のモニタリング、ドリフト検出、説明可能性、IBM + サードパーティスタックにまたがるバイアスモニタリング | 最も深い機能にはIBMエコシステムへの導入が必要です。アーキテクチャではなくモニタリング。カスタム検証レイヤーは構築できません。 |
| AI監査スペシャリスト | Holistic AI、Credo AI(監査モジュール) | アルゴリズムのバイアステスト、公平性評価、LLMのハルシネーション/毒性モニタリング、シャドーAI検出 | 評価中心であり、是正ではありません。問題を特定しますが、それを修正するシステムは構築しません。 |
| AIサプライチェーン / AIBOM | Legit Security、OWASP AIBOM Generator、cdxgen | AIBOM生成、AIのソフトウェアサプライチェーンセキュリティ、CI/CD統合 | コンプライアンス中心ではなくセキュリティ中心。AIBOMを規制要件にマッピングしたり、実証パッケージを作成したりはしません。 |
| コンテンツの真正性 | C2PA/Content Credentials、Copyleaks、Reality Defender、Sensity AI | AIコンテンツ検出、ディープフェイク識別、来歴トラッキング、C2PAメタデータの埋め込み | 予防ではなく検出。ハルシネーションが本番環境に到達する前に食い止める検証アーキテクチャは構築しません。 |
| Big 4 / 大手SI | Deloitte、KPMG、PwC、Accenture | 取締役会レベルのAI戦略、ISO 42001認証取得支援、規制アドバイザリー、大規模プログラム管理 | 枠組みについて助言しますが、通常カスタム検証システムは構築しません。エンゲージメントは$500K〜$5M+。独自アーキテクチャを構築するのではなく、プラットフォームを推奨します。 |
| カスタム検証(Veriprajna) | Veriprajna | 主張の実証監査、AIBOMエンジニアリング、ナレッジグラフ検証レイヤー、コンテンツ検証パイプライン、法域横断の規制マッピング | プラットフォームではありません。各エンゲージメントはカスタムです。ガバナンス・ダッシュボードだけが必要な組織には適しません。 |
ほとんどの企業に必要なのは組み合わせです。ポートフォリオ管理とポリシーのためのガバナンス・プラットフォームと、その下層のアーキテクチャおよび実証作業のための専門コンサルタント。プラットフォームは、あなたのAIシステムに公平性評価が必要だと追跡します。アーキテクチャ作業は、それに合格するシステムを構築します。
各能力は、特定の執行リスクに対処します。私たちはこれらを、既製のモジュールとしてではなく、既存スタックに統合されたカスタムシステムとして構築します。
私たちは、あなたの組織が行ったあらゆる公開AIの主張をインベントリ化します:10-Kの開示、ウェブサイトのコピー、プレスリリース、投資家向けプレゼンテーション、マーケティング資料。次に、各主張をそれを実現する具体的なシステム構成要素にマッピングし、その主張が正確かどうかをテストします。
成果物は、主張ごとに整理された監査対応済みの証拠バインダーであり、技術ドキュメント、運用上の検証結果、ギャップ分析を含みます。あなたの法務チームは、慌てることなくこれをSECの検査官に手渡せます。
アプローチ: 私たちは、SECが検査で適用するのと同じ、主張対現実の比較手法を用います。Prestoの監査人が10-K提出前にこれを行っていれば、SECが見つける前に70%超の人手介入率を捉えていたはずです。
私たちは、あなたのCI/CDパイプラインに直接統合された機械可読のAI部品表を構築します。モデルのバージョンが変わったり、依存関係が更新されたり、トレーニングデータが刷新されたりすると、AIBOMは自動的に更新されます。スプレッドシートは不要。完成する頃には陳腐化している年次の手作業インベントリも不要です。
私たちはSPDX 3.0(AIプロファイル、2024年10月リリース)とCycloneDX 1.6(ML-BOM対応)の両方に対応します。選択は、既存のSBOMツールと規制要件に依存します。
アプローチ: 私たちはOWASPのAIBOMフレームワークを構造的基盤として採用し、コロラドAI法の影響評価要件およびEU AI法のGPAI透明性義務にマッピングした規制メタデータフィールドで拡張します。
AI生成コンテンツ(財務分析、コンプライアンスレポート、クライアントとのコミュニケーション、マーケティング資料)を制作する企業向けに、私たちはハルシネーションが本番環境に到達するのを防ぐ検証レイヤーを構築します。これは引用強制を伴うナレッジグラフ・グラウンディングです:AIは、グラフ内の検証済みソースまで遡れない限り、主張を出力できません。
このアーキテクチャは、事後的なファクトチェックではなく、グラフ制約付きデコーディングを用います。事後チェックは生成後の誤りを捉えます。グラフ制約付き生成は、それらを構造的に防止します。
アプローチ: 私たちは、標準的なベクトル検索が見逃す関係性を捉えるエッジタイプを備えた、ドメイン固有のナレッジグラフを構築します。財務コンテンツでは:SUPERSEDES、RESTATES、CORRECTS。法務コンテンツでは:OVERRULES、AFFIRMS、DISTINGUISHES。グラフ構造は、AIが破棄された先例を現行法として引用するのを防ぎます。
あなたのAIシステムは、SEC、FTC、DOJ、新たなAI法を持つ少なくとも6つの州(コロラド、テキサス、カリフォルニア、ニューヨーク、イリノイ、ユタ)、そして欧州の顧客にサービスを提供する場合はEU AI法からの執行に直面します。それぞれが重複しつつも同一ではない要件を持っています。
私たちは統一されたコンプライアンス・アーキテクチャを構築します:1つのドキュメント枠組み、1つの評価手法、適用されるすべての要件を満たす1つのモニタリング・インフラ。6つの個別のコンプライアンス・プログラムではありません。
アプローチ: 私たちはNIST AI RMFを構造的バックボーンとして出発し(これはコロラドSB 205の下での積極的抗弁を提供します)、認証取得を目指す組織向けにISO 42001の管理策要件を重ね、法域固有の義務を規制オーバーレイとして枠組みにマッピングします。
M&A取引、VCレビュー、取締役会報告、IPO前の準備状況のために:AIシステムが表明通りに機能するかどうかの独立した技術評価。私たちはブラックボックステスト(システムはユーザーの観点から明示された要件を満たすか?)と、アクセスが許される場合はホワイトボックス分析(モデルアーキテクチャ、トレーニング手法、依存関係のレビュー)の両方を実施します。
成果物は、投資家、買収者、または取締役会メンバーが投げかけている具体的な問いに答える独立した評価レポートです。枠組みの概要ではありません。証拠を伴う、AIの主張が実証されているかどうかの判定です。
アプローチ: 私たちはSECが用いる4つの基準に照らして評価します:(1)表明は公正かつ正確か、(2)運用は開示と一致するか、(3)AIの出力は明示された戦略と整合するか、(4)管理策は適切か。検査官が適用するのと同じ基準ですが、先行的に実施します。
あらゆるエンゲージメントは、あなた固有のエクスポージャーを理解することから始まります。スコープは、検査前の実証パッケージ、コンテンツ検証システム、または包括的なコンプライアンス・アーキテクチャのいずれが必要かによって異なります。
私たちはすべてのチャネルにわたるあらゆる公開AIの主張をカタログ化します:SEC届出、ウェブサイト、プレスリリース、ピッチデック、マーケティング資料。各主張は規制対象面(SEC、FTC、州、EU)ごとにタグ付けされます。
目安:2〜3週間
私たちは各主張を技術的現実に照らしてテストします。ドキュメントが存在する場合は検証します。存在しない場合はギャップにフラグを立てます。成果物は優先順位付けされたリスクマップです:どの主張が最も弱い実証で最も高い執行エクスポージャーを抱えているか。
目安:3〜4週間
私たちは欠けているものを構築します:実証パッケージ、AIBOMパイプライン、検証アーキテクチャ、コンプライアンス・ドキュメント。コンテンツシステムについては、これにはナレッジグラフと検証レイヤーが含まれます。主張については、文言の修正、またはそれを裏付ける証拠の構築を意味します。
目安:6〜12週間(スコープにより変動)
私たちは、システムの挙動がドキュメント化された主張から逸脱したときにフラグを立てる自動モニタリングを展開します。週次のテストスイートが、実際のAI性能を実証パッケージの表明と比較します。AIBOMは本番環境と同期を保ちます。コンプライアンス・マッピングは規制の進展に応じて更新されます。
継続的、四半期ごとのレビュー付き
あなたの組織のAIウォッシング執行に対するエクスポージャーを評価します。あなたのAIの主張とドキュメントに関するこれらの質問に答えて、予備的なリスクプロファイルを得てください。この評価は、SEC、FTC、州司法長官の措置に見られる執行パターンに基づいています。
1. あなたの組織が行ったあらゆる公開AIの主張(10-K、ウェブサイト、プレスリリース、ピッチデック)のインベントリを維持していますか?
2. 各AIの主張について、システムが述べた通りのことを行っていると証明する技術ドキュメントを提出できますか?
3. サードパーティのAI APIを使用し、ベンダーの能力に関する主張を自社の資料でそのまま繰り返していますか?
4. トレーニングデータ、モデルのバージョン、サードパーティ依存関係を追跡するAI部品表(AIBOM)を持っていますか?
5. あなたのAIは、クライアント、投資家、または一般に配布されるコンテンツを生成しますか?
6. あなたは、2026年に施行されるコロラドAI法、テキサスRAIGA、または類似の州AI法の対象ですか?
2026年の優先事項の下でのSEC検査官は、あなたの運用が開示と一致するかどうかを確認しています。実証には3つの層の証拠が必要です。第一に、あらゆる公開AIの主張を、それを実現する具体的なシステム構成要素にマッピングする技術ドキュメント・パッケージ。10-Kにポートフォリオ最適化に機械学習を使用していると記載されているなら、パッケージはその主張を証明するモデルアーキテクチャ、トレーニング手法、入力データソース、性能指標を示さなければなりません。
第二に、AIが実際に意思決定に影響を与えていることを示す運用上の証拠。Presto Automationの失敗は、注文の70%超に人手介入が必要だったにもかかわらず、AIがオーダー受付から人間を排除したと主張したことでした。SECは単に「AIを持っているか?」と尋ねるのではありません。「AIはあなたが言った通りのことを行っているか、そしてそれを証明できるか?」と尋ねるのです。
第三に、継続的なモニタリング枠組み。提出時点では正確だったが陳腐化する実証パッケージは、依然として負債です。私たちは、システムの挙動がドキュメント化された主張から逸脱したときにフラグを立てる継続的検証パイプラインを構築します。これには、あなたのAIシステムに対して週次で実行され、実際の性能指標を開示内の具体的な主張と比較する自動テストスイートが含まれます。成果物は、あなたの法務チームが慌てることなく検査官に手渡せる監査対応済みの証拠バインダーです。
AI部品表(AIBOM)とは、あなたのAIシステムのあらゆる構成要素の機械可読インベントリです:来歴ドキュメントを伴うトレーニングデータセット、バージョン履歴を伴うベースモデル、サードパーティのライブラリとそのライセンス、インフラ仕様、ガバナンスメタデータ。AIの栄養成分表示のようなものと考えてください。
標準の全体像は2つの形式に収束しつつあります:SPDX 3.0(2024年10月にAIプロファイルを追加)とCycloneDX 1.6(ML-BOM対応を追加)。OWASPは2025年後半にツールを備えた正式なAIBOMプロジェクトを立ち上げました。
次のいずれかのシナリオで事業を行っているなら、おそらく必要です:あなたのAIシステムが規制対象の意思決定(融資、採用、ヘルスケア)に関わる、規制当局が異議を唱えうるAI能力について公の主張をしている、EU AI法のGPAI透明性義務(一般規定は2025年8月施行)の対象である、またはAIBOMが直接支援する影響評価を要求するコロラドAI法コンプライアンス(2026年6月施行)に備えている。今日、ほとんどの企業はAI構成要素をスプレッドシートで追跡しているか、まったく追跡していません。私たちはAIBOMをあなたのCI/CDパイプラインに統合して構築するため、本番環境と同期を保ちます。モデルのバージョンが変わったり依存関係が更新されたりすると、AIBOMは自動的に更新されます。実用的な価値は規制上の防御だけではありません。インシデント発生時、監査人が尋ねたとき、またはハルシネーションをソースまで遡る必要があるときに、AIスタックに何が入っているかを正確に把握できることです。
サイバーセキュリティ・新興技術部(CETU)は、AI関連の執行を扱うために2025年2月に特別に設立されました。Delphia、Global Predictions、Presto、Nateの事例に基づくと、調査パターンは一貫しています。CETUはあなたの公の表明から始めます:ウェブサイトのコピー、SEC届出、投資家向けプレゼンテーション、プレスリリース、ソーシャルメディア。文書要求と検査を通じて、これらの主張を技術的現実と比較します。
彼らが探る具体的な領域には、マーケティング資料で説明されたAI技術が実際に存在し本番環境に展開されているか、AIがあなたが影響を与えると主張する意思決定や成果に影響を与えているか(Prestoは人手介入を排除したと言ったが、そうではなかった)、引用する性能指標が実際のシステム測定値に基づくのか予測なのか、そしてサードパーティのAI構成要素が自社専有の能力として提示されるのではなく適切に開示されているか、が含まれます。
Nateの事例は特に示唆に富みます。創業者はAI自動化率が90%を超えると主張しましたが、実際の率は実質的にゼロで、フィリピンの数百人の手作業の業務委託者が取引を処理していました。SECとDOJは並行して措置を提起し、刑事告発は最長20年に及びます。CETUはこれらの事例を追及するのに新たなAI固有の立法を必要としません。彼らは既存の詐欺禁止法を用います:投資顧問法第206(2)条、マーケティング規則、証券法第17(a)条。法的構成は単純明快です。あなたがそれを言い、それが真実でなければ、それは詐欺です。
Credo AI、IBM watsonx.governance、OneTrust AI Governanceのようなプラットフォームは、モニタリングとポリシー管理のツールです。AIシステムのインベントリ化、リスクレベルの割り当て、ポリシーコンプライアンスの追跡、レポートの生成を支援します。継続的なガバナンス運用に有用です。
それらがやらないのは、下層の検証アーキテクチャを構築することです。ガバナンス・プラットフォームは、あなたのコンテンツ生成システムが高リスクとしてフラグが立てられ公平性評価が必要だと告げることはできます。しかし、そもそもそのシステムがハルシネーションを起こすのを防ぐナレッジグラフ・グラウンディング・レイヤーを構築することはできません。あなたの10-Kの主張が正確であると証明する技術的実証パッケージを作成することもできません。構成要素のインベントリを本番環境と同期し続けるAIBOMパイプラインを構築することもできません。
こう考えてください:ガバナンス・プラットフォームはダッシュボードです。私たちはそれが監視するエンジンを構築します。実際には、ほとんどの企業に両方が必要です。プラットフォームはポートフォリオビュー、ポリシー、レポートワークフローを管理します。各AIシステムの下層のカスタム検証アーキテクチャこそが、主張を防御可能にします。私たちはあなたの既存のガバナンス・ツールに代わってではなく、それと並行して取り組みます。私たちはまた、プラットフォームが自動化できない特注の作業も担います:主張ごとの実証監査、特定のAIシステム向けのカスタム検証パイプライン、そしてあなたのAIアーキテクチャをコンプライアンス・ドキュメントの連鎖に接続する統合作業です。
コロラドSB 205は2026年6月30日に施行され、これまでで最も規範的な州AI法です。重大な意思決定(雇用、融資、保険、住宅、教育、ヘルスケア、法務サービス)を行うか実質的に影響を与える高リスクAIシステムを展開する場合、リスク管理ポリシーとプログラム、各高リスクシステムについて展開前およびその後毎年の影響評価、AIが重大な意思決定を行う際の消費者通知、消費者がデータを訂正し人的レビューを伴って決定に不服を申し立てるための仕組み、そして合理的な注意を実証するのに十分なドキュメントが必要です。
罰則は違反1件あたり最大$20,000で、コロラド州司法長官によって執行されます。NIST AI RMFまたは同等の枠組みに従い、違反を先行的に発見/是正する場合は積極的抗弁があります。テキサスは異なりますが並行しています。責任あるAIガバナンス法(2026年1月施行)は、単一の苦情から司法長官に広範な民事調査要求権限を与えます。ニューヨークのAI法は、特定のAIアプリケーションについて違反1件・1日あたり$15,000での司法長官による執行を認めています。
実務上の課題は、これらの法律が重複しつつも同一ではない要件を持っていることです。私たちは、各法域ごとに別々のコンプライアンス・プログラムを維持するのではなく、単一のドキュメントおよび評価枠組みを通じて、適用されるすべての州要件を満たす統一されたコンプライアンス・アーキテクチャを構築します。これはAIシステムのインベントリから始まり、各システムを適用される州要件にマッピングし、ギャップを特定し、あなたのAIシステムと規制環境の双方が進化する中でコンプライアンスを維持するための評価・モニタリング・インフラを構築します。
検証で何を意味するかによります。成熟したコンプライアンスチーム、あなたのAIシステムを深く理解する社内MLエンジニア、そしてSECおよびFTCのAI執行先例に精通した法務顧問がいれば、枠組みの多くを社内で構築できます。NIST AI RMFは無料で堅固な基盤を提供します。OWASPのAIBOMジェネレーターはオープンソースです。ISO 42001にはコンサルタントなしで実装できる詳細な管理策要件があります。
社内チームが通常限界に達するのは:第一に、実証ギャップ。あなたのエンジニアリングチームはAIシステムを構築しました。彼らは、それがマーケティングの主張と一致するかを客観的にドキュメント化するのにふさわしい人々ではないかもしれません。なぜなら、そもそもマーケティングに説明したのが彼らであることが多いからです。独立した評価は検査官に対してより重みを持ちます。第二に、領域横断の専門性。AI検証はMLエンジニアリング、証券法、コンプライアンス運用、規制対応の交差点に位置します。この4つすべてに深さを持つ社内チームはほとんどありません。第三に、アーキテクチャの問題。ガバナンス・プラットフォームはポリシーを管理します。しかし、引用強制付き検索システム、ナレッジグラフ検証レイヤー、または継続的な主張検証パイプラインの構築には、あなたのコア製品エンジニアリングとは異なる専門的なAIアーキテクチャ作業が必要です。
第四に、スピード。10-K提出期限、株主要求書、SEC検査通知のように執行リスクが差し迫っている場合、社内チームが通常業務を維持しながらゼロから実証パッケージを構築する余力を持つことはまれです。正直な答え:社内から始めてください。AIの主張をインベントリ化する。それらをシステムにマッピングする。ドキュメントが欠けている箇所を特定する。その作業だけで、ギャップが社内で管理可能か、専門的な構築作業を要するかが明らかになります。
このソリューションページの背後にある研究。これらのインタラクティブ・ホワイトペーパーは、AI検証およびアンチAIウォッシング・コンプライアンスへの私たちのアプローチを支える技術的な深さを提供します。
SEC執行分析、引用強制GraphRAGアーキテクチャ、AIBOM標準、NIST AI RMF対ISO 42001ガバナンス枠組み、そして生成系システムのためのモデルリスク管理。
コンテンツ検証アーキテクチャ、ナレッジグラフ・グラウンディング、マルチエージェント・ファクトチェックシステム、そしてエンタープライズ・コンテンツ制作へのニューロシンボリックなアプローチの論拠。
実証監査はその一部の費用で済みます。主張インベントリから始めましょう。
SECのCETU部署、FTCのOperation AI Comply、そして新たな執行手段を持つ州司法長官は、いずれも同じ問いを投げかけています:あなたのAIが述べた通りのことを行っていると証明できるか?私たちは、それにイエスと答える証拠を構築します。