AIが支える規制コンプライアンスの盾
Mistral AIとRAGを活用し、義務抽出、リスク分類、ギャップ分析、監査対応レポート作成を自動化する、AI ActおよびGDPRに対応したEU規制コンプライアンスのフルライフサイクルプラットフォーム。
8つのコンプライアンスモジュール
Mistral AI + RAG
AI Act + GDPR
フルライフサイクル
課題
なぜ規制コンプライアンスは機能していないのか
EU AI Actだけでも180ページ以上、113条、13の附属書に及びます。GDPR、NIS2、DORAとの相互参照は、負担を指数関数的に増大させます。
コンプライアンス担当者は、規制文書からの義務抽出、事業部門への紐付け、ゼロからの文書作成に数週間を費やしています。
追跡にスプレッドシート、文書作成にWord、コラボレーションにメール。義務・証拠・監査証跡を一元管理するシステムがありません。
組織は期限を過ぎてから規制変更に気づきます。自動監視がなければ、コンプライアンスは常に後追いになります。
モジュール
コンプライアンスのフルライフサイクルをカバーする8つのモジュール
3つのEUR-Lex ATOMフィード（EU AI Act、GDPR、AI全般）を通じた規制ホライズンスキャニング。CELEX番号を解析し、重大度（重大/高/低）を抽出、登録済みAIシステムに対してMistralの影響分析をトリガーします。
Mistralによるリスク分類機能を備えたAIシステムインベントリ。各システムをAI Actのリスク階層に、信頼度スコア・根拠・条文参照とともにマッピングします。
RAGを活用した規制文書からの義務自動抽出。規制横断マッピングにより、AI ActとGDPRの義務の重複箇所を可視化します。
aegis-ai.features.items.gaps.description
aegis-ai.features.items.evidence.description
aegis-ai.features.items.policies.description
aegis-ai.features.items.training.description
3種類のレポート：規制当局向けの監査レポート、経営陣向けの取締役会レポート、改善の推移を追跡する進捗レポート。PDF出力とスケジュール配信に対応。
パフォーマンス
Aegis AIが提供するもの
2+
対応EU規制数
8
コンプライアンスモジュール
€35M
追跡対象の最高AI Act制裁金区分（売上高の7%）
<5m
規制全文処理時間
40+
インデックス済み規制トピックカテゴリ数
100%
コンプライアンスライフサイクルカバー率
技術スタック
Python 3.12、FastAPI、PostgreSQL（行レベルセキュリティ）、Redis、Celery、SQLAlchemy 2.0、Alembic
Mistral Large（推論 + 分類）、Mistral Embed（1024次元ベクトル）、Qdrantコサイン類似度検索、テナントごとのベクトルコレクション
Next.js、React、TypeScript、Tailwind CSS、shadcn/ui、Recharts、D3.js（規制グラフ）
3つのEUR-Lex ATOMフィード（AI Act、GDPR、AI全般）、PyMuPDF、python-docx、1500文字セマンティックチャンキング、Pydanticによる構造化抽出
Docker Compose、S3/MinIO（保存時暗号化）、NextAuth.js、Stripe請求、SSEリアルタイム更新
Pytest、Playwright E2E、Vitest、全APIエンドポイントの統合テスト、RAG評価スイート
ソースコード
Aegis AIプラットフォームのソースコードは、評価およびパートナーシップ目的でリクエストに応じて提供されます。
ソースコードにアクセスするには、秘密保持契約に署名してください。これは標準的な法的手続きです。
Aegis AIに加えて、AIシステムの構築とセキュリティ確保を支援する実践的なコンサルティングを提供しています。
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アーキテクチャ
3つのレイヤー：継続的な規制モニタリング、AIによる義務抽出、および規制当局の審査に耐えうる改ざん防止監査証跡。
3つのEUR-Lex ATOMフィード（EU AI Act、GDPR、AI General）がCELEX別に新しい法令を解析し、重大度（クリティカル/高/低）を抽出。登録済みAIシステムインベントリに対してMistralの影響分析をトリガー。新しい規制を見逃すことはもうありません。
Mistral + RAGが、条文、附属書、EDPBガイダンスのキュレーション済みコーパスを対象に実行。義務抽出、規制間の重複マッピング（AI Act ↔ GDPR ↔ NIS2）、リスク分類、ギャップ分析を実施 — すべて信頼性スコアと条文レベルの引用付き。
すべての分類、すべてのギャップ、すべての是正ステップは、SHA-256でチェーン化された監査証跡にタイムスタンプとレビュアーの証明とともに記録されます。EU AI Actの第12条および第17条に基づきエクスポート可能。取締役会はチェーンを確認でき、規制当局はそれを検証できます。
EU AI Act対応
コンプライアンスの劇場はPDF内の条項リストです。コンプライアンスの実践は、各条項を特定のAIシステムにマッピングし、エビデンス、担当者、最終レビュー日を明確にします。以下：Aegisがシステムごとに追跡する条項と、自動抽出する義務の内容。
ART. 4プロバイダーおよびデプロイヤーのスタッフは「十分な」AIリテラシーに到達する必要があります。Aegisは役割ごとに完了したトレーニングを追跡し、リテラシークイズ（10のシナリオ）を生成し、デプロイヤー側の証明記録を作成します。
ART. 5潜在意識的操作、ソーシャルスコアリング、公共空間でのリアルタイム生体認証など。Aegisは登録された各AIシステムを8つの禁止カテゴリーに分類し、その理由とRecitalの参照を付け加えます。
ART. 6Annex IIIのリスククラス評価にはMistralが生成した理由、信頼性スコア、およびAnnexごとの義務ツリーが含まれます。レジストリイベント（モデルの入れ替え、スコープ変更、トレーニングデータの更新）が発生するたびに再実行されます。
ART. 9リスクの継続的な特定、推定、評価、および対処。Aegisは特定された各リスクをその緩和コントロールにリンクし、CIパイプラインからエビデンス（テストの合否、モデルカード、評価スイート）を取得します。
ART. 10トレーニング、検証、テストデータセットには代表的なカバレッジ、バイアス検出、および系統が必要です。AegisはデータセットレジストリをAnnex VIIIの技術文書要件と照合します。
ART. 11Annex IVの技術ファイル：システムの目的、設計、トレーニング方法論、パフォーマンスメトリクス。Aegisは文書の骨格を生成し、レジストリからエビデンスを入力し、Annex IV.1–9に基づいて不足部分を指摘します。
ART. 12AIシステムの運用をカバーする自動生成ログ。Aegisはシステムクラスごとに必要なイベントスキーマを定義し、パイプラインがそれを生成することを検証し、監査証跡のSHA-256を連結します。
ART. 13使用目的、精度、堅牢性、予見可能な誤用、および人間による監視措置を含む使用説明書。AegisはArticle-13のチェックリストに基づいてデプロイヤー向けの透明性通知を生成します。
ART. 14システムに組み込まれた効果的な監視措置。Aegisは監視設計をArticle-14の4つの能力（理解、監視、上書き、無効化）に照らして評価し、ギャップ分析を生成します。
ART. 15パフォーマンスメトリクス、エラー、障害、不整合に対する堅牢性；敵対的攻撃に対するサイバーセキュリティ。Aegisは評価スイートの結果、レッドチームレポート、SBOMをAnnex IVのエビデンスブロックに取り込みます。