GRC コンプライアンスケースのケース要約スキル

  • リリースバージョン: Australia
  • 更新日 2026年03月12日
  • 所要時間：4分

    • GRCケース要約スキルでは、大規模言語モデル (LLM) を使用して、構造化された AI を利用したコンプライアンスケースレコードのサマリーを生成します。サマリーは、ケースデータからオンデマンドで生成され、後で参照できるようにレコードに保存できます。

    GRCケース要約スキルの概要

    コンプライアンスケースは、複数のアクションタスク、ステークホルダー、および規制要件にまたがることができます。GRCケース要約スキルは、重要なケースの詳細の簡潔な AI サマリーを生成するため、ケースアナリストとマネージャーはコンテキストをすばやく理解し、情報に基づいたアクションを実行できます。

    このスキルは、ケースレコード全体の事前定義されたフィールドと関連リストからデータを収集します。このデータはプロンプトにアセンブルされ、構成された LLM サービスプロバイダーに送信されると、構造化されたサマリーが返されます。

    コンプライアンスケースレコードを要約するには、 Now Assist アドミン コンソールからスキルをアクティブ化する必要があります。スキルがアクティブ化されると、適切なユーザーロールを持つケースアナリストは、コンプライアンスケースでスキルをトリガーできます。

    ユーザーロール

    GRCケース要約スキルをアクティブ化、構成、および使用するために必要なユーザーロールは次のとおりです。
    • sn_nowassist_admin.nsa_admin: Now Assist スキルをアクティブ化または編集するためのアドミンアクセス権を付与します。
    • sn_comp_case.compliance_case_analyst:コンプライアンスケースレコードへのアクセス権を付与します。
    • sn_grc_sharegenai.grc_case_ai_user: GRC ケース要約スキルを使用するためのアクセス権をユーザーに付与します。
      注:
      sn_grc_sharegenai.grc_case_ai_user ロールは明示的にアサインする必要があり、ケースアナリストロールを介して継承されることはありません。

    LLM サービスプロバイダー

    スキルを使用する前に、アドミニストレーターがデフォルトの LLM プロバイダーを設定する必要があります。次のプロバイダーがサポートされています。

    • Azure OpenAI
    • AWS Claude
    • Now LLM サービス
    • Now LLM サービス LTS
    • Google Gemini

    GRCケース要約スキルのデフォルトのプロバイダーを設定するには、「Manage model providers」を参照してください。

    コンプライアンスケースサマリーのコンポーネント

    サマリーには、生成時のケースデータが反映されます。ケースの進行に応じて、サマリーを再生成して最新の情報をキャプチャできます。生成されたサマリーを確認および編集してから、ケースレコードに保存できます。

    表 : 1. コンプライアンスケースのサマリー構造
    セクション キャプチャ内容
    ケースの概要 [ 詳細 ] タブからキャプチャされた、名前、説明、開始日、優先度、アサインされたアナリストなどのコアケースの詳細。
    イベントタイムライン [詳細] タブの [スケジュール] セクションから取得された、発生日、検出日、調査の開始日と終了日、修復の開始日と終了日。
    影響の範囲 影響のブレークダウン:コンプライアンスケースの影響を受ける領域と規制の枠組みの概要。 [影響領域]、[ 関連領域]、および [規制 ] タブから取得されます。
    • 影響領域:レポートされたコンプライアンスケースの影響を受ける領域 (エンティティ、コントロール、会社、ユーザーなど) の数。
    • 関連領域:コンプライアンスケースに関連する、ポリシー、引用、コントロール目標、コントロール、リスクイベントなどの領域の数。
    • 規制/標準:レポートされたコンプライアンスケースによって影響を受ける、または影響を受ける可能性のある規制の数。
    原因と結果 [ 原因と結果 (Cause and Consequences )] タブからキャプチャされたコンプライアンスケースの原因と結果。
    • 原因 (確認済み):インシデントの確認済みの原因。
    • 一因となっている (疑わしい):インシデントの疑わしい原因。
    • 結果:インシデントから生じる影響またはペナルティ。
    アクションと結果 [ アクションタスク ] タブからキャプチャされた、調査中に実行されたアクションのサマリー。
    • 調査:報告されたインシデントを調べるための初期調査タスク。
    • アセスメント:インシデントを評価するための影響、損失、侵害範囲、および違反アセスメント。
    • 実行された追加アクション:解決をサポートするための補足アクション。
    証拠と作業メモ [詳細] タブの [アクティビティ] セクションからキャプチャされた、調査中に記録された作業メモとコメント。
    得た教訓 事件のタイムラインと全体的な調査作業の AI を利用した分析。
    • 速度分析 - 検出、調査、修復にかかる時間。
    • 調査作業レベル:ケースの複雑さ、アクティビティログ、およびタイムラインに基づいて、低、中、または高にランク付けされた作業量アセスメント。