---
url: /pdf-agent-stack/ja/use-cases/batch-audit.md
description: >-
  一括監査 — 複数 PDF に evaluate_policy を回して決定論的にトリアージし、問題のあるファイルだけを深掘りする。5 検体で 4
  値判定が全て出た実測付き
---

# 一括監査

## シナリオ

受領フォルダに溜まった PDF をまとめて監査し、**問題のあるものだけ**に人の目を割り当てます。
まず全件に `evaluate_policy` を回してトリアージし、reject / human_review_required だけを
深掘りします — 全件深掘りは時間と文脈の無駄遣いになります。

以下は **2026-09-04 の実測**です（pdf-verify-mcp v0.26.0。5 検体一括・4 値判定がすべて出た回）。

## 登場 MCP / Skill

| 役者 | 役割 |
|---|---|
| [pdf-trust Skill](/ja/skills/pdf-trust) | 複数ファイルを順に監査する手順・サマリ表・個票は問題ファイルのみ |
| [pdf-verify](/ja/mcp/pdf-verify) | `evaluate_policy` を全件に適用（決定論的 = 再現可能） |

## シーケンス図

```mermaid
sequenceDiagram
  actor U as 利用者
  participant S as pdf-trust Skill
  participant V as pdf-verify

  U->>S: このフォルダの PDF を全部監査して
  loop 全ファイル
    S->>V: evaluate_policy(profile, trust_anchors?)
    V-->>S: verdict + firedRules
  end
  S-->>U: サマリ表（全件）
  Note over S: reject / human_review_required だけ
  S->>V: verify_signatures / verify_integrity（深掘り）
  S-->>U: 問題ファイルの個票 + 推奨アクション
```

## プロンプト例

* 「`/受領/2026-08/` の PDF を全部受入監査して。請求書は financial で」
* 「取引先 A からの 30 通、CA 証明書はこれ。まとめて判定して」
* 「reject になったものだけ、何が壊れているか詳しく」

## 実測例 — 5 検体一括のサマリ

| 検体 | プロファイル | 判定 |
|---|---|---|
| `selfmade-pades-crl.pdf` + `selfmade-ca2.pem` | general | `trust_and_use`（該当ルールなし。失効 `good`、構造は B-LTA） |
| `kanpo-20260810-h01765-p1.pdf` | government | `use_with_caution` |
| `selfmade-pades-lta.pdf` + `selfmade-ca.pem` | general | `use_with_caution`（`POL-CAUTION-REVOCATION-UNKNOWN`。構造は B-T） |
| `publish-demo-invoice.pdf`（未署名） | contract | `human_review_required`（`POL-REVIEW-UNSIGNED-REQUIRED`） |
| `selfmade-tampered.pdf` | general | `reject`（`POL-REJECT-INVALID`。Sig1 と文書タイムスタンプがともに `invalid`） |

CRL 同梱検体は `selfmade-ca.pem` では `untrusted` のままです。`trust_and_use` になるのは `selfmade-ca2.pem` を渡したときです。

深掘りは 5 件中 2 件（review / reject）に絞れます。reject の facts では Sig1 と文書タイムスタンプの両方が `invalid` です。

::: details 呼び出し — evaluate_policy × 5
標本は `docs/specimens/`（呼び出すときは絶対パス）。`response_format`: `"json"`。

```jsonc
// trust_and_use
{ "file_path": "…/selfmade-pades-crl.pdf", "profile": "general",
  "trust_anchors": ["…/selfmade-ca2.pem"], "response_format": "json" }

// use_with_caution（官報）
{ "file_path": "…/kanpo-20260810-h01765-p1.pdf", "profile": "government", "response_format": "json" }

// use_with_caution（CRL なし）
{ "file_path": "…/selfmade-pades-lta.pdf", "profile": "general",
  "trust_anchors": ["…/selfmade-ca.pem"], "response_format": "json" }

// human_review_required
{ "file_path": "…/publish-demo-invoice.pdf", "profile": "contract", "response_format": "json" }

// reject
{ "file_path": "…/selfmade-tampered.pdf", "profile": "general", "response_format": "json" }
```

返る `verdict` は上の表のとおりです。同じファイルと、同じ `profile`（とアンカー）からは、いつも同じ判定です。
:::

## 結果の読み方

* **同じファイル・同じプロファイルなら常に同じ判定**です。モデルにも実行日にも依りません —
  監査の再現性はルールエンジン側が担保します
* サマリ表の判定だけで仕分けし、**個票は問題ファイルにのみ付けます**（レポートの読み手も楽になります）
* プロファイルはファイル種別ごとに変えてかまいません（請求書 = financial・契約書 = contract）
* 全件 `use_with_caution` に寄るときは、trust_anchors 未指定が原因のことが多いです —
  CA 証明書を一度入手すれば全件が identity 評価付きに変わります

## 別ホストでの再走（2026-09-15、Grok Build 1.0.30）

pdf-verify-mcp v0.26.0 で 5 検体（未署名契約 / 未署名請求書 / 未署名レポート / 官報 / 改ざん検体）に `evaluate_policy` を回し、4 値がすべて出ました。`human_review_required` 1 件、`use_with_caution` 3 件（`POL-CAUTION-UNSIGNED` または TRUST-NOT-EVALUATED + REVOCATION-UNKNOWN）、`reject` 1 件（`POL-REJECT-INVALID`）。個票を付けたのは review と reject の 2 件だけです。報告書: [UC06.md](https://github.com/shuji-bonji/pdf-agent-stack/blob/main/eval/hosts/grok-build/reports/UC06.md)