サプライチェーンにおけるセキュリティ対策のために、製品に関するSBOM等の可視化データを用いて、構成検査や脆弱性検査などを行う技術が存在する。ただし、可視化データの提供においては、機密情報の漏えいの懸念から全てのデータを提供することが難しく、また、間違いが含まれることも考えられる。そのため、可視化データを入力として、大規模言語モデルを用いて可視化データに含まれる別の情報を推論し、出力する手法を提案する。これにより、情報が不完全な可視化データを補完したり、推論により出力させた可視化データと比較して、必要に応じて修正することで、ライセンス検査や脆弱性検査等の精度を向上させることができる。