おすすめ情報AIで経営課題を解決する

●AIを使ったコンプライアンスオフィサー制度とは？
AIを使ったコンプライアンスオフィサー制度は、コンプライアンスリスクをAIモデルを使ってリスクを予見、早期対応につなげる仕組みです。
具体的には、各拠点（支店や本店各部）に「コンプライアンス・オフィサー」を1名配置（年度ごとに交代制）。
月次（あるいは四半期）でスマートフォンやPCで、事前に定めた10〜20個の項目をチェック（チェック項目例：情報セキュリティ、労務、ハラスメント、景表法等々）。

入力情報は、月次でAIモデル（変化点検知モデル）で分析され、このままでは危険な拠点はあるか？、じわじわ悪化している拠点や項目は何か？、また、その要因や対策等について関係部署へレポートするものです。

●従来のコンプライアンスの課題・悩み
ガバナンス体制には、内部監査、外部監査、コンプライアンス研修、内部通報制度、リスク管理委員会などがありますが、実際には下記のような課題があります。

　・内部監査の課題：実施頻度に限界があり、表面的な確認になりがちです。
　・研修の課題　　：知識習得はできても、当事者意識に欠けることが多くあります。
　・内部通報の課題：問題が顕在化・深刻化した後の対応になりやすく、予防的なリスク管理が困難です。

あらゆる対策を講じていたとしても、複合的な要因が重なり、じわじわと悪化していく様子は目で見ることはできません。

●このサービスが解決する経営課題
AIを使ったコンプライアンスオフィサー制度は、多変量のデータから、複合的、時系列的な観点から、分析できますので、リスクの早期発見を可能にするリスクマネジメント手法と言えます。

具体的な効果として、ピンポイントかつリアルタイムでコンプライアンス上の問題点を把握できるため、企業リスクの早期特定ができます。対策の優先順位付けが明確になり、効果的なリスク低減施策の実施が可能です。
さらに、データに基づいたコンプライアンス経営戦略を立案できれば、投資家や株主に対してガバナンス強化と企業価値向上をアピールできます。

●変化点検知モデルとは？
一言で言えば「潮目が変わったかどうか、変化点を予測・特定するモデル」で、異常の兆しを捉え、トレンドの境目を検知するレーダーのようなものです。
社内で今後、問題となりそうな拠点とその要因を出力できますので、ガバナンスリスクの早期発見や効果的な打ち手が明確になります。具体的には下記のような指標を設定して分析します。

　・異常回数
　・異常発生率
　・平均と標準偏差
　・悪化スピード
　・連続悪化率
　・累積異常度

変化点検知モデルは、パターン全体から、他拠点と全く違う動きをしている拠点を見つけ出すものです。
「血圧が140は異常」のように1個の基準や閾値だけでは複雑なパターンは見逃すので、いろいろな数値の悪化スピードや悪化率などから、異常検知や変化検知をしていきます。

形骸化しない仕組みづくりもサポートします。
・形式的な入力を防ぐため、事前にコンプライアンス研修を実施します。
・チェック項目は定期的に変更が可能です。
・各企業固有のコンプライアンスリスクも自由に設定可能です。
・分析ロジック、閾値設定、アラート通知条件は企業ごとにカスタマイズ可能です。

AIの種別	異常検知・変化検知のタスク事例
予測AI	異常検知（数値推移からの異常兆候の検知） 変化点検値（拠点別・項目別のリスク上昇傾向の把握） 「このまま推移すると危険」という状態の可視化
生成AI	数値変化の要因仮説の整理 管理部門向けの要点整理レポート生成 監査・研修・経営報告用の説明資料作成支援

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