内部統制をAIで自動化。
SANUS AI コミュニケーション分析
メールやチャットをAIが自動監査。文脈からリスクを特定し、組織の生産性とガバナンス*1を同時に引き上げます。
単なる言葉狩りではない。メッセージの背景から「不正」や「ハラスメント」の意図を抽出。
1. コミュニケーション能力の多角的数値化（AIスコアリング）
「SANUS AI*5」が、社内のメールやチャット（主にGmailやSlack、Outlook、Teamsなど）のメッセージを自動解析し、以下の9項目を数値化します。
- 1 コミュニケーションの品質
- 2 コミュニケーションの効率性
- 3 論理性
- 4 明瞭さ
- 5 プロ意識
- 6 簡潔さ
- 7 ハラスメントリスク *1
- 8 不正会計のリスク *2
- 9 テキストの長さ
これにより、従来は感覚的だった「コミュニケーションの生産性」を数値化できます。管理職は、どの部署・どのチームでコミュニケーション不全が起きているかをダッシュボード*6で即座に把握可能です。また、コミュニケーション能力が高い社員のコミュニケーション手法をモデルケースとすることで、社員全体のコミュニケーション能力を上げられます。
2. 文脈解析による「不正会計・ハラスメント」のリスク検知
単なるNGワード検知にとどまらず、GmailやSlack、OutlookやTeamsなどのメールやチャットの文脈から、リスクを判定します。たとえば、以下のような内容の場合、不正会計リスク*7やハラスメントリスクのスコアリング数値が高くなり、人事やコンプライアンス*8部門へ通知します。
| 検知内容の一例 | 状況 | 具体例 |
|---|---|---|
| 非公式なやりとり | 公式なシステムやチャットツールではなく、個人のメールアドレスや他のメッセージングアプリを使用しようと提案する。 | ・「この件はメールではなく、直接話したい」 ・「この話は社内システムではなく、個人のメールでやりとりしましょう」 |
| 不自然な期日や数字 | 決算期末など特定の時期に、急に数字の変更を求める。 | 「決算日まで時間がありません。売上をあと○○円増やせるよう、至急対応してください」 |
| 責任転嫁や回避 | 明確な指示を避けつつ、結果として不正な処理を強要するような文言。 | 「やり方は任せるが、目標達成は必須だ」 |
| 監査意識の文言 | 監査法人や内部監査に指摘されないような方法を示唆する。 | 「監査で問題にならないよう、うまく処理してほしい」 |
ハラスメントリスクおよび不正会計リスクに関する検証用データの288件（リスク性の高いメッセージと通常メッセージを混合）を用いたテストにおいて、全体の 約97%を正しく判別 することに成功しました。適合率（精度）*9は99%を記録しています。
【AIモデルの合格ライン検証】
| 指標 | 一般的な合格ライン | SANUS AI 検知結果 | 評価 |
|---|---|---|---|
| 正解率 | 80%〜90% | 96%〜98% | 極めて優秀 |
| 見逃し率 | 10%〜15%以下 | 1%〜4% | 実運用上のリスク低 |
| 誤検知率 | 20%〜30%程度は許容 | 1%〜2% | 作業効率が高い |
過去1ヶ月間のSlackやメールのメッセージ内容（858件）を分析。
| 真陰性 | 854件 (99.5%) |
| 真陽性 | 2件 (0.2%) |
| 偽陰性 | 0件 (0.0%) |
| 偽陽性 | 2件 (0.2%) |
実際のリスクスコアに対して、見逃しはゼロ件でした。AI分析による正解率は 99.77%。極めて高い精度で、実運用における信頼性が実証されています。
