ガバナンス・J-SOX対応（守りの統制）

結論

最大の違いは「全件自動監査」と「文脈解析（Context Audit）」です。

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従来の点検では見逃されていたリスクを、AIがメールやチャットの文脈まで読み込み、100%の網羅性で検知します。

結論

API連携により、クラウドツールから直接データを自動取得するため改ざんの余地がありません。

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客観的な一次情報を基にしている点が、監査における高い信頼性の根拠となります。

人的資本経営・組織開発（攻めの経営）

結論

特許技術（第7603357号）を活用し、メッセージの質をAIが10段階でスコアリングします。

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メッセージの「論理性」「わかりやすさ」「生産性」などを解析し、投資家に説明可能な客観的数値（非財務情報）として可視化します。

結論

AIマネージャーが具体的な是正措置を全従業員へ自動フィードバックします。

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「なぜその評価なのか」という理由と改善案を提示することで、管理職の手を介さず組織全体の自律的な改善を加速させます。

導入の背景とリスク管理

結論

業務の「ブラックボックス化」と「非財務情報の開示責任」に対応するためです。

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リモートワーク普及によるリスクや、J-SOX改正、ISO 30414といった開示責任への対応において、見えないリスクの早期検知は現代経営の必須課題です。

結論

はい。AIが文脈からリスクを抽出し、不正やハラスメントを早期検知します。

詳細

メッセージの文脈からリスクを数値化することで、問題が表面化する前にガバナンスを効かせることが可能です。