経営・ガバナンスへの価値

結論

非財務情報（人的資本）の客観的な証明データとして、IR資料や審査書類にそのまま活用可能です。

詳細

AIが「コミュニケーション品質」や「コンプライアンス遵守状況」を数値化し、レポートを自動生成します。主観を排除した科学的なデータにより、組織の健全性を対外的にアピールできます。

結論

「感覚的な評価」が「科学的な管理」へと進化し、リスクの早期発見と生産性向上が同時に実現します。

詳細

隠れたハラスメントや不正の予兆を、文脈解析によって未然に防ぐことが可能になります。ハイパフォーマーの動きをモデルケース化し、組織全体の底上げを図れます。

リスク検知の精度と信頼性

結論

単なる言葉狩りではなく、メッセージの「背景」や「意図」を読み取る「文脈解析」が最大の特徴です。

詳細

例えば「個人のメールでやり取りしよう」といった、ツールを避けようとする不自然な動き（隠蔽の予兆）を検知します。「やり方は任せるが目標は必須だ」といった、責任回避を伴う不適切な強要も特定可能です。

結論

実証テストにおいて「重大な見逃し率0%」「リスク適合率99%」という、極めて高い精度を記録しています。

詳細

288件の検証データにおいて、リスクのあるメッセージを97%の精度で正しく判別しました。一般的なAIモデルの合格ライン（正解率80〜90%）を大きく上回る、96〜98%の正解率を誇ります。

マネジメント・現場への活用

結論

ダッシュボードを見るだけで、自分のチームの「コミュニケーション不全」を即座に把握できます。

詳細

論理性、プロ意識、簡潔さなど9つの指標で、部下のコミュニケーションの質を可視化します。AIが具体的な「是正措置の提案」まで行うため、教育の工数を大幅に削減できます。

結論

監視ではなく、組織の健康診断（ガバナンス強化）と「生産性向上」を目的としている点に主眼を置いています。

詳細

不正会計やハラスメントというリスクから守るための防護策となります。また、数値化により「頑張りが正当に評価される」仕組みを構築できるポジティブな側面があります。