不正流用
キックバック
コンプラ・監査部でのよくあるお悩み
日々のコンプラ部・監査部のお悩みで、
こんなお悩みありませんか？
モニタリング業務
確認対象が多すぎて、
チェックが終わらない…
定期監査
勘と経験頼みで、
重点対象が分からない…
通報調査
膨大なメールを手作業確認、
精神的にも限界…
そのお悩み
NaLaLysで
解決できます
ハイリスクメール
だけを一覧化
- AIがメールやチャットなど膨大なデータから、リスクの高いメールを抽出。
- 確認作業にかかる時間を大幅に削減します。
毎日のモニタリング
業務からの解放
大量データの
チェック時間を短縮
スコア化して
監査対象を絞り込み
- AIがメールを自動分析し、不正リスクをスコア化。
- 事前にリスクレベルやリスク内容を把握し、監査精度やスピードを向上。
リスクポイントが
絞られ工数削減
的を絞った効率的な
監査を実現
人に代わってAIが
初動調査を代替
- AIが不正リスクの高いメールやファイルを自動抽出
- 最小限の確認で、公正かつスピーディーに対応可能。
初動調査が
スピードアップ
心理的・物理的
負担を軽減
NaLaLysとは
AIが人に代わって
膨大なメールを解析し、
不正リスクを自動で検出。
経験と勘に頼ってきた監査を、仕組みで回る業務へ。
データを預けるだけで、「自動化 × 自律性 × 網羅性」を兼ね備えた監査体制を実現。
常時・高精度なモニタリングで監査を効率化し、
担当者の負担を減らしながら、不正を見逃さない体制を整えます。
01
自動化
ハイリスク対象のメールを
自動抽出
データをアップするだけ。
NaLaLysが分析からハイリスメールの抽出まで
自動で実施。教師データに基づく生成AIと
独自ロジックが、不正リスクの高いやり取りを
見つけます。結果を専用Web画面で確認可能。
02
自律性
AIが自律的にリスクを検知
お客様でのセットアップは
不要。
「どう検出すればいいか」分からなくても大丈夫。
NaLaLysは不正調査の知見と生成AIのロジックをもとに、
自律的にリスクを検知します。キーワードや教師データの
準備なしで、導入初日から高精度な分析を実現します。
03
網羅性
不正対象を網羅的にカバー
自社データ＋生成AIで漏れのない対応
お客様が保有する教師データやキーワードを実装することで、より広範囲の不正を検知可能。
カバーしきれない領域は生成AIが補完します。
もちろん、教師データやキーワードがない場合でも
ご利用を開始いただけます。
NaLaLysの導入効果
手動によるモニタリング業務を
「NaLaLys」への切り替えで、
メールモニタリング業務の時間を大幅に削減！
NaLaLysが選ばれる理由
不正調査の専門知識×最先端AI技術
不正調査とコンプライアンス体制支援による豊富な知見と、Kaggle上位のAI技術を融合。専門性とテクノロジーで、現場の課題を実践的に解決します。
お客様の準備は
メールデータだけ
面倒なキーワード設定や教師データの準備は不要。NaLaLysには、あらかじめ学習済AIとリスク検知ルールを搭載。導入初日から分析が始められます。
契約から
最短1週間で導入完了
従来は導入準備やシステム構築に時間がかかりましたが、NaLaLysならクラウド型のため構築不要。
契約から最短1週間で利用を開始可能。
他社との比較
検知できる不正
キックバック
財務諸表不正
贈収賄法
品質不正
競争法
取適法
要求
ハラスメント
・噂
情報漏洩
持ち出し
転送
その他法令対応
建設業法などの行法
実際のユースケース
事例 1
平時モニタリングから
常時モニタリングを実現
目的
不正検知や予防を目的として、全社または特定部門を定期的にモニタリングしたい。
課題
- 手動による監査で、確認漏れや分析のばらつきが発生。
- 定期監査にリソースが割けず、現場対応が後手に回る。
活用方法
- NaLaLysがAPI連携でメール・チャットデータを自動取得し、不正リスクが高いコミュニケーションのみを抽出。
- 担当者は、検出結果を専用画面で確認するだけ。
効果
- 膨大な社内データを自動監視し、早期リスク発見が可能に。
- 定常的な監査を自動化し、内部監査人の負担を大幅に軽減。
事例 2
リスクベースアプローチで
重点監査を効率化
目的
画一的な監査ではなく、リスクの高い部門・時期・人物にリソースを集中させ、効率的な監査を実施したい。
課題
- ランダムサンプリングや勘に頼った抽出では、重要な不正の予兆を見逃してしまう。
- 特定の条件でデータを絞り込むための事前準備やデータ加工に膨大な工数がかかる。
活用方法
- NaLaLysがリスクが高いコミュニケーションのみを抽出。
- 担当者は、AIが絞り込んだ「高リスク群」のコミュニケーションのみを重点的に確認する。
効果
- 監査リソースをハイリスク領域に集中投下することで、監査の質が向上する。
- 抽出作業の自動化により、空いた時間を「事案の深掘り（詳細監査）」に充てることができる。
事例 3
マニュアルの自動検知で
違反チェック体制を構築
目的
金商法・建設業法・保険業法などの法令や、社内規程（接待・贈答・取引ルール）への違反を早期に発見し、コンプライアンスリスクを未然に防止したい。
課題
- 法令以外に部門ごとに異なるルールが存在するため、全量を目視確認に膨大な労力をかけていた。
- 曖昧性の高い内容は、属人的な判断への依存体制。
活用方法
- 業法や社内規程など自社固有ルールを設定。
- 例えば「1回2万円以内」といった具体条件をAIに理解させ、違反の可能性があるメールを自動抽出。
効果
- 法令・社内ルール違反の早期発見と是正が可能に。
- グレーゾーンによる監査の見逃しリスクを削減。
- 属人的な判断に頼らない、一貫したルール遵守体制を実現。
よくあるご質問
Q.
システム連携（データの自動アップロード）は可能ですか？
A.
API連携が可能です。
Q.
自社独自のキーワードは追加可能ですか？
A.
キーワードはユーザー画面からユーザーが自由に追加、削除することが可能です。
Q.
分析する回数（＝アップロード回数）に制限はありますか？
A.
データのアップロード回数に制限はございません。何回でもアップロードすることが可能です。
Q.
データのホスティング費用は発生しますか？
A.
ホスティング費用は基本的に発生しません。データ保持期間（３０日間）を超えて保持したい場合は発生する可能性がございます。
Q.
対応しているチャットツールは何ですか？
A.
Teams、slack、LINE WORKSは対応可能です。その他チャットツールもデータを抽出できれば対応を検討いたしますのでお気軽にご相談ください。
note
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