Aispect Continuous
J-SOXContinuous
課題から相談するデモを依頼

社内のデータをつないで、
継続的に
健康チェックをするAI。

1件ずつ見れば、どれもおかしなところのない取引。つなげて初めて、確認すべき取引が見えてきます。発注・取引先・人事・銀行・現場のデータを1つの地図にまとめ、人の目では追いきれないつながりをたどって、優先して確認すべき取引を洗い出します。内部監査・グループ会社の管理・経営管理に。

デモを依頼企業不祥事 事例データベースを見る
Aispect
Aispect

確認が必要な取引が1件あります

新しいデータを確認しています不正の早期発見
  1. 楽楽精算データを受け取る新しい支払データが届きました：4/8 アルファ企画へ 広告費 3,000万円
  2. freee支払データを検索（4月・大口）2件・計5,000万円。どちらも稟議承認済み
  3. マネーフォワード入金データと照合（4/1〜4/30）ノースター商事から4,400万円。払った額の約9割が売上として戻っている
  4. kintone利用データを確認（ノースター商事分）販売1,000件のうち、利用開始は90件。9割は使われていない
  5. 登記情報登記を照会（3社の本店・役員）支払先と売上先は別の会社に見えるが、登記上は所在地と役員が同じ
  6. Aispect担当者に通知通知しました
支払データ｜4月3日
ベータ研究所へ 研究開発費
2,000万円
稟議承認済み
支払データ｜4月8日
アルファ企画へ 広告費
3,000万円
稟議承認済み
入金データ｜4月28日
ノースター商事から 売上代金
4,400万円
期日どおりに回収
利用データ｜ノースター商事（販売パートナー）分
ライセンス 1,000件 を販売
利用開始 90件
パートナーの在庫扱い
確認が必要ですAispect ・ たった今
研究開発費と広告費で払った
5,000万円の約9割が、
別の会社から売上として戻っている
売ったライセンスの9割は使われていない。支払先と売上先は別の会社に見えるが、登記上は所在地と役員が同じ

既存システムと連携し、
AIが継続的に企業を健康チェック。

  • 1. 既存システムから自動連携freee・Box・Airtable など、今お使いのシステムから新しいデータを自動で取り込みます。
  • 2. AIがルールに合わせてデータを横断的にチェック規程・稟議・支払など、部署ごとに分かれたデータをまたいで、ルールの手順どおりに確かめます。
  • 3. 必要に応じて報告・ネクストアクション確認が必要なときだけ、根拠と次にやるべき対応をつけてトップに知らせます。
トップ › 取り込み › AIの行動履歴

内部監査、グループ会社の管理、
経営管理で使えます。

1内部監査「決められたルールどおりに、承認を経た支払になっているか？」規程・稟議・支払のデータを順に点検
2グループ会社の管理（買収した会社・投資先を含む）「議事録や報告書から見て、
投資時の計画から大きく外れていないか？」投資稟議・議事録・月次報告を順に点検
3経営管理「数字や動きに、
不自然なところはないか？」販売・入金・利用のデータを順に点検

データが別々にある限り、
不正は何年も見つからない。

最近見つかった不正の約半数は、5年以上前から続いていました。

20年以上見つからなかったものも、15件あります。

始まってから見つかるまで（中央値）
4.6年粉飾
5.5年横領・流用
23.6年品質の偽装
01
データは、部署ごとに分かれている支払は経理、売上と請求は営業、サービスの利用データは開発部門。それぞれ別のシステムで管理されています。
02
1件ずつ見る限り、異常はない支払も入金も取引先も、1件ずつ見る限りおかしな点はありません。調査報告書で認定された不正のうち、1つのデータの中だけで見つけられるものは、4%（453件中19件）でした。
03
異常は、データをいくつもたどった先にある「広告費として払ったお金が、別の会社から売上として戻っている」のように、支払・入金・利用データをつないで初めて分かります。認定された不正の8割以上（453件中372件）は、複数のデータを突き合わせないと見つけられないものでした。
調査報告書で認定された不正 453件見つけるための確認に、データがいくつ要るか
1つのデータで見つかる19件
複数のデータの突き合わせが必要372件8割以上
その他（聞き取りなどで確認するもの）62件

第三者委員会などの調査報告書をもとに集計

数年に一度の確認から、
日次の健康チェックへ。

これまでの確認確認頻度：2〜3年に1回

定期の確認

確認サイクル（3年）

‹ 未確認期間（約3年）定期確認 ›
  • 次回確認までの取引は未確認次回の確認までの期間、取引は確認されません。
    未確認
  • 資料収集とサンプル検査部署ごとに資料を依頼し、抽出した取引のみを確認します。
    手作業
  • 問題の発見は定期確認時発見の時点で、対応の時機を逸しています。
    事後
  • 経営への報告は定期確認時のみ経営判断は、過去の状態に基づきます。
    過去情報
発見時期：定期確認日次回の確認までの取引は、未確認のままです。
発見までの期間最大3年
Aispect Continuous日次チェック

継続的なチェック

確認サイクル（3年）：常時チェック

AIによる日次チェック現在 ›
  • データ受領時の自動取込freee・Box・Airtable などの既存システムから、新しいデータを自動で取り込みます。
    自動
  • AIによるルールに基づく横断チェック規程・稟議・支払など、部署を横断してデータを照合します。
    日次
  • AIによる指摘と担当者の確認例：820万円の発注に、部長承認がありません。
    担当者確認
  • 最新の状態に基づく経営判断トップ画面で、現時点の要確認事項を把握できます。
    最新
発見時期：データ受領日早期に発見し、速やかに対応できます。
発見までの期間当日

散らばったデータをつなぎ、
確認すべき取引に気づくAI。

データをつなぐだけで、
グループ会社ごとのオントロジーを自動で構築。

支払・入金・取引先・利用データを、会社ごとに1つの地図（オントロジー）へAIが自動でまとめます。人が表を突き合わせなくても、会社や取引のつながりがたどれるようになります。

すべてのつながりの中から、不正の手口に当てはまるものだけが浮かび上がるオントロジー
支払・入金・サービスの利用データを1つの地図にまとめると、1件ずつのチェックでは見逃してしまうパターンが見えてきます。このデータの地図を「オントロジー」と呼びます。
← 横にスクロールできます →
支払 支払 入金 入金 ？ 自社のデータには残らないお金の流れ 4/3 研究開発費 2,000万円支払データ 4/8 広告費 3,000万円支払データ 4/28 売上代金 4,400万円入金データ 売上に見合う利用がない利用データ 支払先ハヤシ撮影 支払先グリーン印刷 顧客東洋電機 顧客ミドリ商会 研究開発ベータ研究所 広告アルファ企画 販売パートナーノースター商事 利用データ（ノースター商事分）販売 1,000件 → 利用開始 90件 当社 !見つかったつながり払った5,000万円の約9割が、売上として戻っている
該当する会社・人ほかの取引先見つかったつながり

お持ちのデータをつなぐと、
こんなことに気づけます。

お持ちのデータを選ぶと、その組み合わせで確認できることが表示されます。

お持ちのデータを選んでください必要なデータがすべてそろうと確認できます
この組み合わせで確認できること：0件

お金の流れ

お金は正しい相手とやり取りされているか
支払・振込×銀行の明細×取引先・顧客マスタ
  • 広告費・研究開発費として払ったお金の約9割が、別会社を経由して販売先からの売上入金として戻っている
  • 売掛金の入金の振込人名は顧客どおりだが、仕向銀行・支店がその顧客のこれまでの入金口座と違う

取引先の背後

取引先の背後に、自社の社員や役員はいないか
取引先・顧客マスタ×人事（所属・異動・勤怠）×登記
  • 外注先の代表者・本店所在地が、発注した社員の家族・実家・旧住所と重なり、設立して間もない
  • 賃料の支払先は不動産会社だが、登記をたどると物件の所有者が社長本人やその資産管理会社

帳簿と現場

帳簿の内容は、現場の実態と合っているか
売上・請求・在庫×現場の記録（入構・日報・写真）×人事（所属・異動・勤怠）
  • 実在する業者の請求の中に、作業実績報告も現場日報もない請負が、端数のない金額で混ざっている
  • 材料の出庫（原価投入）の入力量が、現場の出庫表どおりの払出量を上回っているのに、棚卸差異が出ていない

社外提出書類と社内記録

社外に出した数字や書類は、社内の記録と合っているか
社外提出書類（成績書・申請書・表示）×測定器・規格書の原本×人事（所属・異動・勤怠）
  • 認証試験の前に測定器の校正値が有利な方向に変更され、戻されないまま次の試験にも使われている
  • 自治体などに請求した人数・個数が、再委託先の勤務表・納品書の原本の数を上回っている

手続きと権限

お金や書類は、決められた手続きと権限どおりに動いているか
権限設定・操作ログ・稟議×規程×人事（所属・異動・勤怠）
  • ネットバンキングで1人のIDに振込の作成と承認の両権限が付き、承認上限も初期値のままになっている
  • 支払日が社内の原則より前倒しされ、早期払いの理由欄が空欄のまま、仕入先への支払が承認されている

見積り・評価の根拠

見積りや評価に使った数字は、元データと合っているか
会計の残高・明細×基幹システム・管理画面×売上・請求・在庫
  • 在庫の評価減の計算に使った需要予測が、生産管理システムの元データや最新版の数字と違う
  • 概算計上した売上が、広告主の管理画面の成果実績から作り直した見込み額を大きく上回っている

この組み合わせで確認できることは見つかりませんでした。データの選び方を変えてみてください。

御社の課題に合わせて、
データのつなぎ方から設計します。

どのデータをつなぎ、何を知りたいかは、会社ごとに異なります。課題をお伺いしながら、御社のデータに合わせて設計します。

課題から相談する
経営企画・予実管理
「粗利の予実差は、価格・数量・原価のどれで生じているのか？」販売実績・原価・案件台帳・予算をつなぐ
営業管理
「異動や退職で、承認者や担当窓口が空いてしまう契約はどれか？」人事・契約・案件・顧客をつなぐ
子会社管理
「親会社の承認が必要な取引が、承認なしに進んでいないか？」子会社の支払・契約・決裁基準・議事録をつなぐ

導入の進め方

  1. 課題のヒアリング答えが出にくい疑問や、毎回集め直している資料をお伺いします。
  2. 必要なデータの整理疑問に答えるのに必要なデータと、その保管場所を整理します。
  3. データをつなぐ人・会社・お金・日付を軸に、部署ごとのデータをつなぎます。
  4. 実際の疑問で試す実際の疑問を当てて、答えの出方を一緒に確認します。
  5. 対象を広げるつないだデータの上に、次の疑問を追加していきます。

今お使いのシステムを、そのままつなぐだけ。

会計・販売・人事・勤怠・契約・文書など、部署ごとに分かれた情報をAispect Continuousにつなぎます。

freee
マネーフォワード クラウド
弥生
奉行クラウド
楽楽精算
Salesforce
Slack
Aispect Continuous
SmartHR
kintone
Box
クラウドサイン
カオナビ
KING OF TIME
Chatwork

機微なデータを預けられる、
安全なセキュリティ対策。

AIモデルの学習に使いませんお預かりしたデータを、当社がAIモデルの学習・分析に利用することはありません（利用規約 第10条第2項）。廃棄をご請求いただいた場合は速やかに廃棄し、廃棄証明書を発行します（同第10条第4項）。
保管データの暗号化すべてのデータはサーバー側で暗号化して保管し、安全に管理しています。
常時 SSL / TLS 通信送受信を常時暗号化し、第三者による改ざん・なりすまし・盗聴を防止しています。
不正アクセス対策・監査ログDDoS防御・WAF・IDS・FWで守り、異常を即時検知。継続的な脆弱性対策と監査ログの取得にも対応しています。

M&Aの意思決定から、その後の管理まで

  1. M&Aの意思決定
  2. グループ会社の J-SOX 対応
  3. グループ会社の継続的監査
  • Aidiligence

    企業資料をAIで分析し、M&A・事業投資の意思決定を支援。

    大量の企業資料をAIが分析し、検討すべき論点やリスクを整理します。

    詳細はこちら
    Aidiligence の画面
  • AispectJ-SOX

    J-SOXの運用評価を支えるAIチームメンバー。

    評価基準と証跡を照合し、判断の根拠とともに運用評価を支援します。担当者が検討すべき事項を整理し、根拠を確認しながら判断できます。

    詳細はこちら
    Aispect J-SOX の画面例
  • AispectContinuous

    社内のデータをつないで、継続的に健康チェックをするAI。

    部署ごとに分かれたデータをつなぎ合わせ、人の目では見落としがちなつながりから、優先して確認すべき取引を洗い出します。

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    Aispect Continuous の画面例

お問い合わせ・デモのご依頼

御社のデータで、どのような確認ができるかをご案内します。担当者よりご連絡します。

1件ずつでは見えない不正に、
データのつながりで気づく。

デモを依頼企業不祥事 事例データベースを見る