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内部統制に、
AI チームメンバーを。

AispectはJ-SOX対応における評価業務を支援するAIチームメンバーです。

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評価対象一覧 ／ 株式会社サンプル商事 ／ 評価結果 画面例 ／ 操作できます

運用評価

Excelで出力 再評価
28有効80% 5根拠不足14% 2不備6% 5評価対象外
すべて (40) 有効 (28) 根拠不足 (5) 不備 (2) 対象外 (5)
01.統制環境 Control Environment
[1-01] 経営者は、信頼性のある財務報告を重視し、財務報告に係る内部統制の役割を含め、財務報告の基本方針を明確に示しているか。
根拠不足確信度 低
[1-02] 適切な経営理念や倫理規程に基づき、社内の制度が設計・運用され、原則を逸脱した行動が発見された場合には、適切に是正が行われるようになっているか。
根拠不足確信度 低
[1-03] 経営者は、信頼性のある財務報告の作成を支えるのに必要な能力を識別し、所要の能力を有する人材を確保・配置しているか。
根拠不足確信度 低
AI評価理由
1
整備状況（Design）の評価

以下のとおり、評価基準を満たす整備状況を確認しました。
1. 方針の制定：『財務報告に係る内部統制基本方針』（2025年5月12日 経営会議決定）が定められ、その目的として財務報告の信頼性確保と全役職員への適用が明記されています（第2条・第3条）。
2. 周知方法の設計：同方針の第7条（周知）において、グループウェアへの掲示と部門長経由の周知徹底が規定されています。

2
運用状況（Operation）の評価

2025年11月以降の中途入社者に対する周知記録（基本方針に固有の説明・研修記録等）が確認できないため、対象期間を通じた運用は判定できません。周知の実施記録としては、2025年6月2日付のグループウェア掲示記録と、2025年6月16日開催の部門長向け説明会実施記録までは確認済みです。

評価基準との対応

《整備》基本方針が定められ、役職員への周知方法が設計されていること。
《確認》対象期間の周知記録により、中途入社者を含めて周知されたことを確認する。

参照証跡
[1-01] 内部統制基本方針_2025.05.pdf 2025年5月12日 経営会議決定 …
[1-01] 部門長向け説明会実施記録_2025.06.pdf 開催日：2025年6月16日 …
課題

J-SOX対応では、多くの反復的作業・対応工数が発生しています。
大量の証跡の確認や評価・判断を人手で繰り返すため、工数の増大と品質のばらつきが避けられません。

01反復

大量の反復的業務

運用評価では、評価対象（グループ会社・部門などの評価単位）ごとに統制のサンプルを抽出し、質問票の評価項目と承認記録などの証跡（PDF・Excel・画像など）を人が1件ずつ照合します。評価項目×サンプル×評価対象×年度で工数が線形に増え、期末評価・ロールフォワードのたびに同じ作業を繰り返します。

質問票 証跡ファイル
評価項目 × 証跡 × 評価対象 × 年度 ＝ 作業量
02属人化

判断の属人化

「証跡がどこまで揃えば有効か」「軽微な不備を例外としてよいか」といった判定基準が担当者の頭の中にあり、評価調書に明文化されません。異動・退職で同じ統制でも結論がブレ、前期評価との整合が取れなくなります。

A 職務分離の確認 有効根拠不足
B 同じ統制と証跡 根拠不足有効
C 担当者が代わると 有効不備
担当者によって結論がブレます
03調整

多くのステークホルダーとのやり取り

証跡の追加依頼、不備の改善確認、監査法人からの質問対応を、現場部門・経理・内部監査・監査法人と何往復もやり取りします。関係者ごとに同じ説明を繰り返すため、期末の評価スケジュールが確認の往復で滞ります。

現場部門 経理 内部監査 監査法人 内部統制部
関係者ごとに同じ説明を繰り返します
AIを活用したJ-SOX対応

反復作業を、AI チームメンバーへ。
AIが証跡を読んで評価基準と照合し、根拠を添えて評価を支援。
担当者は内容を確認し、最終判断に集中できます。

Before

これまでのJ-SOX評価業務

質問票と証跡（PDF・Excel・画像など）を人が1枚ずつ照合する従来の流れ。評価項目×証跡×評価対象×年度で作業量が増える

質問票と証跡（PDF・Excel・画像など）を人が1枚ずつ照合し、その場で判断します。評価項目×証跡×評価対象×年度で工数が掛け算に増え、担当者の練度によって判断もばらつきます。

After

AIが下書きし、人が承認する運用評価

質問票と証跡をまとめて取込み、AIが根拠・引用つきで評価を支援。有効・根拠不足・不備の判定を示し、担当者が承認した判断が評価基準に蓄積される流れ

AIが証跡を読んで評価項目ごとに紐付け、根拠を引用しながら判定を示し、担当者が承認した判断は組織のナレッジとして次の期に引き継がれます。

全体像

証跡の取込から承認まで、Aispect の中で完結。
証跡の突合や確認といった繰り返しの作業をAIが担うため、担当者は統制の内容を確かめ、最終判断を下すことに集中できます。

STEP 1 AI 待機
質問票・証跡の取込評価に使うフォルダを選ぶと、その中の質問票と証跡を自動で取り込みます。
STEP 2 AI 待機
AI 評価証跡を読み、有効／根拠不足／不備の判定を根拠付きで提示し、評価を支援。
STEP 3 人 待機
レビュー承認人が確認・承認。多段承認で証跡が残る。
STEP 4 AI 待機
基準を蓄積承認した判断を評価基準（プレイブック）として蓄積。
STEP 5 AI 待機
進捗管理進捗状況や回答状況を一覧で確認。

判断と承認は STEP 3

評価の中身

どの基準で判断し、どの証跡を見たのかまで提示。
AIは証跡を紐付けるだけでなく、どの基準に照らし、どの証跡のどの記述を見て判断したのかまで示すため、担当者は根拠を探し直すことなくその場で妥当性を確かめられます。

評価対象一覧 ／ 株式会社サンプル商事 ／ [3-11] 職務分離の確認 画面例
3-11 ／ 03.統制活動

職務分離により、承認・記録・保管の権限が分離されているか。

評価基準（プレイブック）v2
1承認・記録・保管の権限が、規程上、異なる担当者に分離されていること。
2実際の権限設定が、規程で定めた分離のとおりであること。
3兼務が生じた場合に、上長による事後確認が行われていること。
AIが確認した証跡
業務権限規程_2025.pdf（第11条 職務の分離）1

第11条　承認者、記録者及び保管者は、それぞれ別の従業者を任命する。兼務が避けられない場合は、上長による事後確認を行う。

職務分離マトリクス_2026.xlsx（購買管理プロセス）1

購買管理：承認＝購買部長／記録＝購買事務／保管＝倉庫管理担当　いずれも別担当者を割当。

2この条件を確認できる証跡が見つかりませんでした
3この条件を確認できる証跡が見つかりませんでした
AIによる評価 根拠不足 AI確信度 中レビュー優先度 高
評価の理由
1
規程上の分離は確認できました

業務権限規程 第11条で、承認・記録・保管を別の従業者に任命すると定めています。職務分離マトリクスでも、購買管理プロセスで3者が分かれていることを確認しました。
2
実際の権限設定を示す証跡がありません

規程どおりの権限がシステム上で設定されていることを確認できる証跡が添付されていないため、整備状況は確認できるものの、運用状況は判定できません。
3
兼務時の事後確認の記録がありません

規程第11条が定める「兼務時の上長による事後確認」について、対象期間中の実施記録が確認できないため、この条件は未充足として扱っています。
担当者に依頼する資料
  • システム権限一覧（2026年3月末時点・購買管理／会計）
  • 兼務が生じた業務における上長の事後確認記録
担当者が確認して判定を確定します 資料を依頼確認して承認
機能

Aispect ができること。
評価支援、グループ横断の進捗、承認の記録、評価基準の蓄積。この一連の流れをひとつの画面で完結させます。

証跡を読み、根拠を添えて評価を支援。 AIがPDFやExcelを自分で開いて中身を確認し、質問票の回答と突き合わせます。

根拠と引用

AIによる評価には参照したファイルへの引用と明確な理由がつくため、人のレビュー時も根拠をたどって確認できます。

OCR 対応

スキャン画像やPDFもテキスト化して読み取るため、スキャンした証跡もそのまま評価対象にできます。

評価対象一覧 ／ 株式会社サンプル商事 ／ 評価結果 画面例 ／ 操作できます

運用評価

Excelで出力 再評価
28有効80% 5根拠不足14% 2不備6% 5評価対象外
すべて (40) 有効 (28) 根拠不足 (5) 不備 (2)
01.統制環境 Control Environment
[1-01] 経営者は、信頼性のある財務報告を重視し、財務報告に係る内部統制の役割を含め、財務報告の基本方針を明確に示しているか。
根拠不足確信度 低
[1-02] 適切な経営理念や倫理規程に基づき、社内の制度が設計・運用され、原則を逸脱した行動が発見された場合には、適切に是正が行われるようになっているか。
根拠不足確信度 低
[1-03] 経営者は、信頼性のある財務報告の作成を支えるのに必要な能力を識別し、所要の能力を有する人材を確保・配置しているか。
根拠不足確信度 低
[1-02-4] 本社が定める評価要求に含まれる項目について、貴社の運用状況も含めて確認しているか。
有効確信度 中
AI評価理由
1
整備状況（Design）の評価

以下のとおり、評価基準を満たす整備状況を確認しました。
1. 方針の制定：『財務報告に係る内部統制基本方針』（2025年5月12日 経営会議決定）が定められ、その目的として財務報告の信頼性確保と全役職員への適用が明記されています（第2条・第3条）。
2. 周知方法の設計：同方針の第7条（周知）において、グループウェアへの掲示と部門長経由の周知徹底が規定されています。

2
運用状況（Operation）の評価

2025年11月以降の中途入社者に対する周知記録（基本方針に固有の説明・研修記録等）が確認できないため、対象期間を通じた運用は判定できません。周知の実施記録としては、2025年6月2日付のグループウェア掲示記録と、2025年6月16日開催の部門長向け説明会実施記録までは確認済みです。

評価基準との対応

《整備》基本方針が定められ、役職員への周知方法が設計されていること。
《確認》対象期間の周知記録により、中途入社者を含めて周知されたことを確認する。

参照証跡
[1-01] 内部統制基本方針_2025.05.pdf 2025年5月12日 経営会議決定 …
[1-01] 部門長向け説明会実施記録_2025.06.pdf 開催日：2025年6月16日 …

評価対象ごとの評価状況を、一覧でダッシュボード化。 終わったところ、止まっているところが、開いた瞬間にわかります。

グループ横断の状況を可視化

グループ会社・部門の評価対象が1つの一覧に集約されるため、どこが終わり、どこで止まっているかを一目で把握できます。

証跡までExcel出力可能

評価結果とAIが引用した証跡を一覧で出力できるため、監査法人からの依頼にも、多くの場合は手元の資料で応えられます。

評価対象一覧 画面例

評価対象一覧

評価対象名・評価コードで検索 Excel出力
2026年3月期 期末評価 2025年3月期 確定 2024年3月期 確定 過去年度
所属本部・主管部：すべて 対象領域：すべて 評価結果：すべて 状態：すべて
評価コード評価対象名所属本部・主管部 整備評価運用評価提出日状態作成日時
Q2-010 株式会社サンプル商事 有効 有効 2026/05/19 レビュー中 2026/05/18 11:41
Q2-009 根拠不足 — — レビュー中 2026/05/15 20:47
Q2-008 有効 — — 未申請 2026/05/12 09:48
Q2-007 不備 — — 差し戻し 2026/05/08 22:34

人間による承認記録・フローも完結。 AIでの評価だけでなく、評価の承認フローもそのまま記録することができます。

多段承認フロー

評価メニューごとに承認ステージと許可ロールを定義できるため、既存の決裁フローを崩さずそのまま運用できます。

追記型の承認記録

原判定・変更前後・実施者・コメントが1件ずつ追記で残るため、後から承認の経緯を正確にたどれます。

設定 ／ 承認フロー設定 画面例

承認フロー設定

評価メニュー A2段承認
評価メニュー B未設定

評価メニュー A の承認ステージ

ステージ名
許可ロール
1
一次評価
評価担当者
2
二次評価
評価責任者内部統制部長
＋ ステージを追加
メリット 01

証跡の確認から、評価の実施まで支援。
評価業務の効率化を実現します。

これまですべて人手・5工程
人証跡を依頼・回収
人証跡を1枚ずつ読む
人回答と突き合わせる
人評価と根拠を書く
人レビュー・監査対応
AispectAIが支援、人はレビュー・承認に集中
AI証跡を読み、回答と突き合わせ、根拠とともに評価を支援
人確認して承認
自動評価根拠・証跡を自動整理
メリット 02

担当者が変わっても、同じ基準で評価できる。
承認された判断を評価基準として蓄積。次の評価にも引き継がれます。

判断を蓄積し、
次の評価に活かします。
今期の判断が、次の期の評価に効いていきます
承認された判断が、次の期に引き継がれるまで
承認された判断を蓄積 プレイブック
次の期の判定に反映 自動で参照

※ 担当者が代わっても、蓄積された基準に沿って評価を支援します。

セキュリティ

機微なデータを預けられる、安全なセキュリティ対策。
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。

SOC 2 Type I 取得済

米国公認会計士協会（AICPA）のTrustサービス規準に基づき、監査法人による保証報告書の発行を受けています。Type I は、ある時点における統制の整備状況についての報告です（一定期間の運用状況を対象とする Type II は取得に向けて準備中です）。

SSO（SAML / OIDC）

Microsoft Entra ID（旧Azure AD）に対応。既存の認証基盤からそのままログインでき、権限はオーナー画面で管理できます。

AIモデルの学習に使いません

入力いただいた質問票・証跡・規程類などを、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。

AIとともに、
新しい内部統制の形を。

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