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KIBIT Eyeとは

KIBIT Eyeとは、企業内のメールやチャットなどのコミュニケーションデータをAIで分析し、不正リスクやコンプライアンス違反の兆候等を検知するメールモニタリング(メール監査)ツールです。

メールモニタリング(メール監査)とは?

企業内で使用する電子メールやチャットを監視することによって、品質不正、独占禁止法違反、贈収賄、情報漏洩、ハラスメント、不正会計といった企業不正・不祥事を未然に防ぐための取り組みを指します。

 

内部不正対策とメールモニタリングの関係

不正に完全犯罪はなく、その兆候は電子メールやチャットなどのコミュニケーションに色濃く残ります。とくにメールは企業内外のやり取りの中心ツールのため、不正調査案件においては最も重視される調査対象であり、電子証拠の中でも特に重要な地位を占めています。 

 

AIを使ったメールモニタリングとは?

企業のメールサーバーには大量のログが記録されていますが、単に保存しているだけでは不正は発見できません。メール監査を効果的に行うためには、ログを取得し、分析して不正を見つける手法やその判断基準が必要です。AIを用いることで、膨大なメールデータから効率的に不正のリスクを見つけ出すことが可能になります。

 

AIを使ったメールモニタリングのメリット

メールモニタリングにAIを活用すると、判定基準が一定となり、人のような判断のばらつきや見落としが起こりにくい、人が気づききれない不正のパターンまで検出できる、といった特長があります。いちばんのメリットは、AIが分析し検知した不正リスクの高いメールのみを人がチェックするので、監査作業の負担が軽減できる点。平時の監査作業が効率的になるので、不正リスクの早期発見で有事になる前に先回りして対処することが可能です。

 

メールモニタリングはどんな課題を解決できるのか?

メール、チャット等の企業内のコミュニケーションツールから、さまざまな企業不正・不祥事のリスクを予見することが可能です。主に下記のリスクへの対応が期待されています。
品質不正/独占禁止法・カルテル/贈収賄/ハラスメント/情報漏洩/不正会計/薬機法規制/金融商品取引法etc

KIBIT Eyeは他のメールモニタリングツールと何が違うのか?

 

AIによる圧倒的な不正検知実績
  • 創業から20年以上にわたる不正調査実績(デジタルフォレンジック)
  • 金融庁が実施した「FinTech金融庁実証実験ハブ」にて精度、効率化を実証した「KIBIT」を搭載
  • 大手金融機関、製造業などのグローバル企業への導入実績

 

少ない教師データでも、見つけたい文書を抽出可能
  • 数学的アプローチで作られた画期的なアルゴリズム
  • わずか20件の教師データから開始できる、高精度モデルを構築
  • AIによるスコアリングと高度検索機能によるフィルタリングにより目検対象数を極少化できる

 

操作が簡単
  • ログイン後、自動でデータ確認画面へ遷移できる
  • データ確認画面上でモニタリング結果の入力ができる
  • モニタリング結果を同一画面でDL可能

KIBIT Eyeで対応実績のある
コミュニケーションツールは?

  • Email
  • 通話音声テキストデータ
  • Microsoft Teams
  • LINE WORKS
  • Bloomberg

FAQ

メールモニタリングとKIBIT Eyeに関する質問にお答えします

Q.

社内のメールをモニタリングする場合、就業規則等で社内告知する必要はありますか?

A.

モニタリング実施をプライバシーポリシーおよび就業規則に明記し、法的根拠を整備する必要があります。法務部門・社労士・顧問弁護士と検討してください 

Q.

どのくらいの精度でモニタリングできるのか気になります。本導入の前に、テストすることは可能ですか?

A.

テスト可能です。実際のデータを使って、どのくらいの精度がでるかご確認いただき、ご納得いただいた上で本番導入していただくケースが多いです 

Q.

同音異義語、送り仮名の違い、略語、社内用語には対応していますか?

A.

対応しています。KIBIT Eyeは、日本語の不正調査を起源としたアルゴリズムを採用しており、日本語特有の課題にもしっかり対応しています。個社毎の固有表現も学習可能です 

Q.

ひとつのメール内に、複数の言語が混在する場合があります。こういったメールでもモニタリング可能でしょうか?

A.

可能です。検知方法は多数あるため、お客様のニーズにより適切な方法をご提案いたします 

Q.

不正をにおわせるよう内容がストレートに書かれていなくても、不正を検知できるのでしょうか?

A.

検知可能です。数多くある、飲み会のお誘いメールの中からカルテルに繋がったデータを実際に検知した実績があります 

Q.

AIがなぜそのメールを「リスクあり」と判定したか、監査担当者が理解、説明できますか?

A.

可能です。KIBIT Eyeには、ハイライト機能があり、データ毎にAIがどこを怪しいと判断したか可視化できます。AIモデルは100パーセントお客さまのデータで作成するので、ハルシネーションは起きません 

Q.

生成AIで作成された巧妙な詐欺・フィッシングメールも検知できますか?

A.

検知できる可能性はあると考えます。具体的には、生成AIで作成したメールデータを弊社AIに学習させたモデルを作ることは可能であり、そちらを用い疑義メール検知を行います 

Q.

メールをモニタリングする部署、担当者を最小限にしたいのですが、カスタマイズ可能でしょうか?

A.

査閲者毎に査閲範囲を指定可能です 

Q.

社員が内部告発窓口やハラスメント通報窓口にメールした場合、そのメールもモニタリング対象になるのでしょうか?

A.

通報窓口へのアドレスなど、特定のアドレスやドメインをモニタリング対象から除外することが可能です 

Q.

メールをモニタリングしていると社員に公表すべきでしょうか?

A.

「不正の抑止」や「従業員保護」という観点で、モニタリングしていることを事前通知(周知)したうえで実施いただく企業が増えています 

Q.

AIのモニタリング結果だけで懲戒処分を行うことは可能でしょうか?

A.

すべての導入企業は、AIだけでは判断せず、必ず人間によるレビュー・ヒアリングを経た上で処分決定しています 

KIBIT Eyeの導入フロー

KIBIT Eyeを検討されてから、本導入され、実際に効果を実感していただくまでの流れを簡単に説明します

PHASE 01

ニーズ確認

  • 現状の監査体制と課題のヒアリング
  • 対象データ量とモニタリング範囲の特定
  • 導入によって解決したいゴール設定
PHASE 02

見積もり作成

  • 最適なプランの選定
  • オプション機能・サポート範囲の確定
  • 最終的な投資対効果(ROI)のシミュレーション
PHASE 03

PoC

  • AI性能確認
  • 想定フローの実現可能性の机上確認
PHASE 04

システム導入/体制構築/試験運用

  • 運用フロー、モニタリング条件の確定
  • モニタリング条件を反映したシステム環境構築
  • 試験運用開始
PHASE 05

本運用/拡張検討

  • 専任カスタマーサクセス担当による運用支援
  • モニタリング範囲/対象の拡張検討
  • スコアリング精度の確認

KIBIT Eyeを導入した企業は?

KIBIT Eyeをどのように使っているのか? 実際の評価はどうなのか? KIBIT Eyeでメールモニタリングを日常的に行っている企業様にお伺いしました。

 

三菱UFJモルガン・スタンレー証券

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三菱UFJモルガン・スタンレー証券様の法人・市場コンプライアンス部では、当社のAIエンジン「KIBIT」を搭載したコミュニケーションモニタリングシステム「KIBIT Eye」を数年前より導入。KIBIT Eyeによる AIスクリーニングを活用した全量モニタリングと、高精度なスコアリングを軸に、追加モデルの投入やモニタリング対象ツール範囲の拡大も行う等、当社と連携しながら、継続的にモニタリング体制の高度化に取り組んでいます。

KIBIT Eyeの導入コストは?

3,000,000円~
  • PoC開発
  • モデル作成/recall rateや Precisionを用いた評価/報告書作成

※お客様の要望に応じてプランを作成します

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