3層分類システム
不正事案を「何が起きたか」「なぜ起きたか」「どんな文化が背景にあるか」の3層で構造化。表面的な対策ではなく、根本原因にアプローチします。
Layer A
不正類型
14カテゴリ
- 会計不正・粉飾決算
- 品質偽装・データ改ざん
- 情報漏洩・不正アクセス
- 横領・着服
- 贈収賄・カルテル
- 労務違反・ハラスメント
- 環境規制違反
- ...他7カテゴリ（計14種）
Layer B
組織メカニズム
15カテゴリ
- 内部統制の形骸化
- 監査機能の不全
- 経営陣の関与・黙認
- 取締役会の監督不全
- 人事評価制度の歪み
- コンプライアンス教育の不足
- 内部通報制度の機能不全
- ...他8カテゴリ（計15種）
Layer C
文化的要因
10カテゴリ
- 同調圧力・忖度文化
- ノルマ至上主義
- 閉鎖的な組織文化
- 前例踏襲主義
- 権威主義的マネジメント
- 「現場に任せる」という放任
- 問題の先送り体質
- ...他3カテゴリ（計10種）
検索テクノロジー
ハイブリッド検索で精密分析
ベクトル検索と全文検索を組み合わせたハイブリッドアプローチにより、意味的類似性とキーワード一致の両方を活用。報告書から関連する事例と根拠テキストを高精度で抽出します。
ベクトル検索
― AI Embeddingで文書をベクトル化。意味的に類似した事例を発見
全文検索
― キーワード、企業名、業種、年度で高速フィルタリング
エビデンステキスト抽出
― 報告書内の根拠となる記述を自動特定し、引用として提示
リスクスコアリング
― 自社の業種・規模・組織構造に基づき、リスク度を数値化
hybrid_search.py
# Hybrid Search: Vector + Full-text results = compliance_ai.search( query="品質データ改ざん 製造業", layers=["A", "B", "C"], vector_weight=0.7, keyword_weight=0.3, top_k=20, extract_evidence=True ) # Returns: matched cases with # evidence text and risk scores for r in results: print(r.company, r.risk_score) print(r.evidence_text)
711+
分析済み報告書
14
不正類型カテゴリ
15
組織メカニズム分類
10
文化的要因カテゴリ
DocType データ項目
コンプライアンスAI分析を構成するDocTypeの全フィールド定義。
Third Party Committee Report
第三者委員会報告書
| フィールド | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| report_title | Data | * | 報告書タイトル |
| company_name | Data | * | 対象企業名 |
| industry | Select | - | 業種分類 |
| report_date | Date | - | 報告書発行日 |
| report_url | Data | - | 報告書URL |
| status | Select | - | 分析ステータス（Pending/Analyzing/Completed/Error） |
| fraud_category | Select | - | 不正類型（粉飾決算/横領・着服/品質偽装/情報漏洩等） |
| organizational_mechanism | Select | - | 組織メカニズム（内部統制不備/権限集中等） |
| cultural_factor | Select | - | 文化的要因（成果主義過剰/コンプライアンス意識不足等） |
| ai_summary | Long Text | - | AI分析要約 |
| ai_risk_score | Float | - | AIリスクスコア（0-100） |
| recommendations | Long Text | - | AI予防策提案 |
Compliance Risk Assessment
コンプライアンスリスク評価
| フィールド | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| assessment_name | Data | * | 評価名 |
| target_department | Link | - | 対象部門 |
| assessment_date | Date | * | 評価実施日 |
| risk_level | Select | - | リスクレベル（Low/Medium/High/Critical） |
| fraud_type_risks | Table | - | 不正類型別リスク（子テーブル） |
| overall_score | Float | - | 総合スコア |
| assessor | Link | * | 評価者 |
| status | Select | - | ステータス（Draft/Completed/Reviewed） |