Definerの「SANUS AI」が示す新たな企業ガバナンス：コミュニケーション監査が変える組織の未来

「SANUS AI」の提供開始：特許技術と生成AIの融合
サービス概要：コミュニケーションの数値化とリスク検知
開発の背景：組織の「ブラックボックス化」とガバナンス強化の必要性
「SANUS AI」の主な特徴
今後の展望
- AI Workstyle Lab編集部コメント

「SANUS AI」の提供開始：特許技術と生成AIの融合

株式会社Definerは、2024年12月に取得した特許技術（特許第7603357号）を活用し、「SANUS（上場監査クラウド）」の新機能「SANUS AI」の提供を開始しました。「SANUS（上場監査クラウド）」は、従業員のクラウド活動履歴情報を一元取得できる日本初のSaaSです。Google Workspace、Slack、Zoom、Salesforceなどの利用ログを自動で取得・可視化し、従業員の業務実態を客観的に把握・監査するサービスを提供してきました。

この度、AIによる高度な分析を組み合わせた「SANUS AI」の搭載により、メールやチャットツール（主にGmail、Slack、Outlook、Teamsなど）のメッセージをAIが自動解析し、スコアリング可能となりました。これにより、単なるログの有無だけでなく、メッセージ内容に踏み込んだ「Context Audit（文脈監査）」が実現されています。

サービス概要：コミュニケーションの数値化とリスク検知

「SANUS AI – AIマネージャー – コミュニケーション監査と改善提案機能」は、特許取得技術（特許第7603357号）を活用し、メールやチャットのメッセージにおける「論理性」や「わかりやすさ」といったコミュニケーション能力をAIが解析し、10段階評価の定量的なスコアとして可視化するサービスです。

SANUS AIはメッセージの文脈を分析し、AIマネージャーとしてコミュニケーションの監査と改善・提案を行うだけでなく、不正会計やハラスメントのリスクに関しても数値化します。これにより、コミュニケーションの「論理性」や「効率性」などの数値化による人的資本経営の推進（攻め）と、不正会計やハラスメントリスクの早期検知によるガバナンス強化（守り）を同時に実現し、上場企業および上場準備企業の企業価値向上を支援します。

開発の背景：組織の「ブラックボックス化」とガバナンス強化の必要性

Definer社は2020年10月の創業当初よりフルリモートワークを実施してきました。その中で、リモートワークやクラウドツールの普及に伴い、組織内のコミュニケーションが急速に「ブラックボックス化」している現状を強く感じています。

かつてはオフィスやオンプレミスサーバーの中にあった仕事が、現在ではSlack、Zoom、GitHub、Salesforceなど多様なクラウドツールに分散され、監査人や経営陣から実態が見えにくくなっています。従来の対面監視やサンプリング（抜き取り）調査による監査手法では、膨大なデータの中に埋もれた不正のリスクや、組織的な生産性低下の真因を検知することが困難です。

また、昨今の上場企業では、ISO 30414などにより、従業員のスキルや組織文化といった「人的資本経営」や「非財務情報」を投資家に客観的数値として説明する責任が増しています。
（参考：ISO30414（人的資本に関する情報開示のガイドライン））
さらに、2024年にはJ-SOX法が改正され、実質的なガバナンスが求められる時代へと変化しています。
（参考：J-SOXの改訂ポイントは？2024年4月施行の変更内容を解説）

これらの課題に対し、AIによる「全件自動監査」と「コミュニケーション能力のスコアリング」を両立させることで、攻め（組織開発）と守り（ガバナンス）の両面から企業価値向上を支援すべく、「SANUS AI – AIマネージャー – コミュニケーション監査と改善提案機能」が開発されました。

「SANUS AI」の主な特徴

1. コミュニケーション能力の多角的数値化（AIスコアリング）

「SANUS AI」は、社内のメールやチャット（主にGmail、Slack、Outlook、Teamsなど）のメッセージを自動解析し、以下の9項目を数値化します。

#	内容
1	コミュニケーションの品質
2	コミュニケーションの効率性
3	論理性
4	明瞭さ
5	プロ意識
6	簡潔さ
7	ハラスメントリスク 1
8	不正会計のリスク 2
9	テキストの長さ

これにより、従来は感覚的だった「コミュニケーションの生産性」が数値化されます。管理職は、コミュニケーション不全が起きている部署やチームをダッシュボードで即座に把握可能です。また、コミュニケーション能力が高い社員の働き方をモデルケースとすることで、社員全体のコミュニケーション能力向上に繋げられます。

2. 文脈解析による「不正会計・ハラスメント」のリスク検知

単なるNGワード検知にとどまらず、GmailやSlack、Outlook、Teamsなどのメールやチャットの文脈からリスクを判定します。たとえば、以下のような内容の場合、不正会計リスクやハラスメントリスクのスコアリング数値が高くなり、人事やコンプライアンス部門へ通知されます。

検知する内容の一例	状況	具体例
非公式なやりとり	公式なシステムやチャットツールではなく、個人のメールアドレスや他のメッセージングアプリを使用しようと提案する。	・「この件はメールではなく、直接話したい」・「この話は社内システムではなく、個人のメールでやりとりしましょう」
不自然な期日や数字の言及	決算期末など特定の時期に、急に数字の変更を求める。	「決算日まで時間がありません。売上をあと○○円増やせるよう、至急対応してください」
責任転嫁や指示の回避	明確な指示を避けつつ、結果として不正な処理を強要するような文言。	「やり方は任せるが、目標達成は必須だ」
監査を意識した文言	監査法人や内部監査に指摘されないような方法を示唆する。	「監査で問題にならないよう、うまく処理してほしい」

【検知精度の検証結果】
ハラスメントリスクおよび不正会計リスクに関する検証用データ288件を用いたテストにおいて、全体の約97%を正しく判別しました。AIが「リスクあり」と判定した案件における適合率（精度）は99%を記録しており、誤検知が極めて少ないことが示されています。これにより、監査担当者は「AIが検知した通知」のみを確認すればよいという、実務運用における高い効率性と信頼性が実証されました。

種別	検知精度 (混同行列)	全体件数	件数	割合
ハラスメント	真陰性	288	70	24.3%
ハラスメント	真陽性	288	208	72.2%
ハラスメント	偽陰性	288	8	2.8%
ハラスメント	偽陽性	288	2	0.7%
不正会計	真陰性	288	68	23.6%
不正会計	真陽性	288	214	74.3%
不正会計	偽陰性	288	2	0.7%
不正会計	偽陽性	288	4	1.4%

今回の検証結果は、一般的なAIモデルの合格ラインを大幅に上回っており、実用性が高いといえるでしょう。

指標	一般的な合格ライン	検知結果	評価
正解率	80%〜90%	96%〜98%	極めて優秀
見逃し率	10%〜15%以下	1%〜4%	実運用上のリスク低
誤検知率	20%〜30%程度は許容	1%〜2%	作業効率が高い

Definer社の社員の活動に対して、過去1ヶ月間のSlackやメールのメッセージ内容を「SANUS AI」により分析した結果、実際のリスクスコアに対する見逃しはゼロ件でした。AI分析による正解率は99.77%で、極めて高い精度で判断できることが示されています。

検知精度 (混同行列)	全体件数	件数	割合
真陰性	858	854	99.5%
真陽性	858	2	0.2%
偽陰性	858	0	0.0%
偽陽性	858	2	0.2%

3. 非財務情報の信頼性担保とレポート作成

SANUS AIの「AIマネージャー – コミュニケーション監査と改善提案」機能により、組織のコミュニケーション効率やコンプライアンス遵守状況を数値で示すことで、上場審査や投資家向け説明資料（IR）における情報の信頼性を高められます。人的資本情報として開示可能なレポートを自動生成することが可能です。

一定の条件を満たした従業員の各コミュニケーションについて、「1.各指標がなぜその評価になっているか」と「2.どのような改善案があるか、是正措置を行うべきか」という2つのレポートも自動出力されます。これにより、品質が高く、上場企業に相応しいコミュニケーションを効果的に実現できるでしょう。

4. プライバシー（個人情報）の保護

「SANUS AI」は、従業員が使用しているコミュニケーションツール（主にGmail、Slack、Outlook、Teamsなど）のデータを、AI分析の過程でのみ全て自動で取得しています。SANUSのデータベースには、メールやチャットの中身を保持せず、監査ログとなるタイムスタンプやURLを元に、AI分析の過程でのみ一時的にデータ取得を行い、AI分析後はデータを破棄しています。また、AI分析の過程で取得したデータはAIの学習には利用していません。

全データを人間が監査するのではなく、AIがリスクスコアを抽出し、リスクスコアが高いものは評価の理由や是正措置をレポート化して管理者に提示します。これにより、従業員のプライバシーを徹底的に保護しながら、高度なセキュリティガバナンスを実現します。

5. 特許取得技術および国際セキュリティ規格（ISMS）への準拠

「SANUS」は、独自の技術とデザインで知的財産権（特許・意匠・商標）を取得し、国際的なセキュリティ基準に準拠した運用をしています。

特許取得技術による死角の排除: 他社の特許にはない「ユーザー情報に紐づいたウェブツールの操作履歴取得」という独自技術により特許を取得しました（特許第7603357号）。これにより、「誰が、いつ、どのツールで」という詳細な行動履歴の可視化を実現し、セキュリティの死角を排除しています。
意匠登録済みのUIデザイン: 監査ログの表示画面において、「業務フローの可視化」を支援するデザインとして独自性が認められ、意匠登録を取得しています。膨大なログから直感的に実態を把握できるUXを提供します。
国際規格「ISMS」認証の取得: 情報セキュリティ管理体制をより強固なものとするため、情報セキュリティマネジメントシステム（ISMS）の国際規格である「ISO/IEC 27001:2022」の認証を2025年10月24日付で取得しました。国際基準に則った厳格なセキュリティ管理のもと、サービスを提供しています。

6. 従業員の職種、企業のビジョン・ミッションに配慮したレポート提案

SANUS AIの「AIマネージャー – コミュニケーション監査と改善提案」では、一般的なコミュニケーション品質、ハラスメントリスク、不正会計リスクだけでなく、以下の3つの軸で高度なAI分析と提案を行います。

企業ビジョン・ミッションとの整合性チェック: 従業員の発信が企業の掲げる理念（ビジョン・ミッション）に沿っているかをAIが分析します。単なる業務連絡を超え、ブランドを体現するコミュニケーションを促進します。
職種別（ロール）の最適化提案: 営業、エンジニア、カスタマーサポートなど、職種ごとに求められる最適なトーン＆マナーをAIが理解し、役割に応じたアドバイスを行います。
即座に使える「リライト案」の自動生成: メールやチャットの文章の改善点を指摘するだけでなく、「どう書き直せばよいか」という具体的な修正案（リライト）を自動生成します。これにより、より効率的で生産性の高いコミュニケーションを取れるようになります。

たとえば、ITの営業職の方向けに、企業のビジョンやミッション、仕事内容にマッチするコミュニケーションを提案し、是正措置と合わせて、メールやチャットのリライト案も自動生成します。

1. 検知できるハラスメントの種類一覧（抜粋）

ハラスメント	説明
パワーハラスメント	職場の優位的な地位や力関係を利用し、業務の適正な範囲を超えて、精神的・身体的な苦痛を与えるまたは職場環境を悪化させる行為。
セクシュアルハラスメント	相手の意に反する性的な言動により、就業環境を害したり、労働条件に不利益を与えたりする行為。同性に対するものも含む。
マタニティハラスメント	妊娠・出産、育児に関する制度や措置の利用に関して不利益な取り扱いをしたり、女性労働者の妊娠・出産等に関する言動により就業環境を害する行為。
パタニティハラスメント	男性労働者が育児休業などの制度を利用しようとしたことに対し、上司や同僚が嫌がらせや不利益な取り扱いをする行為。
モラルハラスメント	精神的な暴力や嫌がらせによって、相手の心を傷つける行為。無視、嫌味、人格否定など、職場に限らず行われることがある。
アルコールハラスメント	飲酒にまつわる迷惑行為。飲酒の強要、イッキ飲み/早飲みの強要、酔いつぶすことや、酔った上での迷惑行為など。
テクノロジーハラスメント	職場でIT技術やデジタル機器の知識の有無を理由に差別したり、嫌がらせをしたりする行為。例：PC操作を過度に貶す、連絡手段を強制するなど。
リモートハラスメント	テレワークやリモートワークの環境下で行われるハラスメント。例：プライベート空間への過度な要求（Webカメラの常時接続など）、業務時間外の連絡など。
スメルハラスメント	においにによって、周囲の人に不快感を与える行為。例：体臭、口臭、香水や柔軟剤の強いにおい、たばこのにおいなど。
ソーシャルハラスメント	SNS上でのつきまといや、プライベートな情報を詮索する行為。例：SNSでの友達申請の強要、投稿への過度なコメントなど。
ジェンダーハラスメント	性別や性的指向・性自認に基づく固定観念や偏見によって、不快な思いをさせたり、不利益な取り扱いをしたりする行為。

2. 検知できる不正会計リスクの種類一覧（抜粋）

不正会計	説明
バーター取引	金銭の授受を伴わず、商品やサービスを相互に交換する取引。不正な売上水増しなどに利用されることがある。
スルー取引	仲介業者が商品を仕入れてすぐに販売先に流すだけで、実質的な関与やリスク負担がないにもかかわらず、売上を計上する取引。
循環取引	複数の企業間で商品の売買を繰り返し、最終的に自社に戻ってくることで、見かけ上の売上高を水増しする取引。
横領	業務上占有している他人の財物（金銭や資産など）を、不法に自分のものにすること。
粉飾決算	企業の財政状態や経営成績を実際よりも良く見せるために、意図的に虚偽の内容を記載した財務諸表を作成する不正会計行為。
関連当事者取引	会社と特別な利害関係にある者（役員、主要株主など）との間で行われる取引。不当な利益供与のリスクがあり、開示が求められる。
売上や費用の水増し	実際には存在しない売上や経費を過大に計上し、利益を操作する行為。
架空取引	実際には商品の受け渡しやサービスの提供がないにもかかわらず、帳簿上で取引があったかのように見せかけること。
キックバック	取引の成立や便宜の見返りとして、その一部を密かに相手に払い戻したり、受け取ったりする行為。
不公正取引	株価を意図的に操作するなど、市場の公正を害する取引全般（相場操縦、風説の流布など）。
インサイダー取引	会社の未公開の重要情報を利用して、その会社の株などを売買する行為。
費用の先送り	利益を多く見せるために、特定の期間の費用を意図的に次期以降に先延ばしする。

今後の展望

Definer社はこれまで、上場企業および上場準備中の企業向けに、監査業務の効率化を支援するSANUS(上場監査クラウド)を提供してきました。今回新たに提供を開始する「SANUS AI – AIマネージャー – コミュニケーション監査と改善提案機能」は、従来の監査ログに加え、日々のコミュニケーションデータという「定性情報」の解析を可能にし、非財務情報の信頼性を高める構造化データの出力を目指しています。

本サービスを通じて、導入企業が「高い透明性と生産性を誇り、人材が健康で、末長く活躍できる組織」を実現できるよう、支援を強化していく方針です。Definer社は、ITの力で企業の「透明性」と「組織力」を可視化し、改善提案することで、内部統制の高度化と非財務情報の信頼性担保を実現し、公正で持続可能な企業社会の構築に貢献するとしています。

株式会社Definerの詳細は、公式サイトをご覧ください。

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回のDefiner社による「SANUS AI」の発表は、企業経営に大きな示唆を与えます。リモートワーク下でのコミュニケーションの「ブラックボックス化」が課題となる中、AIがメッセージの文脈まで解析し、質やリスクを定量化できる点は画期的です。これにより、上場企業や上場準備企業だけでなく、あらゆる組織が非財務情報の信頼性を高め、人的資本経営を具体的に推進できるでしょう。不正リスクの早期検知とコミュニケーション改善提案は、コンプライアンス遵守と生産性向上に直結し、企業価値の向上に大きく貢献すると期待されます。

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