IT監査の非効率を90%削減?DataSnipperのAIツールと成功事例を解説するウェビナー再視聴開始

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IT監査の非効率を解消するAI自動化ウェビナー再視聴受付中

SwiftLink株式会社が営業支援を行うDataSnipper B.V.は、監査業務に携わる方向けの新規ウェビナーをオンデマンドで配信開始しました。このウェビナーでは、「ITリスクアセスメントとシステム監査におけるテクノロジー利用状況と成功例」と題し、IT監査の非効率を解消する自動化アプローチと成功事例を徹底解説しています。

IT監査における課題とAI活用の可能性

多くのプロフェッショナルが、IT統制に必要な社内データ収集、ログや管理報告書の読解と評価において、AIによる自動化の余地を感じています。しかし、以下のような理由から具体的な検討や実行に至っていないケースが少なくありません。

  • IT統制に特化したツールが少なく、汎用AIツールの現場への導入が難しい

  • 検査対象の事業部やシステムごとに検査要件やデータ仕様が異なり、自動化のための標準化が困難

  • 業務部門による統制状況の監視には、社内業務を理解した担当者の視点が不可欠

DataSnipperは7年間にわたり、JSOXや内部統制評価において自動化テクノロジーとノウハウを提供してきました。特にIT監査に特化した自動化の進め方が明確でなかった企業から高い評価を得ており、本ウェビナー動画では、企業がテクノロジーをどのように活用し、業務効率化を実現したのかが紹介されています。Excel上で評価や評価過程を入力する企業にとって、新たな発見が多い内容となっています。

ウェビナーの詳細と視聴申し込みはこちらからご覧いただけます。
ウェビナー詳細・視聴申し込みフォーム

DataSnipperについて

DataSnipperは、AIを搭載したExcelアドイン型のAI監査プラットフォームです。証憑突合、データ抽出、調書作成といった監査業務を自動化し、手作業に比べてチェック時間を最大90%削減します。これにより、監査品質と速度を同時に高めることが可能です。世界125ヶ国以上、50万人以上のユーザーに利用されており、日本国内でも大手監査法人や三井住友銀行で導入されています。

会社概要

SwiftLink株式会社

「世界を変える」という思いを持つメンバーが集まって設立されました。営業力をサポートし、価値あるプロダクトが必要とされる市場へ提供される機会を創出することで、企業の成長に必要な戦略的パートナーとなることを理念としています。

  • 設立:2024年1月22日

  • 代表者:代表取締役 田中 智史

  • 所在地:東京都渋谷区円山町5番5号Navi渋谷Ⅴ3階

  • ホームページ:https://www.swiftlinkglobal.com/

  • 事業内容:日系企業の海外進出支援、外資系企業の日本進出支援、海外スタートアップのアプローチ・スカウティング、ミーティングファシリテーション、海外営業、マーケティング支援、 スタートアップグロースサポート

DataSnipper B.V.

2017年に設立され、監査に関わる人々が直面する繰り返しの手作業や非効率なデータ処理の課題解決を目指しています。ミッションは「信頼できるデータを迅速に検証し、より良い意思決定を支援すること」です。データの出所を明確にし、文脈を持たせることで、データの信頼性向上に貢献しています。

  • 社名:DataSnipper B.V

  • 設立:2017年

  • 代表者:CEO Vidya Peters

  • 日本法人統括:砂山源樹

  • 所在地:東京都渋谷区渋谷2-21-1ヒカリエオフィス棟33階

  • ホームページ:https://www.datasnipper.com/jp

  • 事業概要:ソフトウェアの開発、運用

本件に関するお問い合わせ先

SwiftLink株式会社(データスニッパーウェビナー運営事務局)

AI Workstyle Lab編集部コメント:

今回のDataSnipperのウェビナー再配信は、特に監査業務に携わる企業やプロフェッショナルにとって、AI導入による具体的なビジネスメリットを考える良い機会となるでしょう。IT統制や内部監査は、これまで多くの手作業と専門知識を要する領域でしたが、AIがデータ収集や突合、調書作成を自動化することで、業務の品質を維持しつつ、大幅な効率化とコスト削減が見込めます。このアプローチは、監査法人だけでなく、自社で内部監査を行う企業や、リスク管理部門にも応用可能です。AIによる自動化は、担当者がより戦略的な分析や判断に時間を割けるようになり、結果として企業全体のレジリエンス向上に貢献すると考えられます。

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この記事の情報
記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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