監査対応をAIで自動化！正解率99.7%でリスクを検知する「SANUS AI」が特許を取得

Definer Inc.
業務ツールのノイズを排除しハラスメントや不正会計リスクを正解率99.7%で検知する「SANUS AI」の特許を取得。内部統制の高度化と監査対応工数80%削減を同時に実現します。


監査対応はAIにおまかせ。正解率99.7%でリスクを検知する「SANUS AI」が特許を取得（特許第7884312号）


株式会社Definer（本社：東京都千代田区、代表取締役：阪本健太郎）は、生成AIを活用した労働環境評価システム「SANUS AI」の根幹をなすコア技術について、特許（特許第7884312号）を取得したことをお知らせいたします。

ハイブリッドワークやマルチツールの普及に伴い、組織内のコミュニケーションは急速に多様化し、同時に「見えないリスク」としてブラックボックス化しています。

本特許技術は、日常の業務ツールから発生する膨大なデータから不要なノイズを自動で排除し、ハラスメントや不正会計リスクを、誤検知率わずか0.2%という圧倒的な実運用精度で検知するものです。
上場審査に準拠する「内部統制の高度化」と「監査対応コストの劇的な削減」をトレードオフなしに両立させ、企業の健全な成長を支える次世代のガバナンスインフラを提供します。

特許技術の核心：独自の3ステップ・プロセス

なぜ誤検知がほぼゼロなのか？ 履歴の極小化とノイズ除去を経て、生成AIがコンテキストを解読する特許技術の仕組み

本特許が認可された技術の核心は、データの「取得コスト」と「分析精度」の課題を同時に解決する、洗練された3つのステップにあります。

ステップ1：履歴管理情報による「ターゲットの極小化」

- すべての詳細データを最初から一括取得するのではなく、まずはイベントの概要情報（イベント種別など）を含む「履歴管理情報」のみをツール提供装置から取得します。

- これにより、分析が必要なイベント（能動的なアクションなど）だけをピンポイントで特定し、不要な計算量と通信コストを劇的に削減します。

ステップ2：状況に応じた「スマート・データクレンジング」

- 取得した詳細情報に対し、メールの転送状況、CCの有無、利用するツールの種別に応じた独自の「変換ルール」を適用します。

- 返信部分、他メッセージの引用部分、意味を持たない特殊文字といった、評価に寄与しない「分析対象外情報」を自動的に削ぎ落とします。

- これにより、監査対応において最も工数がかかる「定常業務ログの目視確認」を根絶し、監査審査で求められる「特異なやり取り」のみを抽出する環境を構築します。

ステップ3：生成AIによる「ハイコンテキスト（文脈）評価」

- クレンジングによって純度を高めた詳細情報へ、企業の「ビジョンやミッション」、さらに「対象者の役職情報」を組み合わせて、最適化された生成AIが総合的な文脈評価を行います。

- 単なるテキスト分析の枠を超え、企業のコンプライアンス基準や役職に応じた高度な業務評価およびリスク推定を可能にします。


圧倒的な実証データ：実運用に耐えうる確かな信頼性


一般的なAI（（従来のキーワード検知等）の限界の誤検知20～30%を置き去りにする、圧倒的なノイズレス実績


株式会社Definerが実施した、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データ（通常メッセージとリスク性の高いメッセージを混合した288件）を用いた実証テスト、および実企業活動ログを用いた運用テストの結果として、「見逃しゼロ」で「誤検知ほぼゼロ」という圧倒的な実運用精度を実証いたしました。

具体的な結果は以下の通りです。

- 驚異的な正解率(99.7%)：AIが「リスクあり」と判定した案件における正解率（精度）は99.7%を記録し、誤判定による現場の混乱を完全に回避できる水準であることを証明しました。


- 高い判別成功率（約97%）：288件のテストデータにおいて、全体の約97%を正しく判別。ハラスメント検証では真陽性208件・真陰性70件・偽陽性8件・偽陰性2件、不正会計検証では真陽性214件・真陰性68件・偽陽性2件・偽陰性4件を正確に識別しました。


- 実運用での誤検知はわずか2件（0.2%）：企業活動において発生した実際の実運用メッセージ858件を用いた結合テストでは、真陰性854件、真陽性2件を検知。見逃し（偽陰性）は0件（0.0%）、誤検知（偽陽性）はわずか2件（0.2%）という、一般的な合格ライン（誤検知率20～30%許容）を遥かに凌駕する結果を示しました。


本特許技術が顧客のビジネスにもたらす3つの価値

経営陣・CFO・管理部長がそれぞれの立場で得られるメリットを一目で理解できる3カラム図

【経営陣へ】上場審査に準拠する「内部統制（ガバナンス）の高度化」

従来のキーワード監視ではすり抜けていた、文脈（ハイコンテキスト）に潜むリスクを生成AIが正確に捉えます。不正会計やハラスメントの芽を早期に摘み取り、経営陣が真に安心できる強固なガバナンス体制を構築します。

- 不正の早期検知：循環取引や売り上げや費用の水増しなどの12の不正会計リスクを網羅的に評価します。具体的には「決算日まで時間がない」「売上をあと〇〇円増やして」「監査を意識してうまく処理してほしい」といった、非公式なやり取りや不自然な数値への言及、責任転嫁のニュアンスを検知します。
- - 不正会計リスク一覧：バーター取引、スルー取引、循環取引、横領、粉飾決算、関連当事者取引、売り上げや費用の水増し、架空取引、キックバック、不公正取引、インサイダー取引、費用の先送り


- 多角的なハラスメント検出：パワーハラスメントやセクシュアルハラスメントに留まらず、マタニティ、パタニティ、モラル、テクノロジー、リモート、スメル、ソーシャル、ジェンダーハラスメントを含む10種類のハラスメントを正確に検知・評価し、企業の法的リスクを未然に防ぎます。

【CFO・監査役へ】労務・ガバナンスリスクの早期発見による「上場延期リスクの回避」

人的資本経営における全社統制の実現と、上場延期リスク（ハラスメント・労務問題）の徹底回避、コンプライアンスの遵守をサポートします。
- 客観的データによる全社統制：他者からの受信通知など受動的なイベントを排除し、メール送信やファイル編集といった「能動的なイベントに関する履歴管理情報」を抽出。これに基づき、活動量、メール送信数、未返信数、メッセージの返信時間、所要時間などの活動指標を算出します。


- 組織の健全性を証明：可視化した指標を基に、チーム内のボトルネック、過労リスク、退職リスク、さらにはセキュリティの脅威を早期に発見し、監査法人や幹事証券会社へ提示できる客観的なガバナンスエビデンスを構築。

【管理部長へ】監査対応工数を80%削減し、実運用に耐える「ノイズレス・リスクマネジメント」

監査ログの監視において最大の課題だった「無関係なログの目視確認」をゼロに近づけます。
- 徹底的なノイズ除去：返信部分や引用部分、特殊文字などの分析対象外情報を自動で削ぎ落とします。監査審査や内部統制において確認すべき「特異なやり取り」だけを抽出するため、限られた人員で膨大なコミュニケーションログを監視でき、圧倒的なリソース最適化を可能にします。


代表メッセージ

株式会社Definer 代表取締役・発明者 阪本健太郎のコメント

「現代の労働環境において、コミュニケーションのデジタル化は生産性を向上させた一方、ガバナンスのブラックボックス化という新たなリスクを生み出しました。私たちが開発した『SANUS AI』は、単にリスクを監視するシステムではありません。

独自のデータ抽出・クレンジング技術と生成AIを組み合わせることで、ノイズに埋もれた本質的な業務フローや組織の課題を客観的に可視化します。

本特許技術の取得は、プロダクトの機能性だけでなく、企業が健全に成長し、従業員が安心して最高のパフォーマンスを発揮できる『環境』を守るためのガバナンスインフラとしての価値が認められたものと確信しています。」

▼【上場・上場準備企業向け】SANUS AI サービス概要・導入資料（無料）

経営ガバナンスと内部統制の強化、そして労務監査の効率化により「上場基準に耐えうる組織力」を実現したい経営者・CFO・管理部長のための解説資料です。

【資料でわかること】
上場企業に求められるガバナンス・内部統制・労務監査の実践方法
SANUS（上場監査クラウド）の機能・料金体系・セキュリティ体制

資料ダウンロード（無料）はこちら：https://site.sanus-org.com/

会社概要
会社名称　：株式会社Definer (Definer Inc.)
資本金　　：1億円
設立年月日：2021年6月
本社所在地：東京都千代田区九段南１丁目５番６号りそな九段ビル５Ｆ・ＫＳフロア
代表　　　：代表取締役　阪本健太郎
事業内容　：
■ ＡＩを含む先進的なＩＴ技術を活用したＩＴコンサルティング
■ ＡＩを含む先進的なＩＴ技術を活用したＩＴプロダクトの開発及び提供
■ 前各号に付帯又は関連する一切の事業
URL　　　：https://definer.jp/

顧問：高野 秀敏
事業戦略アドバイザー：吾郷 克洋
PdMアドバイザー：及川 卓也
GCPアドバイザー：名村 卓
XaaSアドバイザー：紣川 謙
法務アドバイザー：森 和考


■取材のお問い合わせ先
企業名：株式会社Definer (Definer Inc.)
広報担当：秘書広報係