重要なポイント：コンプライアンス監視におけるAIの活用は、コンプライアンス担当者に虫眼鏡を手に持たせるようなものです。これにより、チームは規制当局の期待に応えつつ、可能な限りリアルタイムに近い状態で、高い確度でリスクを検知・防止することが可能になります。つまり、チームは「干し草の山の中の針」とも言うべきリスクを迅速に特定できるのです。 

企業のコンプライアンス部門にとって、その重要性がかつてないほど高まっている今、コンプライアンス組織はAIの能力を活用し、eディスカバリーツールを用いた従来のモニタリングでは到底達成できない、リスクの防止と検知に向けた全く新しいアプローチを打ち出し始める必要があります。 

米国司法省や各州の司法長官が、ガソリン供給から卵生産業者、肥料メーカーなど、幅広い業界における価格カルテルの調査を強化していることも、この緊急性を高めています。米国をはじめとする各国の規制当局は、不正行為が重大な問題となる前にそれを検知できる、リスクベースでデータ駆動型のコンプライアンス・プログラムを企業が導入することを、ますます強く求めています。 

モニタリングにAIを活用することで、リソースが限られているコンプライアンスチームでも、可能な限りリアルタイムに近い状態で、かつより高い確度で洞察を提供できるようになります。不一致が検出された場合、組織は従業員に対して期待される行動について指導を行ったり、さらなる調査のためにエスカレーション手続きを起動したりすることができます。また、チームは匿名化された調査結果を研修やコミュニケーションに組み込むことも可能です。これにより、コンプライアンスチームが提供を目指している「共感性」が高まります。 

リスク評価も同様に恩恵を受けます。従来のアンケートやインタビューの回答にデータに基づく証拠が加わることで、信頼性が向上します。さらに、その結果はステークホルダーへの報告に向けた新たなデータセットを生み出し、コンプライアンス・プログラムがその使命を果たしているという証拠を提供します。 

規制当局の期待の変遷 

近年、世界中の規制当局は、コンプライアンス・プログラムが、画一的で「チェックリストを埋めるだけ」のアプローチから、リスクに応じたデータ駆動型のアプローチへと転換し、懸念事項が問題となる前にそれを早期に発見することに重点を置くべきであるという見解を採用しつつあります。例えば、米国司法省の「企業コンプライアンス・プログラムの評価（ECCP）」の最新改訂版では、継続的な改善や、データへのアクセス、テスト、モニタリングの重要性が繰り返し強調されています。検察官は、コンプライアンス担当者が関連データに十分にアクセスできているか、また組織がそのデータを活用してリスクを特定・軽減しているかを評価しなければなりません。 

重要な点として、規制当局が特定の技術を指定することはほとんどありません。その代わりに、彼らは成果に焦点を当てています： 

• 企業は不正行為を特定できるか？ 
• 違反を早期に検知できるか？ 
• 新たなリスクに適応できるか？ 
• 監視活動が有効であることを実証できるか？ 

現在、多くの組織はこれらの基準を満たすために、定期的なキーワードベースのレビューに依存しています。このアプローチは最低限の期待には応えるかもしれません。しかし、新しい技術、特にAIが急速に進歩するにつれ、電子通信に対する事後的なレビューでは、新しい技術が達成できる水準にますます及ばなくなっていくでしょう。 

コンプライアンスのためのeディスカバリー監視が抱える本質的な限界 

その名称が示す通り、eディスカバリー技術の設計上の主眼は、包括的な通信監視ソリューションにあるわけではありません。しかし、役職、勤務地、職位、事業部門、あるいは過去の懸念事項に基づいて、リスクの高い従業員群を特定するというコンプライアンスプロセスにおいては、この技術がその役割に適応できることが実証されています。この技術は、対象となる従業員のサンプルから通信データを収集し、不正行為の兆候がないか、キーワード検索や時間のかかる人的レビューを実施しますが、その一致結果の大部分は誤検知です。 

eディスカバリーツールの機能と処理速度は、不適切な通信、ポリシー違反、利益相反を含む独占禁止法上の懸念、およびその他の不正行為を明らかにする点において、従来の手作業を多用するプロセスよりもはるかに優れています。技術の進歩に伴い、AIは比類のない精度と正確性をもたらしています。 




AIと従来のeディスカバリのワークフローの違いは、実際の事例を通じてより鮮明になります。この事例では、ある企業が自社のコミュニケーションを分析し、6か月間にわたる特定のハイリスクな行動を特定しています。

イベントの監視からリスクの監視へ 

AIは、eディスカバリとAIによる監視の間の、おそらく最も重要な違いである、強力なパラダイムシフトを促進しています。この違いは、規制当局が長年にわたり進めてきた方向性と密接に一致しています。冒頭で述べたように、米国司法省（DOJ）は、データ、テクノロジー、分析を活用してリスクを先制的に特定し、コンプライアンス・プログラムの有効性を継続的に向上させることをますます重視しています。AIを活用することで、最も効果的なコンプライアンス・プログラムは、単に不正行為をより効率的に調査するだけにとどまりません。むしろ、リスクをより早期に特定し、より迅速に介入し、違反行為の発生を未然に防ぐものです。こうした機能により、AIを活用したコンプライアンス・モニタリングは、コンプライアンス・プログラムの評価基準となる新たな標準となりつつあります。 

とはいえ、コンプライアンスの責任者は、これをeディスカバリとAIの二者択一の問題と捉えるべきではありません。両者にはそれぞれ不可欠な役割があります。重要なのは、それぞれのツールがどこに位置づけられるかということです。調査の実施であれ、規制当局への対応であれ、組織にとってeディスカバリの価値は依然として存在します。eディスカバリは、チームに「何が起きたか」を理解する能力を提供します。一方、AIは、組織が「何が起きているか」を理解できるようにすることで、不正行為を排除する上で不可欠な存在です。

新たなコンプライアンス基準を満たすにはAIが必要 

規制当局の期待の変化、データ量の増加、そして技術の進歩により、サンプリングされたデータの定期的なレビューのみに依存することは、ベストプラクティスとして正当化することがますます困難になっています。これは、組織がコミュニケーション、取引、およびサードパーティの活動をリアルタイムで継続的に分析している状況において、特に顕著です。 

さらに、依然として定期的な文書レビューのみに依存し続ける組織は、技術的には監視要件を満たしているかもしれませんが、違反を未然に防ぐ機会を逃すリスクを負っています。コンプライアンスAIは、不正行為の可能性を根絶し、政府の監視による悪影響を軽減するために不可欠なものになりつつあるだけではありません。それを導入しないことによるリスクもまた、コンプライアンスAIの導入を業務上の必要不可欠なものにしているのです。 

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ジェリー・クラル、コンプライアンス・アドバイザリー・リーダー 
Epiqでは、ジェリー・クラルがシカゴオフィスを拠点として、コンプライアンス・アドバイザリーおよびテクノロジー・プラクティスを率いています。 

25年以上にわたり、ジェリーは法務担当役員（GC）や最高コンプライアンス責任者（CCO）の信頼できるアドバイザーとして、リスクベースのコンプライアンス・プログラムおよびインフラの構築、強化、最適化を支援してきました。 
 

エリン・トゥーミー、副社長兼独占禁止法・グローバル調査プラクティスグループリーダー エリンはeディスカバリ分野で17年以上の経験を持ち、特に独占禁止法およびグローバル調査に関する専門知識を有しています。彼女は、証拠開示基準、TAR（自動レビュー）コンプライアンスに関する規定、外国語翻訳、およびスケジュール合意に関して、米国司法省（DOJ）や連邦取引委員会（FTC）との直接交渉において、独占禁止法およびグローバル調査のクライアントに助言を行い、連携してきました。これまでのキャリアにおいて、エリンは、文書の収集・処理、TAR、複雑な多段階のレビューワークフロー、および証拠開示に関する戦略的助言を含め、複雑なeディスカバリー案件におけるクライアントサービスおよび業務遂行を統括してきました。