主なポイント：エージェンティックAIは、自己申告式アンケートやインタビュー、サンプリングを超え、実際のデータ・通信・統制・ワークフローを評価して脆弱性を特定することで、リスク評価を飛躍的に強化します。これらのリスクはその後、インタビューを通じて検証可能です。エージェンティックAIは、潜在リスク・規制違反・評判毀損を含むコンプライアンス問題の早期警戒システムとして機能します。

今日の複雑な規制環境では、組織が脆弱性を効果的に特定し、コンプライアンスを確保し、事業目標を達成するためには、徹底的なリスク評価が不可欠です。合併や買収の準備、あるいは日常業務の強化を問わず、リスク評価は情報に基づいた意思決定と効果的なガバナンスの基盤を提供します。

リスク評価における手動レビューの限界

従来のリスク評価は、インタビュー、調査、手動による文書サンプリングに依存することが多く、限られた可視性しか提供しません。この手法は、サプライヤーのオンボーディング、規制監査、M&Aのいずれに適用しても、時間がかかり、労力がかかり、本質的に限界があります。時間とリソースの制約により、チームは小さなサンプルに頼らざるを得ず、重大な問題が見逃される可能性があります。

手動アプローチでは一貫性の確保も困難である。審査者によってポリシー解釈が異なり、人的ミスは避けられない。その結果得られる知見は不完全であり、脆弱性が発見されずに済む可能性があり、関係者に誤った安心感を与える。問題が発見された場合でも、自動化なしに数百から数千の文書にわたって追跡することはほぼ不可能である。

エージェント型AIでコンプライアンスを変革

継続的なコンプライアンス監視から買収後のデューデリジェンスまで、Agentic AIは変革をもたらす代替手段を提供します。サンプリングではなく、AIエージェントが契約条項からポリシー条項、請求書の明細項目から支払いの詳細、リスクの高い職務を担う個人と第三者間のコミュニケーションに至るまで、あらゆる文書のあらゆる部分を分析します。そして単にポリシーからの逸脱を指摘するだけでなく、それらを記録し、分類し、明確で実行可能な言語で要約します。

これによりコンプライアンスチームは隠れたリスクを包括的に把握でき、リスクの所在と対応策を正確に把握できます。

買収後の成功におけるリスク評価の役割

リスク評価において最も重要な局面の一つはM&A時であり、買収後のデューデリジェンスが極めて重要となる。チームは取引成立前の規制遵守と透明性基準を満たすため、HSRプロセス中に合併前計画を完了させるが、買収完了後はコンプライアンス管理の検証、潜在リスクの発見、円滑な統合支援のためにデューデリジェンスが不可欠である。

ロイター通信の報道によれば、2025年現在、世界のM&A活動は前年比10％増加している。最高コンプライアンス責任者（CCO）は、あらゆる買収において効率的な買収後デューデリジェンスと効果的な統合という課題に直面している。.

法務・コンプライアンス部門は、新規買収対象企業のコンプライアンスリスクと統制効果を評価するため、インタビュー、アンケート、手動による文書サンプリングに依存している。これにより、買収対象企業の方針、契約書、請求書、デューデリジェンスファイルの一部のみが審査対象となり、インタビューや質問票の回答の行間を読む必要がある。手動による買収後のデューデリジェンスは時間がかかり、労力がかかり、本質的に限界がある。

AI技術は、このプロセスを大幅に改善し、新規取得企業を評価する法務・コンプライアンスチームのリスク軽減を実現する機会を提供する。これにより、統合計画の策定や新規事業部門との連携に注力する時間を確保できる。

実世界への影響

地方自治体向けに機器やサービス契約を販売する数百の第三者企業を抱える会社を買収すると想像してください。インタビューや調査に加え、デューデリジェンスファイル、契約書、請求書、出張・接待費（T&E）記録のサンプリングを手作業でレビューするには数か月を要する可能性があります。複雑さゆえ、買収側が評価に通信データのサンプルを含めることは疑わしいでしょう。

AIエージェントを活用すれば、関連データを安全に保管後、無数のデータポイントの分析、非標準活動のフラグ付け、コンプライアンス整合性の包括的評価を含むプロセスは数日で完了します。さらにAIは大規模な情報相互参照を実行し、包括的な監査証跡の維持を可能にします。フラグが立てられた各問題は正確なソース文書と文脈まで遡及され、AIの分析結果に対する信頼性を高めます。

これらすべてが、買収対象企業のリスクプロファイルをより明確かつ信頼性の高い形で描き出します。AIを活用することで、シナリオベースのインタビューから具体的な事象に関する対話へと議論の方向性を転換でき、その結果、調査の実施が不要になる可能性があります。これにより節約された時間を活用し、新たに買収した事業体の従業員との関わりを深め、統合ロードマップを策定することが可能となります。

妥協なくスピードと深みを両立

買収後のデューデリジェンスにAIエージェントを導入する最大の利点は、そのスピードにあります。従来数週間かかっていた作業が、今では数時間で完了します。

AIは人間のレビュー担当者のように疲労や注意散漫に陥らない。数千もの文書を精密かつ一貫して処理し、手作業では発見不可能な洞察を浮き彫りにする。適切なツールを用いた徹底的な検証により、見落としを完全に排除する。理論上は人間も同じ結果を達成できるが、膨大な時間とリソースを要する上、解釈のばらつきリスクが残る。適切なテクノロジーこそが、手作業では到底及ばない精度・一貫性・拡張性を実現する。

この速度により、より深い分析も可能になります。AIは文書全体にわたるパターンを特定し、繰り返し発生する問題を追跡し、さらにはポリシー改善の提案も行います。エージェントは単に問題を発見するだけでなく、その理解を支援します。ただし、検証が極めて重要であり、コンプライアンス担当者はAIの結果が信頼できることを確認するためにテストを行う必要がある点に留意してください。

初期レビューを超えて：継続的モニタリング

AIの利点は初期リスク評価に留まりません。データレイクが構築されると、AIエージェントは継続的またはスケジュールされた間隔で稼働します。新たな逸脱を監視し、問題をリアルタイムで要約・エスカレーションすることで、コンプライアンスチームが潜在的な問題に先手を打つことを可能にします。

これにより、買収後のデューデリジェンスは継続的なコンプライアンス戦略へと変貌します。コンプライアンスチームは、問題が発生するのを待つのではなく、潜在的な懸念事項を積極的に可視化し、対応・検知・管理するようになりました。結果としてリスク露出を低減し、強固なガバナンスを実現します。特定された事例の多くは研修や社内コミュニケーションに組み込むことができ、従業員への関連性を高めます。

最高コンプライアンス責任者（CCO）にとっての戦略的優位性

CCOにとって、エージェント型AIは業務効率化以上の価値を提供します。より多くのデータを処理して潜在リスクを可視化し、継続的モニタリングを可能にする安全なデータリポジトリを構築することで、AIはコンプライアンスリーダーが情報に基づいた意思決定を行い、ステークホルダーに透明性を提供し、強固なコンプライアンス体制を構築することを支援します。

AIエージェントにより、コンプライアンスチームはより深いレビュー、迅速な評価、そして積極的なリスク軽減を実現できます。これは単なる漸進的な改善ではありません。コンプライアンスの実行方法における根本的な変革なのです。

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ジェリー・クラール、コンプライアンス・アドバイザリー部門責任者
Epiqでは、ジェリー・クラールがシカゴ事務所を拠点にコンプライアンス・アドバイザリーおよびテクノロジー業務を統括しています。

25年以上にわたり、ジェリーは法務部長および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とインフラの構築、強化、最適化を支援してきました。