重要なポイント：ほとんどの法務・コンプライアンス部門はすでにAIの試験導入を進めていますが、実験だけでは説得力のある成果は得られません。さらなる進展を図るには、AIを単なる目新しさから、調査支援ツールへと位置づけを変える必要があります。これには、証拠一式の分析、人間の判断の維持、そして透明性、追跡可能性、信頼性を確保する、安全で目的に特化した環境の活用が含まれます。

今や、ほとんどの組織がAIに対する「好奇心の段階」をすでに過ぎていると言っても過言ではありません。多くの法務・コンプライアンスチームは、すでに実験段階に移行しています。彼らはツールのテストやパイロット運用を行い、活用事例を模索しています。それでもなお、お馴染みのジレンマは残っています。リスクを増大させることなく、チームはどのようにして試行錯誤の段階から信頼できる成果へと移行すればよいのでしょうか？

そのジレンマが最も顕著に表れるのが内部調査の分野です。そこでは、スピードと同様に、正確性、立証可能性、そして信頼性が極めて重要視されるからです。

捜査におけるAIの実験がしばしば停滞する理由

捜査現場でのAI導入は、アウトラインの作成、文書の要約、パターンの検索など、範囲が限定的あるいはリスクの低いタスクから始まることが多い。こうした初期の成果は信頼感を醸成する一方で、躊躇を生む原因にもなり得る。チームは必然的に、データのセキュリティ、信頼性の低い出力結果、あるいは自動化への過度な依存について懸念を抱くようになる。その結果、AIは導入されているものの十分に活用されていないという、宙ぶらりんの状態が生じる。AIは有用ではあるが、まだ変革をもたらすほどには至っていないのである。

実験段階から成果重視への移行には、AIの役割を再定義することが必要となります。AIが証拠を多用する業務の負担を軽減することで、調査担当者は分析、意思決定、および聞き取り調査に注力するための時間と余裕を得ることができます。しかし、AIが専門家の判断を補助するのではなく、それに取って代わってしまう場合、リスクが生じます。また、機密性の高い捜査データが適切に隔離されていない場合にも、リスクが高まります。AIは、データ漏洩、データの混在、あるいは当該案件以外の目的での再利用を防ぐ、安全で専用の環境内で稼働しなければなりません。責任あるAIの運用指針には、出力結果への盲目的な依存ではなく、ガバナンス、透明性、そして人間による監督が求められます。このような枠組みは、説明責任を維持しつつ、AIの導入を促進するものです。

調査とは証拠の問題である

調査の成否は、本質的に、チームが証拠をいかに的確に収集・分析できるかにかかっています。電子メール、チャットメッセージ、文書、音声ファイル、カレンダーの記録、財務記録などはすべて、完全かつコンプライアンスに準拠した調査を行う上で重要な要素となります。こうした情報の調整、収集、精査には時間がかかり、チームが重要なデータを見落とすこともしばしばあります。

AIは包括的な精査を可能にすることで、この状況を根本から変えます。期限に間に合わせるために調査範囲を狭める代わりに、チームは関連するすべての資料を効率的に分析し、パターンを早期に特定し、不整合をより迅速に明らかにすることができます。この変化により、調査サイクルが短縮されると同時に、調査結果に対する信頼性も向上します。

AIのリスクを管理しつつ、業務のスピードを落とさない

セキュリティや精度に関する懸念は当然のことです。機密性の高い捜査データは、無関係な情報と混在させてはならず、出力結果は出典まで追跡可能でなければなりません。これらの要件は、ある明確な原則を示しています。それは、「環境はモデルと同じくらい重要である」ということです。AIが、収集された証拠の分析に限定され、明確な出典が示される、安全で専用の環境内で動作する場合、チームは自信を持てるようになります。あらゆる知見が基礎となるデータに紐づいている場合、AIによる「幻覚」への懸念は軽減されます。重要なのは、これが人間の審査員の働き方を反映している点です。推測ではなく、証拠から結論を導き出すのです。

また、調査においては人為的ミスのリスクが常に存在していることを忘れてはなりません。見落とされたメール、解釈の不一致、疲労などはすべて結果に影響を及ぼします。重要な問いは、AIが完璧かどうかではなく、既存のプロセスと比較して一貫性と透明性を向上させるかどうかです。

調査担当者がAIを活用する際に主導権を維持する方法

AIは意図や信憑性を判断するものではありません。調査担当者は依然として、証人への聞き取りを行い、文脈を勘案し、判断を下さなければなりません。変化するのは、その下準備の部分です。整理された証拠に迅速にアクセスできるようになることで、会話はより的を絞ったものになります。聞き取りでは、曖昧な記憶ではなく、具体的な出来事について掘り下げることができます。調査結果は、より明確な監査証跡によって裏付けられます。

準備作業の自動化と判断を行う人間とのこのバランスこそが、変革を可能にします。AIを活用して既存の人手による審査を強化しているチームは、厳密さを損なうことなく、ワークフローが円滑になり、ボトルネックが減少したと報告しています。最も重要なことは、業務への支障が最小限に抑えられ、より迅速な復旧が可能になることです。

調査業務でAIを本格導入する前に、法務・コンプライアンスの責任者が問うべき質問

法務・コンプライアンスの責任者は、以下の実践的な質問を通じて導入の準備状況を評価することができます。

• チームは、必要な期限内にすべての関連データを容易に分析できるか？

• 調査から得られた知見は、元の情報源まで遡って追跡可能か？

• 現在のプロセスにより、調査担当者は手作業によるレビューではなく、分析や聞き取り調査に集中できるようになっているか？

• AIは「ブラックボックス」ではなく、明確な境界線を持つ支援ツールとして扱われているか？

これらの質問に対する答えが一貫して「はい」であるならば、その実験は再現可能な能力へと成熟している可能性が高い。

内部調査におけるAIの今後の展望

調査分野におけるAI導入の次の段階は、単なる目新しさではありません。重要なのは、信頼性、スピード、そして信頼です。組織が経験を積むにつれ、議論は「調査にAIを導入すべきか」という段階から、「AIが調査をどのように支援するか」という段階へと移行しています。実験段階から確信を持って導入する段階へと進むチームは、コスト管理、対応の迅速化、コンプライアンスの検証を効果的に行うことができるようになります。

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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・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。