株式会社Definer、特許技術を活用したWebツールの履歴情報を基に、最新鋭の生成AI技術を活用し「SANUS AI - AIマネージャー - コミュニケーション監査と改善提案機能」を提供開始。

特許を取得した活動履歴を活用して、コミュニケーションの論理性や生産性、不正会計リスクなどを数値化。「AIマネージャー - コミュニケーション監査と改善提案」で、組織の成長とガバナンス強化を実現します。

Definer Inc.

2025年12月29日 12時00分

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、2024年12月に取得した特許技術（特許第7603357号）を活用し、「SANUS（上場監査クラウド）」の新機能「SANUS AI」の提供を開始いたしました。

「SANUS（上場監査クラウド）」は、従業員のクラウド活動履歴の情報を一元取得できる、日本初のSaaSです。

特許を取得した高度なIT技術により、Google Workspace、Slack、ZoomやSalesforceなどの利用ログを自動で取得・可視化することで、従業員の業務実態を客観的に把握・監査するサービスを提供してまいりました。

この度、AIによる高度な分析を組み合わせた「SANUS AI」の搭載により、メールやチャットツール（主にGmailやSlack、Outlook、Teamsなど）のメッセージをAIが自動解析し、スコアリング可能となり、単なるログの有無だけでなく、メッセージ内容に踏み込んだ「Context Audit（文脈監査）」を実現しました。

これにより、「AIマネージャー - コミュニケーション監査と改善提案」として、従来は見えなかった「組織のコミュニケーション能力」や「不正会計・ハラスメントのリスク」を定量的なスコアとして可視化し、非財務情報の信頼性を担保します。

さらに、スコアリングだけでなく、一定の条件を満たした全従業員のコミュニケーションに対して、「その評価に至った理由」や「具体的な是正措置」を示した監査・改善レポートが自動生成、出力されます。

そのため、組織の課題に対して、迅速かつ的確な改善を実行することが可能になります。

⬛︎サービス概要

「SANUS AI - AIマネージャー - コミュニケーション監査と改善提案機能」は、特許取得技術（特許第7603357号）を活用し、主にGmailやSlack、Outlook、Teamsなどのメールやチャットのメッセージの「論理性」や「わかりやすさ」などといった、コミュニケーション能力を、AIが解析し、10段階評価の定量的なスコアとして可視化するサービスです。

さらに、SANUS AIがメッセージの文脈を分析し、AIマネージャーとして、コミュニケーションの監査と改善・提案をし、不正会計やハラスメントのリスクに関しても、数値化します。

コミュニケーションの「論理性」や「効率性」などの数値化による人的資本経営の推進（攻め）と、不正会計やハラスメントリスクの早期検知によるガバナンス強化（守り）を同時に実現し、上場企業および上場準備企業の企業価値向上を支援します。

⬛︎開発の背景

弊社では2020年10月の創業当初よりフルリモートワークを実施してまいりました。

その中で、コロナ禍を経てリモートワーク、クラウドツールやチャットツールなどが社会的に普及した一方、組織内のコミュニケーションが急速に「ブラックボックス化」している実態を強く感じております。

かつて、仕事はオフィスとオンプレミスサーバーの中にあり、物理的に見える状態でした。

しかし、現在はSlack、Zoom、GitHub、Salesforceなど、さまざまなクラウドツールに分散され、監査人や経営陣から実態が見えない「ブラックボックス化」が進行しています。

従来の対面監視やサンプリング（抜き取り）調査による監査手法では、膨大なデータの中に埋もれた不正のリスクや、組織的な生産性低下の真因を検知することが困難になっています。

また、昨今の上場企業においては、ISO 30414等によって、従業員のスキルや組織文化といった「人的資本経営」や「非財務情報」を投資家に客観的数値として説明する責任が増しています。

（参考：ISO30414（人的資本に関する情報開示のガイドライン））

さらに、2024年にJ-SOX法が改正され、実質的なガバナンスが求められる時代へと変化しています。（参考：J-SOXの改訂ポイントは？2024年4月施行の変更内容を解説）

人的資本経営を推進し、同時にコンプライアンスを遵守した高度なガバナンスを実現するため、従業員のスキルや組織文化といった「非財務情報」を、いかに客観的な数値として投資家に説明できるかが、重要な経営課題です。

これらの課題に対し、AIによる「全件自動監査」と「コミュニケーション能力のスコアリング」を両立させることで、攻め（組織開発）と守り（ガバナンス）の両面から企業価値向上を支援すべく、

「SANUS AI - AIマネージャー - コミュニケーション監査と改善提案機能」を開発いたしました。

スコアリングだけでなく、全従業員のコミュニケーションに対して、以下の監査・改善レポートも自動出力されます。

1.なぜその評価になっているか

2. どのような改善案があるか、是正措置を行うべきか

さらに、API連携により、全データを自動で直接取得するため、従業員がデータを改ざんすることはできず、監査の信頼性を担保できます。

⬛︎「SANUS AI」の6つの特徴

1. コミュニケーション能力の多角的数値化（AIスコアリング）

「SANUS AI」が、社内のメールやチャット（主にGmailやSlack、Outlook、Teamsなど）のメッセージを自動解析し、以下の9項目を数値化します。

・コミュニケーション品質に関する内容

1	コミュニケーションの品質
2	コミュニケーションの効率性
3	論理性
4	明瞭さ
5	プロ意識
6	簡潔さ

・ハラスメント・不正会計に関する内容

ハラスメントリスク *1

(補足情報に、検知できる種類の一覧を記載)

不正会計のリスク *2

(補足情報に、検知できる種類の一覧を記載)

テキストの長さ

上記で、従来は感覚的だった「コミュニケーションの生産性」を数値化できます。

管理職は、どの部署・どのチームでコミュニケーション不全が起きているかをダッシュボードで即座に把握可能です。

また、コミュニケーション能力が高い社員の働き方をモデルケースとすることで、社員全体のコミュニケーション能力を上げられます。

2.文脈解析による「不正会計・ハラスメント」のリスク検知

単なるNGワード検知にとどまらず、GmailやSlack、OutlookやTeamsなどのメールやチャットの文脈から、リスクを判定します。

たとえば、以下のような内容の場合、不正会計リスクやハラスメントリスクのスコアリング数値が高くなり、人事やコンプライアンス部門へ通知します。

検知する内容の一例	状況	具体例
非公式なやりとり	公式なシステムやチャットツールではなく、個人のメールアドレスや他のメッセージングアプリを使用しようと提案する。	・「この件はメールではなく、直接話したい」・「この話は社内システムではなく、個人のメールでやりとりしましょう」
不自然な期日や数字の言及	決算期末など特定の時期に、急に数字の変更を求める。	「決算日まで時間がありません。売上をあと○○円増やせるよう、至急対応してください」
責任転嫁や指示の回避	明確な指示を避けつつ、結果として不正な処理を強要するような文言。	「やり方は任せるが、目標達成は必須だ」
監査を意識した文言	監査法人や内部監査に指摘されないような方法を示唆する。	「監査で問題にならないよう、うまく処理してほしい」

【検知精度の検証結果】

検知能力の客観的な裏付けとして、定量データを用いた検証を実施しております。

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用データの288件（リスク性の高いメッセージと通常メッセージを混合）を用いたテストにおいて、全体の約97%を正しく判別することに成功しました。

中でも、AIが「リスクあり」と判定した案件における適合率（精度）は99%を記録しています。

これは、AIによる誤検知が極めて少ないことを示しており、監査担当者は「AIが検知した通知」のみを確認すればよいという、実務運用における高い効率性と信頼性が実証されました。

種別	検知精度_(混同行列)	全体件数	件数	割合
ハラスメント	真陰性	288	70	24.3%
ハラスメント	真陽性	288	208	72.2%
ハラスメント	偽陰性	288	8	2.8%
ハラスメント	偽陽性	288	2	0.7%
不正会計	真陰性	288	68	23.6%
不正会計	真陽性	288	214	74.3%
不正会計	偽陰性	288	2	0.7%
不正会計	偽陽性	288	4	1.4%

【AIモデルの合格ライン検証】

また、今回の検証結果は、一般的なAIモデルの合格ラインを大幅に上回っており、実用性が高いといえます。

指標	一般的な合格ライン	検知結果	評価
正解率	80%〜90%	96%〜98%	極めて優秀
見逃し率	10%〜15%以下	1%〜4%	実運用上のリスク低
誤検知率	20%〜30%程度は許容	1%〜2%	作業効率が高い

【Definer社の業務データの検証結果】

Definer社の社員の活動に対して、過去1ヶ月間のSlackやメールのメッセージ内容を「SANUS AI」により、分析した結果は、以下のとおりです。

検知精度_(混同行列)	全体件数	件数	割合
真陰性	858	854	99.5%
真陽性	858	2	0.2%
偽陰性	858	0	0.0%
偽陽性	858	2	0.2%

実際のリスクスコアに対して、見逃しはゼロ件でした。

一方で、実際にハラスメントリスクや不正会計のリスクはないものの、リスクが高いとAIに判断されたのは、858件中、2件ありました。

AI分析による正解率(全体の中で正しく判定した割合)は、99.77%で極めて高い精度で判断することができます。

3. 非財務情報の信頼性担保とレポート作成

SANUS AIの「AIマネージャー - コミュニケーション監査と改善提案」の機能により、組織のコミュニケーション効率やコンプライアンス遵守状況を数値で示すことで、上場審査や投資家向け説明資料（IR）における情報の信頼性を高められます。

人的資本情報として開示可能なレポートを自動生成することが可能です。

一定の条件を満たした従業員の各コミュニケーションについて、以下2つのレポートも自動出力されます。

「1.各指標が、なぜその評価になっているか」　そして、「2.どのような改善案があるか、是正措置を行うべきか」。

これにより品質が高く、上場企業に相応しいコミュニケーションを効果的に実現することができます。

4.プライバシー（個人情報）の保護

「SANUS AI」は、従業員が使用しているコミュニケーションツール（主にGmailやSlack、Outlook、Teamsなど）のデータを、AI分析の過程でのみ全て自動で取得しています。

SANUSのデータベースには、メールの中身やチャットの中身を保持せず、監査ログとなるタイムスタンプやURLを元に、AI分析の過程でのみ一時的にデータ取得を行い、AI分析を実施したあとはデータを破棄しています。また、AI分析の過程で取得したデータはAIの学習では利用していません。

さらに、全データを人間が監査するのではなく、AIがリスクスコアを抽出し、リスクスコアが高いものは評価の理由や、是正措置をレポート化して、管理者に提示します。

従業員のプライバシーを徹底的に保護しながら、高度なセキュリティガバナンスを実現します。

5.特許取得技術および国際セキュリティ規格（ISMS）への準拠

「SANUS」は、独自の技術とデザインで知的財産権（特許・意匠・商標）を取得し、さらに国際的なセキュリティ基準に準拠した運用をしています。

・特許取得技術による死角の排除

他社の特許にはない「ユーザー情報に紐づいたウェブツールの操作履歴取得」という独自技術により特許を取得いたしました（特許第7603357号）。

従来は困難だった「誰が、いつ、どのツールで」という、詳細な行動履歴の可視化を実現し、セキュリティの死角を排除しています。

・意匠登録済みのUIデザイン

監査ログの表示画面において、単なるデータの羅列ではなく「業務フローの可視化」を支援するデザインとして独自性が認められ、意匠登録を取得しております。

膨大なログから直感的に実態を把握できるUXを提供します。

・国際規格「ISMS」認証の取得

情報セキュリティ管理体制をより強固なものとするため、情報セキュリティマネジメントシステム（ISMS）の国際規格である「ISO/IEC 27001:2022」の認証を2025年10月24日付で取得いたしました。国際基準に則った厳格なセキュリティ管理のもと、サービスを提供してまいります。

6.従業員の職種、企業のビジョン、ミッションに配慮したレポート提案の実施

SANUS AIの「AIマネージャー - コミュニケーション監査と改善提案」では、一般的なコミュニケーション品質、ハラスメントリスク、不正会計リスクだけではなく、以下3つの軸で高度なAI分析と提案をします。

1.企業ビジョン・ミッションとの整合性チェック

従業員の発信が企業の掲げる理念（ビジョン・ミッション）に沿っているかをAIが分析。

単なる業務連絡を超え、ブランドを体現するコミュニケーションを促進します。

2.職種別（ロール）の最適化提案

営業、エンジニア、カスタマーサポートなど、職種ごとに求められる最適なトーン＆マナーをAIが理解し、役割に応じたアドバイスを行います。

3.即座に使える「リライト案」の自動生成

メールやチャットの文章の改善点を指摘するだけでなく、「どう書き直せばよいか」という具体的な修正案（リライト）を自動生成。より効率的で生産性の高いコミュニケーションを取れるようになります。

たとえば、ITの営業職の方向けに、企業のビジョンやミッション、仕事内容にマッチするコミュニケーションを提案し、是正措置と合わせて、メールやチャットのリライト案も自動生成します。

補足情報

1.検知できる、ハラスメントの種類一覧(抜粋)

ハラスメント	説明
パワーハラスメント	職場の優位的な地位や力関係を利用し、業務の適正な範囲を超えて、精神的・身体的な苦痛を与えるまたは職場環境を悪化させる行為。
セクシュアルハラスメント	相手の意に反する性的な言動により、就業環境を害したり、労働条件に不利益を与えたりする行為。同性に対するものも含む。
マタニティハラスメント	妊娠・出産、育児に関する制度や措置の利用に関して不利益な取り扱いをしたり、女性労働者の妊娠・出産等に関する言動により就業環境を害する行為。
パタニティハラスメント	男性労働者が育児休業などの制度を利用しようとしたことに対し、上司や同僚が嫌がらせや不利益な取り扱いをする行為。
モラルハラスメント	精神的な暴力や嫌がらせによって、相手の心を傷つける行為。無視、嫌味、人格否定など、職場に限らず行われることがある。
アルコールハラスメント	飲酒にまつわる迷惑行為。飲酒の強要、イッキ飲み/早飲みの強要、酔いつぶすことや、酔った上での迷惑行為など。
テクノロジーハラスメント	職場でIT技術やデジタル機器の知識の有無を理由に差別したり、嫌がらせをしたりする行為。例：PC操作を過度に貶す、連絡手段を強制するなど。
リモートハラスメント	テレワークやリモートワークの環境下で行われるハラスメント。例：プライベート空間への過度な要求（Webカメラの常時接続など）、業務時間外の連絡など。
スメルハラスメント	においによって、周囲の人に不快感を与える行為。例：体臭、口臭、香水や柔軟剤の強いにおい、たばこのにおいなど。
ソーシャルハラスメント	SNS上でのつきまといや、プライベートな情報を詮索する行為。例：SNSでの友達申請の強要、投稿への過度なコメントなど。
ジェンダーハラスメント	性別や性的指向・性自認に基づく固定観念や偏見によって、不快な思いをさせたり、不利益な取り扱いをしたりする行為。

2.検知できる、不正会計リスクの種類一覧(抜粋)

不正会計	説明
バーター取引	金銭の授受を伴わず、商品やサービスを相互に交換する取引。不正な売上水増しなどに利用されることがある。
スルー取引	仲介業者が商品を仕入れてすぐに販売先に流すだけで、実質的な関与やリスク負担がないにもかかわらず、売上を計上する取引。
循環取引	複数の企業間で商品の売買を繰り返し、最終的に自社に戻ってくることで、見かけ上の売上高を水増しする取引。
横領	業務上占有している他人の財物（金銭や資産など）を、不法に自分のものにすること。
粉飾決算	企業の財政状態や経営成績を実際よりも良く見せるために、意図的に虚偽の内容を記載した財務諸表を作成する不正会計行為。
関連当事者取引	会社と特別な利害関係にある者（役員、主要株主など）との間で行われる取引。不当な利益供与のリスクがあり、開示が求められる。
売上や費用の水増し	実際には存在しない売上や経費を過大に計上し、利益を操作する行為。
架空取引	実際には商品の受け渡しやサービスの提供がないにもかかわらず、帳簿上で取引があったかのように見せかけること。
キックバック	取引の成立や便宜の見返りとして、その一部を密かに相手に払い戻したり、受け取ったりする行為。
不公正取引	株価を意図的に操作するなど、市場の公正を害する取引全般（相場操縦、風説の流布など）。
インサイダー取引	会社の未公開の重要情報を利用して、その会社の株などを売買する行為。
費用の先送り	利益を多く見せるために、特定の期間の費用を意図的に次期以降に先延ばしする。