金融庁検査に備える、AI監査証跡レポート
与信判断のロジックと参照データをAIが自動明文化し、内部監査・コンプライアンス部門が求める説明責任根拠資料を即時生成します。
金融庁の検査・監督において「事業性評価の根拠を示せ」と求められる場面が急増する一方、与信判断の根拠は担当者の経験と記憶に依存し、組織として再現性のある文書を用意できていない地方銀行・信用金庫が後を絶ちません。内部監査部門が指摘し続ける「評価プロセスの不透明性」は、担当者が変われば判断基準が変わるという属人化の構造的問題であり、稟議書に判断根拠が記載されていても、参照したデータや推論ステップは事後的に追跡不可能な状態です。2025年3月に金融庁が公表したAIディスカッションペーパーでは説明可能AI（XAI）要件が明確化され、監査証跡・ログ管理の整備は今や選択肢ではなく必須対応となっています。
本サービスは、決算書・入出金データ・業界動向データをAIが統合解析し、与信判断のロジック・参照データ・評価ステップを時系列で記録した監査証跡レポートを自動生成します。NECや日本IBMが提供する稟議書作成支援と異なり、「なぜその判断に至ったか」という推論経路そのものを構造化して明文化することで、金融庁検査の場で担当者が言葉に詰まることなく根拠を提示できる状態を標準化します。ログ管理・バージョン管理機能により事後検証・再現性の確保も容易となり、内部監査で繰り返し指摘されてきたブラックボックス与信の構造的解消を実現します。
選ばれる理由
金融庁検査・内部監査の指摘事項を削減：与信判断の推論経路を自動記録し、評価根拠の明文化をゼロ工数で達成する
審査1件あたりの根拠資料作成時間を推定30〜50%短縮し、コンプライアンス対応に費やす担当者の残業時間を大幅に圧縮する
担当者・支店ごとの評価基準のばらつきを排除し、組織全体の与信品質を均質化して監査リスクを構造的に低下させる
業界固有リスク（季節変動・後継者不在・サプライチェーン依存）をAIが自動フラグとして抽出し、見落としによるコンプライアンス上の欠陥を防ぐ
ログ・バージョン管理機能により過去判断の事後検証を即時実行可能にし、検査時の資料提出準備期間を大幅に短縮する
説明可能AI（XAI）設計により、2025年公表の金融庁AIディスカッションペーパーが求める透明性・説明責任要件への対応を標準装備として満たす
本サービスは、決算書・入出金データ・業界動向データをAIが統合解析し、与信判断のロジック・参照データ・評価ステップを時系列で記録した監査証跡…
ご利用の流れ
まず担当者が対象企業の決算書・入出金データをアップロードするだけで、AIが財務実態・業界ポジション・潜在リスクを統合解析し、与信判断のロジックを構造化した初期評価レポートを自動生成します。
次にAIが判断根拠・参照データ・評価ステップを時系列で記録した監査証跡ログを自動生成し、稟議書への転用や内部監査用の根拠資料として即時活用できる形式で出力します。
最後にログ管理・バージョン管理機能が判断履歴を蓄積するため、金融庁検査や内部監査の際に過去の与信判断を瞬時に再現・提示でき、説明責任を組織として果たせる体制が自動的に整います。
よくあるご質問
AIが生成する監査証跡レポートは、金融庁検査の実務でどの程度使用できますか？
入出金データや財務データをAIに連携する際、情報管理・セキュリティ面の安全性はどのように確保されていますか？
NEC・日本IBM・三菱総合研究所など大手ベンダーの融資AI製品と、何が根本的に異なりますか？
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地方銀行・信用金庫の内部監査部門、コンプライアンス部門、リスク管理部門の責任者。金融庁検査対応・規制順守の意思決定者。4