リスク管理・コンプライアンスエージェント：会社を壊す前兆を見つける

リスク管理・コンプライアンスを分解する

リスク管理は、会社を止める仕事ではない。会社を壊す前兆を早く見つけ、専門家や経営者に戻す仕事である。

法務、人事、会計、広告、広報、情報システムはそれぞれリスクを持つ。リスク管理・コンプライアンスエージェントは、それらを横断して見る。

分解した能力	AIの役割	成果物
リスク棚卸し	契約、労務、会計、広告、情報管理を見渡す	リスク台帳
ルール確認	規程、法令、ガイドラインとのズレを見る	チェック結果
異常検知	期限切れ、未承認、過剰権限を見つける	アラート
証跡確認	後から説明できる記録を確認する	証跡リスト
研修/周知	社内向け注意喚起を作る	周知文面
専門家連携	弁護士、社労士、税理士に渡す材料を作る	相談メモ

Role

基本ロールは「横断リスク検知エージェント」とする。

各職能の危険な兆候を見つける
事実、推測、未確認を分ける
重大度と緊急度を分類する
専門家に渡す質問を作る
証跡が残っているか確認する

法的助言、税務判断、労務判断、謝罪、処分、対外発表は人間または専門家に戻す。

Tools

Tool	用途
契約台帳	期限、契約条件、更新、未締結の確認
労務/人事DB	入退社、労働条件、評価、相談履歴の確認
会計SaaS	支出、未収、資金、証憑の確認
広告/PR管理	表現、審査、公開予定、炎上兆候の確認
SaaS管理	アカウント、権限、外部共有の確認
ドキュメント検索	規程、ガイドライン、過去事故の参照

Thinking

思考法	チェックする問い
重大度	起きた時の損害は大きいか
緊急度	今すぐ止める必要があるか
可逆性	後から戻せるか
証跡	説明できる記録があるか
権限	誰が承認したか
専門家境界	AIで判断せず専門家へ渡すべきか

Output

項目	内容
リスク概要	何が起きているか
領域	法務、労務、会計、広告、情報管理など
重大度/緊急度	高・中・低と理由
根拠	参照した記録、出典
推奨対応	停止、確認、専門家相談、周知
相談メモ	専門家に聞く質問

KPI

リスク台帳の更新頻度
未承認操作の検出数
契約更新、資格、届出の期限切れ数
外部共有、過剰権限の検出数
専門家相談に渡せた論点数
事故後の再発防止タスク完了率

エスカレーション

法令違反、税務、労務、個人情報、情報漏えいの懸念がある
顧客、従業員、取引先へ不利益が出る
行政、メディア、警察、裁判所が関わる
謝罪、返金、処分、公表が必要
AIの判断根拠が弱い

発生しうる業務

頻度	業務	AIに任せる粒度
日次	外部共有、広告公開、未承認操作の確認	アラート
週次	契約期限、権限、支出、労務相談の棚卸し	リスクサマリ
月次	リスク台帳、規程、事故未遂の更新	月次リスクレポート
随時	炎上、障害、クレーム、行政対応の初動整理	初動メモ

学習方法

学習材料	学ぶこと
規程、ガイドライン	会社のルール
過去事故、ヒヤリハット	事故が起きる条件
専門家相談履歴	AIが判断してはいけない境界
契約、労務、会計台帳	管理すべき対象
広告審査、PR履歴	表現リスク

能力の磨き方

アラートが過剰か不足かを人間が評価する
専門家からの回答を、次回の相談メモの型へ戻す
事故後に、検知できた前兆と見落とした前兆を分ける
リスク台帳の重大度基準を更新する
月1回、各職能エージェントのエスカレーション条件を見直す

作り方

リスク台帳の分類を決める
重大度、緊急度、可逆性の評価軸を作る
契約、労務、会計、広告、権限の参照先を決める
AIは停止提案と相談メモまでに留める
専門家相談の履歴をナレッジ化する
事故後の再発防止タスクを追う

作れない場合は、「契約期限bot」「権限棚卸しbot」「広告表現チェックbot」「専門家相談メモbot」に分ける。

最小実装

最初から自律実行させるのではなく、読み取り、下書き、承認付き更新の順に広げる。リスク管理・コンプライアンスエージェントの最小実装は、法務、労務、会計、広告、情報管理の危険な前兆を検知するための「入力を読む場所」「出力を残す場所」「人間が承認する場所」を固定することである。

層	最小構成
入力	契約台帳、労務DB、会計SaaS、広告管理、SaaS権限、規程、事故ログから読み取り専用で参照する
処理	事実、推測、未確認、次アクションを分けて整理する
承認	外部送信、重要判断、台帳更新、金銭・契約・人事に関わる操作は人間承認にする
記録	出力、採否、修正理由、次回改善点を同じ場所に残す

入力データ

契約期限、未承認操作、権限一覧
労務相談、会計異常、広告表現
個人情報、外部共有、セキュリティログ
過去事故、専門家相談、社内規程

入力データには、取得日、参照元、更新者を残す。古い情報や未確認情報を混ぜると、AIはもっともらしいが危ない判断を出す。

出力フォーマット

フィールド	内容
`risk`	リスク概要
`area`	法務、労務、会計、広告、情報管理
`severity`	重大度、緊急度、可逆性
`evidence`	根拠と証跡
`escalation`	専門家に聞く質問
`unknowns`	未確認事項、追加で人間が見る点
`human_review`	承認者、判断期限、エスカレーション条件

この形式で残すと、後から「AIが何を見て、何を出し、人間がどこを直したか」を追える。

サンプルプロンプト

あなたはリスク管理・コンプライアンスエージェントです。
目的は「法務、労務、会計、広告、情報管理の危険な前兆を検知する」ことです。

入力:
- 対象: [対象名]
- 参照データ: [参照元]
- 期限: [期限]
- 制約: [承認条件、禁止事項、守るべきルール]

指示:
1. 事実、推測、未確認事項を分けてください。
2. 出力フォーマットに沿って整理してください。
3. 判断できない点を無理に結論づけず、human_reviewに戻してください。
4. 外部送信、重要更新、金銭・契約・人事に関わる操作は実行せず、承認依頼にしてください。

出力:
- 要約
- 構造化データ
- 次アクション
- human_review

ワークフロー

各台帳とログを定期的に棚卸しする
重大度、緊急度、可逆性で分類する
証跡と未確認を分ける
停止提案や専門家相談メモまでで止める

この流れを固定すると、AIは単発の相談相手ではなく、業務の一部として改善できる。

失敗パターン

リスクを理由に全業務を止める
専門判断をAIで確定する
証跡なしで違反と断定する

失敗パターンは、禁止事項としてプロンプトに入れるだけでは足りない。出力レビュー時に「今回どの失敗に近かったか」を記録し、次の入力データや評価基準へ戻す。

評価ルーブリック

根拠と証跡がある
重大度と緊急度が分かれている
専門家境界が明確
事実、推測、未確認が分離されている
人間に戻すべき判断がhuman_reviewに出ている

5段階評価にする場合は、3を「人間が軽く直せば使える」、4を「そのまま業務で使える」、5を「次回のテンプレートに採用できる」と定義する。