lifegence_compliance

711件の報告書を
AIが分析

日本の第三者委員会報告書をAIで体系的に分析。不正の類型、組織的要因、文化的背景を3層構造で分類し、自社のリスクを予測します。

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3層分類システム

不正事案を「何が起きたか」「なぜ起きたか」「どんな文化が背景にあるか」の3層で構造化。表面的な対策ではなく、根本原因にアプローチします。

Layer A

不正類型

14カテゴリ

会計不正・粉飾決算
品質偽装・データ改ざん
情報漏洩・不正アクセス
横領・着服
贈収賄・カルテル
労務違反・ハラスメント
環境規制違反
...他7カテゴリ（計14種）

Layer B

組織メカニズム

15カテゴリ

内部統制の形骸化
監査機能の不全
経営陣の関与・黙認
取締役会の監督不全
人事評価制度の歪み
コンプライアンス教育の不足
内部通報制度の機能不全
...他8カテゴリ（計15種）

Layer C

文化的要因

10カテゴリ

同調圧力・忖度文化
ノルマ至上主義
閉鎖的な組織文化
前例踏襲主義
権威主義的マネジメント
「現場に任せる」という放任
問題の先送り体質
...他3カテゴリ（計10種）

検索テクノロジー

ハイブリッド検索で精密分析

ベクトル検索と全文検索を組み合わせたハイブリッドアプローチにより、意味的類似性とキーワード一致の両方を活用。報告書から関連する事例と根拠テキストを高精度で抽出します。

ベクトル検索 ― Gemini Embeddingで文書をベクトル化。意味的に類似した事例を発見

全文検索 ― キーワード、企業名、業種、年度で高速フィルタリング

エビデンステキスト抽出 ― 報告書内の根拠となる記述を自動特定し、引用として提示

リスクスコアリング ― 自社の業種・規模・組織構造に基づき、リスク度を数値化

hybrid_search.py

# Hybrid Search: Vector + Full-text
results = compliance_ai.search(
    query="品質データ改ざん 製造業",
    layers=["A", "B", "C"],
    vector_weight=0.7,
    keyword_weight=0.3,
    top_k=20,
    extract_evidence=True
)

# Returns: matched cases with
# evidence text and risk scores
for r in results:
    print(r.company, r.risk_score)
    print(r.evidence_text)

711+

分析済み報告書

不正類型カテゴリ

組織メカニズム分類

文化的要因カテゴリ

コンプライアンスリスクを可視化する

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