～タイパのいい監査にデータを用いるData to AI(R)仕事術～
クラウドデータ、システムデータ、リーガルデータ、AIデータなどのデータアセットマネジメント事業を展開するAOSデータ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 春山 洋 以下 AOS データ社)は、監査テックにおいて、監査の効率化、データの活用、監査機能の強化を実現するため監査データの保存管理やデータのリスク管理までデータを総合的にマネジメントし、AIによるデータ分析や活用につなげることができるデータマネジメント製品「監査データプラットフォームAOS IDX」( (リンク ») )のInside実装サービスを、2023年6月29日より販売開始することをお知らせします。
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■高まる監査テックのニーズ
AuditTech（監査テック）とは、監査業務における技術やデジタルツールの利用を指す用語です。従来の監査業務では、人間の監査人が主に手作業でデータ収集や分析を行っていましたが、効率的な監査データの収集、監査手続き、監査結果の評価を効率化し、タイムパフォーマンスを向上されることを目的として、AuditTechを導入し、自動化やデジタル化を加速する動き進んでいます。
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AuditTechの導入には、データ分析や人工知能（AI）の活用、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）、ブロックチェーン技術、クラウドベースの監査ツール、ビッグデータプラットフォームなどが含まれます。これらの技術を活用することで、効率的なデータ収集や監査手続きの実施、監査結果の評価が可能になります。
例えば、大量のデータを分析する場合、AuditTechはデータマイニングやパターン認識を用いて異常なパターンやリスクを検出することができます。また、AIを活用することで、ルールベースの判断や予測を行ったり、自動的に監査手続きを実施したりすることも可能です。
AuditTechの導入により、監査業務の効率性と精度が向上し、監査人の負担を軽減することが期待されています。また、リアルタイムでのデータ分析や監査結果の可視化により、企業や監査対象者は迅速かつ正確な情報を得ることができます。
ただし、AuditTechの導入にはデータセキュリティやプライバシーの問題なども考慮する必要があります。適切なセキュリティ対策や法的な規制に対応することが求められます。
AuditTechの需要が高まる主な理由は以下の通りです。
・データ量の増加：
ビジネスがデジタル化されるにつれて、データの量は急速に増えています。この大量のデータを手作業で分析するのは現実的ではなく、時間も労力もかかります。ここでAuditTechが役立ちます。これらのツールは大量のデータを処理し、分析し、監査に必要な情報を抽出するのに役立ちます。
・精度の向上:
AIや機械学習を使った監査ツールは、人間のエラーを排除し、精度を向上させることができます。これは特に、複雑な計算や複数のデータソースからの情報抽出が必要な場合に重要です。
・時間の節約:
伝統的な監査プロセスは手作業で行われ、非常に時間がかかります。しかし、AuditTechを使用すると、これらのプロセスを自動化し、時間を大幅に節約することができます。
・不正の検出:
AuditTechは複雑なアルゴリズムを使用して異常を検出し、可能な不正行為を早期に特定することができます。
・コンプライアンスの維持:
AuditTechは、規制や法律に対する適合性を維持するのに役立つツールを提供します。これは、金融サービス業界など、厳格な規制が存在する業界で特に重要です。
これらの理由から、多くの組織がAuditTechの導入を検討しており、需要が高まっています。
■監査テックの市場規模
Precision reportsによると世界の監査ソフトウェア市場は、2022年に13億9,158万米ドルと評価され、年率13.38%で成長し、2028年には、29億5,581万ドルに達すると予想されています。
(リンク »)
■監査におけるデータ管理の課題
監査におけるデータ管理の課題は以下のような点が挙げられます。
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・データ量の増大：
現代のビジネス環境では、組織は大量のデータを生成します。これらすべてを収集、管理、分析することは困難であり、適切なツールや技術なしでは処理できない可能性があります。
・データ品質：
監査は、常に正確さと完全性が求められます。不完全または不正確なデータは監査結果を歪め、誤った結論につながる可能性があります。
・データの分散：
データが複数のシステム、プラットフォーム、または場所に分散していると、データを一元的に管理し分析するのが難しくなります。これは組織が使用する多くのアプリケーションやツールによって引き起こされる可能性があります。
・プライバシーとセキュリティ：
日本では個人情報保護法、海外では、GDPR（General Data Protection Regulation）やCCPA（California Consumer Privacy Act）などのデータプライバシーと保護に関する規制が厳格化している中、機密データを安全に管理し、同時に適切な監査を行うことは大きな課題です。
・データの変化：
データは絶えず変化しています。新しいトランザクションが発生する度にデータが更新され、また、ビジネスニーズに応じてデータの構造自体が変わることもあります。これらの変化を追跡し、データを常に最新の状態に保つことは大きな課題となります。
・コンプライアンス：
特定の産業では、データの管理と使用に関して特別な規制が存在します。これらの規制を遵守しつつ効果的なデータ管理を行うことは一層の課題となります。
以上のような課題を解決するためには、適切なデータ管理戦略とツールが必要となります。
■監査業務において「監査データプラットフォーム AOS IDX」が果たす役割
「監査データプラットフォーム AOS IDX」は、監査業務のタイムパフォーマンス改善に以下のような役割を果たします。
・データアクセスの効率化：
「監査データプラットフォーム AOS IDX」が一元化された情報源として機能することで、監査チームは必要なデータに迅速にアクセスすることが可能になります。これにより、時間のかかるマニュアル検索の必要性が減少し、作業時間が短縮されます。
・自動化バックアップの利用：
「監査データプラットフォーム AOS IDX」は、自動バックアップ機能により、データの収集を自動化する機能を提供します。これにより、時間のかかる手動作業を削減し、監査チームはより重要な分析や判断に集中できます。
・コラボレーションの向上：
チームでデータを共有することが可能な「監査データプラットフォーム AOS IDX」は、チーム間のコミュニケーションを改善し、業務の進行速度を高めます。
・レビューと承認の効率化：
データの変更履歴やアクセスログの追跡機能を利用すると、監査のレビューと承認プロセスが効率化されます。
これらの要素はすべて、監査作業の時間効率を改善するのに寄与します。その結果、監査チームはより迅速に作業を完了し、組織全体のリスク管理とコンプライアンスを確保することができます。
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■監査業務におけるデータ活用事例
監査データプラットフォーム AOS IDX」は、監査作業の効率化と精度向上を目指しています。以下にいくつかのデータ活用例を挙げます。
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・リスクアセスメント：
データ分析を用いて、監査対象の業務やプロセスのリスクを評価します。これにより、監査プランニングがより情報に基づいたものとなり、高リスクエリアに焦点を当てることが可能になります。
・定期監査：
リアルタイムまたは定期的なデータ分析を用いて、特定のリスクや異常を検出します。これにより、問題が発生した時点で対策を講じることが可能になり、年次監査だけに依存することなくリスク管理が可能になります。
・不正検出：
異常検知アルゴリズムや機械学習を用いて、取引のパターンや行動から不正な行動を特定します。これにより、早期に問題を発見し、企業の財務的損失を防ぐことが可能になります。
・コンプライアンステスト：
自動化されたテストを用いて、業務が規制や内部のポリシーに適合しているかを確認します。これにより、人間が行う単調な作業を削減し、監査の精度と効率性を向上させることが可能になります。
・データビジュアライゼーション：
大量のデータを視覚的に表現することで、複雑なデータの理解を深め、洞察することが容易になります。
これらは監査テックがデータを活用する一部の例です。テクノロジーの進歩に伴い、新たな活用方法やツールが生まれ続けています。
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■「監査データプラットフォームAOS IDX」の特長
「監査データプラットフォーム AOS IDX」は、厳格かつ柔軟なアクセス権限管理機能や、ドキュメントへの検索用メタデータ付与によるデータ検索性の強化、AIデータ活用に向けたマルチモーダルAIへの対応、ファイルビューアー機能、暗号化および監査機能、バックアップ機能、および大容量長期保管向けアーカイブシステム機能を備えています。AOS IDXは、監査業務向けに設計されたクラウドストレージのSaaSです。
(1)監査業務におけるデータをバックアップし、どこからでもアクセスできるようにする
(2)内部や外部と安全な共有をし、チームコラボレーションを効果的に行う
(3)すべてのドキュメントのバージョンと変更を追跡する
(4)VDRドリブンセキュリティにより、セキュリティとコンプライアンスを最大化して、企業内外の関係者のデータを安全に保つ
(5) AI活用を見据えた検索用メタタグ機能
(6)大規模なコスト削減を可能にする大容量データ管理機能
(7)独自カスタムブランドでの展開、ロゴ設定可能
(8)マルチモーダルAIへの対応
■監査テックにおけるAIの活用
監査テックにおけるAI（人工知能）の活用は、監査プロセスの自動化、効率化、そして精度の向上に寄与します。以下に、監査業務でAIがどのように活用されているかのいくつかの例を挙げます。
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・異常検出:
AIアルゴリズムは大量のデータから異常なパターンを自動的に検出し、不正行為や経理ミスの早期発見を可能にします。
・自然言語処理 (NLP):
書類やメールなどのテキスト情報から必要な情報を抽出するのに使用されます。
・予測分析:
既存のデータを基に未来の結果を予測し、リスクを事前に特定し、対策を講じることが可能になります。
・データ分析の自動化:
AIは監査人が大量のデータを手作業で分析する必要をなくし、時間と労力を節約します。
・ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA):
単純な作業を自動化し、監査人がより高度な問題に集中できるようにします。
・不正検出:
機械学習モデルを使用して異常な取引パターンを検出し、不正を早期に発見します。
・コンプライアンステストの自動化:
AIは規則に基づいて自動的にコンプライアンステストを行い、違反を迅速に特定します。
・監査証跡の自動作成:
AIは自動的に監査証跡を作成し、監査の透明性と追跡性を向上させます。
・リスク評価:
AIは大量のデータを分析してリスクを評価し、高リスクエリアに焦点を当てることを可能にします。
・機械学習によるパターン認識:
これにより、企業の財務データや操作データの中から複雑なパターンを識別することが可能になります。
・データビジュアライゼーション:
AIは大量のデータを視覚的な形式に変換し、監査人がデータをより簡単に理解できるようにします。
・リアルタイム監査:
AIはリアルタイムのデータを分析し、問題が発生した瞬間に警告することができます。
これらのAIの活用例は、監査プロセスを強化し、時間とコストの節約、リスクの低減、そして監査の質の向上に貢献します。データ共有、保存、活用ができるデータプラットフォームにより、データを収集し、AIによって膨大なデータを分析・処理し、監査テック分野での最適な効率性と最適化、多岐にわたる利益を提供することができます。
■「監査データプラットフォーム AOS IDX」とData to AI仕事術
監査を取り巻く環境や携わる企業内に存在する様々なX-Techにおけるツールやデバイスで生成される膨大なデータを適切に管理することで、AIに向けたデータ活用の準備を進めることができます。
AIにおけるデータプラットフォームには、AIデータの源となる各分野に分散されている大量かつ多岐にわたるデータドリブンのためのデータを効率的かつ安全に収集、保存、管理することが求められ、これらのAI学習データを適切に保存管理することができる AIデータマネジメントが重要です。AIの成功は、AIアルゴリズムのトレーニングに使用するトレーニングデータの品質と、AIライフサイクルによるメンテナンスが重要な鍵となります。
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AIの精度を高めるためには、データの品質を向上させることも重要です。AOS IDXにおけるデータ管理は、データの品質を確保するためにも重要です。データの収集、整理、保存、共有、分析などの過程で、データの品質を確保することが必要です。
AOS IDXでは、こうしたAIライフサイクルの仕組みとマルチモーダルAIへの適用に基づき、AIデータにおけるAIシステムのためのAIデータ管理を行い、企業における優秀なデータがあって初めて優秀なAIシステムを実現できるというData to AIのコンセプトの元、AOS IDXによって、監査業務の効率向上、リスクの最小化、継続的な監査業務に向けたプラットフォーム構築を支援します。
■「監査データプラットフォーム AOS IDX」を支える各賞受賞実績の技術
「AOS IDX」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で14期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューションとして開発されました。
■「監査データプラットフォーム AOS IDX」サービス概要 （ (リンク ») ）
●サービス名： 監査データプラットフォームAOS IDX（エーオーエスアイディーエックス）
●提供開始：2023年6月29日
●価格：月額16,500円（税込）～
【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社 代表者：春山 洋
設 立：2015年4月 所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
URL： (リンク »)
AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業7,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、14年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。また、 若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジンニアキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。
プレスリリース提供：PR TIMES (リンク »)
クラウドデータ、システムデータ、リーガルデータ、AIデータなどのデータアセットマネジメント事業を展開するAOSデータ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 春山 洋 以下 AOS データ社)は、監査テックにおいて、監査の効率化、データの活用、監査機能の強化を実現するため監査データの保存管理やデータのリスク管理までデータを総合的にマネジメントし、AIによるデータ分析や活用につなげることができるデータマネジメント製品「監査データプラットフォームAOS IDX」( (リンク ») )のInside実装サービスを、2023年6月29日より販売開始することをお知らせします。
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■高まる監査テックのニーズ
AuditTech（監査テック）とは、監査業務における技術やデジタルツールの利用を指す用語です。従来の監査業務では、人間の監査人が主に手作業でデータ収集や分析を行っていましたが、効率的な監査データの収集、監査手続き、監査結果の評価を効率化し、タイムパフォーマンスを向上されることを目的として、AuditTechを導入し、自動化やデジタル化を加速する動き進んでいます。
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AuditTechの導入には、データ分析や人工知能（AI）の活用、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）、ブロックチェーン技術、クラウドベースの監査ツール、ビッグデータプラットフォームなどが含まれます。これらの技術を活用することで、効率的なデータ収集や監査手続きの実施、監査結果の評価が可能になります。
例えば、大量のデータを分析する場合、AuditTechはデータマイニングやパターン認識を用いて異常なパターンやリスクを検出することができます。また、AIを活用することで、ルールベースの判断や予測を行ったり、自動的に監査手続きを実施したりすることも可能です。
AuditTechの導入により、監査業務の効率性と精度が向上し、監査人の負担を軽減することが期待されています。また、リアルタイムでのデータ分析や監査結果の可視化により、企業や監査対象者は迅速かつ正確な情報を得ることができます。
ただし、AuditTechの導入にはデータセキュリティやプライバシーの問題なども考慮する必要があります。適切なセキュリティ対策や法的な規制に対応することが求められます。
AuditTechの需要が高まる主な理由は以下の通りです。
・データ量の増加：
ビジネスがデジタル化されるにつれて、データの量は急速に増えています。この大量のデータを手作業で分析するのは現実的ではなく、時間も労力もかかります。ここでAuditTechが役立ちます。これらのツールは大量のデータを処理し、分析し、監査に必要な情報を抽出するのに役立ちます。
・精度の向上:
AIや機械学習を使った監査ツールは、人間のエラーを排除し、精度を向上させることができます。これは特に、複雑な計算や複数のデータソースからの情報抽出が必要な場合に重要です。
・時間の節約:
伝統的な監査プロセスは手作業で行われ、非常に時間がかかります。しかし、AuditTechを使用すると、これらのプロセスを自動化し、時間を大幅に節約することができます。
・不正の検出:
AuditTechは複雑なアルゴリズムを使用して異常を検出し、可能な不正行為を早期に特定することができます。
・コンプライアンスの維持:
AuditTechは、規制や法律に対する適合性を維持するのに役立つツールを提供します。これは、金融サービス業界など、厳格な規制が存在する業界で特に重要です。
これらの理由から、多くの組織がAuditTechの導入を検討しており、需要が高まっています。
■監査テックの市場規模
Precision reportsによると世界の監査ソフトウェア市場は、2022年に13億9,158万米ドルと評価され、年率13.38%で成長し、2028年には、29億5,581万ドルに達すると予想されています。
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■監査におけるデータ管理の課題
監査におけるデータ管理の課題は以下のような点が挙げられます。
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・データ量の増大：
現代のビジネス環境では、組織は大量のデータを生成します。これらすべてを収集、管理、分析することは困難であり、適切なツールや技術なしでは処理できない可能性があります。
・データ品質：
監査は、常に正確さと完全性が求められます。不完全または不正確なデータは監査結果を歪め、誤った結論につながる可能性があります。
・データの分散：
データが複数のシステム、プラットフォーム、または場所に分散していると、データを一元的に管理し分析するのが難しくなります。これは組織が使用する多くのアプリケーションやツールによって引き起こされる可能性があります。
・プライバシーとセキュリティ：
日本では個人情報保護法、海外では、GDPR（General Data Protection Regulation）やCCPA（California Consumer Privacy Act）などのデータプライバシーと保護に関する規制が厳格化している中、機密データを安全に管理し、同時に適切な監査を行うことは大きな課題です。
・データの変化：
データは絶えず変化しています。新しいトランザクションが発生する度にデータが更新され、また、ビジネスニーズに応じてデータの構造自体が変わることもあります。これらの変化を追跡し、データを常に最新の状態に保つことは大きな課題となります。
・コンプライアンス：
特定の産業では、データの管理と使用に関して特別な規制が存在します。これらの規制を遵守しつつ効果的なデータ管理を行うことは一層の課題となります。
以上のような課題を解決するためには、適切なデータ管理戦略とツールが必要となります。
■監査業務において「監査データプラットフォーム AOS IDX」が果たす役割
「監査データプラットフォーム AOS IDX」は、監査業務のタイムパフォーマンス改善に以下のような役割を果たします。
・データアクセスの効率化：
「監査データプラットフォーム AOS IDX」が一元化された情報源として機能することで、監査チームは必要なデータに迅速にアクセスすることが可能になります。これにより、時間のかかるマニュアル検索の必要性が減少し、作業時間が短縮されます。
・自動化バックアップの利用：
「監査データプラットフォーム AOS IDX」は、自動バックアップ機能により、データの収集を自動化する機能を提供します。これにより、時間のかかる手動作業を削減し、監査チームはより重要な分析や判断に集中できます。
・コラボレーションの向上：
チームでデータを共有することが可能な「監査データプラットフォーム AOS IDX」は、チーム間のコミュニケーションを改善し、業務の進行速度を高めます。
・レビューと承認の効率化：
データの変更履歴やアクセスログの追跡機能を利用すると、監査のレビューと承認プロセスが効率化されます。
これらの要素はすべて、監査作業の時間効率を改善するのに寄与します。その結果、監査チームはより迅速に作業を完了し、組織全体のリスク管理とコンプライアンスを確保することができます。
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■監査業務におけるデータ活用事例
監査データプラットフォーム AOS IDX」は、監査作業の効率化と精度向上を目指しています。以下にいくつかのデータ活用例を挙げます。
[画像5: (リンク ») ]
・リスクアセスメント：
データ分析を用いて、監査対象の業務やプロセスのリスクを評価します。これにより、監査プランニングがより情報に基づいたものとなり、高リスクエリアに焦点を当てることが可能になります。
・定期監査：
リアルタイムまたは定期的なデータ分析を用いて、特定のリスクや異常を検出します。これにより、問題が発生した時点で対策を講じることが可能になり、年次監査だけに依存することなくリスク管理が可能になります。
・不正検出：
異常検知アルゴリズムや機械学習を用いて、取引のパターンや行動から不正な行動を特定します。これにより、早期に問題を発見し、企業の財務的損失を防ぐことが可能になります。
・コンプライアンステスト：
自動化されたテストを用いて、業務が規制や内部のポリシーに適合しているかを確認します。これにより、人間が行う単調な作業を削減し、監査の精度と効率性を向上させることが可能になります。
・データビジュアライゼーション：
大量のデータを視覚的に表現することで、複雑なデータの理解を深め、洞察することが容易になります。
これらは監査テックがデータを活用する一部の例です。テクノロジーの進歩に伴い、新たな活用方法やツールが生まれ続けています。
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■「監査データプラットフォームAOS IDX」の特長
「監査データプラットフォーム AOS IDX」は、厳格かつ柔軟なアクセス権限管理機能や、ドキュメントへの検索用メタデータ付与によるデータ検索性の強化、AIデータ活用に向けたマルチモーダルAIへの対応、ファイルビューアー機能、暗号化および監査機能、バックアップ機能、および大容量長期保管向けアーカイブシステム機能を備えています。AOS IDXは、監査業務向けに設計されたクラウドストレージのSaaSです。
(1)監査業務におけるデータをバックアップし、どこからでもアクセスできるようにする
(2)内部や外部と安全な共有をし、チームコラボレーションを効果的に行う
(3)すべてのドキュメントのバージョンと変更を追跡する
(4)VDRドリブンセキュリティにより、セキュリティとコンプライアンスを最大化して、企業内外の関係者のデータを安全に保つ
(5) AI活用を見据えた検索用メタタグ機能
(6)大規模なコスト削減を可能にする大容量データ管理機能
(7)独自カスタムブランドでの展開、ロゴ設定可能
(8)マルチモーダルAIへの対応
■監査テックにおけるAIの活用
監査テックにおけるAI（人工知能）の活用は、監査プロセスの自動化、効率化、そして精度の向上に寄与します。以下に、監査業務でAIがどのように活用されているかのいくつかの例を挙げます。
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・異常検出:
AIアルゴリズムは大量のデータから異常なパターンを自動的に検出し、不正行為や経理ミスの早期発見を可能にします。
・自然言語処理 (NLP):
書類やメールなどのテキスト情報から必要な情報を抽出するのに使用されます。
・予測分析:
既存のデータを基に未来の結果を予測し、リスクを事前に特定し、対策を講じることが可能になります。
・データ分析の自動化:
AIは監査人が大量のデータを手作業で分析する必要をなくし、時間と労力を節約します。
・ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA):
単純な作業を自動化し、監査人がより高度な問題に集中できるようにします。
・不正検出:
機械学習モデルを使用して異常な取引パターンを検出し、不正を早期に発見します。
・コンプライアンステストの自動化:
AIは規則に基づいて自動的にコンプライアンステストを行い、違反を迅速に特定します。
・監査証跡の自動作成:
AIは自動的に監査証跡を作成し、監査の透明性と追跡性を向上させます。
・リスク評価:
AIは大量のデータを分析してリスクを評価し、高リスクエリアに焦点を当てることを可能にします。
・機械学習によるパターン認識:
これにより、企業の財務データや操作データの中から複雑なパターンを識別することが可能になります。
・データビジュアライゼーション:
AIは大量のデータを視覚的な形式に変換し、監査人がデータをより簡単に理解できるようにします。
・リアルタイム監査:
AIはリアルタイムのデータを分析し、問題が発生した瞬間に警告することができます。
これらのAIの活用例は、監査プロセスを強化し、時間とコストの節約、リスクの低減、そして監査の質の向上に貢献します。データ共有、保存、活用ができるデータプラットフォームにより、データを収集し、AIによって膨大なデータを分析・処理し、監査テック分野での最適な効率性と最適化、多岐にわたる利益を提供することができます。
■「監査データプラットフォーム AOS IDX」とData to AI仕事術
監査を取り巻く環境や携わる企業内に存在する様々なX-Techにおけるツールやデバイスで生成される膨大なデータを適切に管理することで、AIに向けたデータ活用の準備を進めることができます。
AIにおけるデータプラットフォームには、AIデータの源となる各分野に分散されている大量かつ多岐にわたるデータドリブンのためのデータを効率的かつ安全に収集、保存、管理することが求められ、これらのAI学習データを適切に保存管理することができる AIデータマネジメントが重要です。AIの成功は、AIアルゴリズムのトレーニングに使用するトレーニングデータの品質と、AIライフサイクルによるメンテナンスが重要な鍵となります。
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AIの精度を高めるためには、データの品質を向上させることも重要です。AOS IDXにおけるデータ管理は、データの品質を確保するためにも重要です。データの収集、整理、保存、共有、分析などの過程で、データの品質を確保することが必要です。
AOS IDXでは、こうしたAIライフサイクルの仕組みとマルチモーダルAIへの適用に基づき、AIデータにおけるAIシステムのためのAIデータ管理を行い、企業における優秀なデータがあって初めて優秀なAIシステムを実現できるというData to AIのコンセプトの元、AOS IDXによって、監査業務の効率向上、リスクの最小化、継続的な監査業務に向けたプラットフォーム構築を支援します。
■「監査データプラットフォーム AOS IDX」を支える各賞受賞実績の技術
「AOS IDX」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で14期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューションとして開発されました。
■「監査データプラットフォーム AOS IDX」サービス概要 （ (リンク ») ）
●サービス名： 監査データプラットフォームAOS IDX（エーオーエスアイディーエックス）
●提供開始：2023年6月29日
●価格：月額16,500円（税込）～
【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社 代表者：春山 洋
設 立：2015年4月 所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
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AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業7,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、14年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。また、 若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジンニアキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。
プレスリリース提供：PR TIMES (リンク »)
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