AIガバナンス・法務
内部監査コソーシング
AI・データ活用が進む中、既存の内部監査部門では対応が難しい領域が生まれています。「AIシステムの技術的な仕組みが分からない」「どのリスクを評価すべきか判断できない」「監査担当者のAIリテラシーが不足している」——こうした状況を補完するのが、内部監査コソーシングです。ロジットコンサルティングが内部監査部門と協働し、AI・データ領域に特化したリスク評価・遵守確認・改善提言を担います。アウトソースではなく、内部監査チームの能力構築を意識した伴走型の支援です。
Services
支援内容
AI利用実態の把握・棚卸し
組織内でどのようなAIツールが・どの部門で・どのように使われているかを体系的に把握します。「現場が勝手に使っている」「IT部門も全体像を把握していない」という状態は多くの企業で見られます。利用実態の可視化が、リスク評価と規程整備の出発点となります。
AIリスクアセスメント
棚卸しした各AI利用を、影響範囲・自律性の程度・個人情報の取扱い・外部規制への該当性などの観点からリスク評価します。リスクの高い領域を特定し、優先的に対処すべき事項を整理したアセスメントレポートとして提出します。
規程・プロセスの遵守状況確認
既存のAI利用規程・情報セキュリティポリシー・個人情報管理規程などが、実際の業務において遵守されているかを確認します。文書上の規程と現場の実態のギャップを特定し、改善の優先度と具体的な対処方法を提言します。
内部監査部門との協働・能力構築
既存の内部監査部門がAI・データ領域の専門知識を持っていない場合に、技術的な知見を補完する形で協働します。単なる代替ではなく、内部監査チームがAI監査を自律的に実施できるよう知識移転を意識した伴走型の支援を行います。
Common Pitfalls
よくある失敗パターンと、ロジットコンサルティングの対応
AIの技術的実態が分からないまま監査する
「チェックリストを埋める」だけの監査では、本質的なリスクを見落とします。RAGシステムがどう動くか・MLモデルがどう判断するかを理解していない監査人には、形式的な確認しかできません。ロジットコンサルティングはAI実装の知識を持って監査します。
監査が「犯人探し」になる
現場がAIを使っていることへの罰則的なアプローチは、「隠して使う」文化を生みます。監査の目的はリスクの特定と改善であり、現場の実態を正直に申告できる信頼関係の構築が前提です。改善につながる建設的な監査を設計します。
一度やって終わりになる
AI利用の実態は急速に変化します。半年前の監査結果はすでに陳腐化している可能性があります。単発の監査で終わらず、定期的なモニタリングと継続的な改善サイクルを組み込んだ仕組みとして設計します。
Process
標準的な監査プロセス
スコープ定義
監査対象・目的・評価基準の確定。内部監査部門・経営層との合意形成。
実態調査
ヒアリング・文書レビュー・システム確認によるAI利用状況の把握。
リスク評価
収集情報をもとにリスクの分類・重要度の評価・優先順位の整理。
改善提言
発見事項の整理・改善策の提案・対応優先度マトリクスの作成。
レポート提出
監査報告書の作成・経営層・内部監査委員会への報告。
フォローアップ
改善策の実施状況の確認・次回監査サイクルへの反映。
