弁護士とPwCアドバイザリーの専門家が提言　デジタルフォレンジックを活用し、AIで不正・不祥事を発見する

平時からの活用によって、不正・不祥事の未然防止を

深水　　デジタルフォレンジックは、米国では企業の不正・不祥事を客観的なデータ分析に基づいて証拠づける技術として定着しています。日本ではいつごろから利用されるようになったのでしょうか。

池田　　2000年代半ばに、ある企業の不正取引調査において関連するメールのやり取りなどを分析するために利用したのが、日本でも注目されるようになったきっかけだと言われています。さらに、デジタル化の急速な進展によってメールやデジタル文書などの量が激増し、人間の力でそのすべてを調べ上げるのが不可能になったことで、その需要は高まってきています。

　デジタル技術を用いることで、キーワード検索機能などによって膨大なデータの中から不正に関連すると思われる内容のメールやデジタル文書を簡単にピックアップできますし、あらかじめ機械学習させたAIを使って、メールや文書のやり取りを分析し、誰と誰が関与しているのかを特定することもできます。

　デジタル化によってデータの量は膨大になりましたが、紙の文書と違って内容は改ざんしにくくなり、やり取りの履歴もしっかり残されるので、むしろ不正・不祥事を発見しやすい環境が整ってきていると言えます。デジタルフォレンジックを活用すれば、迅速かつ、高い確度で実態を究明し、関与者を特定できる時代になっているのです。例えば、会計不正やデータの捏造・改ざんといったケースでは「誰が誰に指示をしたのか」という背景や動機を実際のコミュニケーションの中から客観的に突き止めていくことが可能です。

深水　　デジタルフォレンジックは、不正・不祥事が発覚した後の“有事対応”だけでなく、未然に防止する“平時対応”にも活用できますね。

　“平時対応”では、不正の兆候をタイムリーに検知することが重要です。日ごろからメールやデジタル文書のやり取りをAIがチェックし、不正の兆候がないかどうかをモニタリングする仕組みを構築することで、不正やその兆候を早期に検知することができるでしょう。また、モニタリングが有効に機能していれば、不正を予防する効果を期待することができます。未然に防止できれば、不正・不祥事が発覚した後に高いコストを払って調査を行う必要もありません。