1000以上のバックオフィスチームに選ばれています
HHubSpot
SFSalesforce
SShopify
StStripe
SlSlack
QBQuickBooks
XeXero
NSNetSuite
AIガバナンスで、AI実行と自動化を監査対応可能に統制する
AIは、CRM・請求・会計をまたぐ業務の「次の一手」を提示し、実行までつなげられると強力です。一方で、判断根拠が追えない、承認が飛ばされる、データ参照範囲が曖昧なまま実行されると、監査・コンプライアンス・運用のリスクになります。Sankaは、AIの提案と実行をポリシー・承認・監査証跡の中で運用できるように設計されています。
統制
AIが「何を、いつ、どこまで」実行できるかを決め、重要な変更は承認を必須にします。
人の承認
閾値や例外条件に応じて承認回付し、判断の履歴を残して説明可能にします。
監査証跡
何が変わったか、誰が承認したか、どの入力で判断したかを追跡できる状態にします。
統制対象: 入力、アクション、データ参照範囲
AIガバナンスは「1つの機能」ではなく、実運用を成立させるための制御面の集合です。
- 入力: どのレコード／項目を文脈として参照できるか
- アクション: 作成・更新・承認・エクスポートなど、許可する操作
- 例外: どの条件で承認が必要か（割引率、支払条件、上書きなど）
- バリデーション: 実行前後の検証
- 可観測性: ログ、リトライ、失敗状態の明確化
| 統制の面 | なぜ必要か | 例 |
|---|---|---|
| ポリシーチェック | 不正・不適切な実行を防ぐ | 必須項目が欠けた支払条件変更をブロック |
| 承認ゲート | 財務・コンプラのリスクを下げる | 割引の閾値超過で財務承認を要求 |
| 監査証跡 | 判断を説明可能にする | 差戻し（clawback）の承認者と時刻を記録 |
| 決定論的な実行 | 自動化を予測可能にする | 二重請求を避けるための冪等実行 |
[提案] 「Acme」の請求条件を更新
-> 理由: 契約更新
[待機] 承認が必要: 支払条件の変更
[承認] 財務マネージャー
-> 更新を適用
-> 監査証跡に記録
どの業務にも再利用できるガバナンスの部品
見積→受注→請求、調達→支払、決算まで、同じ統制パターンを適用できます。
権限
下書き、承認、実行の権限を役割で分離し、責任範囲を明確にします。
承認
金額・条件・例外に応じて承認を要求し、意思決定を標準化します。
監査対応の履歴
入力・判断・出力のつながりを残し、説明可能な運用にします。
導入チェックリスト
まずは1つの自動化から始め、統制と再現性を確認してから対象を広げます。
- ガードレール定義: 許可する操作と、承認が必要な項目・条件を洗い出す。
- 承認設計: 誰が何を承認するか（営業、財務、Ops、IT）を決める。
- トリガー整備: ステージ変更、受注作成、入金など、イベントを統一する。
- 運用監視: 失敗・リトライ・例外キューを週次でレビューする。
参考: Developer API
よくある質問
AIガバナンスは業務を遅くしませんか？
重要な例外だけを承認対象にし、安全な操作は自動で進める設計にすれば、むしろ手戻りと揉め事が減り、全体は速くなります。
何を承認対象にすべきですか？
割引率、支払条件、返金、値引きの上書き、支払実行、マスター改定など高影響の変更から始め、閾値と例外で最小限に絞ります。
監査で「何が起きたか」を説明できますか？
はい。実行をワークフローとして扱い、タイムスタンプ、担当者、承認履歴、入力と出力の関係を残すことで説明可能になります。
既存ツールはそのまま使えますか？
多くの場合、CRM・EC・決済・会計など既存システムを連携し、ワークフロー層で統制をかける設計が現実的です。
