5． 内部不正対策を支えるAI技術の活用

　前章で述べた通り、潜在的なリスク兆候は微細で、従来のルールベース監査では見落とされやすいものです。行動予測型の内部不正対策では、AI分析や行動分析を活用して、こうした兆候を効率的に把握することが注目されています。ここでは、実務で特に役立つAIの機能例を示します。

• アノマリ検出（Anomaly Detection）による異常行動検知
  普段の業務パターンから逸脱した操作を自動で検知します。
  通常は午前に閲覧するデータへ終業間際にアクセスが集中した場合など、不自然なタイミングの変化を察知できます。
  
• 行動パターン分析（Behavioral Analysis）によるユーザー行動分析
  日常的な操作傾向を学習し、微細な変化を可視化します。
  普段は閲覧が中心だった担当者が、急に更新やダウンロード操作を増やすといった変化を把握できます。
  
• 時系列分析（Time Series Analysis）による傾向把握
  アクセスや操作履歴を時間軸で分析し、異常な傾向や変化を把握します。
  短期間でのアクセス量の急増や、特定データへの参照が不自然に集中しているといった動きを捉えやすくなります。
  
• クラスタリング（Clustering）による行動グループ分析
  似た行動パターンのユーザーをグループ化し、逸脱者を特定します。
  同じ部署の中で一部のユーザーだけが特定データを繰り返し扱っているような状況を抽出できます。
  
• リスクスコアリング補助（Risk Scoring Support）による優先確認の明確化
  各行動のリスク度合いをスコア化し、優先確認対象を提示します。
  通常扱わないデータへのアクセスと、短時間の大量操作が重なっている場合、相対的に高リスクとして把握できます。
  
• パターン認識（Pattern Recognition）による未知リスクの抽出
  過去の不正操作や異常傾向を学習し、未知の兆候を検知します。
  過去の情報持ち出し事例に似た操作の組み合わせが現れた際に、潜在的な兆候として抽出できます。

　これらの技術を組み合わせることで、表面上は権限内の操作であっても、
「普段とどこが違うのか」「業務フローからどの程度逸脱しているのか」
を多面的に分析でき、通常業務の影に隠れがちな潜在リスクをより早い段階で把握できるようになります。

　なお、AI分析は万能ではなく、業務特性によっては誤検知が発生する可能性もあるため、運用設計と合わせて活用することが重要です。