企業のAI基盤を活用した「RCM高度化・自走化支援パッケージ」を提供開始
J-SOX・ITの専門知見をAIに組み込み、RCMの作成・レビュー・更新・評価から継続運用までを支援
株式会社コロケットは、企業が既に利用しているAI環境・文書基盤を活用し、J-SOXにおけるRCM（Risk Control Matrix）の作成、レビュー、更新、評価業務を高度化・効率化する「RCM高度化・自走化支援パッケージ」の提供を開始します。
本サービスでは、CoRocketが独自のAIサービスへ顧客情報を移行するのではなく、お客様が利用するAI環境やSharePoint等の文書基盤上に、RCM・J-SOX業務に適したルール、ナレッジ、プロンプト、AI Agent等を構築します。
導入後は一定期間の運用・チューニングを支援し、最終的にはお客様自身で継続運用・改善できる状態への移行を目指します。
背景
J-SOXの実務では、RCMが長年の継ぎ足しによって複雑化したり、部門ごとに記載粒度や品質に差が生じたりするケースが少なくありません。また、業務・組織・システムの変更を年次更新だけで十分に反映することが難しく、リスクやKey Control、ITACの特定、証跡確認、評価調書作成なども担当者の経験や知識に依存しやすい状況があります。
一方、生成AIは、文書の読み取り、比較、分類、差分検知、候補提示、ドラフト作成といった業務との親和性が高く、RCM・J-SOX業務に適切に組み込むことで、作業工数の削減だけでなく、品質の標準化や判断材料の充実、ノウハウの組織化が期待できます。
「RCM高度化・自走化支援パッケージ」の特徴
1．RCMライフサイクル全体をAIで支援
AIをRCM作成だけに利用するのではなく、
作成 → 標準化 → レビュー → 更新 → 評価 → 継続運用
までを一連の仕組みとして構築します。
具体的には、業務記述書や規程からのリスク・コントロール候補抽出、RCMドラフト生成、記載品質チェック、重複・陳腐化検知、Key Control・ITAC候補提示、証跡との照合、評価調書ドラフト、変更情報からのRCM更新候補提示などを支援します。
2．AIが候補を提示し、人が重要な判断を行う
本サービスでは、AIにJ-SOX上の判断を丸投げしません。
AIは、
「探す・読む・比べる・分類する・候補を出す・ドラフトする」
役割を担当します。
一方で、
財務報告上の重要性
J-SOX評価範囲
重要リスク
Key Control
ITAC該当性
統制の削除・統合
評価結果
などは、人が確認・承認します。
AIが“考える材料”を作り、人が重要性を判断するというHuman-in-the-loop型の運用を基本とします。
3．お客様が利用するAI基盤上に構築
CoRocket専用のAIへRCMや証跡を持ち出すことを前提とせず、お客様が利用しているAI環境・データ基盤・文書基盤を活用して構築します。
既存の社内情報資産やセキュリティポリシー、アクセス権限等を踏まえながら、実際の業務で継続利用できる環境を設計します。
4．最終的な「自走化」まで支援
導入時だけCoRocketが利用できる仕組みではなく、
Build → Operate → Transfer
の考え方で支援します。
CoRocketがAI基盤を構築し、実運用を通じて精度やルールを改善したうえで、プロンプト、ナレッジ、AI Agent、RCM Standard、運用手順、管理方法等をお客様へ移管します。
最終的には、お客様自身がRCMを継続的に改善できる体制の構築を目指します。
導入ステップ
導入の入口として、現行RCMとJ-SOX運用を対象とした「RCM × AI簡易診断」30万円（税別）を提供します。
診断では、RCMの記載品質、粒度、重複、更新状況等を確認し、AIによって効率化・高度化できる領域やPoC候補を整理します。
その後、
STEP1｜RCM × AI簡易診断
STEP2｜PoC・実証検証
STEP3｜お客様のAI環境上でAI基盤を構築
STEP4｜実運用・チューニング
STEP5｜引き渡し・自走化
と段階的に導入します。
CoRocketが目指すRCM運用
従来の、
「年1回、Excelを更新するRCM」
から、
「業務・リスク・統制の変化に応じて、AIを活用し継続的に点検・改善されるRCM」
への転換を支援します。
AI導入そのものを目的とするのではなく、AIに情報収集・比較・チェック・ドラフト作成を任せることで、内部統制担当者が、重要なリスク、Key Control、統制の有効性といった本来人が判断すべき領域に集中できる環境を構築します。
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