根拠が複数の資料に分散している
規程、台帳、ログ、仕様書、契約書、過去回答など、確認に必要な情報は一つの場所にまとまっていないことが多い。
一つの対応項目に答えるだけでも、複数の資料を横断して該当箇所を探す必要が生じやすい。
Batch Assessment ・ Pro機能・AIエージェント アセスメント業務を、
アセスメント業務を、
標準化された評価プロセスへ。
Batch Assessment は、AIエージェントが評価項目ごとに参照資料を確認し、
必要な情報と照らし合わせて一次評価を行うアセスメント支援機能です。
人手が限られる中で、
アセスメント業務の負荷は高い。
アセスメントの確認項目は、法令・規制、業界基準、顧客要件、社内規程、セキュリティ方針など、組織内外の要件をもとに定義されます。その前提は社会環境や事業環境に応じて移り変わり、既存項目の見直しや新たな確認観点の追加によって、参照すべき資料も判断すべき内容も増え続けます。
根拠を探して説明できる形にすることは、
さらに、難易度が高い。
該当する記述が文書のどこにあるのかを探し、第三者にも伝わる形で証跡を残す。アセスメント業務を正しく進めようとするほど、確認に時間がかかり、対応項目の解釈も人によって揺れやすくなります。結果として、評価の品質を一定に保つことは難しく、統制の取れたプロセスとして運用するには限界があります。
判断プロセスが属人化しやすい
どの資料を見たのか。
どの記述を根拠にしたのか。
どのように解釈し、なぜその判断に至ったのか。
こうした判断の過程が、担当者の経験や記憶に残りやすく、第三者が後から確認しづらい状態になりがち。
対応項目の解釈にばらつきが生まれる
同じ対応項目でも、担当者によって確認する範囲や重視する観点が変わることがある。
その結果、回答内容、判断理由、必要とされる証跡に差が生まれ、評価品質を一定に保ちにくい。
Batch Assessment
アセスメント業務を、
AIエージェントと進める時代へ。
Batch Assessment の本質は、評価を自動化するだけではなく、
証跡を残し、同じ基準で確認できる一次評価プロセスをつくること。
人が一件ずつ対応していたマニュアル作業を
AIエージェントが項目単位で一括実行
Batch Assessment は、これまで担当者が一件ずつ行っていた資料確認、根拠の特定、要件との照合、評価の判断を、AIエージェントが項目単位で一括して実行します。
※動画はあくまでもイメージになります
一次評価者はAIエージェント、
担当者はレビュアーに。
Batch Assessment は、評価結果だけでなく、なぜその評価になったのかを確認できるため、後からレビューしやすい証跡として活用できます。
※動画はあくまでもイメージになります
「なぜそう判断したのか」「どこに書いてあるのか」
まで確認できるから任せられる
Batch Assessment は、評価結果だけを判定するだけではなく、どの資料のどの記述を参照したのか、なぜその評価案になったのか、判断に足りない情報は何かを、項目ごとに整理します。
※動画はあくまでもイメージになります
評価項目に対して、AIエージェントが一次判定した結果を表示します。
「対応」「未対応」「対象外」「判断不可」など、あらかじめ定義した判定区分に従って評価をします。
なぜその判定になったのかを、参照資料の内容と判定基準をもとに説明します。
担当者がレビューしやすいように、判定の根拠となる考え方を文章で整理します。
判定の根拠として参考にした、文書内の該当箇所を表示します。
担当者は引用部分を確認することで、AIの判定がどの記述に基づいているかをすぐに確認できます。
引用元となった資料名、ページ、セクション、ファイル名などを表示します。
後から根拠を確認したり、レビュー・監査時に参照元を追跡したりできる状態を保ちます。
アセスメント業務を根本から変え
組織が注力する工数を追加対策や検討へ。
証跡を探し、評価シートに記入するといった機械的な作業は、項目が増えるほど比例して膨らみます。Batch Assessment はこの機械的な作業をAIエージェントが引き受け、人が時間をかけるべき、その証跡が要件を満たしているかという根拠の確認や、未対応項目への対策へ先に進むための時間を捻出します。
※動画はあくまでもイメージになります
組織で統一された、
再現性の高い生成AIの業務プロセスを確立。
Batch Assessment は、同じ確認業務を、同じ条件・同じ基準・同じ出力形式で繰り返し実行できるようにする仕組みです。汎用AIチャットのように、担当者ごとにファイルの選び方、指示文、判断基準、出力形式が変わる運用ではなく、対応シート、参照資料、評価基準、レビュー観点をあらかじめ揃えた状態で実行できます。
担当者が毎回ファイルを集め、指示を書き、出力を評価する。便利ではあるが、指示の質やレビュー観点が人に依存しやすい。
組織のナレッジ、評価基準、出力形式をあらかじめ定義。誰が実行しても、同じ枠組みで根拠付きの一次判定を出力できる。
※動画はあくまでもイメージになります
利用状況を可視化し、
継続的に改善できる
評価プロセスへ。
Batch Assessment は、一度実行して終わりではありません。管理者は、組織内でどの Batch Assessment が使われているのか、どの確認シートが実行されたのか、どれくらいの項目が処理されたのかを把握できます。
実行状況、レビュー状況、処理項目数、出力結果を確認することで、費用対効果の可視化や、部門ごとの活用状況の把握にもつながります。
※動画はあくまでもイメージになります
確かな効果が実感できる、
対応項目が多く、根拠が重要な業務。
Batch Assessment が向いているのは、確認項目が一覧化されていて、回答や判定の根拠が社内文書・証跡・仕様書・契約書に存在する業務です。特に、同じ形式の確認が定期的に発生し、担当者の判断や転記に負荷がかかっている領域で効果を発揮します。
TPRM・情報セキュリティ評価 
本社や監査部門から届く確認シートに対し、規程、運用手順書、管理台帳、監査証跡を横断して一次判定。回答案だけでなく、判断理由、参照元、不足している証跡を明確にします。
詳しく見る→ 車両仕様書に基づく評価判定 OEM仕様書、評価項目、過去結果、シミュレーションログを照合し、車両ごとに実施すべき評価項目、判定条件、確認すべき証跡を整理。評価対象の抜け漏れや、担当者ごとの判断ばらつきを抑えます。
詳しく見る→ 投資・資産運用ドキュメントの情報抽出 AI-OCRの帳票設定に頼らず、重い投資資料を管理データへ。契約書、ファンドレポート、通知書、サイドレターなどから、出資金額、分配条件、手数料、通知期限、例外条項を抽出。日本語要約、該当箇所、参照元、要確認事項を一覧化します。
詳しく見る→AskDona
AskDonaだから実現できる、
根拠に基づくアセスメントプロセス。
回答するAIではなく、確認業務を進めるAIへ。根拠付き回答の技術を、そのまま評価・判定・抽出の実務に接続します。
ナレッジを登録する
規程、手順書、管理台帳、証跡、仕様書、契約書、過去回答を AskDona に登録します。
確認シートを登録する
Excel などで管理されている質問項目、評価項目、抽出項目を登録します。
評価基準を設定する
管理者が、判定区分、回答方針、参照すべきナレッジ、出力列を設定します。
生成AIが一括で評価する
各項目に対して、関連文書を探し、回答案、判定、理由、参照元、不足情報を出力します。
人がレビューし、評価を確定する
AIの判定結果と根拠を担当者が確認し、必要に応じて修正したうえで、最終評価を確定します。
よくあるご質問
はい、RAGのデータベースにアップロードされたファイルは日本国内のサーバーで管理されます。
はい。ログイン後の認証情報に基づき、お客様のデータに対して厳格な論理的分離を実施しています。そのため、他のお客様のデータにアクセスすることはない仕様となっています。
会社のポリシーで社内データの社外持ち出しができない企業様向けに、自社で契約しているクラウド (AWS、GCP) でAskDonaを導入する方法もございます。詳しくはお問い合わせください。
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いいえ。AskDonaに送信される質問やアップロードしたファイルなどのデータが、ChatGPTなど生成AIモデルの学習に利用されることはありません。今後採用する生成AIモデルについても、学習にデータを使わない契約のものに限定する方針です。