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金融サービス
規制当局も追跡できる迅速な意思決定。VPC またはオンプレミスへのデプロイによる完全に監査可能で追跡可能なプロセスにより、ドキュメントレビューとリスク分析を数日から数時間へ短縮します。
監査証跡を失うことなく意思決定を加速する
金融機関にとっての問いは、AI がその仕事をできるかどうかではなく、その出力を確かな顔でコンプライアンス・監査に渡せるかどうかです。デューデリジェンス・契約書レビュー・KYC/AML スクリーニングでは何百ものドキュメントが積み上がり、アナリストは実際の判断よりもファイルの引き出し・条項の検索・相互参照に多くの時間を費やします。ブラックボックスモデルを導入すると、今度は別の問題が生じます。なぜそのような結論に至ったかを規制当局に説明できないのです。精度・説明可能性・データレジデンシーは、どれか二つを選ぶトレードオフのように感じられます。
Tenten AI は FDE スタイルで運営される AI ネイティブ・プロダクトスタジオです。コンプライアンス・リスク・IT と共にワークフローを検証可能なステップに分解するために、エンジニアを貴社の環境内に常駐させます。汎用ツールを販売するのではありません。すべての AI の結論にはソース箇所・引用ページ・推論の証跡が付与されるため、アナリストが確認でき、監査が確認でき、規制当局が遡ることができます。システム全体は貴社の VPC またはオンプレミスで動作し、データが貴社のドメイン外に出ることはありません。
RAG を使用してモデルを貴社自身のドキュメントとポリシーに基づかせ、即興を防ぎます。人間によるレビューゲート・信頼度スコア・再現可能な監査ログでモデルリスクを管理します。デリバリーは四半期ではなく数週間で進みます。通常、実際のファイルで動作する MVP が 2 週間以内に稼働し始めます。PoC のスライドデッキではありません。
機能
01
完全に追跡可能な監査証跡
すべての結論が正確なソース箇所・ページ番号・タイムスタンプにリンクされており、モデルの推論ステップも保持されます。コンプライアンスと監査が各項目をレビューし、規制当局のために完全な意思決定経路を再構成できます。
02
VPC またはオンプレミス、データは自社に
システム全体がプライベートクラウド（VPC）またはデータセンター内にデプロイされ、ドキュメント・ベクターインデックス・モデル呼び出しがネットワーク境界内に保持されます。データレジデンシーと国境間転送要件を満たします。
03
ドキュメントレビューとリスク分析を数時間で
デューデリジェンスと契約書レビューにおける反復的な抽出・比較・フラグ付け作業を自動的に実行します。数百ページのファイルが数時間で初回審査を完了し、アナリストは判断と例外処理に集中できます。
04
貴社のポリシーに基づく RAG
検索拡張生成により、モデルを貴社独自の条項ライブラリ・社内ポリシー・過去の案例に基づかせます。すべての回答が出典を引用するため、作り上げを防ぎ、モデルリスクを低減します。
05
人間によるレビューゲートと信頼度スコア
高リスク案件は信頼度スコアとともにフラグが立てられ、人間の承認にルーティングされます。AI が草稿を作り、人間が決定するワークフローを確立し、モデルが単独で最終判断を下すことはありません。
06
KYC/AML スクリーニングと例外処理
実質的支配者の構造・制裁リスト・否定的メディアを自動スクリーニングし、ヒットをレビュー可能なケースにパッケージ化します。アナリストが誤検知の山に溺れることなく業務に集中できます。
ユースケース
M&A デューデリジェンス
データルームにある数百の契約書・財務情報・開示書類を一度に取り込み、主要条項を自動抽出し、支配権変更・競業禁止・偶発債務条項を表面化させ、法律顧問とディールチームがレビューするための引用付きリスト一覧を出力します。
契約書・条項レビュー
標準条項ライブラリとの比較により、標準から逸脱する条項・欠落している保護条項・不利な表現にフラグを立て、並列比較と修正案を提示します。
信用・投資リスク分析
財務諸表・信用報告書・業界データから指標を取得し、構造化されたリスク要約とレッドフラグリストを作成します。すべての数値がソースまで追跡可能です。
KYC/AML 顧客デューデリジェンス
オンボーディングおよび定期審査において、実質的支配者・制裁・PEP スクリーニング・否定的メディアを自動的に一つの追跡可能なケースファイルにまとめ、要注意項目にフラグを立てます。
規制当局への照会と証拠対応
規制当局や内部監査からの問い合わせに対し、ポリシー文書やケース記録から裏付け証拠を迅速に取得し、引用付きの回答を草稿します。立場を裏付けるための時間を大幅に短縮します。
デリバリーのサイクル
第 1 週
常駐とワークフローのマッピング
エンジニアが常駐し、コンプライアンス・リスク・IT とともに最初の高価値ワークフローを選定し、ドキュメントの種類・データレジデンシー要件・監査基準を整理して、検証可能な成功指標を定義します。
第 2 週
実際のファイルで MVP 稼働
RAG パイプラインとレビューインターフェースを VPC またはオンプレミス環境にデプロイし、スライドウェアの PoC ではなく実際の（識別解除済みの）ファイルで最初の動作結果を出します。
第 3〜4 週
監査向けの堅牢化とチューニング
アナリストと監査のフィードバックに基づいてプロンプト・引用の粒度・信頼度閾値を調整し、監査証跡・アクセス制御を完成させ、人間によるレビューゲートを立ち上げます。
第 5 週以降
本番稼働とスケール
コンプライアンスの承認後に本番稼働し、同じフレームワークを他の事業部門に展開します。社内チームへの運用ランブックと知識移転を完備します。
数時間、数日ではなく
ドキュメントレビューとリスク分析のサイクル
100%
ソースまで追跡可能な結論
VPC / オンプレミス
データが貴社のドメイン外に出ないデプロイ
よくあるご質問
AI の結論は監査・規制審査に耐えられますか？
はい。すべての結論にはソース箇所・引用ページ・推論の証跡が付与されるため、コンプライアンスと監査が各項目をレビューし、完全な意思決定経路を再構成できます。ブラックボックスの出力ではなく検証可能なステップにワークフローを分解するため、モデルがなぜその結論に至ったかを規制当局に明確に説明できます。
データが貴社の環境外に出ますか？
出ません。システム全体を VPC またはオンプレミスのデータセンターにデプロイでき、ドキュメント・ベクターインデックス・モデル呼び出しがネットワーク境界内に保持されます。データレジデンシーと国境間転送ルールを満たし、機密ファイルがサードパーティクラウドに送信されることはありません。
モデルリスクとハルシネーションはどのように管理しますか？
RAG でモデルを貴社のドキュメントとポリシーに基づかせ、すべての回答が出典を引用するため、根拠のない作り上げを防ぎます。高リスク案件は信頼度スコアとともにフラグが立てられ、人間のレビューにルーティングされます。AI が草稿を作り、人間が決定するスプリットを作成し、モデルが単独で最終判断を下すことはありません。
どのモデルを使用できますか？選択できますか？
はい。私たちはモデル中立であり、データレジデンシーとコスト要件に合わせて、Anthropic・OpenAI・オンプレミスのオープンソースモデルを貴社の環境内で接続できます。すべてのモデル呼び出しはデプロイ境界内で行われます。
実際の成果はどのくらいの速さで得られますか？
通常、実際の（識別解除済みの）ファイルで動作する MVP が 2 週間以内に稼働し始めます。PoC のスライドデッキではありません。最初の高価値ワークフローは通常 4〜6 週間でコンプライアンスの承認を得られ、その後同じフレームワークを他の事業部門に展開します。
これはアナリストの代替になりますか？
なりません。目標は、アナリストが判断と例外処理に集中できるよう、繰り返しのファイル引き出し・比較・フラグ付けから解放することです。システムが草稿を作り整理する一方で、最終的な意思決定権限とレビューゲートは常に人間の手に残ります。
