データコンサルタント視点から見るリスク管理、コンプライアンス、およびコーポレートガバナンス強化における自動化の戦略的価値とデータに基づいた規程管理の課題
データコンサルタントの視点から見ると、組織がコンプライアンス管理のためのリソース制限を抱えている現状を分析し、反復的で労働集約的な作業を自動化することの価値を強調します。自動化により、企業は人的リソースをリスク評価やプロアクティブなコンプライアンス計画など、より戦略的なデータ関連活動に再配分することができ、これにより効率が向上し、運営コストが削減されるといった、リソース最適化と効率向上のメリットを述べることができます。
ツール欠如と自動化未実施によるコンプライアンスリスク
増大する規制の要求にもかかわらず、多くの企業が全てのコンプライアンスプロセスを効果的に管理するためのツールを欠いており、監視の欠如、非効率性、そしてコンプライアンス違反のリスクに対して脆弱な状態にある現状を指摘します。プロセス自動化をデータ駆動で実施しなければ、企業は増大するコンプライアンス要件の複雑さ（データ量、規制数、規制内容の変化）に対応するのに苦労し、これはグローバル市場で競争する能力を妨げるだけでなく、重大な財務および評判のリスクにデータに基づいて晒されることになる点を警告します。
自動化されたコンプライアンスソリューションの戦略的不可欠性とビジネスメリット
自動化されたコンプライアンスソリューションへの投資は、もはや選択肢ではなく戦略的に不可欠なものであるというデータコンサルタントとしての見解を示します。自動化はコンプライアンスの取り組みにおいて正確さ、効率性、スケーラビリティをデータに基づき確保するだけでなく、コスト削減や同じリソースでより多くの作業を行うことで、企業の効率をデータ分析に基づき向上させる手助けをします。さらに、貴重な時間とリソースを解放し、財務的および評判的リスクをデータに基づいて軽減することで、ビジネスの成長を支援します。自動化により組織はコンプライアンス違反の重大なインシデントからデータに基づき身を守り、規制が厳しくなる世界での長期的な成功と競争力をデータに基づいて確保することができるといった自動化による具体的なビジネスメリットを強調します。
コーポレートガバナンス強化とデータに基づいた社内規程管理
近年、世間的にコーポレートガバナンス強化の必要性に注目が集まっている現状を述べ、コーポレートガバナンス強化に際して要といっても過言ではない『社内規程』が、実体は作成した当時の状態で改定もせず放置されている企業も少なくない点を指摘します。ハラスメントやメンタルヘルス問題など労使紛争火種となる労務トラブル、残業や退職、解雇などをめぐる企業と働き手の間で起こる訴訟問題が企業にとって大きなリスクとなる点のデータ分析を示します。それを未然に防ぐためには、トラブルの際、従業員の行動指針となる『社内規程』のデータに基づいた整備が必要不可欠である点を強調します。法改正や世の中トレンド、時代背景にデータに基づき合わせながら、自社の企業文化に沿った社内規程の作成や管理上のポイントを解説することを示唆します。労務・法務業務に携わっている方、規程管理の属人化と業務工数肥大化といったデータ管理上の課題で困っている方、自社の社内規程、コーポレートガバナンスに不安がある方、社内規程不備による労使紛争の裁判例をデータ分析に基づき知りたい方、労使間でのトラブルを未然に防ぐためのデータに基づいたポイントを知りたい方といった、対象者のデータ関連の課題や情報ニーズに触れることも重要です。データコンサルタントとして、組織のリスク管理、コンプライアンス、コーポレートガバナンス、およびデータに基づいた社内規程管理の改善を支援します。コンプライアンス管理の自動化とデータに基づいた規程管理は、コーポレートガバナンス強化を推進し、リスクを低減するための重要な戦略です。
データガバナンスと組織構造：分散化のデータ視点
ITシステムのすべての技術的な側面が分散型アーキテクチャに適しているわけではありませんが、組織構造における分散化は、多くの場合、データ管理とデータ活用の効率性にメリットをもたらします。単にコードの境界を分けるだけでなく、チーム間のデータオーナーシップと責任の境界を明確に構築することが重要です。このアプローチは、組織構造がシステム設計、ひいてはデータフローとデータアーキテクチャに影響するというコンウェイの法則を示唆しているとも言えます。しかし、組織はマイクロサービスのような技術的な分散型アプリケーション開発モデルを導入する際に、データの整合性や一貫性に関する考慮が不十分なまま進めることで、データ管理が複雑化したり、新たなデータサイロを生み出したりすることが少なくありません。
私たちはこのポリシーの原則を「集権的なデータガバナンス、分散的なデータオーナーシップと権限委譲」と表現します。
所有ではなくデータ権限付与のアプローチ
一元化されたIT部門やデータ統括組織が、組織全体の他のチームに対して特定のデータセットやデータ分析ツールへのアクセス権限、およびそれらを活用する権限を委譲し、データ管理やデータに基づいた意思決定の責任を共有するモデルは、すべての権限を中央に集中させようとするよりも効果的に機能します。
この組織的なアプローチは、中央のチームがデータガバナンスの責任を完全に放棄するというものではありません。他のチームが従わなければならない重要なデータ管理プロセス、セキュリティポリシー、および共通のデータプラットフォームは中央で定義・管理します。しかし、ローカルチームが自身の業務領域におけるデータの責任を負うことができれば、組織全体としてデータ駆動型のオペレーションをより効率的に推進できるようになり、以下の利点が実現します。
データ信頼性の向上とベストプラクティスの共有改善: 特定のデータソースやデータ利用のコンテキストに最も近い小規模なローカルチームは、中央チームよりも早くデータ品質の問題を発見し、解決策やより良いデータ収集・管理のベストプラクティスを特定・共有できる可能性があります。
運用成果へのデータ投資の増加: 自身の業務に関連するデータとその分析結果にオーナーシップを持つチームは、そのデータを活用して得られる運用成果への投資意欲が高まります。
重要データと非重要データに焦点を当てた管理の明確化: 中央管理は組織全体のデータ戦略、共通データ基盤、および主要なデータ指標に焦点を当て、ローカルチームは自身の業務領域に特化したデータの活用に焦点を当てることで、管理の焦点が明確化されます。
データに基づいた生産性の向上
組織の分散化は、データへのアクセスを容易にするテクノロジー、リモートワーク環境におけるデータ共有の仕組み、意思決定プロセスとその結果をデータで追跡する方法、およびデータオーナーシップを考慮したチーム編成によって実現される場合がありますが、何よりもまずデータに基づいた意思決定とコラボレーションを重視する組織文化が重要です。データのオーナーシップやデータ活用の責任におけるわずかな変化が、データ駆動型の成果に大きな違いをもたらす可能性があります。
主要な財務データソース（会計ソフト）
以下のリストは、組織における主要な財務データの発生源となる会計ソフトウェアの例です。
マネーフォワードクラウド会計、 マネーフォワードクラウド会計Plus
freee 会計
勘定奉行
弥生会計
OBIC7
MJSLINK Galileopt
SMILE会計
PCA会計 (PCA)
自社開発システム
これらのシステムから財務データを収集、統合、分析することは、統一された財務報告や業績分析を行う上で重要な課題となります。
製造業におけるデータ関連の課題：マニュアル作成負担
製造業におけるマニュアル作成は、多くの企業で設計者が担っており、製品設計に関するコア業務と並行しながら技術文書としてのデータ作成を進めています。これは、本来製品の設計データを作成すべき設計者の工数を圧迫し、企業全体の生産性に影響を与えています。これは、技術的な知識やデータを効率的に文書化し、管理・共有するプロセスにおける課題であり、ナレッジ管理とデータドキュメンテーションの効率化が求められます。
ID管理のデータ化から始めるITガバナンス変革：ITSMによるプロセス自動化とリスクの定量的管理
1. データで見るID管理の現状と潜在リスク
テレワークの浸透とSaaS利用の常態化により、企業が管理すべきIDは指数関数的に増加しています。これは、単純なID数の増加に留まりません。「従業員数 × 利用サービス数 × 権限レベル」のマトリクスで管理対象は爆発的に増加し、その組み合わせは数万から数十万に達することも珍しくありません。
この管理の複雑性は、計測可能なリスクを増大させます。
休眠・退職者アカウントの残存率: 異動・退職時にIDが即座に停止・削除されず、不正アクセスの温床となるケース。この残存率は、セキュリティレベルを測る重要なKPIです。
過剰なアクセス権限の付与率: 必要以上の権限が付与されたIDの割合。内部不正や、アカウント乗っ取り時の被害拡大に直結します。
棚卸しと監査対応コスト: 手作業によるIDの棚卸しや、J-SOX法に基づく内部統制監査で要求される証跡の提出には、膨大な工数（コスト）が発生しています。
これらのリスク指標は、データとして定量的に把握・管理されるべき経営課題です。
2. 解決のフレームワーク：データに基づいたITガバナンスとITSM
これらの課題に対し、場当たり的なツール導入は根本解決になりません。成功の鍵は、**IDガバナンス（IGA）**の概念を基盤に、**ITサービスマネジメント（ITSM）**のプロセスを構築することにあります。
静的データの整備（IDガバナンス）:
まず、「誰が、どのシステムに、どの権限を持つべきか」という**“あるべき姿”**をデータとして定義・可視化します。これが、全てのID管理の正しさの拠り所となるマスターデータとなります。
動的プロセスの統制（ITサービスマネジメント）:
次に、入社・異動・退職といったライフサイクルイベントに伴うIDの発行・変更・削除のプロセスを、ITSMのフレームワーク上で標準化・自動化します。これにより、「誰が、いつ、なぜ、どのようなプロセスを経て」権限を付与・剥奪されたかの全証跡が、**“実行結果”**としてデータで蓄積されます。
この2つの連携により、**「あるべき姿（静的データ）」と「実行結果（動的データ）」**の差異を継続的に監視・分析し、リスクをリアルタイムに検知するデータドリブンなITガバナンス体制が実現します。
3. 成果を最大化する「人・プロセス・技術」のアプローチ
このデータドリブン体制を構築するには、単なるツール導入（技術）だけでは不十分です。
人: 蓄積されたデータを分析し、改善点を特定できるスキルを持つ人材の育成。
プロセス: データで効果測定が可能な、標準化された業務プロセスの設計。
技術: これらを支え、データを生成・活用するためのITSMプラットフォーム。
当セッションでは、大手IT組織での多数の構築経験に基づき、これら3要素を網羅したITガバナンス強化のコンサルティングアプローチをご紹介します。
4. ITSMツール「LMIS」によるデータドリブン・ガバナンスの実現
ウェビナーの後半では、このフレームワークを具現化するITIL準拠のITSMツール「LMIS」（株式会社ユニリタ製）をご紹介します。LMISが持つ変更管理・リリース管理・構成管理といった機能が、いかにIDライフサイクルプロセスの証跡をデータとして蓄積し、属人化の解消と監査対応の自動化を実現するか。具体的な活用シーンを交えて解説します。
感覚的なID管理から脱却し、データに基づいた定量的・継続的なITガバナンス体制への変革を目指す、IT部門、内部統制、経営企画の担当者にとって、具体的な示唆に富む内容です。
データが解き明かす購買ガバナンスの死角：下請法コンプライアンスと業務プロセスの定量的改革
1. 序論：データ不在が招くコンプライアンスリスクの顕在化
下請代金支払遅延等防止法（下請法）は、特に製造業、商社、小売業など多層的なサプライチェーンを持つ企業にとって、遵守が必須の重要法令です。しかし、その遵守状況は依然として深刻な課題を抱えています。公正取引委員会の令和5年度の指導件数は8,393件に上り、これは前年度を上回る水準です。この事実は、コンプライアンス違反が「潜在的なリスク」ではなく「顕在化している経営課題」であることを明確に示しています。
問題の根源は、購買業務が依然として属人的なプロセスに依存し、一連の活動が分析可能なデータとして蓄積・活用されていない点にあります。発注、検収、支払といった個々の取引データは存在しても、プロセス全体の流れや時間、担当者間のインタラクションがブラックボックス化しているため、リスクの予兆を定量的に捉えることができません。結果として、意図しない書面交付の遅延や支払条件の不備が常態化し、静かにガバナンスを蝕んでいます。
2. 課題分析：静的ルールと動的プロセスの乖離
多くの企業が整備するコンプライアンス規定や業務マニュアルは、いわば「静的なルール」です。一方で、日々の購買業務は、納期変更、仕様調整、サプライヤーとの折衝など、常に変動する「動的なプロセス」です。この静的なルールと動的なプロセスの乖離こそが、ガバナンス不全の構造的な原因です。
従来の「現場任せ」や「担当者の経験則」に頼る運用では、以下の問いにデータで答えることができません。
プロセスのボトルネックはどこか？: 発注承認の平均リードタイムは何日で、どの段階で最も滞留しているのか？
コンプライアンス違反の予兆はないか？: 発注から書面交付までの平均所要時間は、基準値を逸脱していないか？支払遅延の発生率が高いサプライヤーや部署に特定の傾向はないか？
業務の非効率性はどの程度か？: 見積依頼から発注確定までのサイクルタイムは？手戻りや修正の発生頻度は？
これらの問いに答えられない状態、すなわち**「プロセスのデータ化と可視化の欠如」**が、非効率な業務とコンプライアンス違反のリスクを放置する根本原因なのです。
3. 解決策：データドリブン購買ガバナンスへの移行
課題解決のアプローチは、購買業務のDXを単なるツールの電子化ではなく、**「プロセスの網羅的なデータ化と、それに基づく継続的モニタリング体制の構築」**と再定義することから始まります。
3.1. 購買プロセスの定量的可視化
まず、購買依頼からサプライヤー選定、発注、検収、支払に至るエンドツーエンドのプロセスデータを収集・統合します。これにより、これまでブラックボックスだった業務フロー、所要時間、担当者間の連携などをデータとして可視化します。これは、プロセスマイニングの手法を用いて、理想のフローと実態との乖離（ギャップ）を定量的に分析するアプローチです。
3.2. 重要業績評価指標（KPI）による継続的モニタリング
次に、可視化されたデータに基づき、ガバナンスと業務効率を測定するためのKPIを設定し、リアルタイムで監視します。
コンプライアンスKPIの例:
発注書面の交付率・交付リードタイム
支払遅延発生率・平均遅延日数
下請法対象取引における減額発生件数
業務効率KPIの例:
発注サイクルタイム（依頼〜発注完了）
承認プロセスの平均滞留時間
サプライヤー評価スコアと取引額の相関
これらのKPIをダッシュボードで常時監視することで、問題の発生を後から追う「事後対応」から、異常値を早期に検知して介入する「予兆管理」へと移行できます。
4. 提言：データに基づく統制された業務執行体制の構築
購買部門におけるコンプライアンスとガバナンス強化は、精神論や形骸化したルールでは実現しません。それは、誰が実行しても標準化されたプロセスを遵守できる「仕組み」、すなわちデータによって統制された業務執行体制を構築することに他なりません。
属人化や非効率を排除する本質とは、個人のスキルを否定するのではなく、客観的なデータに基づいて誰もが最適な判断を下せる環境を整備することです。成功事例に共通するのは、単にシステムを導入するだけでなく、自社の購買プロセスをデータとして捉え、分析し、継続的に改善する文化を醸成している点です。
まずは自社の購買プロセスにおけるデータの取得状況を評価し、どこがブラックボックス化しているのかを特定することから、データドリブンな調達改革の第一歩が始まります。