2013.12.06 プロダクト 誰がどの程度不正に関与したかを「人物相関図」で把握
~社内の不正行為やカルテル・談合などの調査・防止に活用~

プロダクトマーケティング部

いったい、誰がどの程度、社内の不正行為に関与しているのか?――こうした調査を行うためには、これまでは人間がEmailなどの電子データを1件1件、目でチェックする必要があり、たいへんな時間と労力、そして費用がかかりました。
そこで、UBICが開発したのが、Emailデータの中から、情報の重要度の高い・低いを「人物相関図」の形で識別・特定する「Central Linkage(セントラルリンケージ)」です。

各週(月)のメール送受信数を表示、媒介度数値※が高い人物ほどアイコンを大きく表示 アイコンをクリックするとその人物中心の図へ移動
「Central Linkage(セントラルリンケージ)」の画面イメージ

「Central Linkage」では、上記のようにカルテルや談合などあらゆる不正行為に対して、誰がどの程度関与しているかを「人物相関図」の形で表現し、一目で簡単に把握することができます。
さらに、これまでのウェブサイト上での相互リンクなどから類推して人物相関図を生成する他社サービスとは異なり、この人間関係図は、人口知能(AI)がメールの重要度や内容などをもとに、複雑な人間関係を認識・分析して作成しています。それによって、その話題の中心人物やそれに関与している人物などを特定することができるのです。そして、最終的には、不正を働いている全ての関係者まで、一括して調査することができ、あらゆる不正行為を発見・防止に貢献できます。
こうした人口知能を活用した最新技術により、あらゆる不正行為を予兆したり、社内調査を定期的に行ったりする時代がすでに始まっているのです。

Central Linkageの主な特徴・機能

各週(月)のメールの送受信数を表示、「中心性媒介度数値」の高い・低いに応じて、アイコンの大きさが変動 クリックすると、その人物を中心とする人物相関図に移動

1.不正行為を働く「中心人物」を、簡単に把握

調査対象となる人物同士の関係性を把握するために使用される「中心性媒介度数値(Betweenness Centrality)」を算出。これにより、社内連絡体制での重要人物や、社外対応でハブ(拠点)となっている人物を容易に把握できます。

2.不正行為を働く「中心人物」たちの、メール内容・送受信回数を調査

調査対象となる人物同士の送受信件数が表示され、過去の送受信回数が確認できます。また対象人物間のメール送受信の件数を、タイムラインで表示。週・月単位で、メール量の増減を把握できたり、普段と違う特異なやり取りを視覚的に判断したりすることが可能です。

矢印をクリックすることで対象者間の送受信メールを確認可能、対象者間のメール送受信をタイムラインで確認可能

3.「Predictive Coding」との連動

当社で独自開発した人工知能応用技術「Predictive Coding(プレディクティブ・コーディング)」を連動させ、メールの重要度を仕分け。その中から重要なメールを利用して、「人物相関図」を作成します。これによって、重要なメールを所持している人物同士の、関係性を調査できます。また、調査対象者の特定漏れを防止したり、重要メールの調査漏れを防止したりすることができます。

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