不正検知AIエージェントを構築する

リスク部門とコンプライアンス部門は、Jinba Flowのビジュアルエディタで自社に合わせた不正検知AIエージェントを構築できます。作成したエージェントは、監査証跡とエンタープライズ向けの統制を備えた安全なAPIとして公開できます。

大企業規模の金融機関のリスク部門・コンプライアンス部門向けに、不正検知AIエージェントのワークフローを作成してください。取引や案件が検知されたら、口座の履歴と既知の不正の兆候で情報を補完します。リスクスコアに応じて振り分け、低リスクは自動でクローズ、中リスクは不正調査の担当者による確認、高リスクはコンプライアンス担当者の承認を必須とします。常習的なパターンに該当する場合は、当局への通報も併せて実行してください。すべての判断は監査証跡とともに記録し、コンプライアンス報告に使える形で残してください。

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導入企業

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エンタープライズのガバナンスに対応した不正検知AIエージェント

JinbaはSOC 2に準拠したプラットフォームとして、リスク部門とコンプライアンス部門が、自社の方針・しきい値・エスカレーション経路をそのまま反映した不正検知AIエージェントを構築できるようにします。Jinba FlowのChat-to-Flow Generationとビジュアルエディタにより、不正検知のルールをワークフローに落とし込み、統制のもとで繰り返し利用できる形で公開できます。専用のサービスを一から作り込む必要はありません。

不正検知の考え方を自然言語で説明し、ビジュアルエディタで調整することで、自社のリスクしきい値、振り分けルール、エスカレーション経路を設定できます
リスクスコアや取引パターン、検知された属性に応じた条件分岐で、低リスクの自動クローズ、調査担当者の確認、コンプライアンス担当者へのエスカレーションを振り分けます
検知された案件に、口座の履歴、取引の状況、連携システムの外部シグナルを自動で付加してから、担当者の確認に回します
検知の判断、担当者の操作、エスカレーションの記録をタイムスタンプ付きで残し、規制報告と社内のコンプライアンス確認に対応します

Jinbaが不正検知AIエージェントのワークフローを支える仕組み

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1

Jinba Flowで構築

不正検知のプロセスを自然言語で伝えます。たとえば「リスクスコアが一定を超える取引を検知し、口座データで情報を補完してスコアに応じて振り分ける」といった内容です。Jinbaがワークフローの下書きを生成するので、あとはビジュアルエディタで調整できます。

test_runner.log

Running workflow test...

✓ Input validation 12ms

✓ Fetch from Sheets API 847ms

✓ Process 24 rows 156ms

✓ Send to #sales 203ms

PASS All steps completed 1.22s

Output preview:

"sent": true, "channel": "#sales"

2

セキュアにデプロイ（API / バッチ / MCP）

作成した不正検知ワークフローは、安全なAPIまたはMCPサーバーとして公開できます。SSO、RBAC、SOC 2準拠、プライベート環境での導入といったエンタープライズ向けの統制により、機微なデータは自社の環境内にとどまります。

3

Jinba Appで実行（ガードレール付きUI）

不正調査の担当者とコンプライアンス担当者は、Jinba Appのチャットまたは自動生成されたレビューフォームから、検知された案件に対応します。操作はすべて記録され、アクセス権は役割に応じて管理されます。

エンタープライズ対応

大規模組織向けのコントロール、セキュリティ、サポート。

On-Prem

Jinba

Private

オンプレミス・プライベートクラウドホスティング

完全なデータコントロールでお客様の環境でJinbaを実行。

Team Permissions

128 Active

Sarah Chen Engineering Lead

Workflows

Michael Ross Product Manager

Analytics

Guest User External Auditor

Admin Access

SSO Enforced

Updated 2m ago

高度なアクセス制御

ロールベースの権限とSSO統合。

audit_stream.log

1

[200] 09:14:22 GET /api/v1/health_check

2

[INFO] 09:14:23 Worker node_04 connected

3

[AUTH] 09:15:01 User admin@corp verified

4

[AUDIT] 09:15:02 Role assignment update

5

// Syncing to edge...

6

[200] 09:15:08 Config updated

監査ログ

完全なコンプライアンスとセキュリティ監視追跡。

Marketing

RESTRICTED

HR

ALLOWED

Screening

Automation

組織管理

チーム向けのスペース、ロール、承認機能。

OpenAI

Gmail

Slack

HubSpot

Salesforce

Notion

Linear

GitHub

Teams

Dropbox

OpenAI

Gmail

Slack

HubSpot

Salesforce

Notion

Linear

GitHub

Teams

Dropbox

既製・カスタム統合

100以上の既製統合に加え、内部システム向けのカスタムコネクタ。

Alice 10:42 AM

We need a connector for our internal CRM. Is this possible?

James 10:43 AM

Sure! Can you share the API spec?

crm_api_spec.pdf

Got it. I'll have the connector ready by tomorrow.

James Next day

Connector is live!

Thank you!

専任エンジニアサポート

専任エンジニアがお客様と協働し、ワークフロー構築の障壁を取り除きます。

AWS Bedrock Claude 3.5 Sonnet

Azure OpenAI GPT-4 Turbo

Meta Llama 3 Self-hosted 70B

プライベートモデルホスティング

Bedrock、Azure AI、または独自モデルを安全に使用。

On-Prem

Jinba

Private

オンプレミス・プライベートクラウドホスティング

完全なデータコントロールでお客様の環境でJinbaを実行。

Team Permissions

128 Active

Sarah Chen Engineering Lead

Workflows

Michael Ross Product Manager

Analytics

Guest User External Auditor

Admin Access

SSO Enforced

Updated 2m ago

高度なアクセス制御

ロールベースの権限とSSO統合。

audit_stream.log

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[200] 09:14:22 GET /api/v1/health_check

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[INFO] 09:14:23 Worker node_04 connected

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[AUTH] 09:15:01 User admin@corp verified

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[AUDIT] 09:15:02 Role assignment update

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// Syncing to edge...

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[200] 09:15:08 Config updated

監査ログ

完全なコンプライアンスとセキュリティ監視追跡。

Marketing

RESTRICTED

HR

ALLOWED

Screening

Automation

組織管理

チーム向けのスペース、ロール、承認機能。

OpenAI

Gmail

Slack

HubSpot

Salesforce

Notion

Linear

GitHub

Teams

Dropbox

OpenAI

Gmail

Slack

HubSpot

Salesforce

Notion

Linear

GitHub

Teams

Dropbox

既製・カスタム統合

100以上の既製統合に加え、内部システム向けのカスタムコネクタ。

Alice 10:42 AM

We need a connector for our internal CRM. Is this possible?

James 10:43 AM

Sure! Can you share the API spec?

crm_api_spec.pdf

Got it. I'll have the connector ready by tomorrow.

James Next day

Connector is live!

Thank you!

専任エンジニアサポート

専任エンジニアがお客様と協働し、ワークフロー構築の障壁を取り除きます。

AWS Bedrock Claude 3.5 Sonnet

Azure OpenAI GPT-4 Turbo

Meta Llama 3 Self-hosted 70B

プライベートモデルホスティング

Bedrock、Azure AI、または独自モデルを安全に使用。

統制の効いた不正検知AIエージェントを構築する

不正検知が担当者の目視確認と個別のツールに分かれているなら、Jinbaで監査証跡の残るAIワークフローにまとめられます。リスク部門とコンプライアンス部門が判断の根拠を確認しながら運用できる形になります。

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よくある質問

Jinbaについて知っておくべきことすべて。お探しの回答が見つからない場合は、サポートチームにお問い合わせください。

不正リスクのしきい値や振り分けルールを自社で定義できますか？

はい。Jinba Flowのビジュアルエディタでは、リスクスコア、取引の属性、行動の兆候などを組み合わせた条件分岐を設定できます。低・中・高のリスク区分ごとに別の経路を用意し、それぞれにエスカレーションの条件と承認の要件を持たせるなど、自社の不正対応方針に沿った構成が可能です。

不正の判断について監査証跡はどのように残りますか？

Jinbaは、データの補完結果、振り分けの判断、担当者の操作、エスカレーションの発生まで、不正検知ワークフローの各段階を自動で記録します。記録にはタイムスタンプと実行ユーザーが紐づくため、規制当局への報告や社内のコンプライアンス監査にそのまま使える網羅的な証跡が残ります。

不正検知ワークフローは既存システムと連携できますか？

はい。Jinbaは主要な業務ツールや社内システムと連携できます。不正検知ワークフローは、連携先のデータソースから口座の履歴、取引データ、外部のシグナルを取得できるほか、対応結果を案件管理やコンプライアンス、レポーティングの各システムへ反映できます。

不正検知ワークフローにアクセスして実行できるのは誰ですか？

アクセス権はSSOとロールベースのアクセス制御（RBAC）で管理します。ワークフローの設計と保守はJinba Flow上で構築担当者が行い、調査担当者やコンプライアンス担当者は、役割に応じた画面からJinba App上で案件に対応します。この分離により、検知ロジックが権限のないユーザーに変更されるリスクを抑えられます。

専門知識のない担当者でも不正検知エージェントを使えますか？

はい。不正調査の担当者やコンプライアンス担当者は、Jinba Appのチャットまたは自動生成されたレビューフォームから、検知された案件に対応できます。ワークフローツールの知識は必要ありません。ロジック自体の管理は技術部門がJinba Flow上で行い、構築と実行の役割は明確に分かれています。

機微な不正関連データを扱う場合、どの導入形態を選べますか？

Jinbaはオンプレミスとプライベートクラウドでの導入に対応しており、不正に関するデータやAIの出力を自社の管理下にとどめられます。モデルの実行環境もAWS BedrockやAzure AI、自社でホストする構成から選べるため、大企業水準のデータ所在地とセキュリティの要件に対応します。

コードを書かずにこの不正検知ワークフローを構築できますか？

はい。JinbaのChat-to-Flow Generationでは、不正検知の考え方を自然言語で伝えるだけでワークフローの下書きが生成されます。しきい値や振り分けルール、エスカレーション経路はビジュアルエディタ上で調整でき、独自のコードや専用のサービスを作り込む必要はありません。

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