特開 2025-8125 データ処理システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2025008125

(43)【公開日】2025-01-20

(54)【発明の名称】データ処理システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/0635 20230101AFI20250109BHJP

   G06F 40/216 20200101ALI20250109BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/0635

G06F40/216

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023110023

(22)【出願日】2023-07-04

(71)【出願人】

【識別番号】523253877

【氏名又は名称】株式会社Ｘ－Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ

(74)【代理人】

【識別番号】100134072

【弁理士】

【氏名又は名称】白浜 秀二

(72)【発明者】

【氏名】小田切 洋介

【テーマコード（参考）】

5L010

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L010AA06

5L049AA06

(57)【要約】

【課題】各企業内におけるコンプライアンス業務の一部を代替処理してその改善処理を支援すること。
【解決手段】 所定の通信媒体を介して第１のデータ端末１と、サーバ装置４とが通信してコンプライアンス業務を支援するデータ処理システムにおいて、サーバ装置４は、選択される少なくとも一つの公知の基準と、前記第１のデータ端末１から取得する社内規定とに基づいて、生成部として複数のモジュールから構成される所定のプロセス４２～４４を実行することで評価された診断結果を生成し、該生成した診断結果を所定の形式で出力する出力部３２を備えることを特徴とする。
【選択図】 図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

所定の通信媒体を介してデータ端末と、サーバ装置とが通信してコンプライアンス業務を支援するデータ処理システムであって、
前記サーバ装置は、
選択される少なくとも一つの公知の基準と、前記データ端末から取得する社内規定とに基づいて、複数のモジュールから構成される所定のコンプライアンスプロセスを実行することで評価された診断結果を生成する生成手段と、
前記生成手段が生成した前記診断結果を所定の形式で出力する出力手段と、
を備えることを特徴とするデータ処理システム。

【請求項2】

前記生成手段は、前記公知の基準と前記社内規定の比較処理を専門家の知見を再現するためのＡＩ挙動制御の自然語コードを用いた大規模言語モデル（ＬＬＭ）により前記診断結果を生成することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理システム。

【請求項3】

前記大規模言語モデル（ＬＬＭ）は、ＬＬＭ－ＡＰＩで構成し、前記所定のコンプライアンスプロセスと連携することを特徴とする請求項２に記載のデータ処理システム。

【請求項4】

前記所定のコンプライアンスプロセスは、Ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎプロセスと、Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔプロセスと、Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔプロセスとを組み合わせて構成したことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理システム。

【請求項5】

前記Ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎプロセスでは、大規模言語モデル（ＬＬＭ）のためのプロンプトを動的に生成して、前記大規模言語モデル（ＬＬＭ）を用いて評価結果を生成することを特徴とする請求項４に記載のデータ処理システム。

【請求項6】

前記プロンプトは、専門家の知見を含む構成とし、かつ、前記専門家の業務を置き換え可能に構成したことを特徴とする請求項５に記載のデータ処理システム。

【請求項7】

前記Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔプロセスは、大規模言語モデル（ＬＬＭ）のためのプロンプトを動的に生成し、該生成される前記プロンプトに基づいて前記大規模言語モデル（ＬＬＭ）により比較した結果を生成することを特徴とする請求項４に記載のデータ処理システム。

【請求項8】

前記Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔプロセスは、前記Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔプロセスにより生成される比較結果を大規模言語モデル（ＬＬＭ）を用いて改善した改善案を生成することを特徴とする請求項４に記載のデータ処理システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、所定のコンプライアンスプロセスを実行してコンプライアンス業務を支援するデータ処理システムに関するものである。

【背景技術】

【0002】

コンピュータネットワークシステムの進歩や技術革新によって複雑化した社会システムの安全性を確保する機能であるところの規制・基準につき、個々の事業体はそれらを遵守する必要があり、その遵守をルールとして定めるものとして社内規範を策定しているのが通例である。

【0003】

例えば、金融業を営む事業体は金融監督業法の下でシステムリスク管理の態勢を整備し、その旨を監督官庁に示す必要があるが、システムリスク管理の規範となる公知の基準と社内のシステム管理を定めた社内規範を比較し、公知の基準に対して事業体の社内規範を適合させるには高度な専門知識と膨大な時間を要し、通常業務に加えて当該作業に時間を費やすことで対応に苦慮する事態が多発することが想定されている。

【0004】

このような事態に対して、各企業の法務担当者は、社内規範のどの規範をどのように修正すれば最適な社内規定を確立できるか関連知識を活用して相当の検討が必要であり、また、様々な企業の組織の違いなどを考慮すると、最適な社内規範（コンプライアンス）を策定するには膨大な処理時間が必要となっている。

【0005】

下記特許文献１には、「情報の安全を確保する責任のある個々の事業体は、これらの事業体の組織の総合的なセキュリティ体制にどのような影響がもたらされるかを完全に理解することなく、ファイアウォール、暗号化ソフトウェア、パスワードトークン等の問題解決中心の対策を実施することが多い。情報セキュリティ問題に対処する文書化されたセキュリティ規準及び規制が欠落することによって、セキュリティソリューション又はコンピュータシステムアーキテクチャが「産業界で最良の規準」によって推進される環境が創り出されてきた。場合によっては、ソリューションとして、個々のセキュリティ問題又は特定のセキュリティ問題を解決するために設計されるアドホックパッチを含むことさえある。

【0006】

情報の安全を確保する責任のある個々の事業体は、これらの事業体の組織の総合的なセキュリティ体制にどのような影響がもたらされるかを完全に理解することなく、ファイアウォール、暗号化ソフトウェア、パスワードトークン等の問題解決中心の対策を実施することが多い。情報セキュリティ問題に対処する文書化されたセキュリティ規準及び規制が欠落することによって、セキュリティソリューション又はコンピュータシステムアーキテクチャが「産業界で最良の規準」によって推進される環境が創り出されてきた。場合によっては、ソリューションとして、個々のセキュリティ問題又は特定のセキュリティ問題を解決するために設計されるアドホックパッチを当てることさえ行われる。」ことが記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0007】

【特許文献1】特表２００６－５２６２２０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0008】

しかしながら、日々進化するネットワーク環境で処理される電子業務においては、１つの企業においても、最良の社内規範の新規策定、見直しには、関連する公知の基準を参照する必要があり、監督官庁や制度所管にコンプライアンスを説明する義務を負った担当部署は膨大な公知の基準を隅から隅まで閲覧することは非常に困難であり、コンプライアンス業務を支援するシステムの開発が急務となっている。

【0009】

また、法務担当する業務課のマンパワーに依存した評価処理では、採用する基準が公知の基準と対比して大幅に逸脱していても、それ自体を認識することなく社内規範を評価してしまう事態は避けられないとの課題も指摘されていた。

【0010】

本発明は、上記の課題を解決するためになされたもので、本発明の目的は、公知の基準と社内規定とを対比しながらＡＩを活用して高速に分析処理することにより、各企業内におけるコンプライアンス業務の一部を代替処理してその改善処理を支援できるデータ処理システムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0011】

本発明に係るデータ処理システムは、所定の通信媒体を介してデータ端末と、サーバ装置とが通信してコンプライアンス業務を支援するデータ処理システムであって、前記サーバ装置は、選択される少なくとも一つの公知の基準と、前記データ端末から取得する社内規定とに基づいて、複数のモジュールから構成される所定のコンプライアンスプロセスを実行することで評価された診断結果を生成する生成手段と、前記生成手段が生成した前記診断結果を所定の形式で出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。

【発明の効果】

【0012】

本発明に係るデータ処理システムによれば、サーバ装置を利用する環境の下で、サーバ装置が提供するサービスとして各企業内におけるコンプライアンス業務の一部を代替処理してその改善処理を支援できる環境を自在に構築することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

図面は、本発明の特定の実施の形態を示し、発明の不可欠な構成ばかりでなく、選択的及び好ましい実施の形態を含む。

【図1】本実施形態を示すデータ処理システムの構成を説明するブロック図。

【図2】図１に示したデータ処理システムのハードウエア構成を説明するブロック図。

【図3】図２に示したサーバ装置のＲＡＭ上に展開されるモジュール構成を説明するブロック図。

【図4】図３に示したモジュールの詳細を説明する図。

【図5】図３に示したモジュールの詳細を説明する図。

【図6】図３に示したモジュールの詳細を説明する図。

【図7】図３に示したモジュールの詳細を説明する図。

【図8】本実施形態を示すデータ処理システムにおける社内規定評価処理の推移を説明する図。

【図9】本実施形態を示すデータ処理システムにおける社内規定評価処理の推移を説明する図。

【図10】本実施形態を示すデータ処理システムにおける社内規定評価処理の推移を説明する図。

【図11】本実施形態を示すデータ処理システムにおける社内規定評価処理の推移を説明する図。

【図12】本実施形態を示すデータ処理システムにおける社内規定評価処理の推移を説明する図。

【図13】本実施形態を示すデータ処理システムにおけるデータ処理手順を説明するフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0014】

次に本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。下記の実施の形態は、図１～図１３に示すデータ処理システムおよびデータ端末に関し、発明の不可欠な構成ばかりでなく、選択的及び好ましい実施の形態を含む。

【0015】

＜システム構成の説明＞
〔第１実施形態〕
図１は、本実施形態を示すデータ処理システムの構成を説明するブロック図である。本例は、所定のコンプライアンスプロセスを実行してコンプライアンス業務を支援するデータ処理システムを例とする。

【0016】

図１において、１は第１のデータ端末で、ネットワーク３を介してサーバ装置４と所定のプロトコルに準拠して双方向に通信可能に構成されている。第１のデータ端末１は、法務部の担当者が操作し、後述するように自社の社内規定をサーバ装置４にアップロードして、サーバ装置４による社内規定の評価結果を受領する。

【0017】

２は第２のデータ端末で、政府機関、金融庁を含む規定される公知の基準を記憶して、サーバ装置４に対して第１のデータ端末１からアップロードされる社内規定の評価のための基準として読み出される。

【0018】

ここで、基準には、ＩＩＡＩＡＳｔａｎｄａｒｄ、金融庁ＡＭＬ、ＦＩＳＣ、Ｊ－ＳＯＸ／ＩＴＧＣ等が含まれ、これらの最新バージョンを基準としたり、新たに拡張されたり、新規に策定される世界的規模の基準をも含むものとする。

【0019】

図２は、図１に示したデータ処理システムのハードウエア構成を説明するブロック図である。
なお、第１のデータ端末１、第２のデータ端末２とは、同様のハードウエアを備えるものとする。

【0020】

図２において、１１は通信部で、ネットワーク３を介してサーバ装置４の通信部２１との間でインターネット通信プロトコルに従いデータ通信を双方向に行う。

【0021】

１２はＣＰＵで、ＲＯＭ１３に記憶されるＢＩＯＳに基づいて内部バスに接続されるデバイスを総括的に制御する。１４はＲＡＭで、ＣＰＵ１２が記憶するアプリケーションのワークメモリとして機能し、必要に応じてメモリ容量を拡張可能に構成されている。なお、各種のアプリケーションは、ハードディスク、ＳＳＤ等の不揮発性大容量メモリ媒体に記憶されているが図中では省略している。

【0022】

１５は入出力インタフェース（Ｉ／Ｏ）で、表示部１６や入力部１７との間でデータや制御情報を授受する。

【0023】

同様に、サーバ装置４において、２２はＣＰＵで、ＲＯＭ２３に記憶されるＢＩＯＳに基づいて内部バスに接続されるデバイスを総括的に制御する。２４はＲＡＭで、ＣＰＵ２２が記憶するアプリケーションのワークメモリとして機能し、必要に応じてメモリ容量を拡張可能に構成されている。なお、各種のアプリケーションは、ハードディスク、ＳＳＤ等の不揮発性大容量メモリ媒体に記憶されているが図中では省略している。

【0024】

２５は入出力インタフェース（Ｉ／Ｏ）で、表示部２６や入力部２７との間でデータや制御情報を授受する。

【0025】

図３は、図２に示したサーバ装置４のＲＡＭ２４上に展開されるモジュール構成を説明するブロック図であり、図２に示したハードウエアと同一のものには同じ符号を付している。

【0026】

図３において、３１は生成部として機能するコンプライアンスウィザードモジュールで、第１のモジュール３１－１、第２のモジュール３１－２、第３のモジュール３１－３から構成されている。

【0027】

第１のモジュール３１－１は、詳細は後述するＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎＭｏｄｕｌｅとして機能し、公知の基準と前記社内規定の比較処理を専門家の知見を再現するためのＡＩ挙動制御の自然語コードを用いた大規模言語モデル（ＬＬＭ）３１－１－１を備える。第２のモジュール３１－２は、ＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＭｏｄｕｌｅとして機能し、大規模言語モデル（ＬＬＭ）３１－２－１を備える。第３のモジュール３１－３は、ＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔＭｏｄｕｌｅとして機能し、大規模言語モデル（ＬＬＭ）３１－３－１を備える。

【0028】

３２は出力部で、第３のモジュール３１－３が生成した評価結果を依頼元である第１のデータ端末１に出力する処理を実行する。なお、第１のデータ端末１に出力する処理には、特定の暗号化、圧縮化処理が適宜含まれているものとし、秘匿性が担保される構成を採用している。

【0029】

図４において、４１～４５は各プロセスを示し、プロセス４１は、第１のデータ端末１からアップロードされる社内規定と、第２のデータ端末２から取得する公知の基準をコンプライアンスウィザード３１に入力（取り込む）するプロセスに対応する。

【0030】

また、プロセス４２は、図５に示すように、ＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎＭｏｄｕｌｅが実行するプロセスに対応し、サーバ装置４側のユーザが対象のフレームワークを選択すると、入力すべき社内規定が指定される。次に、入力文書とマスタ定義に基づいて、大規模言語モデル（ＬＬＭ）３１－１－１に適応するプロンプトが動的に生成され、評価結果が生成される所定の形式でアウトプットされる。

【0031】

また、プロセス４３は、図６に示すように、ＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＭｏｄｕｌｅが実行するプロセスに対応し、規制要件と社内コンプライアンス状況が動的生成のプロンプトに基づいて大規模言語モデル（ＬＬＭ）３１－２－１によって比較され、所望の結果が出力される。

【0032】

また、プロセス４４は、図７に示すように、ＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔＭｏｄｕｌｅが実行するプロセスに対応し、ＧＣに満たない要件について、その具体的態様、規制要件、規制要件に対する一般的解釈に基づいて、大規模言語モデル（ＬＬＭ）３１－３－１が改善案を生成し、ＲＡＭ２４上に確保されるデータテーブルに格納する。そして、出力部３２がＲＡＭ２４上に確保されたデータテーブルを読み出して、依頼元の第１のデータ端末１にレポート形式で出力がなされる。

【0033】

なお、本実施形態では、Ｅｘｐｌａｎａｔｏｒｙプロンプトと、Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔプロンプトとが分離されるようにプロセスを実行することで、評価結果の質を向上させることができる。

【0034】

〔プロセス４２の構成〕
図５において、４２－１はＦｒａｍｅｗｏｒｋＬｉｂｒａｒｙで、公知の基準として選択可能なライブラリが登録されている。例えばＩＳＭＡＰを選択すると、対応するＵＲＬ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｓｍａｐ．ｇｏ．ｊｐ／ｃｓｍ）に接続して、公知基準を入手できる。

【0035】

４２－２はＲｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔＬｉｂｒａｒｙ（ＩＩＡ）で、ＦｒａｍｅｗｏｒｋＬｉｂｒａｒｙ４２－１から選択された公知基準から抽出されるＤｅｓｃ、ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ、ｉｎｐｕｔ１、ｉｎｐｕｔ２に対応するパラメータをセットする。なお、ここで、Ｄｅｓｃは、ＤＥＳＣ法（デスク法）に準拠し、「Ｄｅｓｃｒｉｂｅ：描写する」、「Ｅｘｐｌａｉｎ：説明する」、「Ｓｐｅｃｉｆｙ：提案する」、「Ｃｈｏｏｓｅ：選択する」に対応する。

【0036】

４２－３はユーザ画面で、社内規定に関する入力の指示を明示する。４２－４はＩｎｐｕｔｔａｂｌｅ（ＩＩＡ）で、項目としてＤｅｓｃ、ｕｓｅｒｑｕｅｓｔｉｏｎ、Ｉｎｐｕｔを備える。

【0037】

４２－５はＥｘｐｌａｎａｔｏｒｙＰｒｏｍｐｔＭｏｄｕｌｅで、ＲｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔＬｉｂｒａｒｙ（ＩＩＡ）４２－２からＤｅｓｃを取得し、かつ、Ｉｎｐｕｔｔａｂｌｅ（ＩＩＡ）４２－４からｉｎｐｕｔを取得する。これらの処理は、ＬＬＭ３１－１－１により動的に処理される。

【0038】

４２－６はＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎｔａｂｌｅで、ＲｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔＬｉｂｒａｒｙ（ＩＩＡ）４２－２におけるＤｅｓｃと、ＥｘｐｌａｎａｔｏｒｙＰｒｏｍｐｔＭｏｄｕｌｅ４２－５の処理結果が書き込まれることで生成され、次プロセスであるＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＭｏｄｕｌｅ（第２のモジュール）３１－２に引き渡される。

【0039】

〔プロセス４３の構成〕
図６において、４３－１はＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎｔａｂｌｅで、図５に示したプロセスで生成されたＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎｔａｂｌｅ４２－６と同一のものである。

【0040】

４３－２はＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＰｒｏｍｐｔＭｏｄｕｌｅで、Ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎｔａｂｌｅ４３－１の項目であるＤｅｓｃと、Ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎとを対比し、かつ論理判断基準、結果分類基準に基づいてＬＬＭ３１－２－１がＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎｔａｂｌｅ４３－３に処理されたｒｅｓｕｌｔと、ｒｅａｓｏｎを書き込む。

【0041】

これにより、Ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎｔａｂｌｅ４３－１には、Ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎｔａｂｌｅ４３－１と、処理されたｒｅｓｕｌｔと、ｒｅａｓｏｎを書き込まれたテーブルが完成し、Ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎｔａｂｌｅ４３－３を次のプロセス４４へ引き渡す。

【0042】

〔プロセス４４の構成〕
図７において、４４－１はＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎｔａｂｌｅで、図６に示したプロセスで生成されたＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎｔａｂｌｅ４３－３と同一のものである。４４－２はＲｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔＬｉｂｒａｒｙ（ＩＩＡ）で、項目としてＤｅｓｃ、ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ、Ｉｎｐｕｔ１，２を備える。

【0043】

４４－３はＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔＰｒｏｍｐｔＭｏｄｕｌｅで、ＲｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔＬｉｂｒａｒｙ（ＩＩＡ）４４－２からＤｅｓｃ、ｋｎｏｗｌｅｄｇｅを取得し、かつ、Ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎｔａｂｌｅ４４－１からＲｅｓｕｌｔ、ｒｅａｓｏｎを取得してＬＬＭ３１－３－１がそれぞれに演算処理を実行することで改善の方向性を示すＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔをＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎｔａｂｌｅ４４－４に書き込み、最終的な評価結果として可読可能な情報テーブルを生成する。

【0044】

〔社内規定に基づくデータ処理例〕
図８～図１２は、本実施形態を示すデータ処理システムにおける社内規定評価処理の推移を説明する図であり、例えばシステム開発規定の指針を評価する例を説明する。

【0045】

図８に示すように策定されたシステム開発規定をサーバ装置４にアップロードすると、サーバ装置４ではコンプライアンスウィザード３１が起動され、情報セキュリティ方針フォームに対して、アップロードされたテキスト情報から所要の項目を自動的に読み込むと、例えば開発・導入４．２に関わる項目から、図９に示す管理テーブルＴＢ１が作成され、項目ＩＴ１～ＩＴ３が確保される。

【0046】

項目ＩＴ２に対応する管理策基準は、社内規定から抽出されたテキスト情報がセットされる。項目ＩＴ３には、評価結果として、現状のシステム開発規定における不備が指摘されるテキスト情報がセットされる。

【0047】

図１０には、プロセス４２、４３を実行したことにより、管理策番号１４．２．１．１と、管理策番号１４．２．１．２において、ｒｅｓｕｌｔとしてＧＣと、ＤＣとが項目ＩＴ４として評価した結果の詳細がテキストで提示されている状態を示す。

【0048】

図１１には、プロセス４４を実行したことにより、管理策番号１４．２．１．２において、社内規定のうち、改善すべき点として、現状の規定に追記すべき具体的内容がテキストで提示された状態を示す。

【0049】

このようなプロセスを経て、図１２に示すようなデータ形式（区分、概要、改善機会・高度化機会）で、最終的な評価報告書には、改善機会・高度化機会が提示される状態を示している。

【0050】

〔第１実施形態の効果〕
本実施形態によれば、法務担当者によるマンパワーでは膨大な書面検索、検討、改定を数週間から数カ月要するドキュメント処理を短時間に処理することが可能となり、社内規定の策定、公示、承認に至る一連のデータ処理効率を格段に向上させることができる。

【0051】

〔第１～第３のモジュール処理〕
図１３は、本実施形態を示すデータ処理システムにおけるデータ処理手順を説明するフローチャートである。なお、（１）～（１２）は各ステップを示し、サーバ装置４のＣＰＵ２２がＲＡＭ２４上に展開されるデータ処理プログラムを実行することで実現する。また、第１のデータ端末１とサーバ装置４の通信確立までの処理は公知の処理に委ねるものとして説明を省略する。

【0052】

第１のデータ端末１の法務担当者が入力部１７を操作して表示部１６に表示されるＵＩ画面上に一覧表示される公知の基準から比較検証するために１つの公知基準が選択され（１）、かつ、監査する社内規定を選択して同一画面上に表示されるアップロードボタンが押下されると（２）、サーバ装置４における社内規定の評価監査のための処理が開始させるため、第１のデータ端末１の法務担当者が入力部１７を操作して表示部１６に表示されるコンプライアンスアセスメントボタンが押下され（３）、さらに図示しないチェックＡＩボタンが押下されたら（４）、サーバ装置４は、以下の処理を起動する。

【0053】

まず、図３に示した第１のモジュール３１－１を実行して（５）、プロセス４２に準じたデータ演算処理を開始し、図５に示したＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎＭｏｄｕｌｅが起動して、ＬＬＭ３１－１－１が複数のプロンプトを生成しながら、プロセス４３に引き渡すＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎｔａｂｌｅ４２－６を生成するのが終了したら（６）、プロセス４３へＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎｔａｂｌｅ４２－６を引き渡す。次に、図３に示した第２のモジュール３１－２を実行して（７）、プロセス４３に準じたデータ演算処理を開始し、図６に示したＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＭｏｄｕｌｅが起動して、ＬＬＭ３１－２－１が複数のプロンプトを生成しながら、プロセス４４に引き渡すＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎｔａｂｌｅ４３－３を生成するのが終了したら（８）、プロセス４４へＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎｔａｂｌｅ４３－３を引き渡す。

【0054】

次に、図３に示した第３のモジュール３１－３を実行して（９）、プロセス４４に準じたデータ演算処理を開始し、図７に示したＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔＭｏｄｕｌｅが起動して、当該ＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔＭｏｄｕｌｅの処理が終了したら（１０）、ＬＬＭ３１－３－１が複数のプロンプトを生成しながら、出力すべき評価結果に対応するレポートを作成する（１１）。次に、出力部３２は、ネットワーク３を介して作成されたレポートを第１のデータ端末１に出力して（１２）、処理を終了する。

【0055】

なお、プログラムの拡張性、バグの検出、データ処理効率の面を考慮して、適宜各ステップの間で修正プログラム、拡張プログラムによるデータ処理が実行される場合がある。

【0056】

これにより、監督官庁や制度所管にコンプライアンスを説明する義務を負った担当部署は、単に比較対象の公知規定と、社内規定とを準備するだけで、社内規定の正当性の高い評価結果を入手することができるとともに、正規の社内規定として運用するための妥当な指針を入手することができる。

【0057】

〔ユーザストーリーの具体例〕
ユーザストーリーとしては、
（１）法務部におけるコンプライアンス統括部の部長は、第１のデータ端末１を操作して、利用可能な対応規制フレームワークを選択する。
（２）フレームワークは、ＩＩＡのＡｕｄｉｔ・Ｓｔａｎｄａｒｄ、金融庁の監督指針、経産省総務省デジタル庁ＮＩＳＣのＩＳＭＡＰ管理基準（図５参照）など、公知のフレームワークを対象とする。なお、法律は扱わないものとする。
（３）コンプライアンス統括部の部長は、ツールのガイドに従って社内規定をアップロードする。
（４）コンプライアンス統括部の部長は、「コンプライアンスアセスメント」ボタンを押下する。ＡＰＩ処理により自然言語演算が行われ、入力した社内規程を元データとして、基準に対する現在の状況がマッピングされる。
（５）チェックＡＩボタンを押すと、上記のマッピング結果に対するコンプライアンスチェックが行われ、結果分類（Generally complied, Partially complied, Do not complied）とその詳細が表示される。
（６）コンプライアンス統括部の部長は、レポートを出力し、各大区分の章、節におけるコンプライアンス状況を確認する。このレポートでは、各規制要件ごとの評価、その根拠の詳細を見ることができる。
（７）コンプライアンス統括部の部長は、図示しないＵＩ画面上で、改善を示唆するボタンを押すと、コンプライするための改善案が、各規制要件に対して生成される。この生成結果は一覧形式で閲覧することができる。
（８）コンプライアンス統括部の部長は、改善案に従って規定・手順書の改定等を進めたのちに、再度規程をインポートし、評価を実行することで、改善状況を確かめることができる。

【0058】

以上の記載した本発明に関する開示は、少なくとも下記事項に要約することができる。

【0059】

（１）所定の通信媒体を介してデータ端末と、サーバ装置とが通信してコンプライアンス業務を支援するデータ処理システムであって、前記サーバ装置は、選択される少なくとも一つの公知の基準と、前記データ端末から取得する社内規定とに基づいて、複数のモジュールから構成される所定のコンプライアンスプロセスを実行することで評価された診断結果を生成する生成手段と、前記生成手段が生成した前記診断結果を所定の形式で出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。

【0060】

（２）前記生成手段は、前記公知の基準と前記社内規定の比較処理を専門家の知見を再現するためのＡＩ挙動制御の自然語コードを用いた大規模言語モデル（ＬＬＭ）により前記診断結果を生成することを特徴とする。

【0061】

（３）前記大規模言語モデル（ＬＬＭ）は、ＬＬＭ－ＡＰＩで構成し、前記所定のコンプライアンスプロセスと連携することを特徴とする。

【0062】

（４）前記所定のコンプライアンスプロセスは、Ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎプロセスと、Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏプロセスと、Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔプロセスとを組み合わせて構成したことを特徴とする。

【0063】

（５）前記Ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎプロセスでは、大規模言語モデル（ＬＬＭ）のためのプロンプトを動的に生成して、前記大規模言語モデル（ＬＬＭ）を用いて評価結果を生成することを特徴とする。

【0064】

（６）前記プロンプトは、専門家の知見を含む構成とし、かつ、前記専門家の業務を置き換え可能に構成したことを特徴とする。

【0065】

（７）前記Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏプロセスは、大規模言語モデル（ＬＬＭ）のためのプロンプトを動的に生成し、該生成される前記プロンプトに基づいて前記大規模言語モデル（ＬＬＭ）により比較した結果を生成することを特徴とする。

【0066】

（８）前記Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔプロセスは、前記Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏプロセスにより生成される比較結果を大規模言語モデル（ＬＬＭ）を用いて改善した改善案を生成することを特徴とする。

【符号の説明】

【0067】

１ 第１のデータ端末
２ 第２のデータ端末
３ ネットワーク
４ サーバ装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】