スプレッドシートとのAPI連携で工数50%削減と精度向上を実現

新卒オファー型就活サービス「OfferBox（オファーボックス）」を運営し、企業から学生へ直接オファーを送る新たな就職活動の形を提案する株式会社i-plug。同社は「フェアネス」を重要なValueの一つに掲げ、情報の非対称性を解消し、学生と企業が公平に出会えるプラットフォームの提供を通じて、新卒採用市場の変革に取り組んでいます。

事業拡大と上場に伴い、取引先や利用企業に対するコンプライアンスチェックの重要性が増す中、同社は「学生を不適切な企業から守る」というサービスブランディングおよび学生保護の観点から、反社チェックに加え、就職活動を行う学生が入社しても安心感のある企業に就職できるように独自の審査基準を設け、厳格な審査体制を求めていました。しかし、従来の名刺管理ツールや新聞記事閲覧サービスでは、検知情報の粒度や再検索の手間に課題があり、現場の工数が圧迫されていました。そこで同社は、反社チェックツール「RiskAnalyze」を導入し、スプレッドシートとAPI連携させた夜間バッチ処理を活用して半自動的なチェック体制を構築。検索作業の自動化により作業時間を半分に短縮するとともに、空いた時間を詳細なリスク判断に充てることで、運用の質を向上させました。

本記事では、他社ツールと比較した選定の決め手から、検索結果のスクリーニング業務の効率化、そしてValueの一つである「フェアネス」を体現するためのリスク管理体制について経営管理部の福永様と妹尾様、永島様から詳しく伺いました。

複数ツールを経て辿り着いた、最適な反社チェック体制

――RiskAnalyze導入以前、反社チェックはどのように実施されていたのでしょうか？

福永：RIskAnalyzeの導入前は、当社の事業フェーズの変化に合わせ、いくつかのツールを使っていました。直近では名刺管理サービスの反社チェックオプションを主に利用していましたが、それ以前は新聞記事検索サービスや、Google検索を併用してチェックを行っていました。

――なるほど、導入に至った当時の課題は何だったのでしょうか？

福永：名刺管理サービスの反社チェック機能では、リスク情報がヒットした際の情報の粒度が粗い点が課題でした。さらに記事がヒットしても、逮捕歴や裁判結果などの詳細がその場では分からず、担当者が改めてGoogle検索などで元のニュースソースを探し直す必要がありました。結果として、チェック後の再検索の二度手間が常態化し、現場の負荷が増えていました。

――RiskAnalyzeをお選びいただいた理由は何だったのでしょうか？

福永：他社ツール計4社と比較検討をしましたが「要約の質」と「データベースの網羅性」の2点が選定の決め手となりました。

1. 情報の“要約”によって再検索が不要

以前利用していた名刺管理ツールの反社チェック機能では、記事がヒットしても情報が粗く、元の事件内容や裁判結果を知るために、担当者がネット上で再検索する必要がありました。

一方、RiskAnalyzeはヒットした記事の内容を端的かつ十分な精度で要約してくれるため、その場で判断ができ、こうした再検索の二度手間を解消できました。

2. データベースの網羅性と検索精度

トライアルで複数ツールを比較した結果、RiskAnalyzeは他社では検知できなかった情報を拾い上げるほど、データベースの網羅性が高く検索精度が高いことを実感しました。リスクの見落としを防ぐという観点で、非常に安心感がありました。

RiskAnalyzeは単にリスクを検知するだけでなく、膨大なノイズを排除しながら、判断に必要な情報だけを見やすい形で提供してくれる点が、他社とは決定的に異なると感じました。

工数50％削減と精度向上を同時に叶えたチェック体制

――実際にRiskAnalyzeをご導入いただき、どのような変化がありましたでしょうか？

福永：導入して一番大きく変わったのは、「作業時間が大幅に短縮されたこと」です。そして、その余裕ができた分、リスクの精査や判断にしっかりと時間を使えるようになり、チェック体制そのものの質が上がったと感じています。

1つ目は、作業工数の削減と業務スピードの向上です。

名刺管理サービスを使用していた頃は、チェック作業が午前11〜12時頃までかかっていたのですが、導入後は午前10時前には終わるようになり、作業時間はおおよそ半分になりました。

さらに、過去に新聞記事閲覧サービスを使っていた時期と比べると、体感では3分の1〜4分の1ほどの作業量にまで減っています。

2つ目は、審査の質・精度が上がったことです。

作業が早く終わるようになったことで、「この情報は本当にNGか？」という精査や議論に、しっかり時間を使えるようになりました。以前はどうしても件数をこなすことが優先になりがちだったのですが、今は一件一件を丁寧に確認できています。

その結果として、NG判断の基準がチームの中で少しずつ言語化されていき、「ここまではセーフ」「ここからはアウト」という判断軸が共有され、ナレッジが蓄積されるようになりました。

全体として、単なる効率化だけでなく、判断の質を高める方向に時間を使えるようになったことが導入して本当に良かったと思っている点です。

――ありがとうございます。チェックのフローについても伺えますでしょうか？

永島：当社による段階的な目視スクリーニングを組み合わせた運用を行っています。具体的な流れは以下のとおりです。

1. 夜間バッチ処理による自動検索

検索対象の企業情報をGoogleスプレッドシートで管理し、夜間にAPI連携でRiskAnalyzeへデータを送信して一括検索を実行します。翌朝には結果が揃っているため、担当者は出社後すぐに確認に入れます。

2. 一次フィルター（ノイズ除去）

まず専任グループが一次フィルターとして確認を行い、同名の別会社や代表者の同姓同名など、明らかに無関係な記事（ノイズ）を除外します。ここで「本当に対象企業に関わる情報」だけを抽出します。

3. 二次フィルター（詳細精査・判断）

一次フィルターを通過した情報について、担当チームが二次フィルターとして詳細精査を行います。

4. 最終判断（エスカレーション）

リスク懸念がある場合は、担当者が情報を整理したレポートを作成し、事業部責任者や管理部責任者へエスカレーションします。最終的な取引可否は、このレポートをもとに責任者が判断します。

――反社チェックをとても厳重にされている印象なのですが、どのような方針のもとチェックをされているのでしょうか？

福永：上場企業としての責務を果たすことは当然ですが、当社ではそれに加えて独自の行動指針のValueである「フェアネス」を非常に重視しています。
いわゆる反社会的勢力との関係性だけを見るのではなく、学生が就職活動を行うプラットフォームを提供する立場として適切な企業かどうかを判断するため、労働問題や不祥事といった“グレーゾーン（風評）”まで丁寧に目視でチェックしています。

そのため、チェックの負担は一定大きいのですが、学生保護と透明性の担保のために必要不可欠なプロセスだと考えています。

――なるほど。自社の行動指針のValueのもと、学生保護の観点で反社チェックに注力してらっしゃるのですね。素晴らしいです。

桁違いの情報量と端的で分かりやすい要約がポイント

――「RiskAnalyze」の利用を検討している企業に向けて、アドバイスをお願いします。

福永：私は、ツールを選定する上で「データベースの網羅性」と「粒度の適切さ」のバランスを最重視していました。

RiskAnalyzeは、他社ツールでは検知できなかったリスク情報まで拾える“桁違いの情報量”を持ちながら、重要なポイントが端的に整理された状態で出力されるため、どこに懸念があるのかを瞬時に把握できます。「リスクは漏らしたくないが、詳細確認の手間は減らしたい」という企業には特に向いていると思います。

永島：CSVによる一括検索の導線が分かりやすいところもすごくよいと思っています。 1件ずつ検索する必要がなく、まとめて処理できる仕組みが整っているため、当社のように取引先数が多い企業では、劇的な時短効果が得られると思います。