
当社は、企業のリスク管理およびコンプライアンスプロセスの改善と変革を推進する上で中核となるGRCソフトウェアプラットフォームの必要性を認識しました。
信頼性の高い情報、AIを活用した知見、そして情報源から義務、管理、証拠に至るまでの完全な監査証跡を活用し、規制の変更を具体的な行動へとつなげます。
トップ50の銀行のうち38行がArcherを利用している

Archer Evolvは、AIを活用したインテリジェンスを既存のGRCプログラムに導入し、規制変更に伴う義務、統制、ポリシー、および保証証拠を連携させます。高額な移行や再構築を必要とせず、スタンドアロンで、あるいはArcher GRCと併用して、オンプレミスまたはSaaSとして導入可能です。
信頼できる情報源を継続的に監視し、関連する規制の変更を早期に把握します。
コンプライアンス研修を受けたAIを活用し、難解な規制文書を、構造化され、追跡可能な義務事項に変換します。
規制要件が変更されても、義務、方針、統制、および証拠を相互に関連付け続けています。
新たな要件が施行される前に、提案されている規制変更が及ぼす可能性のある影響をシミュレーションします。
規制の変更は、各チームがそれを解釈し、評価し、業務に反映させるスピードを上回る速さで進んでいるため、コンプライアンス上のギャップが拡大しつつある。
規則は提案され、改訂され、延期され、置き換えられるため、各チームは義務、管理措置、および影響について絶えず再評価せざるを得ない。
AIの導入により、新たなリスク、規制、ガバナンス上の要請が生じている一方で、組織には対応の指針となる先例がほとんどない。
「システム・オブ・レコード」、「システム・オブ・インテリジェンス」、「システム・オブ・アウトカム」。既存の権限設定と監査証跡の範囲内で、管理されたAIをわずか数日で稼働させる、相互に連携した基盤です。
信頼できるGRCの基盤。企業リスク、運用リスク、ITリスク、サードパーティのリスクデータ、ワークフロー、権限、履歴、および統制。
内容:
Evolvは、お客様のGRC環境の状況を把握し、AIオペレーターを活用してデータをガバナンスに基づく知見へと変換します。
内容:
デジタルワーカーは、知性を実際の行動に移します。管理者の管理範囲と権限の範囲内で、継続的に業務を遂行します。
内容:
あらゆるシグナル、意思決定、行動、そして結果は、次の段階へとつながり、GRCプログラムが絶えず適応し、改善していくことを後押しします。
1
2,200万件以上の信頼できる規制情報源を継続的に監視し、変更を把握する

2
影響度に基づいて義務の優先順位を付け、適切な担当者に割り当てる

3
タスクのルーティング、制御のマッピング、ポリシーの整合性を自動化

4
証拠を収集し、証明書を作成し、立証可能な監査証跡を維持する

5
実際の成果から学び、526の独自AIモデルを継続的に改善する

他社は個々のソリューションを提供していますが、アーチャーは専用に開発されたAI、文脈に応じた知見、そして規制に関する専門知識を統合しています。
コンプライアンス研修を受けたAIは、一般的なプロンプトだけでなく、規制関連の用語やGRCのワークフローも理解しています。
95%
抽出精度
出典:社内抽出ベンチマーク(2025年)――調査方法については、ご要望に応じてご提供いたします。
義務、リスク、統制、方針、および証拠を結びつけ、AIに必要な文脈を提供します。
95%
抽出精度
出典:社内抽出ベンチマーク(2025年)――調査方法については、ご要望に応じてご提供いたします。
規制の変更を、義務から管理、そして証拠に至るまでのワークフローとトレーサビリティを通じて、具体的な行動へと転換します。
95%
抽出精度
出典:社内抽出ベンチマーク(2025年)――調査方法については、ご要望に応じてご提供いたします。
リスク、コンプライアンス、セキュリティ、監査を単一の基盤上で統合します。
企業リスクを全体的な文脈の中で捉え、重要な事項に優先順位をつけ、リスクの程度を明確に伝える。

テクノロジーリスクと統制を関連付け、リスクの優先順位付けを行い、レジリエンスを強化する。

規制の変更を、義務、方針、統制、およびエビデンスの各分野において具体的な行動へと結びつける。

証拠、監査所見、保証に関する知見を連携させ、リスクベースの監査を計画します。

リスク、コンプライアンス、監査の責任者たちが、GRCの実施方法をどのように変革しているかをご覧ください。
事例研究
Archerの顧客が、いかにコストを削減し、サイクルを短縮し、より付加価値の高い業務に取り組むための余力を生み出しているかをご覧ください。