11月11日、StartupHub.aiが「Snowflake says internal audit AI cut fieldwork in half」と題した記事を公開した。Snowflakeが自社の内部監査プロセスにAIを本番適用し、フィールドワーク工数を50%削減、コントロールオーナーの作業時間を1,500時間以上圧縮したという。「実験」ではなく業務削減の実数を示した点で、エンタープライズAI活用の具体的な事例として注目に値する。
内部監査の工数を50%削減——Snowflakeの自社活用事例
Snowflakeは、AI（人工知能）を自社の内部監査プロセスに適用し、フィールドワーク工数を50%削減するとともに、コントロールオーナー（統制責任者）の作業時間を1,500時間以上節約したと報告した。
内部監査とは、企業が自社の業務プロセスやリスク管理の有効性を検証する活動を指す。コントロールオーナーとは、各業務統制の実施責任を担う担当者のことで、証跡の収集・質問への回答・ドキュメント整備など、監査対応に多大な時間を費やすことが多い。これらはいわゆる「コア業務」ではなく、担当者にとっては本来の職務と並行して対応しなければならない付加的な負担だ。今回のAI導入は、その負担を大幅に軽減した事例として位置づけられる。
CoCo——Snowflake社内で使われているAIツール
記事内では、Snowflakeが活用したAIツールとして「CoCo」というシステムが言及されている。元記事における詳細な技術仕様の開示は限定的だが、監査フィールドワーク——現地調査・証跡収集・関係者へのヒアリング・ドキュメント確認といった一連の作業——に関わるプロセスの自動化に使われているとみられる。
CoCoの具体的なアーキテクチャは明示されていないが、監査対応業務の特性を踏まえると、定型的な質疑応答の自動処理、証跡ドキュメントの分類・要約、監査担当者とコントロールオーナー間のやり取りの補助といった機能が中心と推察される。LLM（大規模言語モデル）ベースのシステムは、こうした構造化されたドキュメント処理や自然言語による質疑対応との相性が良く、監査領域への適用事例は他社でも増えつつある。
※編集部の考察：CoCoはSnowflakeのCortex AIなど自社プラットフォーム上のAI機能をベースに構築されている可能性がある。SnowflakeはCortex AIとして、LLMを活用したテキスト処理・検索・生成機能をデータクラウド上で提供しており、社内業務への適用は技術的に自然な流れといえる。
Snowflakeは自社のデータクラウドプラットフォームを中核事業とする企業であり、自社製品やAI機能を内部業務に積極的に活用する「ドッグフーディング（自社製品の自社使用）」を実践している。今回の事例はその一環と位置づけられ、顧客への訴求材料としても機能する。
1,500時間という数字の重み
1,500時間以上という削減効果は、フルタイム換算で約37.5人週分（週40時間換算）、あるいは約9人月分（月160時間換算）に相当する規模だ。
内部監査のフィールドワーク工数削減が**50%**というのも見逃せない数字だ。監査プロセスにおけるフィールドワークは、証跡収集や関係者へのヒアリングなど、従来は人手に依存せざるを得なかった工程が多い。その半分をAIで代替できたという事実は、単なる補助ツールの域を超えた実用的な効果を示している。
コントロールオーナーにとっては、メインの職務と並行して監査対応を行う負担が大幅に軽減されることで、本来業務への集中度が上がるという副次的な効果も期待できる。AIが作業を「代わりに行う」というより、定型的な負担を吸収することで人間のリソースを本質的な判断業務に振り向ける、という活用モデルといえる。
エンタープライズAI活用の文脈
企業の内部統制やコンプライアンス業務へのAI適用は、2024〜2025年にかけて金融・テクノロジー業界で加速している分野だ。SOX法対応に代表される内部統制監査は、上場企業にとって毎年発生する定常業務であり、その自動化ニーズは高い。監査対応は定型的なドキュメント処理や質疑応答が多く、LLMベースのAIとの親和性が高いとされる。
競合するデータクラウド・分析プラットフォーム領域では、DatabricksやGoogle Cloud（BigQuery）なども自社AI機能の拡充を進めているが、内部業務への適用で具体的な工数削減数値を対外公表した事例は多くない。Snowflakeが今回この数字を開示したことは、顧客企業に対して「自社でも使っている」という説得力を持たせる戦略的な意味合いもあるとみられる。
監査・コンプライアンス領域のAI活用ツールとしては、AuditBoardやWorkivaといった専業SaaSも存在するが、Snowflakeのようなデータプラットフォームベンダーが自社基盤上でこれを内製し、成果を出している点は、プラットフォーム戦略の観点からも興味深い動向だ。
詳細はSnowflake says internal audit AI cut fieldwork in halfを参照していただきたい。
