不明ロスを、
事案にする。
THE CASE, NOT THE DATASET.
スーパー、GMS、ドラッグストア・調剤薬局、コンビニの社内不正を調べるAIです。対象は従業員と、従業員と組んだ取引先。本社に置いた1台のマシンが、すでにお持ちのデータを突き合わせ、数時間から数日で調査済みの事案をお渡しします。
こんな状況はありませんか
使い方は2つ
事案があるところだけを、整理してお渡しします。確認は数分で済みます。
名前から調べる。
通報、監査の指摘、気になる店舗。名前をPOVAに渡すと、レジ、廃棄、納品、勤怠、薬品庫をまたぐ一本の時系列をつくり、証拠を探します。数時間で結果が出ます。
動き始めたものを、早めに見つける。
毎月または四半期ごとに、全データで実行します。証拠がそろったところは事案に。まだ育っている手がかりは、それぞれ何が足りないかと一緒に一覧にします。
1件の事案に入っているもの
人物
担当者ID、取引先、店舗、レジ。
金額
いくらか。どの商品か。どの店舗か。
時系列
何が起きたかを、日時とともに順番に。
つながり
誰と誰がつながっているか。申告されていない関係も含めて。
手口
どの記録を通ったか（レジ、廃棄、納品、勤怠）。そして誰が関わったか。
根拠
すべての指摘に、ファイル名・行・ログを明記します。
他の可能性
不正以外の説明も検証し、残すか退けるかを示します。
次の一手
面談、回収、エスカレーション、または終結。
そして、調査そのものの記録
対象範囲、手法、調べなかったこと。すべて書面で残します。
1件を開いてみる
例です。実在の企業ではありません。
取引先：Harbor Dairy（乳製品）
4つの事例
例です。実在の企業ではありません。
届かなかった商品が、廃棄として処理されていた。
検品で足りなかった商品が、閉店後に廃棄として計上されていた。同じシフトリーダー、同じ取引先。
倉庫での廃棄計上が、納品の不足を隠していた。
在庫の廃棄が倉庫で計上されていた。同じ荷受け担当、同じ取引先。
薬品庫、廃棄、そしてその場にいた人。
廃棄の記録、薬品庫を開けた人、処方せん。三つが一致しない。
偽のレシートによる返金。
返金が一台のレジに集中していた。返金にしか使われないポイントカードは、従業員のものだった。
ご用意いただくデータ
本社にすでにあるファイルを、御社の担当者がコピーするだけです。ファイル同士はPOVAがつなぎます。
POSの売上データ。商品マスタと店舗マスタ。廃棄、値引き、在庫調整。納品・検品。勤怠（出退勤）。返品。ポイントカード。
処方せん、麻薬・向精神薬の記録、薬品庫、廃棄。鍵・金庫。給与。ギフトカード。
業務データ。監査資料。アクセスログ・セキュリティログ。IoT・センサー。その他の本社データ。
本社のデータを渡すだけ
本社で、オフラインで
分析はインターネットに一切つながりません。置くのは店舗ではなく本社に1台。POVAが持ち込む専用マシン「POVA BOX」か、御社がオフラインで管理するパソコン上のLinux環境のどちらかです。中身は同じ。データは社外に出ません。
会社概要
- 会社名
- POVA AI Ltd
- 登記
- イスラエル（会社番号 517311825）
- 設立
- 2022年
- 代表者
- Roy Daya（CEO）
- 代表者の経歴
- Certified Corporate Investigator（CCi、企業調査の認定資格）。Certified Safety Incident Investigator（安全インシデント調査の認定資格）。データサイエンティスト。ケロッグ経営大学院 MBA。AI分野の博士課程・ポスドク研究。
- 対象業種
- スーパーマーケット、GMS、ドラッグストア・調剤薬局、コンビニエンスストア
- 認証
- ISO/IEC 27001、ISO 22301、ISO/IEC 42001
- 日本の窓口
- japan@pova.ai 打ち合わせは日本語で行います。
- 代表者 LinkedIn
- linkedin.com/in/roydaya
データのコピーを、お持ちください。
初回の打ち合わせでは、御社がすでにお持ちのデータを一緒に確認します。打ち合わせは日本語で行います。