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📌 要点まとめ (Key Takeaways)

• 中間監査の実施概要: 年間約650兆ウォン規模の国家予算データセットから、5つの主要事業および6つの調達契約を対象にAI監査エージェント(national_budget_ai)の中間全数検証を完了しました。
• 4大不正執行の摘発（完全匿名化）:
  1. 分割随意契約: 2,000万ウォン以下の少額随意契約規定を悪用し、12日間に3件へ分割契約した事例（計5,820万ウォン、国家契約法施行令第68条違反、監査院判例類似度94.5%）。
  2. 同一住所共有ペーパーカンパニー談合: 同一ビル同一室を登録住所とする3社による偽装競争入札（計2億1,310万ウォン規模）。
  3. 基準単価7〜10倍の水増し: 専門家助言料が中央値比7.0倍、GPUサーバーラック賃貸料が中央値比10.0倍の暴利を検出。
  4. 事業伝達効率(DEI)の著しい低下: 予算の受取人直接伝達率30.0%、間接管理費・手数料等への漏出率70.0%を特定。
• AIシステム総合性能評価:
  • 精度: 決定論的Text-to-SQLによる財務計算ハルシネーション0%、11全テストケースPASS。
  • 速度: 契約1件あたりの監査Dossierおよび行政処分勧告案の生成に平均0.03秒。
  • 実務上の限界: 名義貸し代表者および多段階民間下請けの資金追跡における課題を明文化。

📌 要点まとめ (Key Takeaways)

• プロジェクトの目標: 年間約5,000億ドル規模の国家公金データ（調達契約、予算台帳、非構造化文書）を追跡し、過大計上・分割随意契約・ペーパーカンパニーカルテルを摘発する自律型監査AIエージェントの構築。
• 事前の難題と予防策: LLMの数値計算ハルシネーションを防止するため決定論的Text-to-SQLを採用し、複雑な企業・人物相関図の追跡は**異種知識グラフ（GraphRAG）**に責務を分離するDual-Engineアーキテクチャを事前設計。
• 実遭遇バグと解決策: (1) 企業名・住所表記の揺らぎによるカルテル追跡不能をEntityResolver正規化で解消、(2) 時間差分割随意契約の漏れを30日スライディングウィンドウで解消、(3) AIブラックボックス不信を国家契約法・公式判例1:1マッピングのXAI Dossierで解消。
• 検証結果: 11個の回帰テストハーネス全パス、同一住所の随意契約談合および間接費70%漏洩（DEIスコア30%）の精密摘発に成功。