個人
個人向けプランではAIレビューは非表示です。家庭規模の管理には不要と判断しています。
個人の詳細AIレビュー
AIパターンレビュー
AI レビュアーは 1 行ではなく 30 日以上の文脈を分析 — 単発ルールでは捉えられないパターンを抽出。
個人· 対象外法人· アドバンス官公庁· アドバンス
1
きっかけ
トリガー：30日間パターンスキャン
上昇傾向：前週比80%増
※ ダミーデータによる図解。実際の顧客情報やETCカード番号は使用していません。
解決する課題
ルールは既知のパターンしか検出できません。数週間かけて現れるパターン(特定 IC 付近の未登録プレート再出現、支出の緩慢な上昇)はルールベース監視をすり抜けます。
仕組み
シンプルなステップで動作します。
AIが各カード・各車両の過去30日分の利用傾向を分析します。
検出パターンは「可能性あり」「可能性が高い」として提示され、「確定」とは表示されません。
検出結果は根拠とともに管理者確認待ち一覧へ振り分けられます。
マネージャーが判断します。AIは自動でフラグ付けや停止を行いません。
利用シーン
同じ技術、3つの利用シーン。
法人
配車マネージャーが、あるカード1枚の支出が前週比80%増加（出張承認なし）していることをAIで察知。請求書到着の3週間前に確認できます。
法人の詳細官公庁・公共部門
監督部門が、同じ未登録プレートが特定IC付近で4週連続の金曜に出現したことを把握。担当者による確認対象として表示されます。
官公庁・公共部門の詳細2
AI の推論
AIパターンレビュー（推論のみ）
30日間の利用状況を集約
ベースラインと比較して分析
推論内容を表示（自動判定なし）
主なメリット
導入で得られる価値。
30日以上の関連情報を分析。1行だけでは判断しません
表記：「可能性あり」「可能性が高い」。「確定」とは記載しません
推論内容を担当者の確認用に表示
自動フラグ・自動停止は行いません
当社独自のAIロジックを活用
3
AI が提示する内容
AIが検出：パターンの可能性
カード‧4419の支出が前週比80%増・該当出張承認なし
推論：6件の追加走行で新規パターンを検出、請求書到着前に把握可能
可能性が高い→ 承認待ち
4
信頼性とプライバシー
結果：データを一切保存しない
保存
生成済みPDF/CSV
保存
取扱履歴
削除
ETC利用照会サービス（MEISAI）明細データ
削除
一時処理データ
JTRは取得したETC利用照会サービス（MEISAI）データをレポート配信後に保持せず、自動的に削除します。
よくあるご質問
よくある質問
AI は当社データで学習しますか?
いいえ。JTR は推論のみのモードで AI を利用します。お客様データはモデル学習に使用されません。
AI は誤ることがありますか?
はい — そのため、検出結果は常に「可能性あり」として人によるレビュアーに振分けられます。AI は支援するだけで判断しません。
AI パターンレビューを無効化できますか?
はい — 組織単位で無効化可能。ルールベースアラートは設定通り発火し続けます。
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