1.0Sayari Japanesehttps://sayari.com/jpEigo UTSUMIhttps://sayari.com/jp/resources/author/utsumi/rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="YUWv8opRZa"><a href="https://sayari.com/jp/resources/federal_trade_enforcement/">米国政府機関における複合インテリジェンスプロジェクトへの導入事例</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://sayari.com/jp/resources/federal_trade_enforcement/embed/#?secret=YUWv8opRZa" width="600" height="338" title="“米国政府機関における複合インテリジェンスプロジェクトへの導入事例” — Sayari Japanese" data-secret="YUWv8opRZa" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script> /*! This file is auto-generated */ !function(d,l){"use strict";l.querySelector&&d.addEventListener&&"undefined"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!/[^a-zA-Z0-9]/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret="'+t.secret+'"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret="'+t.secret+'"]'),c=new RegExp("^https?:$","i"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display="none";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute("style"),"height"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):"link"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute("src")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener("message",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener("DOMContentLoaded",function(){for(var e,t,s=l.querySelectorAll("iframe.wp-embedded-content"),r=0;r<s.length;r++)(t=(e=s[r]).getAttribute("data-secret"))||(t=Math.random().toString(36).substring(2,12),e.src+="#?secret="+t,e.setAttribute("data-secret",t)),e.contentWindow.postMessage({message:"ready",secret:t},"*")},!1)))}(window,document); //# sourceURL=https://sayari.com/jp/wp-includes/js/wp-embed.min.js </script> https://sayari.com/jp/wp-content/uploads/sites/3/2025/08/gov_insight_header_a-scaled.jpg25601256強制労働、フェンタニルの原料、カルテルネットワークなどの調査に対応するため、米国政府機関1,600人のユーザー、7つの現場拠点、5年間の運用実績を持つ統合データベースを構築した事例です。 プロジェクトの実績 課題：3つのミッション領域を支える共通のデータベース設計が必要だった 米国の国境における執行任務は、従来の税関検査の範囲を大きく超えて拡大しています。強制労働、貿易を利用したマネーロンダリング、フェンタニル材料物質の密輸、制裁逃れ、カルテルの資金ネットワークは、いずれも輸入に関係しています。執行機関には、企業の所有関係データと取引ベースの貿易データを組み合わせ、「誰が何を所有しているのか」と「誰が何を輸送しているのか」を結びつけるインテリジェンスが必要となっています。また、その規模はグローバル商取引の取引量に対応できるものでなければなりません。 この機関のミッションは、複数の執行領域にまたがり、輸入専門官、貿易分析官、捜査官、データサイエンティストなど、多様な職種に及びます。ユーザー層によって、インテリジェンス内の異なる階層で業務を行っています。データサイエンティストには、内部の分析データストリームと統合できる生のバルクデータが必要であり、輸入専門官には、実務上の調査研究に使える直感的なツールが必要です。そして、すべてのユーザーには、原材料の採掘から最終的な輸入に至るまで、多層的なネットワークを追跡するためのサプライチェーン・マッピングが必要でした。 しかし、インテリジェンス内のあらゆる階層に対応できる単一ベンダーは存在せず、バルクデータ、UI、APIのニーズが満たされていませんでした。 解決策：あらゆるユーザーに対応する、階層型プラットフォームの構築を実施 このパートナーシップは、ソリューション製品とミッションを深くすり合わせながら、組織内での信頼性を築く戦略を通じて、5年間にわたり構築されました。プラットフォームの階層型構造は、この機関の多様な業務ニーズに対して最大限の効果を発揮しています。具体的には、データサイエンティスト向けにはバルクデータと117億件超のレコードを提供し、調査官向けにはグラフおよびサプライチェーン・マッピングのインターフェースを提供し、自動スクリーニングのワークフローにはAPIアクセスを実装しました。 アカウントチームは、上級プログラムオフィスの担当者と隔週でミーティングを実施し、月次トレーニングを行い、同機関専用にカスタマイズしたニュースレターを発行しています。また、ロサンゼルス、マイアミ、ヒューストン、シカゴ、ニューヨーク、サンフアン、本部を含む7つの現場拠点を訪問し、トレーニングを実施してきました。 使用されたSayariの機能・サービス 成果：ミッションクリティカルなインフラへ このプラットフォームは、同機関の業務インフラに組み込まれる存在となりました。これまでに1,600以上のユーザーアカウントが作成され、9,400件超のユニークログインが行われた他、7つの現場拠点で625人以上の職員に対して対面およびオンラインでトレーニングが実施されました。 このプラットフォームは、強制労働に関する執行、貿易コンプライアンス、フェンタニル原料の調査、アンチダンピングおよび相殺関税案件、カルテル関連分析を支援しています。UFLPAを執行し、フェンタニルネットワークを調査し、カルテルの資金網を遮断する機関が、このプラットフォームのデータを活用し、業務を遂行しているという事実は、同じ規制環境の対象となるあらゆる企業にとって、このプラットフォームによって同様の調査を行うことの有効性を裏付けるものです。 担当者のコメント 「UFLPAを執行し、フェンタニルネットワークを調査し、カルテルの資金網を遮断する機関がこのデータに依拠しているという事実は、同じ規制環境の対象となるあらゆる企業にとって、このプラットフォームの有効性を裏付けるものです。」——連邦貿易執行機関 プログラムディレクター