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レピュテーションリスクマネジメント
「いいね」経済圏突入により高まるレピュテーションリスク
SNSやニュースサイトにおけるコメント機能などの普及により、消費者の多くがSNSを活用してコミュニケーションや情報収集を行うほか、企業もSNSを活用した情報発信・ブランディングをするのが当たり前の時代になりました。しかし中には、誹謗中傷などにより他者の評判を貶める悪意ある使用も含まれます。また悪意はなくとも、企業の従業員や契約社員・アルバイトによる、自社の商品を不適切に扱う様子を公開した「バイトテロ」等の想定外の「炎上」を通じて、企業行動に対するネガティブな噂・評判が圧倒的な速度で拡散する事象が後を絶ちません。こうしたレピュテーションリスクの多様化と発現の可能性の高まりは、デジタル時代において企業が適切に対処すべき課題の一つとなっています。
レピュテーションリスク対策の必要性
SNSやウェブサイトから発信される情報はポジティブ・ネガティブ問わず、出典や引用を含む情報の真偽の判断が非常に難しく、一度真偽不明の情報が拡散されてしまった場合、いわゆる炎上後の事後対応では、炎上の収束、企業価値の回復に膨大な時間を費やすことになります。よって、リスク発生前に膨大な情報の中から関連する情報を把握し、対応策を検討・実行するとともに、早期にリスク検知を行うことが、企業価値を維持するうえで非常に重要です。
PwCのサービス
豊富な支援事例に基づいて、レピュテーションリスクのマネジメント・オペレーション・モニタリング・分析を支援します。マネジメント・オペレーションにおいては、ターゲットオペレーティングモデルの定義を皮切りに、ガバナンス・業務プロセスの設計、管理基準・規定類への落とし込みをグローバルな管理体制の構築も含めて支援します。
図表1：レピュテーションリスクマネジメントのターゲットオペレーティングモデルの概念図
平時やインシデント発生時に加え、重要なイベント時においても全社施策の意思決定などを円滑に推進するべく、SNSの分析を通じて支援します。
図2：PwCのSNS分析サービス
モニタリング・分析においては、データプラットフォームを整備し、ウェブサイトやSNSに記録される大量のデータを蓄積するとともに、削除されたデータも含め、インシデントの発生原因を分析します。必要に応じて顧客アンケートや従業員満足度調査といった社内データも分析対象に加え、人工知能（AI）の活用とビッグデータ分析に長けたデータサイエンティストが、ブランドや製品、プレスリリースなどに対するレピュテーションのモニタリング・分析を提供することで、インシデントの予兆を捉え、未然防止を支援します。
図3：レピュテーションリスクの推移とPwCのインシデントマネジメント
Prepare／平時の備え
- 運用ポリシー策定支援
- モニタリング＆アラート
炎上のきっかけをいち早く察知し、通知します。
＜例＞社名や人名を登録すると、前日比が一定以上の場合にアラート - トピックスレポート
一定期間内に自社や競合がウェブ上で取り上げられた話題を分析
Respond／一次対応
- トラックデータ収集
PwCが蓄積するSNSなどのウェブデータを遡上して、いつから何が起こり、どんな影響が出ているかを把握
＜PwCが蓄積するデータ例＞
・各種SNS
・各種ブログ、掲示板
・各種ニュースサイトなど
Recover／本格対応
- データアナリティクス
ウェブ上から収集したデータに適時内部データなどを加え、解析技術委AIなどを活用して分析し、対応策を検討
＜アナリティクス例＞
・フェイクニュース分析 - 偽情報の流布を発見
・インフルエンサー分析 - 情報漏洩や風評流布が疑われる投稿者の特定
Transformation／再発防止＆利活用
- 再発防止策の検討
発生した問題を分析し、平時の備えや問題発生時の体制・対応の見直しなど再発防止策を検討 - SNSの積極活用策の検討
ウェブマーケティングや広告効果の測定など、SNSの積極的な活用施策を検討・導入
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