AIが変える会計監査 リアルタイム監視の足音（日経より）

AIが変える会計監査　リアルタイム監視の足音（記事冒頭のみ）

監査法人によるAI活用が広がっているという記事。

大手４監査法人の取り組みなどを紹介しています。今まで少しずつ報じられてきたものをまとめたような記事になっています。よく読むと、AIというよりは、データ分析の少し高度なものも含まれているようです。

「ＥＹ新日本監査法人は２０１７年に東京大学の首藤昭信准教授と共同で開発した、会計の異常値を検出するＡＩシステムを導入。売上高や費用など簿記の項目に分類した監査先企業の会計仕訳情報から、収益の過大計上などにつながりかねないデータを検出する。」

「ＰｗＣあらた監査法人は１８年７月、社内実験をした。ＡＩが見つけた不自然な仕訳データを現場の監査チームに確認してもらったところ、５６％が実際に「監査上、検証すべき仕訳」と判明した。１７年１２月の時点では比率は１１％だったので、ＡＩの精度が向上している。「１年以内に８０％以上に高め、実務で役立てたい」と辻村和之・ＡＩ監査研究所長は意気込む。

大企業だと会計仕訳データは売り上げの伝票だけで年間数十万、数百万件単位で発生する。その中には伝票の作成者と承認者が同一人物であったり、ある会計費目の伝票が特定の部署で年度末に大量に作成されたりするなど不自然な入力がある。人間が全てのデータを一つずつつき合わせるのは物理的に限界があるが、ＡＩの学習能力や情報処理能力を生かせば検知が可能になるわけだ。」

これは、すでに協会の指針で実施が義務づけられている仕訳テストを高度化したものなのでしょう。全仕訳データを会社から入手して、それを対象に分析するという方法は、大手監査法人ならどこでもやっていると思われますが、AIを絡めたところが新しいのでしょうか。（「伝票の作成者と承認者が同一人物」といった、これが異常取引だという条件がはっきりしている場合には、AIを使うまでもないような．．．）

「あずさ監査法人では１８年７月、問題検索ソフトを社内公開した。所属する会計士の問い合わせにＡＩが自動応答し、適切な回答例を示す。」

「監査法人トーマツは英文契約書の重要事項をピックアップするテキスト検索にＡＩを利用。また小売業の不採算店舗の資産価値を見積もる減損判定で、店長のスキルや過去の成績から店舗の盛衰をＡＩで予測するなど「監査の高度化に役立てている」（矢部誠パートナー）。」

「継続的監査」にもふれています。

「こうした延長線上に３０年ごろに実現すると予想されているのが「継続的監査（コンティニュアス・オーディティング＝ＣＡ）」と呼ばれる監査手法だ。

ＣＡは企業と監査法人がネットでつながり、データをリアルタイムでやり取りして監査する。監査の世界は、取引データからサンプルを抽出する「試査」が中心だった。ＣＡでは精査（全ての取引を調べる）により日次、秒次での決算書作成も理論上は可能になる。」

データ標準化について。

「ＣＡ実現の最初の関門となるのがデータの標準化だ。米国では米国公認会計士協会が監査データの標準化に乗り出している。「日本では経理システムが企業によってバラバラで、標準化しようとする動きもない。監査効率化の障害になるおそれがある」（町田教授）

標準的なデータモデルがあれば、監査法人にとっては便利だが、監査のためだけに企業が経理システムをわざわざ改善するインセンティブに乏しい。東京大の首藤准教授は「ＡＩ分析で浮上した社内不正や人的ミスの可能性を企業の経営者が把握できる仕組みを設けるなど、企業側にメリットを示すことが標準化推進に欠かせない」と話す。」

これはAIというだけでなく、データ分析の効率化のためには必要でしょう。

「監査チームの形変わる」 （日経）（記事冒頭のみ）

「あずさ監査法人次世代監査技術研究室の小川勤室長は「いまは公認会計士で監査チームを作っているが、継続的監査の時代がくれば少数の公認会計士をデータ専門家やＡＩ技術者が補佐する形に変わる」と予想する。」

会計士の数を増やす必要はなさそうです。

当サイトの関連記事（CPA Canadaの「監査データ分析に関するアラート」 の翻訳の公表について）

その２（会計士協会「ＩＴを利用した監査の展望～未来の監査へのアプローチ～」について）

その３（上記報告書公開草案について）