デジタルの変革

EY Canvas
グローバルな監査をけん引するグローバルなオンライン監査プラットフォーム。これが、私たちが提供するDigital Auditの中⼼にあります。

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EY Canvas Client Portal
EY Canvasに統合されているEY Canvas Client Portalは、クライアントの皆さまと監査チームを直接つなぎます。EY Canvas Client Portalを通してクライアントとのコミュニケーションを簡素化するとともに資料依頼等の進捗（しんちょく）状況をリアルタイムで把握することができます。

RPAによるデータ取込の⾃動化
データをGLA等で利⽤できるよう、所定のデータ形式への加⼯（クレンジング）やGLAnalyzerへの取込（キャプチャ）を⾃動化します。

ETLツール
ETLツールとは、データベースから必要なデータを抽出（Extract）し、使⽤⽬的に応じた形式に変換（Transform）し、分析ツールなど使⽤システムに格納（Load）する⽀援ツールです。

EY Helix General Ledger Analyzer
データサイズに関わらず総勘定元帳（GL）を検証・分析することで、監査計画及びスコーピングならびにビジネスの理解を深め、監査パフォーマンスを⾼めることが可能になります。

EY Helix Process Mining Purchase to Pay Analyzer
仕訳や勘定残⾼の⽣成過程の業務プロセスに関するイベントデータ（システム上に記録された時系列的なデータ）の分析技術であり、EYでは購買⽀払取引を対象に監査での利⽤を開始しました。

EY Helix Sub-ledger Analyzer
勘定科⽬の補助元帳データを⽤いる分析ツールです。勘定科⽬やその商流、監査⼿法を踏まえた複数のダッシュボードを⽤意し、分析の視点に応じて必要なデータを即座に呼び出し、⾃動的に集計、視覚化する機能を備えます。

セクターアナリティクスツール
⾦融、⼩売、⾃動⾞など特定の業種（セクター）に特化したデータ分析ツールです。

AIを利用した財務分析ツール（WebDolphin/TBAD）
⽇本の上場企業の財務諸表データに基づき、不正会計予測モデルを使用して作成された財務指標をビジュアル化し表⽰する財務分析ツールです。

会計仕訳異常検知ツール（GLAD）
機械学習により仕訳データから取引パターンを識別して、パターンから乖離した仕訳を⾃動的に抽出する異常検知アルゴリズムを⽤いた分析ツールです。

売上取引異常検知ツール（SLAD）
売上元帳・仕⼊元帳を紐づけ、過去の不正事例に基づく検知ノウハウや統計的な⼿法により、循環取引などの不正リスクの⾼い取引の検知を⾏うツールです。

進捗度異常検知ツール（PPAD）
各⽉や各四半期などの各測定時点での進捗度の変化を、機械学習を⽤いて⼯事の規模やこれまでの経過期間、前回の進捗度、担当部署、⼯事種類、顧客などの情報をもとに予測を⾏い、⼯事進捗度の不⾃然な推移を検知するツールです。

拠点損益異常検知ツール（BranchAD）
多数の同質な拠点（販売店など）を有している会社において、全体の傾向や科目間の関係性から売上および各費用科目の残高を推定し、各拠点における損益科目の不自然な動きを検知するツールです。

自己査定異常検知ツール（TBAD for FSO）
機械学習を⽤いて貸出先の信用リスクに係る指標含む各種財務指標や与信規模、支店などの情報をもとに予測を⾏い、不自然な債務者区分が付与されている貸出先を検知するツールです。

プロセス異常検知ツール （ProcessAD）
イベントログ（実行ユーザー、タイムスタンプを含んだシステム内で実行された処理の記録）を用いて、機械学習による分析を実施し、異常な取引（例外的な処理）を検知するツールです。

その他予測分析ツール
さまざまな情報（財務情報・⾮財務情報・予算情報など）を組み合わせることで、将来の状況を予測分析し、会計上の⾒積りの監査への活⽤などを想定したツールです。

継続的監査⼿法（EYリアルタイムコネクト）
AIと全量データを活⽤したリアルタイムなリスク識別の追求を⽬指す未来の監査の1つの形です。基幹システムとの常時接続による全量データの⾃動取得に加え、EY新⽇本分析ツールへの⾃動転送、多⾯的な分析の実施など⼀部の監査⼿続について、特定領域における全てをリアルタイムに完結する仕組みです。