ヒトとデジタルへの投資により実現する監査の価値とは 第3回:AI監査ツールの活用とその先に見える未来

シリーズ:デジタル×ヒトで未来の監査・保証を創る

ヒトとデジタルへの投資により実現する監査の価値とは 第3回:AI監査ツールの活用とその先に見える未来


財務諸表に高い信頼性を付与し、監査を通じたクライアントの企業価値向上をサポートするため、EY新日本ではヒトとデジタルへの投資を継続して行っています。これらの投資によりどのようにして監査の価値を実現していくか。EYで開発しているAI監査ツールを切り口に、これらツールの開発メンバーとの対談を通じてひもといていきます。


要点

  • 仕訳データを用いた異常検知ツール「GLAD」の活用で内部監査や財務分析における状況把握、異常点の識別に寄与。
  • 試算表データを用いた異常点分析ツール「TBAD」の活用で全社を対象にタイムリーな分析が実現し、子会社のサプライズを予防する、本社を主導としたリスクの早期検知が可能に。
  • 「使いやすい」AI監査ツールは、異常検知に貢献し、クライアントとの深い議論を促し、結果としてインサイトの提供につながる。



池山 允浩
 

―「AI」x「人の目」でより踏み込んだ監査へ


池山:
本日はEY新日本のAI監査ツール開発部門であるAIラボに所属し、公認会計士でありながら開発にも携わっている根建さん、出口さんにお話を伺います。AI監査ツールの活用が必要な理由は何か、なぜ開発に携わろうと思ったか、それらを活用した先に見える未来について伺いたいと思います。


はじめに、開発担当者として、公認会計士として、これまでの会計監査における課題はどの辺りにあると思われていますか。


根建:
これまでの監査は、リスクアプローチに基づき、金額的に重要な虚偽表示がないかという観点でのリスク評価が行われてきました。それ自体は何もおかしなことではないのですが、「人の目では捉えきれていないところ」に不正の兆候があった場合、それを適時に検知することが難しく、監査上のエラーになるくらいの大きさになって初めて検知されるという課題がありました。


池山:
おっしゃる通り、監査上のエラーで済めばまだ良いほうで、重大な影響を及ぼすとして内部統制の開示すべき重要な不備や訂正報告につながってしまうことも少なくありません。大きな事態につながる前に不正や誤謬の芽を摘み取ることが、非常に重要なことだと思います。


そのような課題を解決するために、EY新日本ではデータとテクノロジーの活用を進めていますね。


根建:
はい。EY新日本の考える「未来の監査《Assurance 4.0》」の実現のためには、監査の高度化と効率化に寄与する全量データを使った異常検知や分析ツールが必要です。全量データを使い、より細かく「人の目では捉えきれていないところ」まで踏み込んで早期にリスクを検知し、監査品質を向上させるとともにクライアントへインサイト提供を行うための分析が可能なツール、それがEY新日本で開発し監査現場で使われているAI監査ツールです。


―経験豊かな監査人の異常検知の視点を手に入れる

根建:私が担当する異常検知ツール「GLAD(General Ledger Anomaly Detector )」は、仕訳データを用いて各勘定科目の日次の変動の関係性をモデル化し、科目ごとに日次の計上額がモデルに基づく予測と乖離(かいり)する日を特定して、その原因と想定される仕訳を抽出します。これまでクライアントのビジネスや内情をよく理解した、経験豊かな監査人が検知していた異常点をGLADで検知します。またGLADが対象とする仕訳データは全量データであり、「人の目では捉えきれていない部分」に潜んでいる異常点を含め、AIが検知してくれます。

池山:以前は経験豊富な監査人が自らの経験や視点を持って異常点を識別して、クライアントとディスカッションを行い、不正や誤謬を発見していましたが、今はAIを用いることで人の仮説だけでなく全量データを分析したうえで「異常点の識別」ができるようになり、監査品質を大きく向上させる可能性を感じます。

根建:その通りだと思います。ただし一方で、その異常点からクライアントのビジネスに照らしてどういうリスクシナリオが考えられるかという部分については、監査人の視点や経験が重要になります。したがってツールの開発に携わる者として、異常点識別の背景やどのような視点で異常点の分析を行うのが良いか、クライアントの価値へつなげるためにツールの最も効果的な活用方法を利用者に説明するようにしています。

根建 栄
 

―AI監査ツールの活用が内部統制構築や内部監査のヒントに


根建:
私は以前から開発を通じてクライアントに貢献したいという思いを持っていました。そして、開発に携わった者として、AI監査ツールに対するクライアントの反応を知って今後の開発につなげるために、直接ツールを見ていただく機会を増やしました。その中で、クライアントのマネジメント層にAI監査ツールを用いて検出したガバナンス上の課題について説明をした際に、ツールの仕組みや開発段階の話も添えたところ、その仕組みを内部統制として組み込めないか、内部監査で同様のリスク検知ができないか、ひいてはこのツールをそのまま使用したいというようなお言葉をいただきました。監査クライアントに対しては、EYのツールをそのままご利用いただくことは難しいのですが、クライアントとより深度あるコミュニケーションができ、AI監査ツールは今後のクライアントの企業価値の向上につながるものと確信しました。


池山:
クライアントとしても、手作業に頼りすぎず、ツールを使った内部統制や異常点検知に取り組んでいかなければならない中、ツール開発者の視点が、クライアントのガバナンス向上に大きなヒントを与えた事例と言えますね。


根建:
監査を通じたクライアントとの価値共創を考えた時に、会計監査の高度化はもちろんですが、内部監査との連携を通じたガバナンス向上に資するなど、AI監査ツールを活用することで対話の質が高まったと感じます。


―「全社が必ず視界に入る」汎用(はんよう)性のある試算表分析

池山:AI監査ツールは他にも、出口さんが担当されている、連結子会社の分析を行う「TBAD(Trial Balance Anomaly Detector)」があります。

出口:GLADは仕訳データという細かいデータを扱いますが、TBADは試算表という粗いデータを用いて異常検知を行います。試算表はどの会社にも必ず手に入るデータであり、そのようなデータを用いて分析のポテンシャルをどこまで広げることができるか、それがTBADというツールの開発コンセプトです。

池山:そもそもデータが入手可能かどうかは、データ分析を行う時の一つのハードルとなりますが、連結決算を行う会社であれば必ず各社の試算表があります。その試算表データを用いて分析を高度化するという着眼点は、案外盲点であったかもしれません。

出口:ダッシュボードでの可視化も工夫を凝らしています。グループ内の全ての会社が同じグラフ上で確認でき「全社が必ず視界に入る」状態を保ちつつ、異常点がないか、さまざまな切り口での分析が行えるようにしています。

池山:「視界に入る」というのは、重要なワードだと思います。

出口:リスクを評価する際に、これまでの監査経験に照らして「この勘定科目は質的に重要ではない」ケースや、「この会社は金額規模が小さく重要性がない」などの初期段階でリスクがないと判断をされてしまうようなケースであっても、全量データに目を通すことで、今現在の全体感を見てリスク評価を行うことができ変化の見落としを防ぐことが可能になるというのがポイントです。

出口 智子
 

―月次分析をいかにリスクの早期検知に活かすか


池山:
EYは会計・開示ベンダーとのデータ連携なども進めていますが、リスクの早期検知という観点ではいかがでしょうか。


出口:
TBADでは試算表データを用いるので、四半期ごと、より頻度を上げても月次が限度です。しかし、月次まで頻度を上げて利用することで、四半期ごとのレビューを待たずに、調査が必要と判断されれば、各子会社へのヒアリングや子会社監査チームとの連携につながりますし、GLADを用いて仕訳データの分析に取りかかることにもつなげられます。AI監査ツールで分析をすることで、その端緒を現地からのアラートではなく、本社や本社の監査チームを起点にすることが可能になります。


池山:
重要でないと考えられていた子会社から出てくる不正や誤謬は、5年や10年累積して初めて検出されるということも少なくありません。そしてそのようなエラーを、子会社や子会社の監査チームが適時に検出できれば良いのですが、クライアント側のリソースの問題や、グループ監査ですと金額的重要性に照らして網の目をすり抜けてしまうことがあり、双方にとっても難しいです。そのような悩みも、AI監査ツールで分析をし、クライアントと監査人で深度ある対話を続けることで、解決につながると理解しました。月次ごとにこのようなコミュニケーションが取れていれば、それは十分にリスクの早期検知に貢献していると感じました。


出口:
公認会計士として、監査現場ではこれが非常に役立つだろうとか、こんな分析データがあればクライアントに多くのインサイトを提供できるだろう、などといった目線を常に持ちながら開発に携わっているので、TBADを活用することで、分析の高度化、議論の深化につながっていけば、これほどうれしいことはないです。


―監査法人を支える監査ツール開発部門 – AIラボ

池山:AI監査ツールを活用することで異常点の識別やリスクの早期検知が可能になることを理解しました。ここからは、それらツールの開発を行っているアシュアランスイノベーション本部AIラボの開発体制について伺いたいと思います。

根建:AIラボでは出口さんや私のような会計士の他、プログラマーやデータサイエンティストなどのテクノロジー人材が在籍し開発に携わっています。国籍も専門領域も多様なメンバーとリスペクトを持って歩み寄り、日々知恵を出し合い、意見を交わしながら開発を行っていますが、公認会計士が開発に多く携わっているという点は、EY新日本の大きな特徴です。クライアントに接する監査メンバーが、どのようなビジュアルや、異常点の識別をすれば使いやすく、そして異常を検知しやすいと感じてもらえるかについて、経験として理解している部分をツールに反映させることができるためです。

池山:私も監査現場で分析を行いますが、「使いやすい」という視点は非常に大切だと思います。リスクの早期検知やクライアントへのインサイトの提供を可能にするためには、何よりも監査現場メンバーがツールをよく利用しなければなりません。EY新日本では上記の開発体制もさることながら、現場の声も開発現場に届きやすく、結果としてGLADやTBADを始め、とても使いやすい監査ツールが多いと感じています。

根建:日本国内のみならず、EYはグローバルとの連携も強く、ツール開発の際にドイツの開発チームから参考になるアドバイスをもらったりしたこともありました。まさにオープンでフラットな関係がより良い監査ツールの開発にもつながっていると実感しています。また、最近ではセクターにフィットしたアナリティクスツールの開発にも積極的に取り組んでいますが、ここでも「使いやすい」監査ツールであることを重視し、監査現場メンバーがよく使うことで、異常点の早期検知やクライアントに多くのインサイトを届けられるようにしたいと考えています。

池山:またAI監査ツールは、これまでの大量のデータから傾向や異常値を識別する予測分析(非生成AI)に加え、生成AIを活用した分析へとその領域を広げていますね。生成AIを活用することで、人にはできない大量の知識ベースに基づいて推論を行うことで新たな洞察を生み出したり、監査を行うにあたって必要とする情報の検索や情報の要約の効率化といったことが実現可能となるため、EYではグローバルと日本で監査に向けて責任あるAIにおける原則に基づき開発を進めています。

左から、出口、根建
 

―AI監査ツールを活用した監査の価値の向上


池山:
これまでお二人の話を伺い、開発者として常に意識されているのは、AI監査ツールのユーザー(監査人)と、ツール利用により得られた結果について監査業務を通じてどのようにクライアントの企業価値向上につなげるのかという2つの視点であると理解しました。ユーザーである監査現場メンバーに届ける価値と、クライアントに届ける価値は異なる部分もありますが、共通する部分もあると思います。それはどのようなものと考えますか。


根建:
「人の目では捉えきれていない」部分を検知し、これまで以上に議論が活発化して問題を特定、そして課題解決に向けたインサイトの提供が可能になったという部分と考えます。


出口:
私も同じく「見える化」の部分であると感じています。TBADを活用し「全社が必ず視界に入る」ことによる新たな気づきや視点は、ユーザーおよびクライアントの価値向上につながっていると思っています。


池山:
AI監査ツールが存在しなかった過去から導入された現在において、着実に監査の価値は向上していますね。では、AI監査ツールを活用した先の監査の価値はどのようなものと考えますか。


根建:
私はテクノロジーが急速に進化している時代において、公認会計士としてどのように監査を通じて価値貢献できるかを突き詰めた結果、AI監査ツールを開発するというところにたどり着きました。ビッグデータや全量データを活用できる時代になり、既存の監査の枠組みもAIなどを用いた分析を前提として、アップデートが必要なのではないかと常々感じています。開発に従事することを通じて、AI監査ツールを用いることが標準となり、新しい時代に合った監査を現実のものにして、適時に監査の価値を感じていただけるようにしたいです。また、時代の変化とともに期待ギャップが生じ、それをAI監査ツールで埋める。監査ツールの開発を通じて、そのような未来の実現に少しでも貢献ができたらと思います。私自身が一番、未来の監査はどのようなものになっているかについて興味があり、ワクワクしているかもしれません。


出口:
新しいAI監査ツールを出すと、監査現場からは必ず、ツールを使ってみたい、という前向きな姿勢とのセットで、「難しい」「複雑すぎる」「どう使えばいいのか分からない」という声が上がります。監査現場メンバーが時間を割いて新しく何かを行う場合に、理解し納得してから使いたいという当然の欲求から生じているものと思います。複雑な技術でも、パッケージ化された開発ツールであっという間に実装が可能な時代となっています。AIやデジタルという言葉が先行し、技術の複雑性が注目されることで、開発チームでは、監査現場で誰が、何のために、どのように使うのかというイメージが失われがちです。開発チーム内において、「監査のためのツールである」という基軸を常に発信することに加え、監査チームとのコミュニケーションにおいては、使い方の単純な情報だけではなく、監査現場にどのような効用をもたらすのかという情報をデジタルや統計の専門家ではない監査人に分かりやすく伝えることで、AI監査ツールによりポジティブなイメージが醸成されるようにしていきたいです。


池山:
開発者が監査現場と一体となって、「監査のためのツールであること」を意識することで、それを活用した監査の価値は更に向上していくと感じました。本日はありがとうございました。


プロフィール

根建 栄(ねだて えい)

根建 栄(ねだて えい)
EY新日本有限責任監査法人 アシュアランスイノベーション本部AIラボ所属 シニアマネージャー


多岐にわたる業種の監査業務、上場支援業務、内部統制構築支援業務、IFRS導入支援業務など豊富な経験を有する。EYトランザクション・アドバイザリー・サービス株式会社(現、EYストラテジー・アンド・コンサルティング株式会社)に出向し事業会社及びプライベートエクイティファンド向けにデューデリジェンスやさまざまなM&Aアドバイザリー業務に従事した経験を持つ。

監査法人に帰任後、監査事業部におけるDigital Auditの推進活動をきっかけにアシュアランスイノベーション本部AIラボに異動し、現在は主に機械学習を用いたAI監査ツールの開発に従事する。豊富な会計監査およびアドバイザリー業務の経験を生かして未来の監査を実現する活動に取り組んでいる。

慶應義塾大学 経済学部卒業
公認会計士(日本)


出口 智子(でぐち ともこ)

出口 智子(でぐち ともこ)
EY新日本有限責任監査法人 アシュアランスイノベーション本部AIラボ所属 シニアマネージャー


主に製造業の監査業務に従事後、未来の監査のVisionに共感し、2016年からAI監査ツールの開発に参画。AI ラボ設立当初から在籍し、GLAD/TBADなど、多数のAI監査ツールの立ち上げに関与。

監査業務経験を活かして現場ニーズのヒアリングを行い、監査業務に適した機械学習や統計技術分析などを用いた異常検知モデルのデザインや実装を行う他、開発したプロダクトの社内展開からフィードバック収集など、ツール開発のすべてフェーズを主導するプロダクトマネージャーとして活躍。Assurance4.0の実現に向けた活動に注力している。

公認会計士(日本)


池山 允浩(いけやま みつひろ)

池山 允浩(いけやま みつひろ)
EY新日本有限責任監査法人 アシュアランスイノベーション本部所属、監査部門兼務 シニアマネージャー

監査法人のイノベーション戦略の立案、特にデジタル人材の育成といったヒトの変革に関する領域を担当。育成プログラムの企画、運営のみならず、自らもEY Tech MBAを監査部門で初めて修了するなど、開拓者精神を持って組織を先導する。また2010年の入所以来、さまざまなクライアントに会計監査サービスを提供し、現在は主として製造業のIFRS適用クライアントに従事。

広く社会課題に興味を持ち、EYのCorporate Responsibility(CR)プログラムであるEY Ripplesのリードメンバーとしても活動。特に次世代教育支援や社会的に影響力のある起業家との協働を通じ、「世界中の誰もが持続可能な経済成長に貢献してその恩恵を受けられる社会の構築」を目指す。

慶應義塾大学 理工学部機械工学科卒業
MBA, Hult International Business School
公認会計士(日本)



サマリー

財務諸表に高い信頼性を付与し、監査を通じたクライアントの企業価値向上をサポートするため、EY新日本ではヒトとデジタルへの投資を継続して行っています。これらの投資によりどのようにして監査の価値を実現していくか。EYで開発しているAI監査ツールを切り口に、これらツールの開発メンバーとの対談を通じてひもといていきます。



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EY新日本の目指す Assurance 4.0

EY新⽇本はヒトとデジタルを融合させ、クライアントとのコミュニケーションを深化させることで、「双⽅の⽣産性向上」、「監査品質の向上」、「リスクの検知やインサイトの提供」による価値の提供を⽬指します。


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