コトラ（広報チーム） 
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AIを活用した監査業務の進化
AI監査導入の背景と目的
近年、監査法人におけるAIの導入が注目を集めています。その背景には、監査業務の複雑化やボリュームの増加があり、これに伴い従来の手作業による監査では効率性や精度に限界が生じているという課題が挙げられます。特に、COVID-19の影響によるリモートワークの普及やデジタル化の進展が、AI技術の導入を加速させました。
AIを監査業務に適用する目的は、主に業務効率の向上、精度の向上、不正検出の強化にあります。AIの活用により、財務データや仕訳の膨大な処理が可能となり、監査人の負担を軽減するとともに、監査品質の向上が期待されています。さらに、AI技術を導入することで、監査法人は競争力を強化し、デジタル変革（DX）の中での優位性を確立する狙いもあります。
異常検知とデータ分析による精度向上
AI技術の活用によって、大量のデータを対象とする監査が可能になり、その結果、異常検知やデータ分析の精度が飛躍的に向上しています。AIでは機械学習や自然言語処理といった技術が活用され、膨大な取引データを解析し、不正や異常値を迅速に抽出することができます。また、AIは過去の監査事例やパターンを学習することで、高度な分析を行い、従来のサンプリング手法では見逃されがちだったリスクを検出することが可能です。
たとえば、会計仕訳異常検知ツール「GLAD」は、取引パターンの異常を識別する能力があり、これにより財務報告の信頼性がさらに高まりました。こうしたAIツールの活用は、監査業務の正確性を向上させるだけでなく、監査報告の質向上にも寄与しています。
生成AIがもたらす効率化と時間削減
生成AIの登場は、監査業務を根本から変革しつつあります。生成AIとは、大量の学習データを基に言語や数値、画像といった新たなデータを生成する技術ですが、これを監査業務に導入することで、膨大な文書作成作業が効率化され、時間の大幅な短縮が可能となります。
たとえば、監査調査に必要な報告書や分析レポートの作成をAIが補助することで、監査人がより重要なリスク評価やクライアントとのコミュニケーションに集中できる環境が整います。また、生成AIは監査業務全体の一貫性を高める助けともなり、ミスや誤解のリスクを軽減します。こうした効率化は、監査法人が持続的に高品質なサービスを提供するための基盤を支えています。
日本の監査法人における主要導入事例
日本国内では、さまざまな監査法人がAIの監査業務への導入を進めています。たとえば、あずさ監査法人は2023年にAIを活用した監査向けソリューション「AZSA Isaac」を試験導入し、大規模な財務データの解析を効率化しています。また、EY新日本監査法人ではデジタル変革（DX）の一環としてAIを活用し、クライアント企業とリアルタイムで監査情報を共有できる体制を構築しつつあります。
他にも、WebDolphinやTBADといったAI技術を利用し、不正取引の予測やリスク分析を行う監査法人も増加傾向にあります。これらの技術導入事例は、監査法人がAIを活用することで品質向上と業務効率化を実現していることを裏付けています。一方で、AI技術を最大限活用するにはデータの標準化や専門知識を持つ人材の育成が課題となっており、各監査法人で取り組みが進められています。
www.kotora.jpAIがもたらす監査プロセスの変革
リアルタイム監査の実現による即時性
従来の監査では、取引データや財務記録のチェックに多くの時間が必要でした。しかし、AIの導入により、リアルタイムでの監査が可能になりつつあります。AIは巨大なデータセットを迅速に解析し、取引の異常や不整合を即座に検出できます。例えば、EY新日本有限責任監査法人が取り組むDXでは、リアルタイム監査の実現が強調されており、即時性の向上が監査プロセスの革新に寄与しています。これにより、監査法人にとっては速度と精度を兼ね備えた業務運営が可能となり、迅速な意思決定もサポートします。
データ全件照合で不正検知を強化
従来、監査業務ではサンプル抽出を用いた確認作業が主流でしたが、AI技術を活用することでデータ全件照合が可能となりました。このプロセスは、不正会計やミスが見つかりやすくなる点で画期的です。例えば、あずさ監査法人が試験運用を開始した「AZSA Isaac」では、AIが膨大な会計データを分析し、不正兆候を効率的に検知します。これにより、監査法人はより公平性の高い監査を提供できるだけでなく、クライアント側における透明性の向上にも寄与します。
従来の手法との比較と課題
AIを活用した監査は正確性や効率性の点で優れていますが、完全に従来の手法と置き換わるわけではありません。従来の監査手法では、プロフェッショナルとしての会計士の経験と判断力が重視され、不規則な取引や複雑なケースへの対応が行われてきました。一方、AI監査ではデータ処理のスピードや全体のパターン分析が可能ですが、異常を検出した後の解釈や判断は依然として監査人に依存しています。また、AI導入にはデータ標準化やコスト、トレーニングの必要性といった課題が存在し、これらをどのように解決するかが今後の大きなテーマとなっています。
AI監査ツールの研究開発と進化
AI監査ツールは、現在も進化を続けています。KPMGやPwCをはじめとする大手監査法人では、AIを活用した高度な監査ツールの研究が進められており、今後さらに多機能化が期待されています。また、仕訳データの異常検知ツール「GLAD」や、不正会計予測モデルを利用した「WebDolphin」など、実用段階にあるツールもあります。これらの研究や開発は、監査法人が効率的かつ正確な監査を行ううえで重要であり、将来的にはさらなる精度向上と多分野への拡張が見込まれます。
監査法人が直面する課題とAI活用の限界
AIへの依存と倫理的懸念
AI（人工知能）は、監査法人における監査業務の効率化や精度向上に貢献する一方で、その利用に伴う倫理的懸念も浮かび上がっています。AIへの過度な依存は、人間の判断力を低下させるリスクがあり、何か問題が発生した際の責任の所在が曖昧になる可能性があります。また、監査業務において複雑な判断や背景的要素を理解する必要がある場合、AIが正確に対応できないケースも考えられます。監査法人はAI導入の利便性を享受する一方で、倫理的ガバナンスを強化し、透明性のある運用方法を確立することが求められます。
AIを活用する際の法規制とガイドライン
監査法人がAIを導入する際には、各国の法規制や業界ガイドラインに適合する必要があります。日本では、AIを利用した実務において、日本公認会計士協会や企業会計基準機構が策定する規範が重要な役割を果たしています。これらの規範は、AIの運用が監査の信頼性を損なわないようにするための基準を提供しています。しかし、AI技術の進化スピードに対して法規制の対応が追いつかないという課題も顕在化しています。監査法人はガイドラインに基づきつつ、迅速に変化する環境に柔軟に対応していく必要があります。
監査対象データの機密性保持と課題
監査業務では、処理するデータが機密性の高い情報であることが一般的です。AIがこれらのデータを利用する場合、データの漏洩リスクや不正アクセスへの対策が最重要課題となります。たとえば、クラウドベースのAIツールを利用する際には、データの外部流出を最小限に抑えるためのセキュリティプロトコルを整備する必要があります。また、監査法人が複数の被監査会社のデータを扱う場合、データの分別管理とアクセス権限の適正化が求められます。これらの課題を解決するためには、AI技術の透明性を確保するとともに最新のセキュリティ技術を適用する必要があります。
会計士とAIの共存モデルを模索する
AIが監査法人において進化を続ける一方で、AIと会計士の共存がどのように実現できるかが課題となっています。会計士の専門知識と判断力は、AIのアルゴリズムではカバーしきれない部分を補完する役割を果たします。そのため、監査法人はAIを補助ツールとして活用し、会計士の知見を最大限に生かすハイブリッド型の業務モデルを模索することが必要です。また、次世代の会計士には、AIの仕組みや運用方法に関する知識が求められるため、教育プログラムの見直しも迫られています。AIと会計士が相乗効果を発揮する環境を構築することが、監査法人の未来を大きく左右するでしょう。
未来へ向けた取り組みと展望
AI監査の可能性が広げる新たな市場
AIの進化は、監査業務の範囲をこれまで以上に拡張する可能性を秘めています。特に、膨大なデータを効率的に分析できる能力を持つAIは、従来の監査手法では対応が困難だった非財務データへの監査領域を広げることが期待されています。例えば、環境、社会、ガバナンス（ESG）データの監査や、企業のサステナビリティ関連の分析が挙げられます。これにより、新たな市場が創出されるだけでなく、監査法人が提供する付加価値を高めることが可能になります。
次世代の監査人材に求められるスキル
AIを活用した監査業務の進化に伴い、次世代の監査人材には新しいスキルセットが求められています。特に、データサイエンスやプログラミング、AIモデルの理解と評価能力といった技術的なスキルが重要になります。一方で、監査そのものの倫理基準や判断力といった従来の専門知識も引き続き重視されます。これにより、AIと会計士が協力しながら効果的な監査業務を実現できる環境が整います。
グローバルにおけるAI監査の先行事例
海外では、AIを活用した監査の先進的な事例が増加しています。例えば、欧州ではAIを活用して財務データの異常検知を行い、監査の精度を向上させる取り組みが進行中です。また、米国では監査法人がAIを導入してリアルタイム監査を実現し、クライアント関係の強化を図っています。これらの成功事例は、日本の監査法人にとっても参考となるものであり、国内におけるAI監査の導入を加速させるきっかけとなるでしょう。
AIを活用した監査手法の未来像
未来において、AIは監査業界の標準的なツールとして定着する可能性があります。データ分析をリアルタイムで行い異常値を即座に特定する「リアルタイム監査」や、複雑な監査対象を深く分析するための「生成AI」の活用が進むでしょう。さらに、AI技術の進化により人間の判断を補完し、より高品質で効率的な監査が実現されると考えられます。このような進化を支えるためには、監査法人がAIの研究開発に積極的に投資し、同時に倫理的課題や法規制も慎重に検討し続ける必要があります。