コトラ（広報チーム） 
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生成AIが会計監査に与える影響
監査業務における生成AIの導入背景
近年、デジタル化が進む中で、企業や監査法人は業務効率化、リモートワーク対応、およびハイブリッドビジネスモデルへの移行を図るため、生成AIの導入を加速させています。2022年後半以降、生成AI技術が急速に普及し、会計監査を含むさまざまな分野における活用が注目されています。これまで手作業に依存していた証憑突合やデータ分析といったプロセスを自動化・効率化することで、リソースの再配分やより戦略的な判断が可能になるという期待が高まっています。
業務効率化と時間削減の実績
生成AIは、従来の監査プロセスに比べて大幅な時間削減と効率化を実現しています。例えば、KPMGジャパンが提供する会計論点スクリーニングサービスでは、契約書などの大量の資料をAIによって迅速に分析し、重要な会計論点を特定する支援を行っています。AIによりデータ分析が短時間で正確に実施されることで、監査人はより価値の高い業務に集中できる環境が整いつつあります。また、有限責任 あずさ監査法人が提供するAI技術は、監査対象のデータ全件を精査する能力を持ち、監査の品質向上にも寄与しています。
生成AIが提供する新しい価値とリスク
生成AIは単に業務の効率化や時間削減を可能にするだけでなく、新しい価値をもたらしています。例えば、複雑な取引やM&Aに関連した会計判断の助言において、生成AIは膨大なデータから有益な洞察を引き出す支援を行います。しかし一方で、生成AIの正確性には限界があり、誤った情報を元にした判断のリスクも存在します。監査法人が生成AIを活用する際には、AIの結果を監査人が適切に検証し、人間の判断を補完する形で活用することが極めて重要です。
世界の監査法人での活用事例
生成AI活用の波は国内外を問わず、監査法人の業務改革に大きな影響を与えています。例えば、デロイト トーマツではRAG技術を用いた内部監査支援アプリケーションを開発し、業務効率化を図っています。また、EY新日本有限責任監査法人は、生成AIを活用したデジタル監査体制を強化し、AIガバナンスに関する指針の導入を予定しています。さらにPwC Japan有限責任監査法人では、リース会計基準適用支援サービスにおいて契約書をAIによって自動判定する仕組みを導入し、プロセスを効率化しています。これらの事例は、生成AIが会計監査の現場に与える具体的な変革の一端を示しています。
生成AIの活用拡大に伴う課題
生成AIが会計監査に多くの恩恵をもたらす一方で、その活用拡大には数多くの課題が伴います。まず、生成AIの透明性や信頼性の確保が欠かせません。AIが提供するデータや洞察の根拠を明確化することが求められる中、監査法人や被監査会社が内部統制を強化し、AIガバナンス体制を確立する必要があります。また、AIが生む結果が100%正確でないリスクに対して、監査人による適切なレビューが重要です。さらに、法的規制や倫理的配慮を踏まえた運用ガイドラインの策定も急務です。これらの課題に対応していくことで、生成AIの価値を最大限に引き出すことができるでしょう。
www.kotora.jp生成AIが実現する監査の効率化
論点自動検出ツールの導入と活用
監査業務において、生成AIを活用した論点自動検出ツールの導入が進んでいます。このツールは、契約書や会計データを分析し、会計監査で議論が必要となる論点を自動的に洗い出すことができます。特に有限責任あずさ監査法人が提供するこのサービスは、AI技術と監査専門知識を組み合わせたものであり、リスクの洗い出しや処理判断の助言に役立っています。これにより監査人の作業時間が大幅に軽減されるだけでなく、重要な検討事項を見落とすリスクも抑えられます。
仕訳の異常検知におけるAIの応用
仕訳データの膨大な量を効率的に精査することは、従来の監査プロセスにおいて大きな課題でした。生成AIは仕訳データを分析し、不正やエラーの可能性が高い項目を自動的に検出する能力を持っています。たとえば、仕訳が通常の取引パターンから大きく逸脱している場合、該当箇所が即時に特定され、監査人が重点的に確認することが可能になります。これにより、監査法人は監査プロセスの精度と効率を向上させつつ、人手に頼る部分を削減しています。
内部監査プロセスにおける効率化の具体例
内部監査領域では、生成AIを活用したプロセス効率化が進行しています。KPMGジャパンの内部監査対応AIツール「AZSA Isaac」は、日々の監査活動でのリスク管理やデータ分析をサポートしています。たとえば、AIが監査対象データをスクリーニングし、潜在的な問題箇所を優先的に提示することで、内部統制の改善が迅速化します。この具体例は、監査法人がデジタル技術を採用して業務を進化させる重要性を示しています。
生成AIが監査プロセスにもたらす正確性向上
生成AIは監査プロセスの正確性向上にも寄与しています。従来の監査ではランダムサンプリングに依存する部分が多かったため、全データを網羅的に精査することは困難でした。しかし、生成AIを活用することで、全件精査が可能となり、未発見の異常や不備を特定する精度が大幅に向上しています。この技術は特に会計エラーや不正の発見に効果的であり、監査法人が提供するサービスの品質を向上させています。
J-SOX評価での生成AI活用
生成AIは、J-SOX（日本版の内部統制報告制度）評価においても大きな役割を果たしています。この技術を活用することで、内部統制の評価プロセスが自動化され、不備の特定と修正が迅速に行えるようになっています。たとえば、データのパターンをAIが分析することで、内部統制環境に潜む潜在的リスクを自動で検出する取り組みが進んでいます。また、AIの導入により評価業務の効率化が進み、監査法人はより多くのリソースを高度な判断が求められる業務に集中させることができます。
信頼されるAI技術のために必要な体制
AI技術の透明性と信頼性の確保
生成AI技術は会計監査の分野でその可能性が大きく注目されていますが、利用する上で重要となるのがAI技術の透明性と信頼性です。特に、監査法人が提供するサービスにおいては、生成AIがどのようにデータを処理し、どのような判断プロセスを経て結果を導き出しているのかを適切に説明できる体制が求められます。これにより、監査対象企業だけでなく、規制当局やステークホルダーにも信頼を確立することが可能になります。生成AIの活用が進む中、アルゴリズムの公平性やバイアス除去についての取り組みが一層重要となるでしょう。
新たなリスク管理フレームワークの構築
生成AIを活用した会計監査には、新たなリスク管理フレームワークの構築が不可欠です。従来の監査リスクに加え、AI特有の課題、例えば誤った情報生成や不完全なデータセットによる誤差のリスクに対応する必要があります。監査法人は、AI活用の計画策定段階からリスクを徹底的に分析し、実装後も継続的にモニタリングする仕組みを設けるべきです。また、AIの動作データや判断基準を記録・保存し、必要に応じて検証可能であることも重要です。このようなフレームワークが、新しいリスク管理における信頼性を高める鍵となります。
監査人の判断力を補完する生成AIの限界
生成AIは膨大なデータを迅速に処理する能力を持ち、監査人の業務を補完する力を発揮します。しかしながら、AIは100%正確な判断ができるわけではありません。実際に提供されたデータや学習データに依存するため、適切でない指針のもとでは誤った結果を出すリスクがあります。最終的な意思決定では、監査人自身の専門知識や倫理的判断が重要であり、生成AIはその補助的ツールとして活用されるべきです。監査人がAIの限界を理解しつつ、適宜結果を検証することで、より正確な会計監査を実現することが期待されます。
法的規制と倫理的配慮
生成AIが会計監査に導入されるにあたり、法的規制と倫理的配慮が必要不可欠です。AIの透明性や公平性の確保に加え、データの取り扱いに関するプライバシー保護やセキュリティ対策も厳格に求められます。特に、監査法人は国際的な規制や基準に基づき、生成AIの利用が法令違反や不正を引き起こさないような設計を行うことが求められます。また、AI導入による業務効率化が人員削減や倫理的課題を引き起こさないか、慎重な監視と検討が必要です。倫理的観点からの政策設計が、AI活用型監査の持続可能な発展を支える基盤となるでしょう。
運用ガイドライン策定の重要性
AI技術の信頼性を確保するためには、明確な運用ガイドラインの策定が欠かせません。監査法人にとって、生成AIの使用範囲や具体的な運用手順を明示し、監査人が日常的に遵守できる仕組みを作ることが重要です。このガイドラインには、AI導入における監査人の責任範囲や、結果検証のプロセスが含まれるべきです。さらに、ガイドライン策定には、AIに関する継続的な教育やトレーニングを制度化し、監査人が最新技術に対応できるようサポートすることも重要です。これにより、会計監査における生成AIの活用が着実かつ安全に進められていくでしょう。
会計監査における未来の展望
生成AIがもたらす監査の新たな役割
生成AIは会計監査の分野において新たな役割を担うことが期待されています。特に、大量のデータを短時間で精査し、不規則な取引や異常値の検出を自動化する能力は、監査の正確性と透明性を向上させる可能性があります。また、従来の監査プロセスでは対応が難しかった高度なデータ分析を実現することで、企業の財務活動に関する洞察がさらに深まるでしょう。これにより、監査法人はより迅速かつ効率的に情報を整理し、企業経営に対し付加価値の高い助言を行うことができるようになります。
監査人と生成AIの共存する働き方
生成AIの導入が進む中、監査人との共存関係が重要なポイントとなっています。生成AIは、データの整理や分析のスピードと精度を高める一方で、すべてを完璧に対応できるわけではありません。そのため、監査人が持つ専門的な判断力や洞察力と生成AIの技術を組み合わせることで、より信頼性の高い監査プロセスが実現されます。監査人はデジタルリテラシーを高め、生成AIを活用した効率的な働き方を模索することが求められています。
中小企業へのAI監査の普及可能性
これまでコストや技術的要因で高度な監査プロセスの導入が難しかった中小企業においても、生成AIによる監査の普及が期待されています。生成AIは、低コストかつ短期間で膨大なデータの分析による異常検知やリスク評価を可能にするため、中小企業でも高品質な監査が手軽に受けられるようになるでしょう。このように、生成AIは監査法人だけでなく、中小企業にとっても業務効率化や内部統制の整備を支援する貴重なツールとなる可能性が高まっています。
世界が注目するAI監査技術の最前線
世界的に見ると、監査法人が生成AIを活用した試みを積極的に進めています。例えば、KPMGジャパンやデロイト トーマツ、PwC Japanといった企業が新しいAIツールを導入し、業務効率化とリスク低減を目指しています。これにより、監査プロセスの透明性と精度が向上し、国際基準に適合した監査が可能となっています。さらに、生成AI技術の進化により、すべての財務データを全件精査する「データドリブン監査」の実現も見込まれており、監査の在り方そのものが変化し始めています。
次世代監査技術への展望と挑戦
生成AIを中心とした次世代の監査技術は、多くの可能性を秘めていますが、一方でいくつかの課題も存在します。特に、生成AIが提供する情報の信頼性や、倫理的・法的な問題への対応が求められます。監査法人や関連組織は、AI技術の透明性を確保し、リスク管理フレームワークを整備することで、より安全かつ効果的な運用を目指しています。また、監査人が生成AIを補完する形でスキルを向上させ、協働する新しい働き方が必要です。これらの課題に取り組むことで、次世代監査技術の発展がより現実的なものとなるでしょう。