月刊監査役 会計監査におけるAI活用の動向について

※本稿は、「月刊監査役」771号（2025年2月号）で掲載された記事を転載したものです。
※本記事は、日本監査役協会の許諾を得て掲載しています。無断複製・転載はお控えください。
※法人名、役職などは掲載当時のものです。

（本稿は執筆者の個人的見解に基づくものであり所属法人の公式見解ではない）

2． 監査におけるAI活用の現状と展望

（1）AIを導入するためのプロセス（標準化～デジタル化～AI化）

図表2は段階的なデジタル化の進捗例である。

図表2

AIを開発するためには、大量の標準化された学習データが多い方が望ましく、その準備のために業務プロセスおよびそれにまつわるデータの標準化作業が効果的である。標準化を進めた後にデジタル化、その後にAIの導入といったステップを踏む方がAIの精度向上のために有益であり、即座にAIを導入するよりも効果の上昇を見込める。特に監査法人の立場としては、被監査会社ごとに提供されるデータのフォーマットが異なるため、標準フォーマットに変換する工程は大きな課題の一つである。

弊法人の標準化の主な取り組みを2つ挙げると、①業務の標準化および、②社内データモデルの標準化である。

• 業務の標準化
  監査業務の標準化を推進する部門を設置し、被監査会社のビジネスに特化した業務等を除いた個別性の低い手続を標準化することで、後のデジタル化につなげることができる。担当者の違いによる品質のばらつきを防止し、一定の業務品質を確保できるメリットもある。標準化した業務プロセスをもとにデジタル化に対応したプロセスを検討することで、AIの導入につながる。
• 社内データモデルの標準化
  被監査会社の会計システムは各企業によって異なる。そのためPwCグローバルで標準データモデルを整備しており、異なる会計システムのデータであっても、標準データモデルに基づく変換を行うことで、すべて同じ形式のデータとして取り扱うことができる。例えば仕訳データであれば、会計システムごとにデータの出力形式は異なるものの、仕訳の日付や金額、勘定科目といった内容はどのデータにも含まれていることから、これらを変換することで同じフォーマットのデータとして取り扱うことができる。

上記のような業務やデータの標準化を進めることで、監査現場のデジタル化やAIの導入をより効果的に進めることができる。

（2）現在の会計監査におけるテクノロジー活用例

次世代監査の姿に近づくために、現在弊法人で活用または開発している自動化ツールやAIの一例を紹介する。

• 証憑突合ツール
  証憑突合（帳簿に記録された取引と、請求書などの取引の根拠となる資料を照合すること）手続について、従来は紙の資料と会計帳簿を目検で実施していたため、膨大な時間がかかり、また手違いが生じて再度確認する手間が発生していた。証憑突合ツールの導入によって、紙の資料は電子化した上で文字情報をOCR^※1で読み取り、会計帳簿と自動で正確に突合することができる。会計監査人は突合の実施時間を短縮し、突合の結果、監査上の論点となるような取引の検討に多くの時間を割くことができるため、監査品質の向上につながっている。また、被監査会社にとっては、会計監査人側の突合時間が短縮され、追加検討を要する対象取引についての議論を早期に実施することができ、監査対応の負荷が平準化される。
• 電子確認状プラットフォーム
  被監査会社の残高等について会計監査人が被監査会社の取引先や金融機関などから直接回答を入手する確認手続において、電子確認状プラットフォームを利用することで、国内外を問わずウェブ上で確認手続を実施できる。これにより、被監査会社・監査法人ともに①従来実施していた確認状の紙面作成・郵送手続の削減、②回収期間の短縮によるフォローアップの早期化、③郵送による紛失リスクの回避、および④電子データによる回答を用いて後続の残高照合、差異調整手続の自動化といったメリットを享受でき、導入が進んでいる被監査会社では上記のような利点を実感している。
• 財務諸表分析ツール
  過去の財務諸表データをもとに構築したAIモデルであり、被監査会社の財務諸表を当ツールにインプットすることで、リスクの高い勘定科目等を抽出できる。当ツールを用いて被監査会社の財務諸表を判定することで、監査計画におけるリスク評価の見直しや、監査完了時の最終分析の補助となる。会計監査人の知見に加え、会計監査人とは別の視点で財務諸表を分析することで、監査品質向上効果をもたらす。
• 収益予測分析ツール
  AIモデルをベースとした収益の将来予測を行うツールである。被監査会社の過去の財務データおよび非財務データや、公的機関が公表する統計データ等を分析して、将来の収益を予測し、実績データと比較した上で異常点がないかを洗い出す。現状の被監査会社の収益に対する主な監査手続は注文書や運送状等の証憑突合であり、手続実施に多くの時間を費やす必要があるが、当ツールを導入した場合の監査アプローチはデータの信頼性と異常点の分析に注力することになるため、収益全体の中から特にリスクの高い領域に集中して検討することができる。
• 生成AI
  生成AIは、特定のタスクや入力に基づいて新しいコンテンツを生成することができる人工知能技術であり、技術革新のスピードが目覚ましく、高度な知的作業を担えるレベルに発展している。例えば、生成AIの自然言語処理技術を用いて、多様な文書を解析し、重要な情報の抽出や分類をすることができる。これにより、膨大な文書の中から監査に必要な情報を迅速に取り出し、効率的に検証することが可能になる。加えて、異なる文書間や監査調書内の内容の整合性をチェックすることで、矛盾や不一致を特定し、監査品質の向上にもつながる。
  
  また、監査に利用するデータには非構造化データも多く存在するが、生成AIによりこれらの非構造化データを構造化データに変換することができ、データの分析や検証において活用しやすくすることもできる。
  
  さらに、会計基準や監査基準、監査法人内部のガイダンスや知見等を学習させたデータベースを活用し、生成AIを使って会計監査人が必要な情報を効率的に抽出することができる。抽出した情報は監査手続を実施する際のサポートとなるなど、生成AIは様々な場面で活用できる。

• AIエージェント^※2
  会計監査人はAIエージェントに平易な言葉で指示を出すだけで、目標達成のためのプラン策定や複雑なタスクの実行、データ分析等を自動的に実施させることができる。監査プラットフォームにAIエージェントを組み込むことで、監査手続全般においてAIエージェントが会計監査人の作業をサポートする。AIエージェントのスキルと、会計監査人が持つ豊富な知識・経験を組み合わせることで、監査の品質を向上させ、会計監査人の能力を飛躍的に強化することができる。

以下の記載（「現預金勘定に対する一連の監査手続」）は監査手続でAIエージェントを利用することを想定したケースである。下記が実現すると監査手続の深度が従前に比べ強化されるなど、監査時間削減だけではなく品質向上効果が見込まれる。ただし、AIエージェントを含め、AI全般の監査手続への利用については、AIが事実に基づかない情報を出力するリスク等を勘案する必要があり、弊法人では監査手続への導入について利用ケースごとに慎重な対応をすることにしている。

現預金勘定に対する一連の監査手続
期末監査においては、現預金勘定に対し、明細の通査や外貨建て預金の再計算等の追加手続を実施することになるが、AIエージェントに現預金勘定に対する手続のサポートを依頼すると、図表3のように実施すべき手続の流れを計画し、データ検証、計算等のAIが得意とする分野でのサポートを受けることができる。会計監査人はAIエージェントが提案したフォローアップ事項について追加検証や、被監査会社への質問等を実施する。

図表3

上記以外にも活用中ないし開発中のAI・デジタルツールは数多く存在する。会計監査人は過去と比較すると様々なテクノロジーを駆使して監査を遂行していくことが望まれるが、特にAIの利用においてはAI特有のリスクについて留意しなければならない。

（3）AIの利用上のリスク

AIの利用上のリスクについては、一般的にも様々な媒体で指摘されているが、監査業務においてもおおむねそのリスクが当てはまる。十分かつ適切な監査証拠を入手するためには、そのようなリスクに注意する必要がある。代表的な留意すべき内容として、以下の3つのケースが挙げられる。

• 説明可能性に欠けるケース
  ディープラーニングのようにAIの処理が複雑化した場合、その処理過程の説明が難しく、ブラックボックス化してしまう事象である。監査証拠として用いる場合は「説明可能なAI」の利用等で、AIが出力した結果の根拠に対する説明力を強化することが求められる。
• 学習データにバイアスがかかるケース
  AIに偏った学習データを与えることで、過度に偏向した歪んだ出力や潜在的に有害な結果につながる事象である。例えば、単発的な過去の事象が影響して特定の業種や地理的地域に不利なスコアが出力されるケースがあれば、AIのバイアスが誤った監査証拠になる可能性がないか検討する必要がある。
• ハルシネーションが生じるケース
  ハルシネーションとは、生成AIが事実に基づかない情報や存在しない情報を含んだ回答をしてしまう現象であり、そのような情報を鵜呑みにすると監査上の判断を誤る可能性がある。そのため、生成AIの出力結果については必ず根拠や裏付けを確かめ、人間が最終的な判断を行い、利用することが求められる。

このようなリスクが生じることを理解して、会計監査人はAIを利用する必要があり、そのためのデジタルスキルを習得することや、監査法人としても研修の充実や啓蒙活動を推進していくことが要求される。

（4）会計監査人のデジタルスキル

・AIを利用する会計監査人に求められるデジタルスキル
監査法人内で最先端のデジタルツールを導入することは重要であるが、それらを使いこなせる人財の育成も重要である。特にAIを効果的に活用するために代表的なスキルについて述べる。

1. AI技術の理解と活用方法
基本的なことではあるが、AIに関する基礎知識を習得し、AIの得意・不得意を理解することが重要である。それらが監査手続の中でどのように影響するか把握しておく必要がある。

2. AIの入力データと出力結果の評価
AIも現在使われている自動化ツールと同様、出力結果の品質は入力データに依存する。どんなにすばらしいAIツールであっても、入力するデータに不備があれば、適切な結果を出力することはできない。そのため、データの正確性や網羅性を確認するスキルが求められる。

また、AIは状況変化や個別事情を柔軟に捉えることが難しいため、出力結果を利用するに当たっての会計監査人の判断が重要である。

さらに、被監査会社のビジネスを理解し、どのようなデータが存在するか把握することも重要である。その様々なデータをどのように取得し、どう組み合わせて分析することができるのか、検討できるスキルが必要である

3. AIに関するコミュニケーション能力
被監査会社とのコミュニケーションにおいて、AIに関する説明能力も重要である。相手の前提知識やニーズを把握し、監査で利用したAIに関する適切な説明を行う能力が求められる。経営者の立場を理解し、効果的なコミュニケーションを図ることが監査品質を高めるために必要である。

・会計監査人のデジタルスキル向上のための取り組み
今後、AIを利用するためにデジタルスキルの向上が必須になったとしても、現状の多忙な業務をこなしながら、新しいスキルを身に付けることは容易ではない。個人の努力だけに頼らず、組織として促進していくことが理想的である。弊法人のデジタルスキル向上、およびデジタルカルチャーの醸成の方法を一例として紹介する。

弊法人ではパートナーを含む全職員にデジタルツールを用いたデータの加工や可視化等のハンズオン研修を実施し、デジタル専門職だけでなく、すべての職員がデータやデジタルツールを扱うというカルチャーの醸成に取り組んでいる。また、生成AIについても、弊法人内の安全性の高い環境で利用できる生成AIのチャットボットサービスを全職員に展開しており、常に最新のテクノロジーに触れられる環境整備に努めている。

新しいテクノロジーの浸透が実現した要因は、トップダウン式に監査現場でのデジタル導入を推進する活動と、職員からのボトムアップでのデジタルツール提案を推進する活動を同時に進めた点にあると考えている。トップダウンだけでは実が伴わず、職員だけでデジタル化を推進するには、時間の確保やチーム全員の理解を得ること、また変革へのモチベーションを維持することが難しい。トップダウンとボトムアップそれぞれで推進する意義が存在し、組織全体として取り組むことで、デジタル化が促進される。

4. おわりに

AIの活用によって、会計監査はより革新的に進化し、未来の可能性はますます広がることだろう。AIのメリットが多く存在する反面、様々なリスクについても考慮しなければならない。ただし、AIの特性を理解できれば、リスクを考慮しても余りある価値を見いだすことができる。また、会計監査の実務の中でAIがどれだけ進化しても、監査役等や会計監査人といった人間の役割が失われるわけではない。AIによって様々なデータをもとに多角的な分析が実現できたとしても、経営者の理念や企業の業績によって企業の経営方針は変化するものであり、経営者の何気ない行動や発言が違和感につながることもある。仮にAIによって被監査会社の財務報告の大部分が検証できたとしても、人間のすべての行動をAIが理解するのは難しく、またその時代や状況に合った分析結果になるとは限らない。監査役等や会計監査人が経営者と対話し、自身が持つ知識や経験をもとに次世代の監査を行うことで、AIが興隆する時代においても重要な役割を担うだろう。新しいテクノロジーと協働した会計監査人と監査役等が連携することで、企業の持続可能な成長やステークホルダーの信頼を支える重要な要素となることを望んでいる。

^※1 OCR（Optical Character Recognition、光学文字認識）とは、印刷物や手書きの文字をスキャンしてデジタルデータに変換する技術である。
^※2 AIエージェントとは、AIを用いて特定のタスクや目標を達成するための行動を自律的に選択するように設計されたシステムである。AIエージェントは、ユーザーと対話し、情報を収集し、分析し、意思決定を行う能力を持つ。