会計監査と生成AI：大量の財務データを高速かつ正確に分析

会計監査は、企業の財務報告の正確性を保証するために不可欠なプロセスですが、従来は時間がかかり、多大な労力を要する作業でした。しかし、最近では人工知能（AI）の進化により、会計監査の方法が劇的に変化しています。

生成AI技術は、大量の財務データを高速かつ正確に分析する能力を備えており、監査プロセスをより効率的で信頼性の高いものに変えつつあります。この記事では、生成AIが会計監査にどのように応用されているのか、そのメリットとデメリットを詳しく解説し、実際の事例を紹介することで、AIと監査の未来についての理解を深めます。

AIの監査への応用概要

AIが会計監査に革命をもたらす最大の特徴は、そのデータ処理能力にあります。AIは、数千万件にも及ぶ取引データを数分で分析し、不正行為や誤りを検出することができます。これにより、監査人は手動で全ての取引をチェックする必要がなくなり、リスクの高い領域に焦点を当てることが可能になります。さらに、AIは絶えず学習を続けるため、新しい種類の不正や複雑なパターンも時間をかけずに特定できるようになります。

メリットとデメリット

AIを活用する最大のメリットは、何をおいても監査の効率性と精度の向上です。AIは短時間で大量のデータを処理できるため、監査にかかる時間とコストを削減できるのです。これは、特に大企業や多国籍企業にとって有益であり、膨大な取引を迅速に分析し、財務報告の正確性を高めることができます。

一方で、AIの導入にはデメリットも存在します。例えば、AIシステムの設計と実装には高額な初期投資が必要であり、監査人や関連スタッフのトレーニングにもコストと時間がかかります。また、AIが不適切に設定されたり、不完全なデータセットで学習したりすると、誤った結果を生むリスクもあります。これらの問題を避けるためには、高度な技術知識と適切なデータ管理が求められます。

実際のAI監査事例

それでは具体的な事例を見ていきましょう。会計監査の世界は他の業種と比べても事例が多いのですが、主要なファームのものをそろえました。

デロイト: デロイトは、契約文書のレビューと情報抽出のプロセスを自動化するためにAIを活用しています。この技術により、法的な契約書類、請求書、財務諸表、取締役会議事録のレビューにかかる時間を最大50%以上削減しています。
EY: EYは、リース契約の分析にAIを適用し、契約からリース開始日、支払額、更新または終了オプションなどの関連情報を容易に抽出しています。また、EYは独自のロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）システムを使用し、監査の自動化も実現しています。EYオーストラリアでは、銀行の監査確認の50%がAIシステムを使って処理されています。
PwC: PwCは、GL.aiというAIツールを開発し、監査革新の年間賞を受賞しました。このシステムは、契約書や取締役会議事録など複雑な文書から意味のある洞察を形成するために自然言語処理（NLP）を使用しています。
KPMG: KPMGは、KPMG Igniteと呼ばれるAIツールのポートフォリオを構築しています。これには、コールセンターアナリティクスエンジン、AI異常イベント予測ツール、文書コンプライアンス評価エンジンなどが含まれ、レンタルや投資契約から情報を抽出し分析します。
PwC Japan: PwC Japanは、監査のAI化に関する研究を進めており、AI化が進むと監査の品質向上や時間削減が見込まれます。具体的には、被監査会社から各勘定科目の明細を入手し、それらに対し各監査手続をAIが実施することで、監査証拠を入手するプロセスが自動化されます。
KPMG Japan: KPMG Japanでは、不正リスク検知モデル（Fraud Risk Scoring_ai）を開発し、過去の不正事例の特徴を機械学習で解析し、財務諸表における不正リスクを数値化しています。また、仕訳・取引レベルの誤謬・不正リスクスコアリングモデル（KPMC Clara analytics AI Transaction Scoring）も開発し、勘定残高だけでなく取引レベルまで詳細に分析することで、リスク評価の精緻化や不正検知を高度化しています。