(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
監査対象と、監査項目と、前記監査項目の時期情報と、前記監査項目の実施情報と、前記監査項目に関する遅延情報と、前記監査項目に関する指摘情報とを対応付けて格納する記憶手段と、
前記監査対象毎に、前記監査項目に関する遅延発生確率の時系列データと、前記監査項目に関する指摘発生確率の時系列データとを計算する確率計算手段と、
前記監査対象毎に前記遅延発生確率の時系列データから前記遅延発生確率の傾向循環変動データを計算し、前記監査対象毎に前記指摘発生確率の時系列データから前記指摘発生確率の傾向循環変動データを計算する傾向循環変動計算手段と、
前記遅延発生確率の前記傾向循環変動データと前記指摘発生確率の前記傾向循環変動データの２系列のデータに関して外れ値を抽出し、前記外れ値に対応する前記監査対象を、監査効果の評価結果として出力する監査効果評価手段と、
を備えることを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記監査効果評価手段は、前記指摘発生確率の前記傾向循環変動データが前記遅延発生確率の前記傾向循環変動データと比べて所定の値大きい監査対象を、「監査効果が良い監査対象」として出力し、
前記監査効果評価手段は、前記指摘発生確率の前記傾向循環変動データが前記遅延発生確率の前記傾向循環変動データと比べて所定の値小さい監査対象を、「監査効果が悪い監査対象」として出力することを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項３】
請求項１において、
前記監査効果評価手段は、ある監査対象に関して、前記指摘発生確率の前記傾向循環変動データが、前記指摘発生確率の前記傾向循環変動データ及び前記遅延発生確率の前記傾向循環変動データの２系列のデータから求めた回帰式と比べて所定の値大きい場合、当該監査対象を「監査効果が良い監査対象」として出力し、
前記監査効果評価手段は、ある監査対象に関して、前記指摘発生確率の前記傾向循環変動データが、前記指摘発生確率の前記傾向循環変動データ及び前記遅延発生確率の前記傾向循環変動データの２系列のデータから求めた回帰式と比べて所定の値小さい場合、当該監査対象を「監査効果が悪い監査対象」として出力することを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一項において、
前記監査対象毎に前記遅延発生確率の時系列データから前記遅延発生確率の季節変動データを計算する季節変動計算手段と、
前記遅延発生確率の前記季節変動データの１系列のデータに関して外れ値を抽出し、前記外れ値に対応する前記監査対象を出力する監査異常検出手段と、
を備えることを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項５】
請求項４において、
前記監査異常検出手段は、ある監査対象の遅延発生確率の前記季節変動データが前記遅延発生確率の前記季節変動データの統計量と比べて所定の値大きい場合、当該監査対象を「特定の月に遅延が急増する監査対象」として出力し、
前記監査異常検出手段は、ある監査対象の遅延発生確率の前記季節変動データが前記遅延発生確率の前記季節変動データの統計量と比べて所定の値小さい場合、当該監査対象を「特定の月に遅延が急減する監査対象」として出力することを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項６】
請求項１乃至３のいずれか一項において、
前記監査対象毎に前記指摘発生確率の時系列データから前記指摘発生確率の季節変動データを計算する季節変動計算手段と、
前記指摘発生確率の前記季節変動データの１系列のデータに関して外れ値を抽出し、前記外れ値に対応する前記監査対象を出力する監査異常検出手段と、
を備えることを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項７】
請求項６において、
前記監査異常検出手段は、ある監査対象の指摘発生確率の前記季節変動データが前記指摘発生確率の前記季節変動データの統計量と比べて所定の値大きい場合、当該監査対象を「特定の月に指摘が急増する監査対象」として出力し、
前記監査異常検出手段は、ある監査対象の指摘発生確率の前記季節変動データが前記指摘発生確率の前記季節変動データの統計量と比べて所定の値小さい場合、当該監査対象を「特定の月に指摘が急減する監査対象」として出力することを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項８】
請求項１乃至３のいずれか一項において、
前記監査対象毎に前記遅延発生確率の時系列データから前記遅延発生確率の不規則変動データを計算する不規則変動計算手段と、
前記遅延発生確率の前記不規則変動データの１系列のデータに関して外れ値を抽出し、前記外れ値に対応する前記監査対象を出力する監査異常検出手段と、
を備えることを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項９】
請求項８において、
前記監査異常検出手段は、ある監査対象の遅延発生確率の前記不規則変動データが前記遅延発生確率の前記不規則変動データの統計量と比べて所定の値大きい場合、当該監査対象を「最新の年月に遅延が急増する監査対象」として出力し、
前記監査異常検出手段は、ある監査対象の遅延発生確率の前記不規則変動データが前記遅延発生確率の前記不規則変動データの統計量と比べて所定の値小さい場合、当該監査対象を「最新の年月に遅延が急減する監査対象」として出力することを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項１０】
請求項１乃至３のいずれか一項において、
前記監査対象毎に前記指摘発生確率の時系列データから前記指摘発生確率の不規則変動データを計算する不規則変動計算手段と、
前記指摘発生確率の前記不規則変動データの１系列のデータに関して外れ値を抽出し、前記外れ値に対応する前記監査対象を出力する監査異常検出手段と、
を備えることを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項１１】
請求項１０において、
前記監査異常検出手段は、ある監査対象の指摘発生確率の前記不規則変動データが前記指摘発生確率の前記不規則変動データの統計量と比べて所定の値大きい場合、当該監査対象を「最新の年月に指摘が急増する監査対象」として出力し、
前記監査異常検出手段は、ある監査対象の指摘発生確率の前記不規則変動データが前記指摘発生確率の前記不規則変動データの統計量と比べて所定の値小さい場合、当該監査対象を「最新の年月に指摘が急減する監査対象」として出力することを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項１２】
請求項４乃至１１のいずれか一項において、
前記監査異常検出手段は、前記１系例のデータの平均からの誤差に基づいて前記外れ値を抽出することを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項１３】
監査対象と、監査項目と、前記監査項目の時期情報と、前記監査項目の実施情報と、前記監査項目に関する遅延情報と、前記監査項目に関する指摘情報とを対応付けて格納する記憶手段と、
前記監査項目毎に、遅延発生確率の時系列データと、指摘発生確率の時系列データとを計算する確率計算手段と、
前記監査項目毎に前記遅延発生確率の時系列データから前記遅延発生確率の傾向循環変動データを計算し、前記監査項目毎に前記指摘発生確率の時系列データから前記指摘発生確率の傾向循環変動データを計算する傾向循環変動計算手段と、
前記遅延発生確率の前記傾向循環変動データと前記指摘発生確率の前記傾向循環変動データの２系列のデータに関して外れ値を抽出し、前記外れ値に対応する前記監査項目を、監査効果の評価結果として出力する監査効果評価手段と、
を備えることを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項１４】
請求項１３において、
前記監査効果評価手段は、前記指摘発生確率の前記傾向循環変動データが前記遅延発生確率の前記傾向循環変動データと比べて所定の値大きい監査項目を、「監査効果が良い監査項目」として出力し、
前記監査効果評価手段は、前記指摘発生確率の前記傾向循環変動データが前記遅延発生確率の前記傾向循環変動データと比べて所定の値小さい監査項目を、「監査効果が悪い監査項目」として出力することを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項１５】
請求項１３において、
前記監査効果評価手段は、ある監査項目に関して、前記指摘発生確率の前記傾向循環変動データが、前記指摘発生確率の前記傾向循環変動データ及び前記遅延発生確率の前記傾向循環変動データの２系列のデータから求めた回帰式と比べて所定の値大きい場合、その監査項目を「監査効果が良い監査項目」として出力し、
前記監査効果評価手段は、ある監査項目に関して、前記指摘発生確率の前記傾向循環変動データが、前記指摘発生確率の前記傾向循環変動データ及び前記遅延発生確率の前記傾向循環変動データの２系列のデータから求めた回帰式と比べて所定の値小さい場合、その監査項目を「監査効果が悪い監査項目」として出力することを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項１６】
請求項１３乃至１５のいずれか一項において、
前記監査項目毎に前記遅延発生確率の時系列データから前記遅延発生確率の季節変動データを計算する季節変動計算手段と、
前記遅延発生確率の前記季節変動データの１系列のデータに関して外れ値を抽出し、前記外れ値に対応する前記監査項目を出力する監査異常検出手段と、
を備えることを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項１７】
請求項１６において、
前記監査異常検出手段は、ある監査項目の遅延発生確率の前記季節変動データが前記遅延発生確率の前記季節変動データの統計量と比べて所定の値大きい場合、当該監査項目を「特定の月に遅延が急増する監査項目」として出力し、
前記監査異常検出手段は、ある監査項目の遅延発生確率の前記季節変動データが前記遅延発生確率の前記季節変動データの統計量と比べて所定の値小さい場合、当該監査項目を「特定の月に遅延が急減する監査項目」として出力することを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項１８】
請求項１３乃至１５のいずれか一項において、
前記監査項目毎に前記指摘発生確率の時系列データから前記指摘発生確率の季節変動データを計算する季節変動計算手段と、
前記指摘発生確率の前記季節変動データの１系列のデータに関して外れ値を抽出し、前記外れ値に対応する前記監査項目を出力する監査異常検出手段と、
を備えることを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項１９】
請求項１８において、
前記監査異常検出手段は、ある監査項目の指摘発生確率の前記季節変動データが前記指摘発生確率の前記季節変動データの統計量と比べて所定の値大きい場合、当該監査項目を「特定の月に指摘が急増する監査項目」として出力し、
前記監査異常検出手段は、ある監査項目の指摘発生確率の前記季節変動データが前記指摘発生確率の前記季節変動データの統計量と比べて所定の値小さい場合、当該監査項目を「特定の月に指摘が急減する監査項目」として出力することを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項２０】
請求項１３乃至１５のいずれか一項において、
前記監査項目毎に前記遅延発生確率の時系列データから前記遅延発生確率の不規則変動データを計算する不規則変動計算手段と、
前記遅延発生確率の前記不規則変動データの１系列のデータに関して外れ値を抽出し、前記外れ値に対応する前記監査項目を出力する監査異常検出手段と、
を備えることを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項２１】
請求項２０において、
前記監査異常検出手段は、ある監査項目の遅延発生確率の前記不規則変動データが前記遅延発生確率の前記不規則変動データの統計量と比べて所定の値大きい場合、当該監査項目を「最新の年月に遅延が急増する監査項目」として出力し、
前記監査異常検出手段は、ある監査項目の遅延発生確率の前記不規則変動データが前記遅延発生確率の前記不規則変動データの統計量と比べて所定の値小さい場合、当該監査項目を「最新の年月に遅延が急減する監査項目」として出力することを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項２２】
請求項１３乃至１５のいずれか一項において、
前記監査項目毎に前記指摘発生確率の時系列データから前記指摘発生確率の不規則変動データを計算する不規則変動計算手段と、
前記指摘発生確率の前記不規則変動データの１系列のデータに関して外れ値を抽出し、前記外れ値に対応する前記監査項目を出力する監査異常検出手段と、
を備えることを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項２３】
請求項２２において、
前記監査異常検出手段は、ある監査項目の指摘発生確率の前記不規則変動データが前記指摘発生確率の前記不規則変動データの統計量と比べて所定の値大きい場合、当該監査項目を「最新の年月に指摘が急増する監査項目」として出力し、
前記監査異常検出手段は、ある監査項目の指摘発生確率の前記不規則変動データが前記指摘発生確率の前記不規則変動データの統計量と比べて所定の値小さい場合、当該監査項目を「最新の年月に指摘が急減する監査項目」として出力することを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項２４】
請求項１６乃至２３のいずれか一項において、
前記監査異常検出手段は、前記１系例のデータの平均からの誤差に基づいて前記外れ値を抽出することを特徴とする監査結果分析システム。
【請求項２５】
記憶手段と演算手段と表示手段とを備える情報処理装置において監査結果を分析する方法であって、
前記記憶手段が、監査対象と、監査項目と、前記監査項目の時期情報と、前記監査項目の実施情報と、前記監査項目に関する遅延情報と、前記監査項目に関する指摘情報とを対応付けて格納しており、
前記演算手段が、前記記憶手段から前記実施情報と前記遅延情報と前記指摘情報を取得するステップと、
前記演算手段が、前記監査対象毎に、前記監査項目に関する遅延発生確率の時系列データと、前記監査項目に関する指摘発生確率の時系列データとを計算するステップと、
前記演算手段が、前記監査対象毎に前記遅延発生確率の時系列データから前記遅延発生確率の傾向循環変動データを計算し、前記監査対象毎に前記指摘発生確率の時系列データから前記指摘発生確率の傾向循環変動データを計算するステップと、
前記演算部が、前記遅延発生確率の前記傾向循環変動データと前記指摘発生確率の前記傾向循環変動データの２系列のデータに関して外れ値を抽出し、前記外れ値に対応する前記監査対象を、監査効果の評価結果として前記表示手段に出力するステップと、
を含む方法。
【請求項２６】
記憶手段と演算手段と表示手段とを備える情報処理装置において監査結果を分析する方法であって、
前記記憶手段が、監査対象と、監査項目と、前記監査項目の時期情報と、前記監査項目の実施情報と、前記監査項目に関する遅延情報と、前記監査項目に関する指摘情報とを対応付けて格納しており、
前記演算手段が、前記記憶手段から前記実施情報と前記遅延情報と前記指摘情報を取得するステップと、
前記演算手段が、前記監査項目毎に、遅延発生確率の時系列データと、指摘発生確率の時系列データとを計算するステップと、
前記演算手段が、前記監査項目毎に前記遅延発生確率の時系列データから前記遅延発生確率の傾向循環変動データを計算し、前記監査項目毎に前記指摘発生確率の時系列データから前記指摘発生確率の傾向循環変動データを計算するステップと、
前記演算手段が、前記遅延発生確率の前記傾向循環変動データと前記指摘発生確率の前記傾向循環変動データの２系列のデータに関して外れ値を抽出し、前記外れ値に対応する前記監査項目を、監査効果の評価結果として前記表示手段に出力するステップと、
を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監査結果データから監査の実施や指摘等の特徴を抽出する監査結果分析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
金融機関などにおける監査では、一般的に、監査を実施した後、その監査の結果として、いつの年月に、どこの監査対象に対して、どんな監査項目について監査を実施したかというデータと、監査で指摘された問題点のデータをデータベースなどに格納する。ここで、例えば、金融機関の自店検査では、監査対象は金融機関の営業店であり、監査項目は「通帳の現物照合」や「証書の残数照合」等の自店検査の検査内容である。
【０００３】
従来より、データベースに格納されている監査結果から監査の実施や指摘等の特徴を抽出し、今後の監査計画の改善に活用することが提案されている。特許文献１の技術では、監査結果から、優先度判断条件に基づいて監査項目の優先度を判断する。例えば、特許文献１の技術では、「Ａ店の監査」かつ「過去の監査で指摘無し」かつ「昨年は監査の実施無し」という条件に合致する監査項目の優先度を高くし、「過去の指摘が無くかつ昨年実施していない監査項目」を抽出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２８２４８５号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】「季節変動調整法」，経済企画庁経済研究所研究シリーズ，第２２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１の技術では、過去の監査で指摘があったかどうかしか考慮しておらず、監査を実施した場合に発生する遅延など、監査におけるコストを考慮して監査の実施や指摘に関する特徴を抽出していない。したがって、特許文献１の技術では、コストを考慮した監査計画の改善を行うことができない。
【０００７】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、監査におけるコストを考慮して監査の実施や指摘に関する特徴を抽出し、監査計画をより効果的に改善することが可能な技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の監査結果分析システムは、記憶手段と、確率計算手段と、傾向循環変動計算手段と、監査効果評価手段とを備える。ここで、記憶手段は、監査対象と、監査項目と、監査項目の時期情報と、監査項目の実施情報と、監査項目に関する遅延情報と、監査項目に関する指摘情報とを対応付けて格納する。確率計算手段は、監査対象毎に、監査項目に関する遅延発生確率の時系列データと、監査項目に関する指摘発生確率の時系列データとを計算する。傾向循環変動計算手段は、監査対象毎に遅延発生確率の時系列データから遅延発生確率の傾向循環変動データを計算し、監査対象毎に指摘発生確率の時系列データから指摘発生確率の傾向循環変動データを計算する。監査効果評価手段は、遅延発生確率の傾向循環変動データと指摘発生確率の傾向循環変動データの２系列のデータに関して外れ値を抽出し、外れ値に対応する監査対象を監査効果の評価結果として出力する。
【０００９】
また、本発明の監査結果分析システムは、記憶手段と、確率計算手段と、傾向循環変動計算手段と、監査効果評価手段とを備える。ここで、記憶手段は、監査対象と、監査項目と、監査項目の時期情報と、監査項目の実施情報と、監査項目に関する遅延情報と、監査項目に関する指摘情報とを対応付けて格納する。確率計算手段は、監査項目毎に、遅延発生確率の時系列データと、指摘発生確率の時系列データとを計算する。傾向循環変動計算手段は、監査項目毎に遅延発生確率の時系列データから遅延発生確率の傾向循環変動データを計算し、監査項目毎に指摘発生確率の時系列データから指摘発生確率の傾向循環変動データを計算する。監査効果評価手段は、遅延発生確率の傾向循環変動データと指摘発生確率の傾向循環変動データの２系列のデータに関して外れ値を抽出し、外れ値に対応する監査項目を監査効果の評価結果として出力する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、監査におけるコストを考慮して監査の実施や指摘に関する特徴を抽出することが可能になる。これにより、コストを考慮した監査計画の改善を行うことが可能となる。
【００１１】
本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、上記した以外の、課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態による監査結果分析システムの概略構成を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施形態による監査対象テーブルの一例である。
【図３】本発明の実施形態による監査項目テーブルの一例である。
【図４】本発明の実施形態による監査結果テーブルの一例である。
【図５】ＴＣＳＩ分離法の加法モデルへの入力である時系列データの一例である。
【図６】ＴＣＳＩ分離法の加法モデルからの出力である傾向循環変動と季節変動と不規則変動の一例である。
【図７】本発明の実施形態による発生確率計算手段の処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態によるＴＣＳＩ分離手段の処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態による監査効果評価手段の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施形態による監査異常検出手段の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施形態による監査結果分析レポートの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照しながら、本発明の監査結果分析システムを実施するための形態を詳細に説明する。図１〜図４は、本発明の実施形態を例示する図である。
【００１４】
なお、以後の説明では「テーブル」構造を用いて本発明の情報について説明するが、これら情報は必ずしもテーブルによるデータ構造で表現されていなくても良く、リスト、ＤＢ、キュー等のデータ構造やそれ以外で表現されていても良い。そのため、データ構造に依存しないことを示すために「テーブル」、「リスト」、「ＤＢ」、「キュー」等について単に「情報」と呼ぶことがある。
【００１５】
＜監査結果分析システムの構成＞
図１は、本発明の実施形態による監査結果分析システムの概略構成を示す機能ブロック図である。
本発明の監査結果分析システムは、分析コンピュータ１である。分析コンピュータ１は、ワークステーションやパーソナルコンピュータなどの情報処理装置によって構成されている。
【００１６】
分析コンピュータ１は、中央演算処理装置１１と、補助記憶装置１２と、主記憶装置１３と、表示装置１４と、入力装置１５とを備えている。例えば、中央演算処理装置１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサ（又は演算部ともいう）で構成されている。また、例えば、補助記憶装置１２はハードディスクであり、主記憶装置１３はメモリであり、表示装置１４はディスプレイであり、入力装置１５はキーボード及びポインティングデバイス（マウスなど）である。また、中央演算処理装置１１と、補助記憶装置１２と、主記憶装置１３と、表示装置１４と、入力装置１５は、データバス１６を介して接続されている。
【００１７】
補助記憶装置１２には、データベース２と監査結果分析プログラム３とが格納されている。データベース２には、監査対象テーブル２１と、監査項目テーブル２２と、監査結果テーブル２３とが格納されている。これらのテーブルの詳細については、後述する。
【００１８】
監査結果分析プログラム３は、発生確率計算手段３１と、ＴＣＳＩ分離手段３２と、監査効果評価手段３３と、監査異常検出手段３４とから構成されている。発生確率計算手段３１は、監査対象毎に遅延発生率と指摘発生確率を計算するとともに、監査項目毎に遅延発生率と指摘発生確率を計算する。ＴＣＳＩ分離手段３２は、後述するＴＣＳＩ分離法を用いて、遅延発生率と指摘発生確率の時系列データから、傾向循環変動と季節変動と不規則変動を計算する。監査効果評価手段３３は、ＴＣＳＩ分離手段３２によって計算された傾向循環変動のデータ集合に基づいて監査効果を評価する。また、監査異常検出手段３４は、ＴＣＳＩ分離手段３２によって計算された季節変動と不規則変動のデータ集合について異常値（外れ値）を検出する。
【００１９】
なお、分析コンピュータ１では、発生確率計算手段３１と、ＴＣＳＩ分離手段３２と、監査効果評価手段３３と、監査異常検出手段３４とをコンピュータ上で実行されるプログラムの機能として実現している。分析コンピュータ１は、補助記憶装置１２からデータベース２と監査結果分析プログラム３を読み込んで主記憶装置１３に格納し、中央演算処理装置１１が、主記憶装置１３上の監査対象テーブル２１と監査項目テーブル２２と監査結果テーブル２３の情報を参照しながら、発生確率計算手段３１とＴＣＳＩ分離手段３２と監査効果評価手段３３と監査異常検出手段３４を当該順で実行する。最終的に、表示装置１４が、監査効果評価手段３３と監査異常検出手段３４の出力を表示する。なお、発生確率計算手段３１と、ＴＣＳＩ分離手段３２と、監査効果評価手段３３と、監査異常検出手段３４とをハードウェアとして実現してもよい。
【００２０】
＜データベースの構成＞
図２は、データベース２に格納されている監査対象テーブル２１の一例を示す。監査対象テーブル２１は、監査対象ＩＤ２００と監査対象名２０１とを構成項目として含んでいる。なお、以下では、監査対象テーブル２１に格納されている監査対象数をNXとし、監査対象ＩＤをIDX[x]（1≦x≦NX）とし、監査対象名をNAMEX[x]（1≦x≦NX）とする。
【００２１】
図２の監査対象テーブル２１は、金融機関の自店検査の例であり、監査対象数は金融機関の営業店数であり、監査対象ＩＤは営業店番であり、監査対象名は営業店名である。また、図２の例では、NX＝26、IDX[1]＝101、NAMEX[1]＝“Ａ店”、IDX[2]＝102、NAMEX[2]＝“Ｂ店”、IDX[26]＝126、NAMEX[26]＝“Ｚ店”である。
【００２２】
図３は、データベース２に格納されている監査項目テーブル２２の一例を示す。監査項目テーブル２２は、監査項目ＩＤ３００と監査項目名３０１とを構成項目として含んでいる。なお、以下では、監査項目テーブル２２に格納されている監査項目数をNYとし、監査項目ＩＤをIDY[y]（1≦y≦NY）とし、監査項目名をNAMEY[y]（1≦y≦NY）とする。
【００２３】
図３の監査項目テーブル２２は、金融機関の自店検査の例であり、監査項目数は自店検査の検査数であり、監査項目ＩＤは検査識別番号であり、監査項目名は検査内容である。また、図３の例では、NY＝50、IDY[1]＝201、NAMEY[1]＝“通帳の現物照合”、IDY[2]＝202、NAMEY[2]＝“証書の残数照合”、IDY[50]＝250、NAMEY[50]＝“鍵類の点検”である。
【００２４】
図４は、データベース２に格納されている監査結果テーブル２３の一例を示す。監査結果テーブル２３は、監査対象ＩＤ４００と、監査項目ＩＤ４０１と、年４０２と、月４０３と、実施有無値４０４と、遅延有無値４０５と、指摘有無値４０６とを構成項目として含んでいる。この監査結果テーブル２３は、オペレータが、入力装置１５などを用いて予め入力したデータである。なお、以下では、監査開始年をYEARMINとし、監査最新年をYEARMAXとし、年をyear（YEARMIN≦year≦YEARMAX）とし、月をmonth（1≦month≦12）とする。また、監査対象ＩＤがIDX[x]、監査項目ＩＤがIDY[y]、年がyear、月がmonthのレコードについて、実施有無値をAXY[x][y][year][month]とし、遅延有無値をBXY[x][y][year][month]とし、指摘有無値をCXY[x][y][year][month]とする。
【００２５】
監査結果テーブル２３の実施有無値４０４には、監査を実施した場合には１が格納され、監査を実施しなかった場合には０が格納される。また、遅延有無値４０５には、監査を予定日以降に実施した場合には１が格納され、監査を予定日以前に実施した場合には０が格納される。なお、監査を実施しなかった場合にも０が格納される。指摘有無値４０６には、監査を実施して指摘があった場合には１が格納され、監査を実施して指摘が無かった場合には０が格納される。なお、監査を実施しなかった場合にも０が格納される。
【００２６】
ただし、遅延有無値４０５と指摘有無値４０６には、特定の月に１になりやすいという季節変動がある。例えば、季節変動として、金融機関の自店検査では、３、５、９、１２月に金融機関の業務量が多いために遅延が発生しやすい傾向にある。また、季節変動として、４、１０月に金融機関で人事異動があるために指摘が発生しやすいという傾向にある。
【００２７】
図４の例では、YEARMIN＝2009、YEARMAX＝2011である。すなわち、図４の監査結果テーブル２３には、２００９年から２０１１年までの監査結果が格納されている。
【００２８】
また、AXY[1][1][2009][1]＝0、BXY[1][1][2009][1]＝0、CXY[1][1][2009][1]＝0である。すなわち、IDX[1]＝101である監査対象“Ａ店”に対して、IDY[1]＝201である監査項目“通帳の現物照合”の監査を、2009年1月に実施しなかったことを示している。
【００２９】
また、AXY[1][2][2011][12]＝1、BXY[1][2][2011][12]＝1、CXY[1][2][2011][12]＝1である。すなわち、IDX[1]＝101である監査対象“Ａ店”に対して、IDY[2]＝202である監査項目“証書の残数照合”の監査を、２０１１年１２月に実施し、監査を予定日以降に実施し、監査を実施して指摘があったことを示している。
【００３０】
＜監査結果分析プログラムの構成＞
監査結果分析プログラム３で用いる関数を以下に示す。ＴＣＳＩ分離手段３２は、ＴＣＳＩ分離法を用いて、遅延発生率と指摘発生確率の時系列データから、傾向循環変動と季節変動と不規則変動を計算する。
【００３１】
ここで、ＴＣＳＩ分離法とは、時系列データを傾向循環変動(Trend and Cyclical component)と季節変動(Seasonal variation)と不規則変動(Irregular variation)に分離する方法である。月次の時系列データに対するＴＣＳＩ分離法としては、例えば、非特許文献１に記載のＥＰＡ法(Economic Planning Agency method)がある。月次の時系列データD[year][month]から、ＴＣＳＩ分離法の加法モデルで計算して、時系列データDの最新の年月について、傾向循環変動を返す関数をT(D)、季節変動を返す関数をS(D)、不規則変動を返す関数をI(D)とする。
【００３２】
図５は、ＴＣＳＩ分離法の加法モデルへの入力である時系列データの一例を示し、図６は、ＴＣＳＩ分離法の加法モデルからの出力である傾向循環変動と季節変動と不規則変動の一例を示す。図５では、２００７年１月から２０１１年１０月までの期間に関して、年月毎に、ある特定の時系列データが入力されている。
【００３３】
図６に示すように、ＴＣＳＩ分離法の加法モデルでは、各変動の総和は時系列データに等しくなる。図５の時系列データでは、D[2011][10]＝126である。これに対して図６の傾向循環変動T(D)＋季節変動S(D)＋不規則変動I(D)＝150＋(-27)＋3＝126であり、D[2011][10]＝T(D)＋S(D)＋I(D)と等しくなる。
【００３４】
本発明では、監査結果の遅延及び指摘の時系列データに関して傾向循環変動と季節変動と不規則変動を計算することが特徴の１つである。傾向循環変動と季節変動と不規則変動を計算することによって、監査結果の効果を評価することが可能となる。
【００３５】
特に、金融機関などにおける監査では、ＴＣＳＩ分離の各変動が発生する要因として以下のことが考えられ、この要因を考慮して監査結果の効果を評価する点が本発明の特徴である。
（傾向循環変動）
例えば、監査の実施手順が複雑で負担が大きかったり、店が慢性的な人手不足であったりすると、遅延の傾向循環変動の値が大きくなりやすい。また、検査内容に関連する業務の難易度が高かったり、店員が教育不足で業務に不慣れであったりすると、指摘の傾向循環変動の値が大きくなりやすい。
【００３６】
（季節変動）
前述した通り、監査における遅延有無値と指摘有無値には、特定の月に１になりやすいという季節変動がある。季節変動として、金融機関の自店検査では、３、５、９、１２月に金融機関の業務量が多いために遅延が発生しやすい傾向にある。また、季節変動として、４、１０月に金融機関で人事異動があるために指摘が発生しやすいという傾向にある。
【００３７】
（不規則変動）
例えば、突発的な臨時業務が発生すると、遅延の不規則変動の値が大きくなりやすい。また、検査内容に関連する業務の変更があったりすると、指摘の不規則変動の値が大きくなりやすい。
【００３８】
監査効果評価手段３３と監査異常検出手段３４は、例えば、以下の外れ値抽出法を用いて、傾向循環変動や季節変動、不規則変動のデータ集合について外れ値（異常値）を検出する。ここで、外れ値抽出法とは、データの集合から他のデータより異常な値であるデータを抽出する方法である。
【００３９】
１系列のデータの集合に対する外れ値抽出法としては、例えば１系列のデータの平均からの誤差に基づいて外れ値かを判定する方法がある。
１系列のデータの集合X[i]（1≦i≦N）から、
X[i]がX[j]（j≠i）と比べて異常に大きい値（例えば、X[i]＞平均値＋２×標準偏差値）であるデータのインデックスiの集合を返す関数をH(X)とし、
X[i]がX[j]（j≠i）と比べて異常に小さい値（例えば、X[i]＜平均値−２×標準偏差値）であるデータのインデックスiの集合を返す関数をL(X)とすることができる。
【００４０】
また、互いに強い相関がある２系列のデータの集合に対する外れ値抽出法としては、例えば２系列のデータの回帰直線からの誤差に基づいて外れ値かを判定する方法がある。
２系列のデータの集合(X[i],Y[i])（1≦i≦N）から、
Y[i]がX[i]と比べて異常に大きい値（例えばY[i]＞X[i]での回帰直線の値＋２×標準誤差値）であるデータのインデックスiの集合を返す関数をH(X,Y)とし、
Y[i]がX[i]と比べて異常に小さい値（例えばY[i]＜X[i]での回帰直線の値−２×標準誤差値）であるデータのインデックスiの集合を返す関数をL(X,Y)とすることができる。
【００４１】
＜監査結果分析プログラムにおける処理＞
次に、上述の構成を有する監査結果分析プログラムにおいて行われる処理について説明する。図７〜１０は監査結果分析プログラム３において行われる処理の概要を示すフローチャートである。これらのフローチャートにおける処理の主体は中央演算処理装置１１とする。
【００４２】
図７は、発生確率計算手段３１の処理の一例を示すフローチャートである。
ステップ３１１において、中央演算処理装置１１は、発生確率計算手段３１を用いて、監査対象IDX[x]（1≦x≦NX）毎に、すべての年year（YEARMIN≦year≦YEARMAX）と月month（1≦month≦12）について、遅延発生確率と指摘発生確率を計算する。
【００４３】
ステップ３１１では、以下の（１）〜（３）を計算し、（１）〜（３）の計算結果に基づいて（４）及び（５）を計算する。
（１）監査対象IDX[x]の実施有無総和の時系列データAX[x][year][month]＝Σ（1≦y≦NY）AXY[x][y][year][month]
（２）監査対象IDX[x]の遅延有無総和の時系列データBX[x][year][month]＝Σ（1≦y≦NY）BXY[x][y][year][month]
（３）監査対象IDX[x]の指摘有無総和の時系列データCX[x][year][month]＝Σ（1≦y≦NY）CXY[x][y][year][month]
（４）監査対象IDX[x]の遅延発生確率の時系列データPBX[x][year][month]＝BX[x][year][month]÷AX[x][year][month]
（５）監査対象IDX[x]の指摘発生確率の時系列データPCX[x][year][month]＝CX[x][year][month]÷AX[x][year][month]
【００４４】
ステップ３１２において、中央演算処理装置１１は、発生確率計算手段３１を用いて、監査項目IDY[y]（1≦y≦NY）毎に、すべての年year（YEARMIN≦year≦YEARMAX）と月month（1≦month≦12）について、遅延発生確率と指摘発生確率を計算する。
【００４５】
ステップ３１２では、以下の（６）〜（８）を計算し、（６）〜（８）の計算結果に基づいて（９）及び（１０）を計算する。
（６）監査項目IDY[y]の実施有無総和の時系列データAY[y][year][month]＝Σ（1≦x≦NX）AXY[x][y][year][month]
（７）監査項目IDY[y]の遅延有無総和の時系列データBY[y][year][month]＝Σ（1≦x≦NX）BXY[x][y][year][month]
（８）監査項目IDY[y]の指摘有無総和の時系列データCY[y][year][month]＝Σ（1≦x≦NX）CXY[x][y][year][month]
（９）監査項目IDY[y]の遅延発生確率の時系列データPBY[y][year][month]＝BY[y][year][month]÷AY[y][year][month]
（１０）監査項目IDY[y]の指摘発生確率の時系列データPCY[y][year][month]＝CY[y][year][month]÷AY[y][year][month]
【００４６】
図８は、ＴＣＳＩ分離手段３２の処理の一例を示すフローチャートである。
ステップ３２１において、中央演算処理装置１１は、ＴＣＳＩ分離手段３２を用いて、監査対象IDX[x]（1≦x≦NX）毎に、遅延発生確率と指摘発生確率の時系列データから、傾向循環変動と季節変動と不規則変動を計算する。
【００４７】
ステップ３２１では、上述したＴＣＳＩ分離法を用いて、以下の（１１）〜（１６）を計算する。
（１１）監査対象IDX[x]の遅延発生確率の傾向循環変動PBTX[x]＝T(PBX[x])
（１２）監査対象IDX[x]の遅延発生確率の季節変動PBSX[x]＝S(PBX[x])
（１３）監査対象IDX[x]の遅延発生確率の不規則変動PBIX[x]＝I(PBX[x])
（１４）監査対象IDX[x]の指摘発生確率の傾向循環変動PCTX[x]＝T(PCX[x])
（１５）監査対象IDX[x]の指摘発生確率の季節変動PCSX[x]＝S(PCX[x])
（１６）監査対象IDX[x]の指摘発生確率の不規則変動PCIX[x]＝I(PCX[x])
【００４８】
ステップ３２２において、中央演算処理装置１１は、ＴＣＳＩ分離手段３２を用いて、監査項目IDY[y]（1≦y≦NY）毎に、遅延発生確率と指摘発生確率の時系列データから、傾向循環変動と季節変動と不規則変動を計算する。
【００４９】
ステップ３２２では、上述したＴＣＳＩ分離法を用いて、以下の（１７）〜（２２）を計算する。
（１７）監査項目IDY[y]の遅延発生確率の傾向循環変動PBTY[y]＝T(PBY[y])
（１８）監査項目IDY[y]の遅延発生確率の季節変動PBSY[y]＝S(PBY[y])
（１９）監査項目IDY[y]の遅延発生確率の不規則変動PBIY[y]＝I(PBY[y])
（２０）監査項目IDY[y]の指摘発生確率の傾向循環変動PCTY[y]＝T(PCY[y])
（２１）監査項目IDY[y]の指摘発生確率の季節変動PCSY[y]＝S(PCY[y])
（２２）監査項目IDY[y]の指摘発生確率の不規則変動PCIY[y]＝I(PCY[y])
【００５０】
図９は、監査効果評価手段３３の処理の一例を示すフローチャートである。
監査効果評価手段３３における処理は、遅延という監査負担に見合う、指摘という監査成果が得られているかを、監査効果として評価する。
【００５１】
ステップ３３１において、中央演算処理装置１１は、監査効果評価手段３３を用いて、監査対象の遅延発生確率の傾向循環変動と監査対象の指摘発生確率の傾向循環変動の２系列のデータの集合について、異常値を検出する。例えば、中央演算処理装置１１は、ある監査対象が、他の監査対象より指摘発生確率が遅延発生確率と比べて異常に大きい場合に、その監査対象を「監査効果が良い監査対象」として出力する。また、中央演算処理装置１１は、ある監査対象が、他の監査対象より指摘発生確率が遅延発生確率と比べて異常に小さい場合に、その監査対象を「監査効果が悪い監査対象」として出力する。なお、２系列のデータの集合における異常値の検出は、上述した外れ値抽出法を使用することができる。
（２３）インデックスx∈H(PBTX,PCTX)について、「監査効果が良い監査対象」として、監査対象名NAMEX[x]を出力する。
（２４）インデックスx∈L(PBTX,PCTX)について、「監査効果が悪い監査対象」として、監査対象名NAMEX[x]を出力する。
【００５２】
ステップ３３２において、中央演算処理装置１１は、監査効果評価手段３３を用いて、監査項目の遅延発生確率の傾向循環変動と監査項目の指摘発生確率の傾向循環変動の２系列のデータの集合について、外れ値を検出する。例えば、中央演算処理装置１１は、ある監査項目が、他の監査項目より指摘発生確率が遅延発生確率と比べて、異常に大きい場合に、その監査項目を「監査効果が良い監査項目」として出力する。また、中央演算処理装置１１は、ある監査項目が、他の監査項目より指摘発生確率が遅延発生確率と比べて異常に小さい場合に、その監査項目を「監査効果が悪い監査項目」として出力する。
（２５）インデックスy∈H(PBTY,PCTY)について、「監査効果が良い監査項目」として、監査項目名NAMEY[y]を出力する。
（２６）インデックスy∈L(PBTY,PCTY)について、「監査効果が悪い監査項目」として、監査項目名NAMEY[y]を出力する。
【００５３】
図１０は、監査異常検出手段３４の処理の一例を示すフローチャートである。
監査異常検出手段３４における処理は、遅延や指摘が、特定の月や最新の年月について、異常に急増や急減しているかを検出する。
【００５４】
ステップ３４１において、中央演算処理装置１１は、監査異常検出手段３４を用いて、監査対象の遅延発生確率の季節変動の１系列のデータの集合について、異常値（外れ値）を検出する。例えば、中央演算処理装置１１は、ある監査対象が、他の監査対象と比べて遅延発生確率の季節変動が異常に大きい場合に、その監査対象を「特定の月に遅延が急増する監査対象」として出力する。また、中央演算処理装置１１は、ある監査対象が、他の監査対象と比べて遅延発生確率の季節変動が異常に小さい場合に、その監査対象を「特定の月に遅延が急減する監査対象」として出力する。なお、１系列のデータの集合における異常値の検出は、上述した外れ値抽出法を使用することができる。
（２７）インデックスx∈H(PBSX)について、「特定の月に遅延が急増する監査対象」として、監査対象名NAMEX[x]を出力する。
（２８）インデックスx∈L(PBSX)について、「特定の月に遅延が急減する監査対象」として、監査対象名NAMEX[x]を出力する。
【００５５】
ステップ３４２において、中央演算処理装置１１は、監査異常検出手段３４を用いて、監査対象の指摘発生確率の季節変動の１系列のデータの集合について、異常値を検出する。例えば、中央演算処理装置１１は、ある監査対象が、他の監査対象と比べて指摘発生確率の季節変動が異常に大きい場合に、その監査対象を「特定の月に指摘が急増する監査対象」として出力する。また、中央演算処理装置１１は、ある監査対象が、他の監査対象と比べて指摘発生確率の季節変動が異常に小さい場合に「特定の月に指摘が急減する監査対象」として出力する。
（２９）インデックスx∈H(PCSX)について、「特定の月に指摘が急増する監査対象」として、監査対象名NAMEX[x]を出力する。
（３０）インデックスx∈L(PCSX)について、「特定の月に指摘が急減する監査対象」として、監査対象名NAMEX[x]を出力する。
【００５６】
ステップ３４３において、中央演算処理装置１１は、監査異常検出手段３４を用いて、監査項目の遅延発生確率の季節変動の１系列のデータの集合について、異常値を検出する。例えば、中央演算処理装置１１は、ある監査項目が、他の監査項目と比べて遅延発生確率の季節変動が異常に大きい場合に、その監査項目を「特定の月に遅延が急増する監査項目」として出力する。また、中央演算処理装置１１は、ある監査項目が、他の監査項目と比べて遅延発生確率の季節変動が異常に小さい場合に、その監査項目を「特定の月に遅延が急減する監査項目」として出力する。
（３１）インデックスy∈H(PBSY)について、「特定の月に遅延が急増する監査項目」として、監査項目名NAMEY[y]を出力する。
（３２）インデックスy∈L(PBSY)について、「特定の月に遅延が急減する監査項目」として、監査項目名NAMEY[y]を出力する。
【００５７】
ステップ３４４において、中央演算処理装置１１は、監査異常検出手段３４を用いて、監査項目の指摘発生確率の季節変動の１系列のデータの集合について、異常値を検出する。例えば、中央演算処理装置１１は、ある監査項目が、他の監査項目と比べて指摘発生確率の季節変動が異常に大きい場合に、その監査項目を「特定の月に指摘が急増する監査項目」として出力する。また、中央演算処理装置１１は、ある監査項目が、他の監査項目と比べて指摘発生確率の季節変動が異常に小さい場合に、その監査項目を「特定の月に指摘が急減する監査項目」として出力する。
（３３）インデックスy∈H(PCSY)について、「特定の月に指摘が急増する監査項目」として、監査項目名NAMEY[y]を出力する。
（３４）インデックスy∈L(PCSY)について、「特定の月に指摘が急減する監査項目」として、監査項目名NAMEY[y]を出力する。
【００５８】
ステップ３４５において、中央演算処理装置１１は、監査異常検出手段３４を用いて、監査対象の遅延発生確率の不規則変動の１系列のデータの集合について、異常値を検出する。例えば、中央演算処理装置１１は、ある監査対象が、他の監査対象と比べて遅延発生確率の不規則変動が異常に大きい場合に、その監査対象を「最新の年月に遅延が急増する監査対象」として出力する。また、中央演算処理装置１１は、ある監査対象が、他の監査対象と比べて遅延発生確率の不規則変動が異常に小さい場合に、その監査対象を「最新の年月に遅延が急減する監査対象」として出力する。
（３５）インデックスx∈H(PBIX)について、「最新の年月に遅延が急増する監査対象」として、監査対象名NAMEX[x]を出力する。
（３６）インデックスx∈L(PBIX)について、「最新の年月に遅延が急減する監査対象」として、監査対象名NAMEX[x]を出力する。
【００５９】
ステップ３４６において、中央演算処理装置１１は、監査異常検出手段３４を用いて、監査対象の指摘発生確率の不規則変動の１系列のデータの集合について、異常値を検出する。例えば、中央演算処理装置１１は、ある監査対象が、他の監査対象と比べて指摘発生確率の不規則変動が異常に大きい場合に、その監査対象を「最新の年月に指摘が急増する監査対象」として出力する。また、中央演算処理装置１１は、ある監査対象が、他の監査対象と比べて指摘発生確率の不規則変動が異常に小さい場合に、その監査対象を「最新の年月に指摘が急減する監査対象」として出力する。
（３７）インデックスx∈H(PCIX)について、「最新の年月に指摘が急増する監査対象」として、監査対象名NAMEX[x]を出力する。
（３８）インデックスx∈L(PCIX)について、「最新の年月に指摘が急減する監査対象」として、監査対象名NAMEX[x]を出力する。
【００６０】
ステップ３４７において、中央演算処理装置１１は、監査異常検出手段３４を用いて、監査項目の遅延発生確率の不規則変動の１系列のデータの集合について、異常値を検出する。例えば、中央演算処理装置１１は、ある監査項目が、他の監査項目と比べて遅延発生確率の不規則変動が異常に大きい場合に、その監査項目を「最新の年月に遅延が急増する監査項目」として出力する。また、中央演算処理装置１１は、ある監査項目が、他の監査項目と比べて遅延発生確率の不規則変動が異常に小さい場合に、その監査項目を「最新の年月に遅延が急減する監査項目」として出力する。
（３９）インデックスy∈H(PBIY)について、「最新の年月に遅延が急増する監査項目」として、監査項目名NAMEY[y]を出力する。
（４０）インデックスy∈L(PBIY)について、「最新の年月に遅延が急減する監査項目」として、監査項目名NAMEY[y]を出力する。
【００６１】
ステップ３４８において、中央演算処理装置１１は、監査異常検出手段３４を用いて、監査項目の指摘発生確率の不規則変動の１系列のデータの集合について、異常値を検出する。例えば、中央演算処理装置１１は、ある監査項目が、他の監査項目と比べて指摘発生確率の不規則変動が異常に大きい場合に、その監査項目を「最新の年月に指摘が急増する監査項目」として出力する。中央演算処理装置１１は、ある監査項目が、他の監査項目と比べて指摘発生確率の不規則変動が異常に小さい場合に「最新の年月に指摘が急減する監査項目」として出力する。
（４１）インデックスy∈H(PCIY)について、「最新の年月に指摘が急増する監査項目」として、監査項目名NAMEY[y]を出力する。
（４２）インデックスy∈L(PCIY)について、「最新の年月に指摘が急減する監査項目」として、監査項目名NAMEY[y]を出力する。
【００６２】
＜表示装置１４における表示＞
次に、表示装置１４に表示される監査結果分析レポートについて説明する。図１１は、監査結果分析レポートの一例を示す。監査結果分析レポートとは、表示装置１４に表示される、監査効果評価手段３３と監査異常検出手段３４の出力である。
【００６３】
図１１の例では、「監査効果が良い監査項目」として、監査項目名“通帳の現物照合”が出力されている。これにより、“通帳の現物照合”の監査項目が、指摘という監査成果が多く、遅延という監査負担（監査のコスト）が少ないことがわかる。したがって、“通帳の現物照合”の実施を増やすことで、より迅速に指摘を発見することができる。
【００６４】
また、「特定の月に指摘が急増する監査項目」として、監査項目名“証書の残数照合”が出力されている。これにより、“証書の残数照合”の監査項目が、ある特定の月に指摘が急増することがわかるため、“証書の残数照合”をその特定の月に重点的に行なうように、実施時期を改善することができる。
【００６５】
また、「最新の年月に指摘が急増する監査対象」として、監査対象名“Ａ店”が出力されている。
これにより、“Ａ店”に対して集中的に監査を行なうように、監査対象を絞ることができる。
【００６６】
＜まとめ＞
本発明の実施形態による監査結果分析システムによれば、分析コンピュータ１は、中央演算処理装置１１と、補助記憶装置１２と、主記憶装置１３と、表示装置１４と、入力装置１５とを備え、補助記憶装置１２には、データベース２と監査結果分析プログラム３とが記憶されている。データベース２には、監査対象テーブル２１と、監査項目テーブル２２と、監査結果テーブル２３とが格納されている。また、監査結果分析プログラム３は、発生確率計算手段３１と、ＴＣＳＩ分離手段３２と、監査効果評価手段３３と、監査異常検出手段３４とから構成されている。発生確率計算手段３１は、監査対象毎に遅延発生率と指摘発生確率を計算し、監査項目毎に遅延発生率と指摘発生確率を計算する。ＴＣＳＩ分離手段３２は、ＴＣＳＩ分離法を用いて、遅延発生率と指摘発生確率の時系列データから、傾向循環変動と季節変動と不規則変動を計算する。そして、監査効果評価手段３３が、傾向循環変動のデータ集合に基づいて監査効果を評価する。この構成によれば、監査におけるコスト（遅延）なども考慮して監査の実施や指摘に関する特徴を抽出することが可能になる。これにより、今後の監査計画の改善を行うことが可能となる。
【００６７】
特に、本実施形態では、監査効果評価手段３３が、傾向循環変動のデータ集合に基づいて監査効果を評価する。こうすることによって、例えば、監査の実施手順が複雑で負担が大きいために遅延が生じる監査項目や、慢性的な人手不足のために遅延が生じている監査対象（店）を抽出することができる。また、検査内容に関連する業務の難易度が高いために指摘が多くなる監査項目や、店員が教育不足で業務に不慣れであるために指摘が多くなったと思われる監査対象を抽出することができる。これにより、今後の監査計画の改善をより効果的に行うことが可能となる。
【００６８】
また、本実施形態では、監査異常検出手段３４が、季節変動のデータ集合について異常値を検出する。例えば、季節変動として、金融機関の自店検査では、３、５、９、１２月に金融機関の業務量が多いために遅延が発生しやすい傾向にある。また、季節変動として、４、１０月に金融機関で人事異動があるために指摘が発生しやすいという傾向にある。本実施形態では、このような季節変動を考慮した上で、遅延や指摘が異常に発生している監査項目や監査対象を抽出することが可能となる。
【００６９】
また、本実施形態では、監査異常検出手段３４が、不規則変動のデータ集合について異常値を検出する。例えば、突発的な臨時業務が発生したり、検査内容に関連する業務の変更があったりして、遅延や指摘が不規則に発生する場合がある。本実施形態では、このような不規則変動を考慮した上で、遅延や指摘が異常に発生している監査項目や監査対象を抽出することが可能となる。
【００７０】
本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【００７１】
例えば、監査におけるコストを考慮して監査の実施や指摘に関する特徴を抽出するという点においては、本発明の監査結果分析システムは、少なくとも傾向循環変動、季節変動、不規則変動のいずれかのデータ集合について外れ値を抽出すればよい。本実施形態の監査結果分析システムは、図７及び図８の全ての処理を備えているが、例えば、図７の処理のみでも発明を構成することが可能である。実施形態の監査結果分析システムは、本発明のより好ましい形態であり、図７及び図８の処理の一部を削除して本発明を構成することが可能である。
【００７２】
本発明の監査結果分析システムは、監査項目毎に各監査対象で一年間に実施する監査の回数が指定されている場合にも、監査効果を評価可能である。そもそも、監査項目間で監査の実施回数が異なったとしても、遅延や指摘の発生しやすさである、遅延発生確率や指摘発生確率には影響がないためである。また、監査効果評価手段３３では、遅延発生確率と指摘発生確率について外れ値抽出を行なっており、監査項目間で監査効果を比較できるため、監査効果を評価可能である。
【００７３】
上述の実施形態の外れ値の抽出法では、例えば２系列のデータの集合の場合、回帰直線からの誤差に基づいて外れ値を判定する。外れ値の抽出法は、この方法に限定されず、例えば、指摘発生確率が遅延発生確率に比べて所定の閾値だけ高い場合に、外れ値として抽出するような方法でもよい。また、上述の実施形態では、例えば１系列のデータの集合の場合、平均からの誤差に基づいて外れ値を判定しているが、偏差値など、他の統計的な分布に基づいて得られる値を用いて外れ値を判定してもよい。
【００７４】
上述の実施形態では、監査結果テーブル２３の遅延有無値４０５と指摘有無値４０６は、「０」と「１」で表現されているが、これに限定されない。例えば、遅延の具体的な時間や指摘の件数を入力してもよい。この場合、遅延発生確率や指摘発生確率だけでなく、遅延時間や指摘件数についても異常値の検出を実行して表示装置１４に表示することにより、より効果的に監査計画の改善を行うことが可能となる。
【００７５】
また、監査項目テーブル２２に監査項目の監査サイクル（監査を実施する時期的なサイクル）のフィールドなどを追加してもよい。この場合、遅延発生確率や指摘発生確率を監査サイクルに従って計算することが可能となる。
【００７６】
上述の実施形態では、時系列データを傾向循環変動と季節変動と不規則変動に分離する手法として、ＥＰＡ法を用いているが、これらの変動を分離できるならば他の手法も使用することができる。例えば、Ｘ−１１またはＸ―１２−ＡＲＩＭＡなどを用いてもよい。
【００７７】
上述の実施形態では、分析コンピュータ１が、表示装置１４及び入力装置１５を備え、オペレータが、これらの表示装置１４及び入力装置１５を用いて入出力を行うが、この構成に限定されない。例えば、分析コンピュータ１とは別の情報処理装置にインターネットのブラウザソフトウェアをインストールし、その情報処理装置が、ブラウザソフトウェアを用いて、分析コンピュータ１に接続するようにしてもよい。この構成によれば、分析コンピュータ１と通信を行って別の情報処理装置において入力及び出力の確認を行うことができる。
【００７８】
上述したように、実施形態の構成は、それらの一部や全部を、例えば、集積回路で設計する等によりハードウェアで実現することができる。また、本発明は、実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードで実現してもよい。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体を情報処理装置に提供し、その情報処理装置（又はＣＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。
【００７９】
また、プログラムコードの指示に基づき、情報処理装置上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、情報処理装置上のメモリなどの記憶部に書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、情報処理装置のＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。
【００８０】
さらに、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することにより、それを情報処理装置の記憶装置又はＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、使用時にその情報処理装置のＣＰＵが当該記憶装置や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。
【００８１】
最後に、ここで述べたプロセス及び技術は本質的に如何なる特定の装置に関連することはなく、コンポーネントの如何なる相応しい組み合わせによってでも実装できることを理解する必要がある。更に、汎用目的の多様なタイプのデバイスがここで記述した教示に従って使用可能である。ここで述べた方法のステップを実行するのに、専用の装置を構築するのが有益であることが判るかもしれない。本発明は、具体例に関連して記述したが、これらは、すべての観点に於いて限定の為ではなく説明の為である。本分野にスキルのある者には、本発明を実施するのに相応しいハードウェア、ソフトウェア、及びファームウエアの多数の組み合わせがあることが解るであろう。例えば、本実施形態に記載の機能を実現するプログラムコードは、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。
【００８２】
また、図面における制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。
【符号の説明】
【００８３】
１  分析コンピュータ
２  データベース
３  監査結果分析プログラム
１１  中央演算処理装置
１２  補助記憶装置
１３  主記憶装置
１４  表示装置
１５  入力装置
１６  データバス
２１  監査対象テーブル
２２  監査項目テーブル
２３  監査結果テーブル
３１  発生確率計算手段
３２  ＴＣＳＩ分離手段
３３  監査効果評価手段
３４  監査異常検出手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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