アルゴリズム競争力を身に纏う企業の台頭 第２回– アルゴリズム競争力強化の実践例 –KPMG FAS

アドバイザリ・チーフデジタルオフィサーオフィス統括
CSS – Digital

中林 真太郎／執行役員パートナー
あずさ監査法人

POINT 1

誰もが高度な技術を扱えるようになり、アルゴリズムが世界を飲み込む時代

デジタライゼーションの普及により、企業内部だけでなく、社会全体にデータを処理するアルゴリズムが 配置される

Digital Innovation 副部長

ようになった。結果として、誰もが高度

坂寄 圭 ／パートナーな技術にアクセスできるようになり、ア

移 ナウイルス感染症を起因とし、ヒトやモノの移動が制限されるなか、動が経済にとって重要であることは言うまでもありません。新型コロ

唯一世界中を活発に移動することより、経済を支えたのはデータと言えるでしょう。そして今、そのデータの移動を支えているデジタライゼーション

ルゴリズム が 世界を 飲み 込む 時代 が到来している。
POINT 2

多くの人に理解が容易な技術の出現や広大な応用可能性を秘めた技術

問われるのは、高度な技術をどう使うかます。何を人間が 取り組み、何を機械に任 せる、という二元論 ではなく、おいては「マシン 対 人間」という単純なの普及が顕著になっています。

の出現により、誰もが高度な技術を利用できる社会がすぐそこまで来てい自社の競争力強化のためいかにテクノロジーを活用して自社のアルゴリズムを昇華させるかを考える必要に迫られることになります。このような流れが社会の主軸を構成することになることに備え、企業はどのような準備をすればよいのでしょうか。

本連載は、日本企業 が 意識的に 身に 纏うべき新たな 競争力について、4回にわたり解説します。第 2 回目となる本稿では、テクノロジーを具体的に企業の競争力に昇華する際の工夫に着眼し、お伝えします。

なお、本文中の意見に関する部分については、筆者の私見であることをあらかじめお断りいたします。

誰もが 高度な技術を扱える環境下に対立構造ではなく、「経験値のみに頼らない意思決定をする人間 対 経験値を基軸にして意思決定をする人間」という対立構造を意識することが重要である。
高度な技術をいかに使いこなし、意思決定するかがカギとなる。
POINT 3

競争力強化の工夫とアルゴリズムの世界のリスクを知る

自社の競争力であるアルゴリズムの強化には、さまざまな方法がある。自社でこれまで蓄積した知見や社外の新たな着眼などが、競争力強化の着想を得るインプットとなる。また、アルゴリズムの世界はリスクもはらんでいる点に留中林 真太郎

Shintaro Nakabayashi

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K PMG Insight Vol.57

坂寄 圭

意する必要がある。

Kei Sakayori© 2022 KPMG FAS Co., Ltd., a company established under the Japan Companies Act and a member firm of the KPMG global organization of independent
member firms affiliated with KPMG International Limited, a private English company limited by guarantee. All rights reserved.

ⅠⅡアルゴリズムは社会のあらゆるところに配置されるアルゴリズムが世界を飲み込む時代ンスフォーメーション（以下、「DX 」という）底して追求すると、自社固有の 課題を 解業省「DXレポート2（中間取りまとめ）」1 に計算や操作の組み合わせを再構築する必

デジタライゼーションとは、デジタルトラを推進するためのステップであり、経済産
よれば、「個別の業務・製造プロセスのデジタル 化」と定義されています。アナログで処理されていたものをデジタル化し、従来にはなかった利便性を生み出す、あるいは業務にデジタル 技術を採り入れて効率化を図るといった取組みをデジタライゼーションと呼ぶのです。

従来よりデジタライゼーションは、企業の情報システム部が得意としています。情報システム部が企業内部の情報を高速処理するシステムを構築し、上記のような取組みを実施しているケースが多くあります。
しかしながら現在では、データを処理するアルゴリズムが企業内部だけでなく、社会のありとあらゆるところに配置されています。
なぜなら、ビッグデータを収集・処理するという情報処理ニーズの高まりに伴い、アルゴリズムを得意とする企業が増えたからです。

高 速 ネットワークの 成長 や センサー・IoTデバイスの増加によって、今ではビッグデータが日々生成されます。このような環境下で「社 会的課題を 数学的に 解く」という考え方に注目が集まり、アルゴリズムを得意とする企業ではまさにそれを実践しています。これらの企業では、アルゴリズムに含めるべきモデル・方程式を生み出し、ソフトウエアに実装しています。そして、それらを実現するために、数学や統計、確率企業においてデジタライゼーションを徹

デジタライゼーションが普及することで「人間が マシンをどのように 利用し、意思決定をするか」という点が非常に重要になります。デジタライゼーションの本質に迫る論点と言っても過言ではないでしょう。

これは経験値を基軸とした意思決定がくために社内の業務プロセスに係る手順、良い・悪いという議論ではなく、新しい 時要性に 直面します。それらを意識的に 競伝えしたいのです。

争力のあるアルゴリズムとして再定義し、拡張・強 化し 続 ける企 業 が アルゴリズム志向の企業である点は第1回で述べました。
一方、社 会 全 体 にデジタライゼーショ

ン が 普及することにより、高度 な 技術を誰もが容易に使いこなせる時代がすぐそこ代に向けた備えが必要であるという点をおⅣ

KPMGジャパンにおけるデジタライゼーション

これらの考え方は、KPMGジャパンにもに来ています。�ノーコード�や �アジャイル�変化のきっかけを与えました。たとえば、監が IT を基礎としたサービスソリューションクライアントオフィスで数週間作業するとというコンセプトの下で、非プログラマーを制作することが可能となりつつあります。
OECD の報告書「アルゴリズムと共謀」では、「ビッグデータとプライシング・アルゴ
リズムなどの技術的に高度なツールの組み合わせは今日、生活のなかでますます普及してきており、多くの企業が事業を展開する競争環境や商業的・戦略的な意思決定の方法に変化をもたらしている」とされ、ビッグデータやアルゴリズムによる競争環境の変化が指摘されています。このような状 況を 見て、アルゴリズム が 世界を 飲み込むという時代がまさに到来した、と感じています。
Ⅲ高度な技術をいかに使うべきか

このような変化のなかでは、我々がよく査 業務 を提 供 するあずさ監 査法 人では、いう旧来型の監査の枠組みを超え、デジタライゼーションの本質を伝えるべく、サービスのなかに 情 報 処 理 技 術を 効果的 に取り入れ、実践しています。KPMG ジャパンでは、これまでの経験から得られたノウハウを高度な情報処理技術を通じて、クライアントに還元することにより、結果として、クライアント の デジタライゼーションに具体性を持たせる支援を行なっています。このような活動は日本に限らないため、今では 世界 の 戦略的市場 に 20 を 超える拠点にデータサイエンティストやエンジニア を 含 む 10, 0 0 0 人以上の 専門家を有 するセンターオブエクセレンス（ KPMGLighthous ）を構築する結果となりました。

各国の KPMG Lighthouseメンバーは多様な 情報を交換し 相互の 価値提供の 強化に努めています。

では、KPMG がどのように高度な技術を論などに明るい人材が注目を集めており、口にする「機械に負けた」という「マシン利用し、クライアントと共 に 新しい 時代ンとして活躍しています。みに頼らない意思決定ができる人間 対 経

いと思います。次に紹介する例は、自社ビ彼らがデジタライゼーションのキーパーソ対 人間」の対立構造ではなく、「経験値の験値が基軸になった意思決定しかしない人間」という対立構造を意識することが重要だと考えています。上記における�マシン�とは、人工知能などの高度な情報処理技に備えようとしているのか、少しご紹介したジネスのデジタル化に踏み込み、アルゴリズムの競争力強化のための着想を得る参考としていただければ幸いです。

術を指します。

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2Digital
Transformation「 AutoML 」が AI（ 人工知能）モデルの自社開発を可能に：企業のデータ利活用を加速に発生した不正事例および訂正報告案件

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競争力強化の工夫―実践例―をもとに、企業の 会計不正が 発生するリスクを 数値化するツール を開発し、監査の現場で活用しています（図表 1参照）。こ

1. 特有の深い知見を処理に組込むのツール は不正リスクを売上過大、資産競争力強化の方法の 1つとして、今までの業務経験から得られる特有の知見を機

械 に 学習させ、そのノウハウを 同じ 業務処理に 組込み、横展開するという方法が考えられます。KPMG ジャパン では、過去
図表 1

過大、費用過少の 3 つの 視点で機械学習を行い、スコア化します。リスクを３つのを実際のアクションにつなげることが重要です。

2. 周辺の要素とあわせて模倣困難性を強化する

また、競争力を高める際には、アルゴリ軸に絞ってスコアリングすることで、リスクズムだけでなく、周辺の要素と合わせて模監査対応を実施することを可能にしました。

があります。たとえば、異常仕訳検知というの 内容と程 度 を 明 確 に 理 解し、必 要 な
機械学習等を利用する場合に、その結果倣困難性を強化することを意識する必要分析があります（図表 2 参照）。これは仕訳の単なる勘定科目・金額などの 基礎情報の他、勘定科目の組み合わせ情報や入力

不正予測モデリングのイメージ者・承認者の組合せ情報などの要素を合わせて利用することで網羅的・客観的な分析を実現しています。このような周辺の要素を利用することで、経常的に発生するパターンから乖離する異常な仕訳を特定し、不正や誤謬につながるリスクの高い仕訳・取引の抽出が可能になります。このように、高度なアルゴリズムと周辺の 要素との 組み合わせが、競争力の強化につながります。

3. データの希少性に着眼する

出典：KPMG 作成

図表 2

データの 希少 性に 着眼することも、価値を創造するポイントの1つになります。あずさ監査法人では、人工衛星データを利異常仕訳検知のイメージ

借方の勘定

現金預金

想定通りの組み合わせ

現金預金売掛金

棚卸資産

有形固定資産買掛金
売上売掛金

想定外の組み合わせ

貸方の勘定

同じ勘定の組み合わせ

棚卸資産

有形固定資産

---

-

8,146
198.465--

3,567-

113,891-

-

-

-

476

-

3,945

100,791-

-

-

-

-

-

561

-

-

-

-

-

192,562

-

-

-

買掛金

-

売上

衛星搭載船舶自動識別システム実験により取得した 船舶 の 位置情 報 データを 活用することで、特定船舶の実在性や、特定期間における 稼 働状況、特定日における航 海 進 捗度 を 客 観 的 かつ 網 羅的、適 時に把握することが可能になります。その結果を船舶の 資産評価 や人件費や 燃料費等の船舶運航費用の検証に利用していま売上（貸方）の勘定科目の組み合わせ金額用した監査手法を開発しました。JAXA のす。希少性のあるデータを見極め、それを処理に組み込むことで模倣困難性を強化伝票数

売掛金現金預金した1つの例です。

前受金

固定資産
出典：KPMG 作成

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4. 特許化して競争力を保護するアルゴリズムの 競争力を 確保するために特許戦略というものは非常に重要です。
特許戦略は類似のアプローチが既存のものではないという確認を行い、想定している価値や競争力を検証することからはじまります。自社の強みであるアルゴリズムを高度化する場合、その競争力保護のための特許戦略を法務部・知財部と会話をしながら進めていくことをお勧めします。
Ⅵ

アルゴリズムの世界のリスクを知る深い知見や 新たな 着眼により、競争力強化の施策を検討することはとても重要です。その際、アルゴリズムの世界の今後のさらなる発展によるメリットだけでなく、それがもたらすリスクも同時に把握することが重要になるでしょう。

企業内部でアルゴリズム が 完結するだ

けでなく、社会において多くの企業が当たり前のようにアルゴリズムを活用し外部と接触、取引等を行うようになっています。このような状況下では、それらが協調的な行為を行うだけでなく、互いに背反し合う可能性もあります。当然のことながら、その先なる時代においては、単にその技術を使うだけではなく、その技術を使って自社のアルゴリズムを �どのように競争力として位置付けるか�が大変重要になります。人間がマシンをどう扱うかが問われる社会では、自社でこれまで 蓄積してきた 深い 知見や社外でみられる新たな着眼によって、競争力の強化を継続的に図る必要があります。
加えて、アルゴリズムの世界の良い面だけでなく、自社にとって脅威となり得る可能性を無視することはできません。

これらを正しく理 解し、自社の 競争的価値の 源泉であるアルゴリズムを経営オ

ペレーティングシステムの キーコンポーネントに 据え、さらなる成長の 打ち手を改めて見直すことで、次世代のリーダーが「新しい勝ち方」を発見するきっかけになると考えています。

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経済産業省「DXレポート2（中間取りまとめ）」https://www.meti.go.jp/press/2020/12/20201228004/20201228004-3.pdf
関連情報

KPMG FAS 、「プライシングの最 適 化 」サービスの提供を発表にはこれらの行為を監視するアルゴリズム

https://home.kpmg/jp/ja/home/media/
press-releases/2022/08/fas-cbma-pricing.
html

ることも予見されます。

あずさ監査法人の考える監査のデジタル化が出現し、取引に一定の制限が 設けられアルゴリズム同士のつながりが発生した

場合、競争力強化という観点の 他に、新https://digital.azsa.or.jp/目しておくべきでしょう。

本稿に関するご質問等は、たな社会的リスクの発生にも意識的に注Ⅶ

次世代のリーダーに向けて

デジタライゼーション の 普及 に 伴 い、データ、テクノロジーの掛け算とも言えるアルゴリズムの競争力を身に纏う企業の台頭 が 顕著にみられるようになりました。
誰もが高度な技術にアクセスできるように以下の担当者までお願いいたします。

株式会社 KPMG FAS
中林真太郎／執行役員パートナー
shintaro.nakabayashi@jp.kpmg.com

有限責任 あずさ監査法人
坂寄圭／パートナー
kei.sakayori@jp.kpmg.com© 2022 KPMG FAS Co., Ltd., a company established under the Japan Companies Act and a member firm of the KPMG global organization of independent
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