令和 3 年度会計検査院委託業務報告書

欧米諸国におけるデータ分析、AI の活用による会計検査・監査等の状況に関する調査研究

令和 4 年 3 月

有限責任 あずさ監査法人

目次.............................................................................................................................................................i

目次

インタビュー及び事例目次 .................................................................................................................................. iii
図表目次...........................................................................................................................................................iv

報告書の概要 ........................................................................................................................................................ vii
略語集............................................................................................................................................................x
調査研究の概要................................................................................................................................. 1
調査研究の背景・目的.................................................................................................................... 11.1.

調査研究の背景............................................................................................................................. 11.2.

調査研究の目的............................................................................................................................. 1
調査研究の対象 ............................................................................................................................... 1
調査研究の方法 ............................................................................................................................... 23.1.

調査研究の実施体制..................................................................................................................... 2

3.2.

調査研究プロセス及び示唆の導き方 .......................................................................................... 2
各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要.................... 10
アメリカにおける公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要 .......... 10

1.1.

アメリカにおけるデータ分析、AI に関する主要政策............................................................. 10

1.2.

アメリカの公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要 ................... 16
イギリスにおける公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要 .......... 30

2.1.

イギリスにおけるデータ分析、AI に関する主要政策............................................................. 30

2.2.

イギリスの公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要 ................... 36
オランダにおける公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要 .......... 49

3.1.

オランダにおけるデータ分析、AI に関する主要政策............................................................. 49

3.2.

オランダの公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要 ................... 54
欧州諸国等における取組.............................................................................................................. 69

4.1.

欧州諸国等のその他データ分析、AI に関する主要政策......................................................... 69

4.2.

欧州諸国等におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要 .................................. 72
各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例.............................................. 82
データ分析のプロセス.................................................................................................................. 82
アメリカにおけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例 .................................... 87

2.1.

第一段階：データ収集 ............................................................................................................... 87

2.2.

第二段階：データ加工 ............................................................................................................. 100

2.3.

第三段階：データ分析 ............................................................................................................. 112

2.4.

AI ツールの技術評価 ................................................................................................................ 168
イギリスにおけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例 .................................. 173

3.1.

第一段階：データ収集 ............................................................................................................. 173

3.2.

第二段階：データ加工 ............................................................................................................. 186

3.3.

第三段階：データ分析 ............................................................................................................. 199

3.4.

第四段階：ビジュアル化 ......................................................................................................... 227iオランダにおけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例 .................................. 236
4.1.

AI を使った公共サービスに対する検査.................................................................................. 236
調査研究結果の比較とまとめ...................................................................................................... 255
各国の公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の状況の比較とまとめ. 255

1.1.

アメリカの特徴......................................................................................................................... 255

1.2.

イギリスの特徴......................................................................................................................... 256

1.3.

オランダの特徴......................................................................................................................... 257
各国の調査研究、会計検査等の比較とまとめ ......................................................................... 264

2.1.

アメリカの特徴......................................................................................................................... 264

2.2.

イギリスの特徴......................................................................................................................... 267

2.3.

オランダの特徴......................................................................................................................... 269

2.4.

アメリカ、イギリス、オランダの比較からの示唆 ............................................................... 269
おわりに....................................................................................................................................... 272

別添資料 1 概要表（アメリカ、イギリス、オランダにおける検査報告の概要） ..................................... 273
別添資料 2 参考資料......................................................................................................................................... 300

ii

インタビュー及び事例目次（アメリカ）
アメリカの公的部門におけるデータ利用（HHS-OIG インタビュー）.......................................................... 24
事例 1 データマイニングの事例.............................................................................................................................. 87
事例 2 データマイニング及びデータマッチングを行っている取組を検査した事例 .............................. 92
事例 3 データマイニングと加重アルゴリズムを用いた事例........................................................................ 100
事例 4 OCR の利用事例............................................................................................................................................ 106
事例 5 インタビュー対象者の選定に Python 等を使用した事例.................................................................. 112
事例 6 クラスター分析の事例 ................................................................................................................................ 117
事例 7 ロジスティック回帰の事例 ....................................................................................................................... 124
事例 8 重回帰分析、ロジスティック回帰分析の事例..................................................................................... 138
事例 9 因子分析の事例 ............................................................................................................................................. 146
事例 10 決定木分析の事例....................................................................................................................................... 155
事例 11 主成分分析の事例....................................................................................................................................... 161
事例 12 技術評価設計ハンドブックに参考事例として取り上げられている AI ツールの技術評価事例........................................................................................................................................................................... 168（イギリス）
イギリスの公的部門におけるデータ連携（NAO インタビュー） .................................................................. 38
イギリスの公的部門におけるデータ利用（NAO インタビュー） .................................................................. 43
イギリスの公的部門におけるその他特徴的な取組（NAO インタビュー）................................................. 47
事例 13 ウェブスクレイピングの事例................................................................................................................. 173
事例 14 データマッチングを用いた業務の検査事例....................................................................................... 178
事例 15 モデリング調査、データクリーニングの事例 .................................................................................. 186
事例 16 クラスター分析、主成分分析、ロジスティック回帰分析の事例................................................ 199
事例 17 回帰分析（線形回帰、ロジスティック回帰）の事例 ..................................................................... 207
事例 18 操作変数法の事例....................................................................................................................................... 217
事例 19 ウェブスクレイピング、テキスト分析、センチメント分析（ビジュアル化）の事例......... 227
事例 20 データのビジュアル化の事例................................................................................................................. 233（オランダ）
事例 21、22 AI を使った公共サービスに対する検査の事例 ........................................................................ 236（欧州諸国等）
欧州諸国等の公的部門におけるデータ管理及びデータ連携（ECA Lab インタビュー） ........................ 72
欧州諸国等の公的部門におけるデータ利用（ECA Lab インタビュー）....................................................... 75
欧州諸国等の公的部門におけるデータ利用（ECA プロセスマイニングの事例） .................................... 77
欧州諸国等の公的部門におけるデータ利用（ECA ブロックチェーンの事例）......................................... 81

iii

図表目次
図表 1 特に着目すべき調査ポイント...................................................................................................................... 3
図表 2 検索に用いたキーワード............................................................................................................................... 3
図表 3 機関別の事例リスト件数............................................................................................................................... 4
図表 4 機関・分析過程別の詳細事例件数 ............................................................................................................. 6
図表 5 本調査研究の詳細事例分析対象報告書一覧............................................................................................ 6
図表 6 本調査研究で紹介したデータ分析、AI 政策関連分野に対する会計検査等の事例..................... 8
図表 7 アメリカのデータ分析、AI に関する主要政策の変遷 ....................................................................... 10
図表 8 連邦データ戦略における 10 年ビジョン ................................................................................................ 17
図表 9 USAspending.gov のデータ連携システム................................................................................................ 21
図表 10 NIEM の仕組み............................................................................................................................................. 21
図表 11 Data.gov に公開するまでのデータ形式の変遷.................................................................................... 23
図表 12 イギリスにおけるデータ関連法、公表物............................................................................................ 30
図表 13 Government as a Platform（プラットフォームとしての政府）の概念図 ...................................... 33
図表 14 data.gov.uk を介したデータ公開のモデル............................................................................................. 40
図表 15 data.gov.uk で公表するメタデータの形式の指定................................................................................ 41
図表 16 NAO でのデータ分析手法の分類イメージ.......................................................................................... 44
図表 17 オランダのデータ分析、AI に関する主要政策の変遷..................................................................... 49
図表 18 オランダの PLOOI システム.................................................................................................................... 54
図表 19 オランダにおける AI、ビッグデータに関する法規則一覧 ............................................................ 56
図表 20 各観点の主要な参考規則、文献等 ......................................................................................................... 57
図表 21 GDPR の条文 ................................................................................................................................................ 58
図表 22 政府情報セキュリティ基準の概要 ......................................................................................................... 59
図表 23 オランダ会計検査院が参照した政府情報セキュリティ基準の項目 ............................................ 60
図表 24 COBIT の概念図........................................................................................................................................... 65
図表 25 オランダ会計検査院が参照した COBIT のコアモデル.................................................................... 65
図表 26 データを駆使した自動化システムの検査・監査アプローチ再検討の観点 ............................... 75
図表 27 プロセスマイニングの仕組み.................................................................................................................. 78
図表 28 ビジュアル化による分析のためのツールとしてのプロセスマイニング.................................... 79
図表 29 支払機関が提出したプロセスマップと自動作成したプロセスマップの比較........................... 79
図表 30 モデルによる適合性確認 .......................................................................................................................... 80
図表 31 データ分析のプロセス............................................................................................................................... 82
図表 32 目的別のデータ分析手法 .......................................................................................................................... 83
図表 33 利用可能なデータに基づく機械学習の分類........................................................................................ 83
図表 34 本調査研究の詳細事例分析対象報告書一覧（再掲） ...................................................................... 84
図表 35 少額購入限度額内での購入カード承認プロセスの遵守状況に関する検査結果....................... 89
図表 36 調査対象機関の方針が OMB のガイダンスにどの程度遵守しているかに関する検査結果 . 90
図表 37 州の SNAP 機関がデータマッチングとデータマイニングを利用して不正を検出する方法の例................................................................................................................................................................................. 94iv

図表 38 GAO 不正フレームワークに基づく先導的な取組............................................................................. 94
図表 39 グリーンブック、GAO の不正リスクフレームワークのコンプライアンス基準と IRS のコン
プライアンス状況の比較による GAO の評価結果..................................................................................... 110
図表 40 活用した変数 .............................................................................................................................................. 119
図表 41 参考：階層敵凝集型クラスタリングのイメージ：その１............................................................ 120
図表 42 参考：階層敵凝集型クラスタリングのイメージ：その２............................................................ 120
図表 43 参考：平均連結法のイメージ................................................................................................................ 120
図表 44 ロジスティック回帰分析のイメージ図 .............................................................................................. 124
図表 45 検査手法....................................................................................................................................................... 125
図表 46 ロジスティック回帰分析で用いたデータの情報源......................................................................... 129
図表 47 合併モデル................................................................................................................................................... 134
図表 48 新規銀行設立モデル ................................................................................................................................. 134
図表 49 合併モデルと新規銀行設立モデルのロジスティック回帰の推計結果（2003 年-2009 年） 135
図表 50 企業への融資額モデルと税引前試算利益率モデルの最小２乗法の推計結果（2003 年-2009 年）................................................................................................................................................................................... 136
図表 51 重回帰分析のイメージ図 ........................................................................................................................ 138
図表 52 分析に用いたデータ ................................................................................................................................. 140
図表 53 標準労働者に対する臨時雇用労働者の収入の割合に関する多変量解析結果......................... 142
図表 54 職場提供の退職金制度への参加の相対的確率を示す .................................................................... 143
図表 55 因子分析と主成分分析のイメージ ....................................................................................................... 146
図表 56 全米住宅調査に対するアンケートの結果.......................................................................................... 149
図表 57 クロンバッハの α 値の事例.................................................................................................................... 150
図表 58 全米住宅調査年度別の完全性指数の分布（2001 年～2017 年）................................................. 150
図表 59 連続性品質指数の分布（2001 年、2005 年、2009 年、2013 年、2017 年） ............................ 152
図表 60 品質要因モデルの変数間のポリコリック相関係数（2001 年～2017 年） ............................... 152
図表 61 因子負荷量のモデルによる推定値 ....................................................................................................... 153
図表 62 賃貸住宅の質に関する傾向（推計結果）.......................................................................................... 154
図表 63 作成した決定木.......................................................................................................................................... 158
図表 64 多重共線性のイメージ............................................................................................................................. 164
図表 65 主成分分析の結果...................................................................................................................................... 164
図表 66 各主成分のヘルシーピープル 2000 指標の各指標に対する重み............................................... 165
図表 67 各代理変数が「ヘルシーピープル 2000」指標の州間の差を説明できる割合....................... 166
図表 68 GOV.UK 内の 4 種類のページ分類 ...................................................................................................... 175
図表 69 本件検査での課題と限界 ........................................................................................................................ 176
図表 70 DWP におけるデータマッチング環境 ................................................................................................ 182
図表 71 DWP が 2014 年以降使用しているデータマッチングシステム................................................... 183
図表 72 マタニティサービスに対する保健省の主要な目標......................................................................... 187
図表 73 対象トラスト（病院）の主要なマタニティサービスにおけるリソース.................................. 192
図表 74 ケアパスを再現する際の仮定................................................................................................................ 192v

図表 75 5 つのケアパスモデル.............................................................................................................................. 193
図表 76 モデリング調査にて検討したシナリオとその結果......................................................................... 195
図表 77 検査に用いた手法とその目的................................................................................................................ 199
図表 78 主成分分析に用いた設問 ........................................................................................................................ 202
図表 79 ロジスティック回帰分析における独立変数...................................................................................... 203
図表 80 クラスター分析の結果............................................................................................................................. 204
図表 81 ロジスティック回帰分析の結果 ........................................................................................................... 206
図表 82 事例調査の対象校...................................................................................................................................... 210
図表 83 意見照会を行った機関等 ........................................................................................................................ 211
図表 84 継続率に影響を及ぼす変数 .................................................................................................................... 213
図表 85 ロジスティック回帰分析の結果（被説明変数のオッズ比） ....................................................... 215
図表 86 調査・検査手法.......................................................................................................................................... 218
図表 87 本検査の検査手法の全体像 .................................................................................................................... 220
図表 88 推計に用いたデータの情報源................................................................................................................ 221
図表 89 推計に用いたモデル ................................................................................................................................. 222
図表 90 コントロール変数の定義 ........................................................................................................................ 222
図表 91 結果：求職者の給付金請求 .................................................................................................................... 223
図表 92 Mumsnet への投稿におけるトピックの特定（データのビジュアル化） ................................. 231
図表 93 Jobcentre journey time model の出力結果............................................................................................... 234
図表 94 本検査の検査フロー ................................................................................................................................. 237
図表 95 アルゴリズムのための検査フレームワークの全体像 .................................................................... 239
図表 96 「アルゴリズムのための検査フレームワーク」を用いて検査した検査事例......................... 241
図表 97 事例研究による検査結果 ........................................................................................................................ 243
図表 98 「ガバナンスと説明責任」一覧 ........................................................................................................... 246
図表 99 勧告「モデルとデータ」一覧................................................................................................................ 247
図表 100 勧告「プライバシー」一覧.................................................................................................................. 249
図表 101 勧告「ITGC」一覧.................................................................................................................................. 250
図表 102 勧告「倫理」一覧 ................................................................................................................................... 252
図表 103 アメリカ、イギリス、オランダの公共部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開
等の取組比較表..................................................................................................................................................... 259
図表 104 アメリカの調査対象事例 ....................................................................................................................... 264
図表 105 イギリスの調査対象事例 ....................................................................................................................... 267
図表 106 オランダの調査対象事例 ....................................................................................................................... 269

vi

報告書の概要
本調査研究は、欧米諸国のデータ分析、AI の活用に関する調査研究、会計検査・監査の状況や実際の検査・監査事例について整理・分析することにより、日本の会計検査に有用な情報を提供することを目的として行った。
本調査研究では、アメリカ、イギリス、オランダ、その他の国を対象に、文献調査及びインタビューにより以下の調査を実施した。
(1) 欧米諸国の公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の状況(2) 欧米諸国の会計検査院等におけるデータ分析、AI の活用等に関する調査研究、会計検査、監査等における事例(3) まとめ
第 1 章では、本調査研究の背景、目的、調査研究の対象、調査研究方法について述べている。
第 2 章では、アメリカ、イギリス、オランダ、欧州会計検査院（ECA）の公的部門におけるデータ管理、
データ連携、データ公開等の状況について述べている。
アメリカでは、1996 年にデジタル化の基盤となる法律が制定されて以降、デジタル化に伴うデータ公開
やセキュリティ等の課題解決に向けた法や政策の整備が進められている。2018 年以降は、AI 利用に係る課題解決のために AI を活用する関係機関がワークショップの開催やガイドラインの整備を行っている。
また、各連邦機関の内部組織が高度なデータ分析、AI に関する研究を行っている。
連邦政府機関は、「戦略資源としての情報管理に関する省令」に記載されている連邦政府機関の義務に基づき、データを収集、管理、利用している。また、連邦政府機関は、電子政府化推進に関する法律施行に伴いアメリカ政府が作成した Data.gov、USA.gov、IT ダッシュボード、USAspending.gov 等のデータ公開
サイトと各機関のウェブサイト上の情報を連携させてデータを公開している。アメリカ会計検査院（GAO）
は、受検機関から情報収集しているが、情報量が不十分な場合には公開データから統計情報や学術文献を収集している。公開サイト管理機関は、公開サイトにアクセスしたユーザーに関する情報を収集して異常な行動がないか監視している。
GAO は、技術評価設計ハンドブックを作成してデータ収集、利用、分析に係る留意点をまとめて公表している。GAO と各省庁の監察総監室（OIG）は、監査資料のデジタルデータ化や不正検出、不正リスク対応のためにデータマイニングやデータ抽出・分析ソフト等を利用し、業務効率を改善している。
イギリスでは、2003 年に公共データ利活用に関する EU 指令が発令されて以降、データ保護や利活用等に係る政策やガイドラインが整備されている。2017 年にデジタル経済法が施行されて以降、デジタル経済構築のための戦略や国家 AI 戦略が策定された。デジタル化業務に従事する政府機関及びその他関連組織が中心となり、公的部門及び民間部門におけるデータ利活用を推進している。
イギリスの各省庁は、国家データ戦略に従って情報収集・管理しているが、その方法は統一されていない。イギリス政府は省庁にデータのクラウド管理を義務付け、その他の公的部門にはクラウド活用推進支援を行っている。また、各省庁が利用するデータを効率的に連携させるためのシステム統一化が進められている。中央政府等の公的機関が保有するデータは data.gov.uk で公開されており、公的部門におけるデー
タ利用は専門委員会によって監督されている。イギリス会計検査院（NAO）は、受検機関からデータや関vii

連書類を収集して検査を実施しているが、データ分析の際には必要に応じて公開データを活用している。
また、省庁はデータを利活用して公共サービスの質を向上させる取組を行っており、NAO は各省庁の取組の検査や優良事例を取りまとめている。
NAO は、データの処理や保管、検査におけるデータ分析の利用、及び、データのビジュアル化の 3 分野に及ぶ技術や手法を取り入れている。また公的資金の適切な利用を保証する役割を果たすため、中央政府
等の公的部門におけるデータ利活用やデジタル化の取組に VFM 検査等を実施している。
オランダでは、2000 年以前に個人情報の保護に関する法令が施行され、2010 年代後半からデータ分析やAI に特化した行動計画・戦略が策定された。オランダには AI や革新的技術を管轄する専門的な組織が存在せず、各行政機関に AI 開発やデータ分析、データ解析の専門部署を設置して、外部研究機関と連携しな
がら高度なデータ分析や AI ツールの開発を行っている。
2016 年にオランダの行政機関に公的文書の開示を義務付ける法律が施行されて以降、公的機関の資料は
PLOOI（オープンガバメント情報プラットフォーム）で一元管理されている。PLOOI には政府のあらゆる文書が統一されたプラットフォームで管理されているため、データ連携が容易である。また、政府は規定に基づいて官公庁間での連携改善、情報セキュリティ向上等の管理を行っている。行政機関が保有するデータには個人情報が含まれる可能性があるため、行政機関が PLOOI でデータを公開する際には国内外の各種規定に従う公開ルールを遵守しなければならない。
オランダ会計検査院は、受検機関からの関連書類、データを収集しているが、必要に応じてオランダ中央統計局の公開データを用いて検査している。
2018 年 11 月にオランダ中央統計局が行政機関を対象に実施したアンケート調査によると、調査対象機
関の半数がアルゴリズムを利用していた。オランダの会計検査院は、アルゴリズムの理解を深めることを目的に「アルゴリズムを理解する」を作成して公表し、その中でまとめた「アルゴリズムのための検査フ
レームワーク」を基にアルゴリズムを用いた事例を検査している。
その他の欧州諸国等では、政府機関が AI を利用した行政のデジタル化やデータ管理、データ活用を進めている。ヨーロッパでは、データ保護を管轄している機関が、個人データ保護の監督的役割を担っている。AI を用いたアプリケーションの多くは、個人データに関連している事項がブラックボックスとなっていることに起因するリスクがあると指摘されている。また、機械学習の開発者は、特定の数値パフォーマ
ンスの最適化を目指すあまり、コンプライアンスや透明性、公平性の要件を満たさないまま、モデリング
するリスクが高いことも指摘されている。ECA では、データの信頼性や公平性に関する方針、正しい情報に対する判断基準、会計検査に用いられるべき検査手法を検討している。また、フィンランド、ドイツ、
オランダ、ノルウェー、イギリスの会計検査院は、2017 年に「データ分析に関する覚書」（MoU）を締結
し、効果的かつ効率的な検査・監査を推進している。2019 年の年次会議で、人工知能（AI）を用いたアプ
リケーションの検査・監査に向けたホワイトペーパーを共同で作成することに合意し、研究成果を公表している。
なお、調査対象となった 3 か国のいずれの会計検査院においても、AI による検査のプロセスが詳細に記述されている検査事例は公表されていないため、AI による検査のプロセスについてはインタビュー調査を実施し、その内容を第 2 章に記載している。

viii

第 3 章では、アメリカ、イギリス、オランダの会計検査院等におけるデータ分析、AI の活用等に関する調査研究、会計検査、監査等における事例について述べている。 3 章の冒頭には、データ分析のプロセスの全体像についても言及している。
アメリカでは、データ収集に関して、データマイニング及びデータマッチングを行っている取組を検査した事例を調査した。データ加工に関しては、データマイニングにより検査した事例を調査した。データ分析に関しては、クラスター分析により検査した事例、決定木分析により検査した事例、ロジスティック回帰の事例により検査した事例、主成分分析により検査した事例、因子分析により検査した事例、OCR を用いた検査事例、インタビュー対象者の選定に Python 等を使用した事例、ソフトウェアを使った重回帰分
析、ロジスティックモデル使用を使用した事例を調査した。また、その他の事例として、技術評価設計ハンドブックについても調査した。
イギリスでは、データ収集に関して、ウェブスクレイピングを活用した事例を調査した。データ加工では、データクリーニングについて比較的詳細に言及がある事例を調査した。データ分析では、クラスター
分析、主成分分析、ロジスティック回帰分析、その他回帰分析を用いた検査事例を調査した。ビジュアル化では、テキスト分析、センチメント分析を行った検査事例、R を用いて開発したアルゴリズムでモデル
及びインタラクティブマップを作成した事例を調査した。さらに、その他として、AI・RPA 等を使った公共サービスに対する検査事例を調査した。
オランダでは、公的機関がアルゴリズムを使用する際のリスクの有無、リスクの管理方法、改善すべき点を特定することを目的に、開発した「アルゴリズムのための検査フレームワーク」を用いた検査事例を調査した。さらに、「アルゴリズムのための検査フレームワーク」の詳細を調査した。
第 4 章では、以上の調査結果を比較分析したうえで、
日本の会計検査院に参考になる点をまとめている。

ix

略語集
略語

正式名称

和訳

AI

Artificial Intelligence

人工知能

AIMS

Audit Information Management System

検査情報管理システム（イギリス）

ATP

Audit Transformation Programme

検査変革プログラム（イギリス）

BIS

Department for Business, Innovation and Skills

CIGIE
COBIT

Council of the Inspectors General on Integrity andEfficiecy

ビジネス・イノベーション・技能省（イギリス）
監察総監評議会（アメリカ）

Control Objectives for Information and Related 情報及び関連技術の管理目標（オTechnologies）

ランダ）
デジタル説明責任及び透明性法（アDATA 法

Digital Accountability and Transparency Act of 2014

DCAT

Data Catalog Vocabulary

データカタログ語彙

DPA

Data Protection Act

データ保護法（イギリス）

DTC

Digital Trust Center

DWP

Department for Work and Pensions

労働・年金省（イギリス）

ECA

European Court of Auditors

欧州会計検査院（欧州）

EPA

Environmental Protection Agency

環境保護庁（アメリカ）

GAO

Government Accountability Office

アメリカ会計検査院（アメリカ）

GAO-

Science, Technology Assessment, and Analytics , アメリカ会計検査院科学技術評価

STAA

GAO

分析チーム（アメリカ）

GAP

Grants Analytics Portal

助成金分析ポータル（アメリカ）

GDPR

General Data Protection Regulation

一般データ保護規則（欧州）

GMS

General Matching Service

GSA

General Services Administration

GSA-TTSメリカ）

デジタル・トラスト・センター（オランダ）ジェネラル・マッチング・サービス（イギリス）
連邦政府共通サービス庁（アメリカ）Technology Transformation Services, U.S. General
Services Administration

連邦政府共通サービス庁テクノロ
ジー・トランスフォーメーション・
サービス（アメリカ）
イギリス高等教育財政審議会（イギHEFCE

Higher Education Funding Council for England

HHS

Department of Health and Human Services

保健福祉省（アメリカ）

HMRC

Her Majesty's Revenue and Customs

歳入関税庁（イギリス）

IRS

Internal Revenue Service

内国歳入庁（アメリカ）

ISACA

Information Systems Audit and Control Association

情報システムコントロール協会

リス）

x

略語
ITGC
KOOP

正式名称

和訳

Information Technology General Control

IT 全般統制公文書刊行物のためのナレッジアン

Kennis- en exploitatiecentrum Officiële

ドオペレーションセンター（オランOverheidspublicaties

ダ）

NAO

National Audit Office

NCSC

The National Cyber Security Centre

NCA

Netherlands Court of Audit

NCT

National Childbirth TrustNHS

National Health Service

国民保健医療サービス（イギリス）

NIEM

National Information Exchange Model

行政データ交換モデル（アメリカ）

OCDO

Office of Chief Data Officers

OCIO

Office of the Chief Information Officers

OCR

Optical Character Recognition

光学的文字認識

OfstedOffice for Standards in Education

教育水準局（イギリス）

OIG

Office of Inspector General

各省庁の監察総監室（アメリカ）

OMB

Office of Management and Budget

行政管理予算局（アメリカ）

PLOOI

Platform Open Overheidsinformatie

PSI

Public Sector Information

イギリス会計検査院（イギリス）
国家サイバーセキュリティセンター（イギリス）（オランダ）
オランダ会計検査院（オランダ）
ナショナル・チャイルドバース・ト
ラスト（イギリス）

各省庁の最高データ責任者室（アメリカ）
各省庁の最高情報責任者室（アメリカ）オープンガバメント情報プラット
フォーム（オランダ）
公共データ（欧州）

Directive 2003/98/EC of the European Parliament
PSI 指令and of the Council of 17 November 2003 on the reuse of public sector information

公共データ利活用に関する EU 指令（欧州）
ロボティックプロセスオートメーシ

RPA

Robotic Process Automation

RTI

Real time information

SAS

Statistical Analysis, System Software

SAPAI

Strategic Action Plan for Artificial Intelligence

SNAP

Supplemental Nutrition Assistance Program

USCIS

Citizenship and Immigration Services

移民局（アメリカ）

USDA

U.S. Department of Agriculture

農務省（アメリカ）

VEPs

Verified Earnings and Pensions service

収入・年金確認サービス（イギリス）

ョン
リアルタイム・インフォメーション
統計解析システムソフトウェア（アメリカ）
AI 戦略的行動計画（オランダ）
補充的栄養支援プログラム（アメリ
カ）

xi

第1章

調査研究の概要

調査研究の概要
調査研究の背景・目的
1.1.

調査研究の背景

日本では、2016 年に官民データ活用推進基本法が制定され、政府及び自治体は保有する地理情報、センサー情報等のデータの公開及び活用促進を進めている。また、2021 年 9 月にデジタル庁が設置され、政府はデジタル社会の形成に関する施策を迅速かつ重点的に推進するとしている。
アメリカでは 2014 年にデジタル説明責任及び透明性法（Digital Accountability and Transparency Act of2014）（以下、「DATA 法」という。）が制定され、各省庁の支出や補助金に関するデータをウェブ
サイト（https://www.usasending.gov/）で公開する取組が行われている。イギリスでは、2011 年に、電子政府政策全体を推進する政府デジタルサービス局（Government Digital Service）が設置され、2020 年に国家データ戦略を策定するなど、行政のデジタル化やデータの管理・活用等を図るための施策が進展している。そして両国ともにこれに対する会計検査も行われてきている。
翻って、技術面でも、データ分析、人工知能（Artificial Intelligence）（以下、「AI」という。）の進
歩が目覚ましく、その活用が急速に進んでいる。企業監査では、AI を活用した監査実務の検討が行われている。政府会計検査の分野でも様々な取組が行われており、アメリカ会計検査院（Government
Accountability Office）（以下、「GAO」という。）は 2018 年に戦略的予測センターを設立して AI に関する技術評価を行い、AI 開発の潜在的な影響を調査している。アメリカの各省庁の監察総監室（Office of Inspector General）（以下、「OIG」という。）の監査等においては、大量の書類から関連性の高い資料を抽出する際に AI を活用したソフトウェアが使用されている。イギリス会計検査院（National Audit Office）（以下、「NAO」という。）は、データ分析について、品質等を向上させる
点で検査のプロセスに不可欠な要素としており、検査業務の全てにおいてデータ分析を広く採用する
ことを指向している。オランダ会計検査院は、政府が業務の自動化、問題解決、予測を行うためにア
ルゴリズムの利用を増やしていることを背景として、アルゴリズムに対する倫理的側面も考慮した検査のフレームワークを公表するなどしている。
そして昨年来の新型コロナウイルス感染症の感染拡大により、日本の会計検査においても検査対象機関に直接出向いて行う会計実地検査の実施に大きな制約を受けている。そのため、検査対象機関の情報システムに保存されたデータ、政府、自治体等が公開しているオープンデータ、その他の利用可
能なビッグデータ等を活用して分析する検査手法の発展が喫緊の課題となっている。

1.2.

調査研究の目的

本調査研究は、欧米諸国のデータ分析、AI の活用に関する調査研究、会計検査・監査の状況や実際の検査・監査事例について整理・分析することにより、日本の会計検査に有用な情報を提供することを目的として行った。

調査研究の対象
本調査研究では、アメリカ、イギリス、オランダ、その他の国を対象に、文献調査及びインタビュー
により以下の調査を実施する。


欧米諸国の公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の状況



欧米諸国の会計検査院等におけるデータ分析、AI の活用等に関する調査研究、会計検査、監査
1第1章

調査研究の概要

等における事例

まとめ

調査研究の方法
3.1.

調査研究の実施体制

本調査研究における有限責任あずさ監査法人（以下、「あずさ監査法人」という。）の体制は以下のとおりである。
奥村 重史 アカウンティング・アドバイザリー・サービス事業部 ディレクター
田中 照章 アカウンティング・アドバイザリー・サービス事業部 シニアマネージャー
青木 哲也 アカウンティング・アドバイザリー・サービス事業部 アシスタントマネージャー
吉永 由美佳 アカウンティング・アドバイザリー・サービス事業部 スタッフ
加藤 優果 アカウンティング・アドバイザリー・サービス事業部 スタッフ

3.2.

調査研究プロセス及び示唆の導き方

本調査研究では、日本の会計検査院の検査手法及び検査領域の多様化に資するような示唆を導き出すため、主に文献調査を行った。このため、各国の会計検査院等がデータ分析、AI の活用等に関する調査研究結果やこれらに関する検査報告事例等を比較的詳細に公開しているアメリカ、イギリス、オランダの 3 カ国を取り上げて、データ分析、AI 政策及び会計検査等の比較分析を行った。(1) 各国の公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の状況を整理した上で、(2) 会計検査院等におけるデータ分析、AI の活用等に関する調査研究、会計検査、監査等における事例の調査、分析を行った。最後に(3)調査結果を取りまとめ報告した。なお、文献調査において、AI による検査のプロセスが詳細に記述されている事例は確認されなかったことから、AI による検査の状況については、インタビュー調査を実施した。(1)、(2)及び(3)示唆の取りまとめに係る詳細な調査研究プロセスは以下のとおりである。
(1) 各国の公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の状況を整理
まず、各国のデータ分析、AI 政策に係る主要政策及び公的機関が公表するガイダンス等について変遷をたどることで当該政策の発展過程を調査した。その上で、欧米諸国の公的部門におけるデー
タ管理、データ連携、データ公開等の状況に関し、以下の(ア)から(エ)について分析した。(ア)から(ウ)は、公的部門が公表している資料等に基づき、欧米諸国の公的部門におけるデータ管理、データ
連携、データ公開等の状況を簡潔に記載した。特に、会計データ及び業績検査へ活用されたデータに関する管理、連携及び公開状況を中心に取り上げ、インタビュー調査の内容も記載した。
(ア) アメリカ合衆国の公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の状況(イ) イギリスの公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の状況(ウ) オランダの公的部門におけるデータ連携、データ公開等の状況(エ) 欧州諸国等における取組
本調査では国別に比較分析をすることが求められており、各国とも共通の視点で調査することが必要であった。そのため各国共通の調査のポイントを、図表 1 に示すとおり設定した。

2

第1章

調査研究の概要

図表 1 特に着目すべき調査ポイント
分類

調査のポイント

データ管理

・ データをどのように集めているのか
・ データをどのように保存しているのか
・ データのアクセス管理をどのようにしているのか

データ連携

・ 各省庁・各データベース間の連携をどのように図っているのか・ 会計検査ではどのように活用しているか

データ公開

・ データをどのように公開しているのか・ 不正アクセス対応はどのようになっているのか

データの利用・ データをどのように利用しているのか
・ データの利用の際に先端技術は使われているのか

出所：あずさ監査法人が作成(2) データ分析・AI 政策に関する会計検査等の状況の整理
データ分析、AI 政策に関する会計検査等の状況の整理について、各国の会計検査院のデータベースで公表されている資料等に基づいて整理した。データ分析、AI 政策に関する検査報告事例の中から特筆すべき検査手法等に対して分析を行うため、以下の手順で整理を行った。
＜手順１＞
各国会計検査院のデータベースでキーワード検索を行い、事例リストの元となるリストを作成した。オランダに関しては、キーワードをオランダ語に翻訳した上で検索を行った。また、イギリスとオランダに関しては、ホームページ上のデータベースに収められている全ての報告書等を対象にした。一方、アメリカに関しては、GAO、各省庁の監察総監室（Office of Inspector General）（以下、「OIG」という。）とも膨大な報告書等の件数になるため、2015 年以降の報告書を対象とした。
各キーワードに関しては、会計検査院と協議の上、以下のとおり設定した。アメリカの一部のキーワードに関しては、本件委託調査に有用な報告書を検索するため、修正を加えた。修正したキー
ワードに関して以下の図表 2 に示している。
図表 2 検索に用いたキーワード
分類

全般

キーワード

変更箇所

※オランダについてはオランダ語に翻訳（アメリカのみ）

データ分析（data analysis）、人工知能（artificial intelligence）、ビッグデータ（big data）、データサイエンス（data science）、オー
プンデータ（open data）、統計（statistics）、定性的（qualitative）、定量的（quantitative）、アルゴリズム（algorithm）、ディープラーニング（deep learning）

データ収集・整 スクレーピング（scraping）、クローリング（crawling）、クロー

3

第1章

調査研究の概要

分類

キーワード

変更箇所

※オランダについてはオランダ語に翻訳（アメリカのみ）理

ラー（crawler）、html、クレンジング（cleansing）

データ分析

機械学習（machine learning）、ロジスティック回帰（logistic【 変 更 前 】 mining 、

regression）、決定木（decision tree）、マイニング（mining）、デ logistic
ータマイニング（data matching）、アソシエーション分析 【変更後】data mining、（association analysis）、クラスタリング（clustering）、モデリン logistic analysis
グ（modeling）、重回帰分析（multiple regression analysis）、ロジ
スティック回帰（logit analysis）、プロビット分析（probit analysis）、
非線形回帰分析（non-linear regression analysis）、対数線形分析（logarithmic linear analysis）、主成分分析（principal component
analysis）、ファクター分析（factor analysis）、クラスター分析（cluster analysis）、多面的スケーリング（multidimensional
scaling）、コンジョイント分析（conjoint analysis）、パス分析（pathanalysis）、共分散構造分析（covariance structure analysis）、ニューラルネットワーク（neural network）
検査でのAIの利 自動化（automation）、ルーティン（routine）、予測（prediction）,【変更前】routine

用／AI を使った 決定木（decision tree）、ディープラーニング（deep learning）、 【変更後】削除
公共サービスの 機械学習（machine learning）、自然言語プロセッシング（natural
検査language processing）、画像検知（image detection）、不正検知（fraud
detection）

出所：あずさ監査法人が作成
キーワード検索の結果、各機関別で以下図表 3 の件数の報告書等を抽出し、これを事例リストとした。
図表 3 機関別の事例リスト件数
機関名

件数

アメリカ会計検査院

86 事例

アメリカ各省の監察総監室

41 事例

イギリス会計検査院

47 事例

オランダ会計検査院

36 事例

計

210 事例

出所：あずさ監査法人が作成事例リストに掲示された報告書等の公表物に対して、以下の抽出基準でスクリーニングを行い、52 件の案件を概要表（別添資料 1）に抽出した。

・ AI を使った公共サービスの検査事例

4

第1章

調査研究の概要

・ ロボティックプロセスオートメーション（以下、「RPA」という。）1)・データマイニング
により情報収集・データ整理をしている事例

・ AI・機械学習（データ分類）により検査を行っている事例：クラスター分析、アソシエー
ション分析・ AI・機械学習（データ傾向）により検査を行っている事例：回帰、決定木・ 前処理に多くの時間を要した事例：個人情報、低い機械可読性
・ 第三者機関からデータを購入した事例
・ その他参考資料
・ 一般的なデータ分析によって検査を行っている事例
・ AI・機械学習による検査のプロセスが詳細に記述されている事例＜手順２＞
概要表は、以下の観点から取りまとめを行っている。なお、この段階における調査研究結果が、別添資料 1「概要表（アメリカ、イギリス、オランダにおける検査報告の概要）」となる。

・ 国・ データ分析の手法等
・ 年
・ 件名
・ URL
・ 事例の背景・目的・ 調査・検査手法
・ データの収集・分析方法
・ 調査・検査結果
・ 勧告と受検機関のコメント・対応＜手順３＞
概要表に掲記された報告事例からより詳細な事例分析の調査対象を抽出した。なお、抽出に際しては、データ分析の一連の過程であるデータ収集、データ加工、データ分析、データのビジュアル化の過程において参考となる事例を満遍なく抽出することに配慮した。データ分析に偏りがみられるのは、その他のデータ分析過程と異なり、データ分析手法である回帰分析、決定木、因子分析、主成分分析等の手法別にそれぞれ事例を抽出したためである。この結果、以下図表 4 に示す 22 件の事例を選定し、分析を行った。図表 5 中の「◎」は、データ分析の各段階（段階の詳細は第 3 章
第 1 節を参照）において最も記述内容が充実していた事例を指す。「〇」は、◎に比べて記述内容が少ないものの検査報告書で記述のあった事例を指している。

1) ロボティックプロセスオートメーション（RPA）とは、パソコンやサーバ上のソフトウェア型のロボットが、これまで人間が行っていた業務を代行し、その作業を自動化することをいう。適用可能な機能には、キーボードやマウス等のパソコン画
面操作、画面上の文字、図形、及び色の識別、AI を用いた適切なエラー処理と自動応答、並びにアプリケーションの起動や終了等がある（総務省，2008）。

5

第1章

調査研究の概要

図表 4 機関・分析過程別の詳細事例件数
分析過程

アメリカ

アメリカ

イギリス

オランダ

／GAO

／OIG

／NAO

／NCA

計

データ収集

3 事例

1 事例

2 事例

0 事例

6 事例

データ加工

1 事例

0 事例

3 事例

0 事例

4 事例

データ分析

7 事例

1 事例

4 事例

2 事例

14 事例

データのビジュアル化

0 事例

0 事例

2 事例

0 事例

2 事例

計

11 事例

1 事例

8 事例

2 事例

22 事例

出所：あずさ監査法人が作成
図表 5 本調査研究の詳細事例分析対象報告書一覧

事
例

1

2

3

4

5

6

7

8

詳
細
事
国
例
番
号
42 ア
メ
リ
カ
18 ア
メ
リ
カ
21

28

37

ア
メ
リ
カ
ア
メ
リ
カ
ア
メ
リ
カ

検査機
関

GAO

GAO

USDAOIG

GAO

GAO

23 ア
メ
リ
カ
25 ア
メ
リ
カ

GAO

51

GAO

ア
メ
リ
カ

GAO

タイトル

Little Evidence of Potential Fraud
Found in Small Purchases, but
Documentation Issues Exist
Supplemental Nutrition Assistance
Program: Disseminating
Information on Successful Use of
Data Analytics Could Help States
Manage Fraud Risks
CIGIE purchase card initiative
usda controls over purchase card
use

デ
ー
タ
収
集

デ
ー
タ
加
工

デ
ー
タ
分
析

〇

Tax-Law Enforcement: IRS Could
Better Leverage Existing Data to〇
Identify Abusive Schemes
Involving Tax-Exempt Entities
Water Infrastructure: Technical
Assistance and Climate Resilience
Planning Could Help Utilities
Prepare for Potential Climate
Change Impacts
Unemployment Insurance: States'
Reductions in Maximum Benefit
Durations Have Implications forFederal Costs
COMMUNITY BANKS
Effect of Regulations on Small
Business Lending and Institutions
Appears Modest, but Lending
Data Could Be Improved
Contingent Workforce: Size,
Characteristics, Earnings, andBenefits

6

そ
の
他

選定理由

データ収集に該当：データマイニン
グ

◎

◎

ビ
ジ
ュ
ア
ル
化

データ収集に該当：データマイニン
グ
データ加工に該当：データマッチン
グ

〇

◎

〇

◎

データ収集に該当：データマイニン
グ
データ分析に該当：加重アルゴリズ
ム
データ収集に該当：OCR
データ加工に該当：OCR

データ分析に該当：Python、クラス
タリング◎

データ分析に該当：クラスタリング◎
データ分析に該当：ロジスティック
回帰分析◎

データ分析に該当：回帰分析
◎

第1章

事
例

9

10

11

12

詳
細
事
国
例
番
号
27 ア
メ
リ
カ
24 ア
メ
リ
カ
26 ア
メ
リ
カ
46 ア
メ
リ
カ

13

5

14

2

15

16

17

18

19

20

21

調査研究の概要

12

1

7

9

3

8

13

イ
ギ
リ
ス
イ
ギ
リ
ス
イ
ギ
リ
ス
イ
ギ
リ
ス
イ
ギ
リ
ス
イ
ギ
リ
ス
イ
ギ
リ
ス
イ
ギ
リ
ス
オ
ラ
ン
ダ

検査機
関

GAO

GAO

GAO

GAO

NAO

NAO

NAO

タイトル

デ
ー
タ
収
集

デ
ー
タ
加
工

As More Households Rent, thePoorest Face Affordability andHousing Quality Challenges

NAO

NAO

ビ
ジ
ュ
ア
ル
化

そ
の
他

選定理由

データ分析に該当：因子分析◎

WATER POLLUTION: EPA Has
Improved Its Review of Effluent
Guidelines but Could Benefit fromMore
Public Health: A Health Status
Indicator for Targeting Federal Aid
to States

データ分析に該当：決定木分析◎
データ分析に該当：主成分分析
ステップワイズ回帰◎

TECHNOLOGYASSESSMENT:
Artificial Intelligence in HealthCare Benefits and Challenges ofTechnologies to Augment Patient
Care
Cross Government: Investigating
the volume and readability of◎
guidance on the government’s
GOV.UK website
Investigation into overpayments ofCarer’s Allowance

その他に該当：AI ツールの技術評
価◎

データ収集に該当：スクレーピング◎

Maternity services in England
◎

NAO

デ
ー
タ
分
析

Business, Innovation and Skills:
Helping over-indebted consumers

データ加工に該当：クレンジング
データ分析に該当：線形回帰分析〇

データ分析に該当：クラスタリン
グ、因子分析、主成分分析、ロジス
ティック回帰分析◎

Staying the course: the retention of
students in higher education

その他に該当：AI・RPA 等を使った
公共サービスに対する検査事例に該当

データ分析に該当：線形回帰分析、
ロジスティック回帰分析◎

Benefit sanctions

データ分析に該当：操作変数法
◎

NAO

NAO

Public service markets: Putting
things right when they go wrong〇

データ収集に該当：スクレーピング
データのビジュアル化に該当：セン
チメント分析、テキスト分析◎

Jobcentre journey time application

データのビジュアル化に該当◎

NCA

Understanding algorithms◎

7

その他に該当：アルゴリズムに関す
る検査

第1章

事
例

22

調査研究の概要

詳
細
事
国
例
番
号
14 オ
ラ
ン
ダ

デ
ー
タ
収
集

検査機
関

タイトル

NCA

Audit framework for algorithms

デ
ー
タ
加
工

デ
ー
タ
分
析

ビ
ジ
ュ
ア
ル
化

そ
の
他

◎

選定理由

その他に該当：アルゴリズムに関する検査

出所：あずさ監査法人が作成
なお、上記の本調査研究で紹介したデータ分析、AI 政策関連分野に対する会計検査等の事例は次の図表 6 のとおりである。
図表 6 本調査研究で紹介したデータ分析、AI 政策関連分野に対する会計検査等の事例
アメリカ／

アメリカ／

イギリス／

オランダ／

GAO

OIG

NAO

NCA

計

事例リスト

84 事例

43 事例

47 事例

36 事例

210 事例

うち、概要表での件数

24 事例

10 事例

12 事例

5 事例

52 事例

うち、詳細紹介分

11 事例

1 事例

8 事例

2 事例

22 事例

出所：あずさ監査法人が作成(3) まとめ
本報告書の最後に、公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の状況と、調査研
究、会計検査等に関してアメリカ、イギリス、オランダの比較とまとめを行う。
まず、公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の状況の比較とまとめに関して
は、国別に以下の観点で比較を行う。

・ AI、データ分析に関する主な法律
・ AI、データ分析に関する主な公表物
・ AI、データ分析に関する主な所管官庁
・ 公的部門におけるデータ管理：データをどのように集めているのか、データをどのように保存しているのか、データのアクセス管理をどのようにしているのか

・ 公的部門におけるデータ連携：各省庁・各データベース間の連携をどのように図っているのか、会計検査ではどのように活用しているか・ 公的部門におけるデータ公開：データをどのように公開しているのか、不正アクセス対応
はどのようになっているのか

・ 公的部門におけるデータ利用：データをどのように利用しているのか、データの利用の際に先端技術は使われているのか・ その他
続いて、各国の会計検査院等のデータ分析、AI の活用等に関する調査研究、検査事例等について
8

第1章

調査研究の概要

比較分析を行う。ここでは、調査対象となった事例から「日本の会計検査院による検査でデータ分
析や AI は使えるのか」という観点で示唆を得ながら、以下の観点から 3 か国の取組を比較、まとめを行う。

・ データ分析（データ収集）：RPA・データマイニングにより情報収集・データ整理をしている事例、第三者機関からデータを購入した事例

・ データ分析（データ加工）：前処理に多くの時間を要した事例（個人情報、低い機械可読性）

・ データ分析（データ分析）：クラスター分析・アソシエーション分析、因子分析・主成分
分析、回帰・決定木

・ データ分析（ビジュアル化）：ビジュアル化した事例
・ AI を使った公共サービスを検査事例
・ その他

9

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要
アメリカにおける公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要
1.1.

アメリカにおけるデータ分析、AI に関する主要政策

1.1.1

主要政策及びその変遷

図表 7 アメリカのデータ分析、AI に関する主要政策の変遷

出所：あずさ監査法人が作成
アメリカのデータ分析、AI に関する主要政策の変遷を図表 7 に示す。以下、時系列にアメリカにおける主な法律や政策、公表物について記載する。
アメリカでは、1993 年のクリントン政権以降、連邦政府デジタル化が推進されている。1996 年に施行された改正電子情報自由法2)により、各連邦政府機関が同年以降に作成した「リーディングルー
ム3)」の電子データを国民に開示することを定めた。以降、インターネット上で各連邦政府機関のウェブサイトを作られ、政府機関が収集、管理するデータの電子化が推進された。
2002 年にブッシュ政権は電子政府法（E-Government Act）を施行し、行政手続をオンラインで行
うための整備を進めた。この法律では連邦政府機関と行政管理予算局（Office of Management andBudget）（以下、「OMB」という。）に対して協働で IT の導入計画と投資管理、エンタープライズ
アーキテクチャ4)の開発、情報セキュリティ、プライバシー、政府情報へのアクセス・公開・保護、IT アクセシビリティ改善のためのデジタル化進捗状況を監督する責任を課した。併せて、電子行政

2) 1966 年に施行された情報自由法を改正したものである。情報自由法は、国民に連邦政府機関への情報開示要求権を認め、連邦政府機関には情報公開の責任を課した（Bureau of Industry and Security, n.d.）。
連邦政府機関が運営する公共閲覧施設で、公開が義務付けられている文書を閲覧するために設置されている。
4) 大企業や政府機関等の大規模組織における資源配置、業務手順、情報システム等の標準化と全体最適化を促進させ、高効率性を実現するための設計手法。
3)

10

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

サービスを提供するウェブポータル“USA.gov”を立ち上げた。さらに同年、セキュリティに関する懸念から連邦システム管理法を改正し、各連邦政府機関の情報システムのセキュリティ強化の徹底を義務付けた。
2009 年以降のオバマ政権では、政府横断的にデジタル化を促進するためにデジタルサービスを創設し、オープンガバメント推進のための戦略を策定した。2009 年、オバマ政権は「透明性とオープ
ンガバメントに関する覚書（Transparency & Open Government）を公表した。ここでは、透明性（Transparency）、参加（Participatory）、協業（Collaborative）の三原則を掲げ、国民公文書や手続にアクセスする権利を保障し、政府の透明性の改善に向けた取組を推進した。さらに、同年 5 月に「オープンガバメント・イニシアティブ（Open Government Initiative）」を、12 月に「オープンガバメン
トに関する連邦指令（Open Government Directive）」を相次いで公表した。オープンガバメントに関する連邦指令は、各政府機関が政府情報のオンラインでの公開、公開情報の質の向上、オープンガ
バメントの制度化、オープンガバメントの政策枠組みの整備を実行することを定めた5)。上記のうち、「政府情報のオンライン公開」に基づき、後述するデータ公開サイト“Data.gov”と IT ダッシュ
ボードが開設され、連邦政府機関レベルでのオープンデータ化が始まった。
連邦政府機関における IT 化が求められる中、2010 年に OMB は「連邦情報技術管理改革のための 25 の行動計画（“25 Point Implementation Plan to Reform Federal Information Technology Management”）を提出した。本報告書において、OMB は IT システム運用にかかるコスト削減に必要な 25 の IT マ
ネジメントプランを提示した。また、クラウド活用が経済的で需要に対する柔軟性に優れ、処理速
度も速いことから、クラウド・ファーストの方針を提言した6)。
2012 年 5 月、オバマ政権はデジタルガバメント戦略（Digital Government Strategy）を公表し、同時に各省庁宛てに「21 世紀の電子政府構築に当たって（Digital Government: Building a 21st Century
Platform to Better Serve the American People）」と題する覚書を発出した7)。本戦略指針において、情報中心アプローチ、共有プラットフォームアプローチ、顧客中心アプローチ、セキュリティー及びプ
ライバシーのプラットフォーム構築の四つの方針を掲げた8)。本方針により、公開データの類型化と共有、保護、統合可能なデータ化、費用削減、規範の適用、データ作成と公開方法の一貫性の確保等を各連邦政府機関に義務づけた。
2013 年、オバマ政権は政府情報のオープンデータ化を義務付ける大統領令を発令し、2014 年には大統領令の内容を引き継ぐ DATA 法を施行した。これにより、プライバシーや機密情報、国家の安全保障に関わる情報の保護、新たに作成するデータのアクセス性向上、機械判読可能なデータの公開を義務付けた。連邦政府機関に対しては、支出や財務データを USAspending.gov で公開し、不適切な支払や浪費を防止するためのデータ分析を義務付けた。さらに、OMB と財務省に対し、支出に関連する政府機関と連邦政府が作成した報告書を標準化するよう義務付けた9)。
2015 年にオバマ政権は不正削減及びデータ分析法を施行した10)。本法律によって、OMB に対して財務管理システムを導入するためのガイドラインを作成することを義務付け、各連邦政府機関に

5) The White House President of Barack Obama (2009)6) U.S. Chief Information Officer (2010)
7) U.S. Government of States (n.d.)8) The White House President of Barack Obama (n.d.)9) Data Coalition (2020)
10) Library of Congress (n.d.)

11

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

対しては年次報告書に不正防止方法の手順について記載することを義務付けた。財政管理システムには、以下の機能が含まれる。

・ 検出された不正行為に関するデータを収集、分析する
・ 分析結果をもとに不正行為の傾向を特定し、不正防止対策に活用する
・ モニタリング、評価、監査、調査結果を後の対策に活用する
2016 年、連邦ソースコード政策が制定された。これは、2012 年のデジタルガバメント戦略に基づき連邦政府機関がデータ公開や情報提供プラットフォームの開発を進める中、連邦政府機関が開発したソフトウェアを他の連邦政府機関でも再利用することを目的にした政策である11)。
2017 年トランプ政権は、連邦政府機関の IT システム近代化を促進するための取組を行った。2018
年に施行した政府データ公開法により GAO や連邦選挙委員会を含む幾つかの指定政府機関を除く連邦機関に対して、データを機械判読可能なデータにして公開することを義務付けた。
2018 年に米国エネルギー省科学技術情報局は、機械学習と AI の長期的な研究開発について議論するためワークショップを開催した12)。本ワークショップには、様々な研究者や政府職員が参加し、ドメイン認識、解釈可能性、堅牢性、ビッグデータ分析、機械学習を用いたモデリングとシミュレーション、複雑なシステムのインテリジェントオートメーション、意思決定支援を議論した。また、
同年、GAO も「AI：新たな機会、課題、そして政策と研究への示唆」と題したフォーラムを開催し、協議内容をまとめた報告書を公開した。本フォーラムの議題は、AI によって創出される機会、将来性、課題、リスク、AI の進歩に起因する政策への影響、研究テーマの優先順位であった。また、本フォーラムでは、AI の進歩により日常生活に大きな影響を与える可能性のある分野としてサイバー
セキュリティ、自動運転車、刑事司法、金融サービスをあげ、それぞれにおいて必要な政策と研究
課題について議論した。2019 年には、米国内の AI 技術の向上、科学の発展、経済競争力の向上、
国家安全保障の推進を目的として、「AI におけるアメリカのリーダーシップ維持のための大統領令」を発出した13)。
2020 年には、「AI アプリケーション規制のためのガイダンス」を発行し、連邦政府外部で開発、実装された AI アプリケーションへの規制に関する方針を明示した。連邦政府機関が利用している
AI アプリケーションは本方針の範囲外である。同年、国土安全保障省科学技術局は、「AI と機械学
習の戦略的計画」を公開した。ここでは、科学技術局が国土安全保障省と関連企業が実施している研究開発で重点的に取り組むべき AI と機械学習の分野を特定し、それをもとに戦略計画を示した。

1.1.2

所管官庁等

アメリカでは各連邦政府機関の役割に合わせて機関内組織が高度なデータ分析、AI に関する研究開発を行っている。さらに、OMB といった機関同士の連携を高め、情報技術研究開発を促進するため規制やガイドラインの作成や監督を実施する機関が存在する。以下では代表的な機関を取り上げる。

11) The White House (2016)12) U.S. Department of Energy Office of Scientific and Technical Information (n.d.)13) The White House (n.d. -a)

12

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

・ アメリカ会計検査院科学技術評価分析チーム（Science, Technology Assessment, and Analytics ,GAO）（以下、「GAO-STAA」という。）
GAO-STAA は、2019 年に GAO 内に設置された科学技術分析の専門組織である。GAO-STAAの構成員は政策分析、科学、技術、数学等の学位を持つ専門家である。GAO-STAA は新しい技術に関する情報を収集・分析して技術の導入が社会に与える影響や課題を明確化し、その課題に対処するために必要な政策を政策立案者に提案している。GAO-STAA は議会に科学技術、情報技術等に関する技術評価報告書を数多く提出してきた。GAO-STAA は検査業務を担当していないが、技術評価を行う際には、GAO 内の他部署と連携を取って研究を進めており、その結果を各部署に情報共有して内部知識の移転を行っている。

・ アメリカ会計検査院戦略的予測センター（Center for Strategic Foresight, GAO）
アメリカ会計検査院戦略的予測センターは、GAO の課題特定、監視、分析能力を強化するために 2018 年に設置された組織である。新たな傾向の分析や課題に対処するために、データドリブン（データ主導）モデル、戦略的評価ツールの開発、研究を行っている。構成員は政府機関、民間部門、非政府組織、学術機関等様々なバックグラウンドを有する専門家である。

・ アメリカ合衆国連邦政府共通サービス庁テクノロジー・トランスフォーメーション・サー
ビス（Technology Transformation Services, U.S. General Services Administration）（以下、「GSATTS」という。）
GSA-TTS は、行政サービスの効率化を促進させるために設置された政府機関である。アプリ
ケーション、
プラットフォーム、
ソフトウェアソリューション等デジタル化を推進している。
電子政府戦略策定時の情報中心アプローチに基づき、GSA-TTS が Data.gov に WebAPI を一元的に集約し、Data.gov を運営している。

・ アメリカ合衆国国務省経済成長・エネルギー・環境担当国務次官室（Office of the Under Secretaryof Economic Growth, Energy, and the Environment, U.S. Department of State）
アメリカ合衆国国務省経済成長・エネルギー・環境担当国務次官室は、国務省内部の機関であり、AI に関して積極的な取組を行っている。グローバルな AI 研究開発に係るパートナー
シップを通じて、国内の企業を支援している。また、経済競争のための公正なルールを設定
し、米国における AI 能力強化を実現するための外交政策や規制環境を整備している14)。

・ アメリカ合衆国行政管理予算局（OMB）
OMB は、大統領の方針を行政府全体で実施するために連邦政府予算の作成、管理、調達、財政管理、情報技術管理、各種政策や規制に対するレビュー、評価の調整等の役割を担っている15)。2002 年に電子政府法が施行された際に、他機関と協働して IT の導入計画を策定し、情報セキュリティを監督した。また、連邦政府向けのオープンデータ、コンテンツ、WebAPI 活
用方針や相互運用性向上のためのガイドライン、規範等を作成した。
14) United States Department of State (n.d.)15) The White House (n.d. -b)

13

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

・ アメリカ合衆国デジタルサービス（United State Digital Service）
アメリカ合衆国デジタルサービスは、2014 年にデジタルガバメント推進のために設立された組織である。システムデザイナー、エンジニア、プロダクトマネージャー等によって構成されている。連邦政府機関に対してウェブサイトやデジタルサービス改善のための助言や提言を行っている16)。
また、各省庁の監察総監室において、AI 等を活用した検査を実施しているが、各省庁における OIGの役割について以下に記載する。

・ 各省庁の監察総監室（OIG）
OIG は各省庁に設置されている内部監査機関で、内部統制の構成要素であるモニタリング機能を担っている。各省庁の OIG は、各省庁で実施しているプログラムや業務における不正・乱用の防止・発見、監査、調査の実施、政策の経済性、効率性、有効性を改善するための勧告をしている。各省庁の OIG は 1978 年に施行された監察総監法の第三条において、「政治的所属に関係なく、かつ、誠実性及び会計、監査、財務分析、法律、経営分析、管理若しくは調査における能力のみに基づいて、大統領が上院の助言と承認を得て任命する」、また、
第八条では「指定連邦機関における任命に適用される法律及び規制に従って、指定連邦機関の長により任命される」17)と記載されている。よって、各省庁の OIG は省庁内部に設置されていながら、独立した視点で検査・監査を実施している。さらに OIG は GAO と同様に政府
会計検査基準に準拠した監査・検査を行っていることから、GAO は各省庁の OIG の監査結果を活用することができる。例えば、財務検査について、各省庁の OIG が所属省庁の財務諸表を担当し、その結果に依拠して GAO が連結財務諸表を担当している。

・ 各省庁の最高データ責任者室（Office of Chief Data Officers）（以下、「OCDO」という。）
OCDO は、連邦政府のデジタル化を促進させることを目的に、各省庁内に設置されている。
OCDO は、監査、評価、調査、法律業務において必要なデータとデータ分析ツール（Self-Service
Analytics18)）を開発して同省庁内の OIG に提供し、監査業務や管理業務の効率化に貢献している場合もある。

・ 各省庁の最高情報責任者室（Office of the Chief Information Officer）（以下、「OCIO」という。）
OCIO は各省庁内に設置されており、省庁内の IT インフラやプラットフォームを運営管理している。また、各省庁の OCIO の業務は同省庁内の OCDO の業務と密接に関わっている。各
省庁の OCDO のデータ分析やレポーティング業務は同省庁の OCIO が運営監視するプラットフォーム上で行われている。各省庁の OCDO と同省庁の OCIO は互いにコミュニケーショ
ンを取りながら分析環境の改善に取り組んでいる。さらに、データと情報の安全性を確保す

16) United States Digital Service (n.d.)
17)

PwC あらた有限責任監査法人（2021，213 頁）

18) データ分析機能やデータアクセスをしやすくするための機能等を備えたソフトウェア。データサイエンスやプログラミン

グ等の知識がなくても高度な分析をすることが可能である。

14

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

るためにサイバー攻撃対策を実施している。当該局の構成員は、エンジニア、システム開発者、プロジェクトマネージャー、予算管理担当者等の様々なスキルを持つ職員である19)。

・ 監察総監評議会（Council of the Inspectors General on Integrity and Efficiency）（以下、「CIGIE」という。）
2008 年に施行された監察総監改革法（Inspector General Reform Amendments of 1988）において、各省庁の監察総監の情報共有のため CIGIE が設置された20)。CIGIE は、連邦政府行政府
内に設置されている独立機関で、75 名の連邦政府機関監察総監と 6 名の政府高官で構成されている。主な活動は、各省庁の OIG の課題解決に向けたワークショップ等の開催、各省庁のOIG 職員への研修実施、監察・評価品質基準と調査品質基準等の基準策定である。CIGIE は
毎月技術委員会を開催し、各省庁の OIG 職員が検査に用いることができそうな技術について情報交換する場を提供している。また、IT、監査手順、自動化ツールに関するトレーニングを提供している。さらに、2008 年以来毎年、リーダーシッププログラムをアメリカン大学と共同開催している。本プログラムは、各省庁の OIG が直面する課題等についての議論や専門組織との交流を促進させ、各省庁の OIG におけるリーダーの育成と専門性の向上を目的としている。2021 年度は、「デジタルフロンティア」をテーマに、一部の OIG を講師に機械学習やデータ利用等に関する取組や教訓等を発表した21)。

19) HHS-OIG（2022 年 2 月 8 日オンラインインタビュー）
20) 平井（2013，37 頁）
21) CIGIE (2021)

15

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

1.2.

アメリカの公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

1.2.1

アメリカの公的部門におけるデータ管理

2016 年に OMB は「戦略資源としての情報管理に関する省令（OMB Circular A-130: Managing
Information as a Strategic Resource）」を発令した22)。本省令は全連邦政府機関を対象とし、連邦機関が保有する情報や IT リソース等の管理に関する遵守事項を記載している。本省令には、連邦政府機
関が保有する情報はリスクを伴う戦略的資産であるため、適切に情報管理する必要があると明記している。連邦政府機関が保有する情報は紙媒体とデータ形式の両方が存在するが、データ形式にかかわらずデータ管理に関する連邦政府機関の義務を以下のとおり示している（一部抜粋）。

・ 連邦政府機関はハードウェア、ソフトウェア、システム等を導入する際にその安全性を検査し、導入以降は定期的にメンテナンスとアップデートをしなければならない。

・ 連邦政府機関は情報処理、保管、アクセス、送受信、処分等に関する他機関や民間企業との契約や合意条件が情報資源管理戦略計画23)の内容と合致し、さらに、関連政策や法的要件を満たすことを確認しなければならない。

・ 連邦政府機関は情報収集、利用、処理、保存、メンテナンス、配布、公開、廃棄という一連のサイクルを意識して管理しなければならない。

・ 連邦政府機関は適切な方法で情報の利用記録を保管し、廃棄要件を満たした段階で廃棄しなければならない。

・ 連邦政府機関は保有する情報と情報システムをプライバシー保護とリスク回避の観点で管理しなければならない。

・ 連邦政府機関はデータ管理に関する方針、データ処理方法、規範等を定めなければならない。
・ 連邦政府機関は委託業務や助成プログラム等で作成されたデータについても、外部からのア
クセス方法や長期保存方法を検討し、管理計画を作成しなければならない。

・ 連邦政府機関は OMB、国土安全保障省、各省庁の OIG、GAO からデータへのアクセスとデータ利用の許可を要求された際に対応しなければならない。

・ 連邦政府機関は行動計画とマイルストーンを設定し、各機関が保有する情報システムのリス
クや弱点を特定して修復するとともに、その記録を管理する。
さらに、2019 年に OMB は、各連邦政府機関が実施すべきデータ管理・利用方針についてまとめた連邦データ戦略（Memorandum M-19-18, Federal Data Strategy - A Framework for Consistency）を公表
した24)。本戦略の目的は、上述の各連邦政府機関におけるデータ管理・利用に関する行動計画の作成とマイルストーンの設定を促進することである。2020 年以降、毎年更新されており、前年の教訓を基に翌年の行動計画を作成している。本戦略は OMB が主導し、科学技術政策局（Office of Scienceand Technology Policy）、
商務省（Department of Commerce）、
中小企業庁（Small Business Administration）、
民間企業、学術機関、公務員、一般市民と協議して作成したものである。戦略作成の際には、各省

22) OMB (2016)23) OCIO が各政府機関と協働で情報資源管理戦略（Information Resources Management Strategic Plan）を策定している。本戦略は各政府機関が作成している戦略計画と方向性が合致するように作成されており、計画を遂行するために必要な IT 利用とデータ管理に関するゴールを提示している。
24) Federal Data Strategy development team (n.d.)

16

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

庁の OCDO が技術面で支援した。
本戦略では、2020 年～2030 年の 10 年ビジョンを 4 段階に分けて設定している（図表 8）。2020
年～2022 年を計画作成、インフラ整備等を行う基盤形成段階、2023～2025 年を規制、予算管理、調整を行う企画段階、2026～2028 年を連邦政府機関における状況分析を行う活動最適化段階、2029 年～2030 年を根拠に基づく意思決定とデータの自動改善を実現するデータドリブン（データ主導）な
活動段階としている。
図表 8 連邦データ戦略における 10 年ビジョン

出所：資料を基にあずさ監査法人が和訳25)
本戦略では、上記の 10 年ビジョンを達成するために必要とされる 40 の実践項目と実践項目を網羅するための 11 の対応策が記載されている。これらの実践項目と対応策は、「データの価値向上とデータ利用の促進」、「データ管理と保護」「効率的で適切なデータ利用の促進」の三つのカテゴ
リーに分類されている。そのうち、「データ管理と保護」には、機密情報とプライバシー保護のためのデータ管理、データの信頼性確保、データの評価、データの価値認識、データ管理規則の統一、
州・地方・部族政府と連邦機関のデータ共有等の実践項目が含まれる。
2021 年の行動計画において、OMB は各連邦政府機関に対して「データ管理と保護」を実践するために以下の対応をとるように義務付けている。

・ 連邦政府機関における優先課題の解決につながるデータの収集と評価
最高財務責任者法対象機関26)に対してデータ評価、課題解決に必要なデータ入手を義務付け、それ以外の機関は努力義務とした。

・ データ管理計画の策定
全連邦政府機関を対象に、今後 3 年間の計画策定を義務付けた。計画には、データの品質管25) Federal Data Strategy development team (n.d.) p.2.
26) 最高財務責任者法対象機関は、農務省、商務省、国防総省、教育省、エネルギー省、保健・福祉省、国土安全保障省、住宅・都市開発省、内務省、司法省、労働省、国務省、運輸省、財務省、退役軍人省、環境保護庁、総合サービス庁、米国航空宇宙局、米国科学財団、人事管理局、中小企業庁、社会保障庁、米国国際開発庁、米国原子力規制委員会である（Federal Data
Strategy development team, n.d.）。

17

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

理、メタデータ管理と新規データへのアクセスや既存のデータ利用をまとめる必要がある。

・ 職員のデータスキル向上
最高財務責任者法対象機関に対してデータスキル研修と専門能力の強化、2022 年までの目標
達成方法を明示することを義務付け、それ以外の機関は努力義務とした。

・ 公共機関のデータ公開計画
全機関に、COVID-19 や AI の研究開発に関わるデータの公開計画を作成することを義務付けた。

・ データインベントリ（データ目録）の改良
全機関に対して、四半期に一度、Data.gov 上のデータインベントリ（データ目録）をアップ
デートすることを義務付けた。

・ 政府全体のダッシュボードとインフラ整備
OCDO 法対象機関に対して、IT ダッシュボード27)のプロトタイプを作成し、OCDO 等が開催する協議会で実証することを義務付けた。さらに、政府機関のインフラ構築と予算に関する課題解決に向けた行動計画を作成することを義務付けた。
次期行動計画では、関係者のフィードバックを反映させて改善を図るとともに、機関横断的な協力関係の構築を推進するための対応策を追加する予定である。
現在、連邦政府機関はデータ管理手法の一つであるブロックチェーン技術を試験的に取り入れている。2020 年に財務省は業務効率化を目的としてブロックチェーンを利用した助成金交付システムの実証実験を 6 か月間実施した28)。このシステムでは、助成金受給者に送付する電子信用状に被付与者の身分証明書、助成金の金額、授与日を記録し、政府機関が財源から被付与者への助成金の流れを効率的に追跡できるようにした。しかし、ブロックチェーンの設定等の課題が残ったため、2021
年に未解決の課題への対応に加えて、暗号基準や省庁間の権限等に対応できるようにするための委託業務を発注した。透明性の向上や不正支払を防止するための内部統制等の強化が期待されている。

29)

また、GAO はブロックチェーンに関する技術研究を行い、報告書を作成している。2018 年に GAO
は、2018-2023 年の戦略計画策定のために行った科学技術分野におけるトレンド分析において、社会に大きな影響を与えうる科学技術にブロックチェーンを取り上げている30)。また、2019 年には、ブロックチェーンと分散型台帳技術に関する技術研究を行っている31)。
ブロックチェーンは、ネットワーク上の関係者間で行われた取引履歴を暗号化して関係者に共有するデジタル台帳技術のことである32)。関係者がデータにアクセスして取引記録を閲覧することができるが、取引データを書き換えることはできない。ブロックチェーンには非許可制のシステムと許可制のシステムがあり、前者は誰でもブロックチェーンに参加できる一方、後者はあらかじめ認27) OMB が運営するダッシュボード（https://itdashboard.gov/）で、26 機関分の IT 投資状況と分析ツール等を公開している。各

連邦政府機関の OCIO が本サイト上で各機関の取組を評価している。なお、本サイトに GAO の IT 投資情報は掲載されていない。
28) The Business of Federal Technology (2020)29) Bureau of the Fiscal Service (2021)
30) GAO (2018a)
31) GAO (2019)32) GAO (2018b)

18

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

証された人物のみが参加できる。また、コンセンサスプロトコル33)を用いて取引の正当性が検証されるため、政府機関等の信頼できる当局の承認・検証を必要としない。主に仮想通貨とその取引、債券や株式等の証券、スワップ契約、金融資産等の所有権変更の追跡等に使用されている。ブロックチェーンの利点には、政府が発行する従来の通貨を代替するデジタル資産の送金・受け取りをリ
アルタイムで安全に行うことができ、金融サービスを再構築するために利用できることが挙げられている。他に、ブロックチェーンの利点について以下のとおり示している。

・ 透明性の確保：関係者であれば誰もが取引記録を閲覧でき、不正防止に役立つ。
・ 人件費の削減：従来は人間がデータを追跡して取引記録を確認していたが、その作業が必要なくなる。

・ データの質と信頼性の確保：取引記録はコンピュータが自動的に作成するため、正確性を保つことができる。

・ 幅広い活用が可能：サプライチェーン、報道、エネルギー、医療、行政等、様々な分野に活用可能である。
他方、以下の課題も認められている。

・ エネルギーの大量消費：分散型台帳システムの利用にかかる費用が高額である場合がある。
また、コンセンサスプロトコルを活用するとコンピュータが大量のデータを処理する必要が生じ、大量のエネルギーを消費する。

・ 談合が生じる可能性：コンセンサスプロトコルの承認者となる関係者が談合を組み、取引記録に不正を働く可能性がある。

・ セキュリティ：承認型ブロックチェーンを利用している事業者は、外部者が分散型台帳に保存されたデータにアクセスできないようにセキュリティを確保する必要がある。
また、今後、
量子コンピューティングの発展に伴い、セキュリティ上の脆弱性が増すことが懸念されている。

・ データの永続性：ブロックチェーン上の取引データは永続的に記録でき、容易にデータの書
き換えができないようになっている一方、正当な理由でデータの修正が必要になった場合に修正するのが難しい。

・ 不正を見逃すリスク：ブロックチェーンは政府機関による管理が不要になるという利点がある一方、政府機関は承認型ブロックチェーンの記録内容を確認できない場合があるため、不正取引を検知できないリスクがある。

・ 制度が不十分：規制が追いついておらず、今後の規制内容も不透明であるため、ブロックチ
ェーンの利用に懸念を示す企業がある。
また、ブロックチェーン技術を用いた仮想通貨についても課題がある。仮想通貨の利用者が仮想通貨を売却する場合、仮想通貨を用いて購買した場合、また、他の仮想通貨を購入する場合には納税義務が発生するが、その義務のことを知らない利用者が多く、未納のケースが増えている。GAO
が内国歳入庁（Internal Revenue Service）（以下、「IRS」という。）において仮想通貨利用者の納税
33) 新たな取引データが追加される際には、統計的に優位な人数の関係者の取引記録内容をもって承認コンセンサスが成立したとみなし、新たな取引データとして追加する仕組み。

19

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

促進の取組を検査した事例では、IRS 職員を対象としてブロックチェーン取引の理解を深めるための研修を実施していた34)。ブロックチェーンを用いた取引と課題への対処の前提条件として、政府機関職員がその技術を理解する必要があるが、政府機関内部における知識がいまだに不十分な状況だと考えられる。

1.2.2

アメリカの公的部門におけるデータ連携

上述の「戦略資源としての情報管理に関する省令」において、連邦政府機関は情報公開システムと各自公式ウェブサイトのデータ連携を念頭においてデータの作成、情報収集をするように義務付
けられている。データ連携を念頭においたデータとは、関連するデータ規則を参照し作成された機械可読データかつ拡張可能なメタデータを含むデータである。
連邦政府機関が各機関のウェブサイトで公開している情報は、Data.gov、USA.gov35)、IT ダッシュ
ボード、USAspending.gov 等と連携される。この連携作業は、Data.gov、USA.gov、IT ダッシュボー
ド、USAspending.gov へのログイン ID を持つ連邦政府機関職員もしくは委託業者のみが対応できる。
例えば、Data.gov は政府機関の公式サイトや出資先のウェブサイト36)、準政府機関、州政府や地方
政府、民間連携の公式サイト37)と連携されている。また、Data.gov は GSA-TTS によって管理されているため、不適切な投稿や連携先があれば GSA-TTS に削除される。
ここでは、連邦政府機関が管理している USAspending.gov のデータ連携方法を例に挙げて説明する。様々な政府機関が財務システム等に入力したデータは USAspending.gov にアップロードされるような仕組みになっている。図表 9 に示すとおり、契約締結データは連邦調達データ記録システム（Federal Procurement Data System Next Generation）から、補助金プロジェクトに関するデータは補助金申請システム（Financial Assistanece Brocker Submission System）から USAspending.gov に毎日取り込まれる。また、連邦政府機関から直接受注した企業は受注データを再委託報告システム（Federal
Funding Accountability and Transparency Act of 2006 Sub-award Reporting System）に提出し、役員データを報告する必要がある企業は受注管理システム（System for Award Management）に提出する。これ
らのデータも同様に USAspending.gov に毎日取り込まれる。
また、データ管理の一貫性や相互参照性を高めるために、行政データ交換モデル（National
Information Exchange Model）（以下、「NIEM」という。）が活用されている38)。NIEM とは、基本
データの相互接続性を担保するための仕組みである。連邦政府機関が保有する同類のデータが異なる名称を使用している場合、コンピュータが同類のデータとして認識できないため、情報システムにアップロードする際に共通のデータ項目と連携させることができない。しかし NIEM を活用すると、同類のデータを共通のデータ項目に置き換えることができる（図表 10 参照）。NIEM は機関間で情報共有を行う際に有効であり、主に安全保障分野や健康保険分野に活用されている。OMB は、
連邦政府機関に対して、機関内のデータ標準規則の開発に NIEM をはじめとするデータ交換モデル
34) GAO (2020)
35) USA.gov（https://www.usa.gov/）は、一般サービス局技術変革サービス部門 USA.gov が管理する政府公式ウェブポータルである。2002 年に施行された電子政府法第 204 条により、政府機関は公式ウェブサイト上の情報を USA.gov と連携させることが義務付けられた。
36)
ウェブサイトのドメインに.gov、.mil、.fed.us が含まれる。
37) ウェブサイトのドメインに.gov、.com、.org、.net が含まれる。
38) 経済産業省（2020）

20

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要を利用することを推奨している。
図表 9 USAspending.gov のデータ連携システム

出所：資料を基にあずさ監査法人が和訳39)
GAO は、受検機関からデータや関連資料を収集しているほか、統計情報や学術文献等はデータ公開サイトから収集している。また、必要であれば専門家等との会議を開催して情報収集している。
図表 10 NIEM の仕組み

出所：資料を基にあずさ監査法人が和訳40)

39) USAspending.gov (n.d.)40) NIEM (n.d.)

21

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

1.2.3

アメリカの公的部門におけるデータ公開

アメリカ政府は、前述のとおり電子政府化の推進に関する法整備に伴い様々なデータ公開サイトを作成した。ここでは、先述のデータ管理におけるデータ戦略の記述で登場する Data.gov を取り上げる。2009 年にオバマ政権が発出したオープンガバメントに関する連邦指令のもと GSA-TTS が本サイトを開設し、管理・運営を担っている。Data.gov では、連邦政府や州政府等の公共機関が保有するデータをエネルギー、水、健康、食糧生産等 47 のカテゴリに分類し、2021 年現在では 30 万以
上のデータセットを公開している。GSA-TTS は、Data.gov への無断アップロードや情報の公開情報の改ざんやサイトへの危害を防止するために、商用ソフトウェアプログラムを用いて不正を監視している。
Data.gov にデータ公開するまでの流れを図表 11 に示す。まず、政府機関内の各局・部・プログラ
ム等の担当者が保有データにメタデータ41)を追加する。この際、Data.gov の運用規定で、データカタ
ログの相互運用性を高めるためにデータカタログ語彙（Data Catalog Vocabulary）（以下、「DCAT」という。）を参照してメタデータを作成することが定められている。DCAT は、アメリカのみなら42

ず日本の Data.go.jp やベルギーの行政機関、民間においても活用されている。メタデータを追加したデータのうち、機密情報を含まないデータの形式を JSON（JavaScript Object Notation43)）データに変換し、さらに CKAN（Comprehensive Knowledge Archive Network44)）を利用して政府機関のデータ
カタログを作成する。政府機関保有データのうち、データ公開可能なものは政府機関のウェブサイ
トに掲載され、そこから Data.gov のサーバーと連携させて Data.gov 上に公開する。他方、国の安全保障に関わる機密情報は、OMB が管理する OMB Max45)のサーバーと連携させて、関係者のみが閲覧できるようにする。政府職員専用サイトである inventory.data.gov において、JSON ファイル作成のための無料サービスや CKAN、DCAT のリンクが提供されている。
Data.gov で公開されているデータは、政府職員が業務のために作成したものであり、国内の著作権保護対象ではないため、公開範囲を制限せず無料で公開されている46)。また、Data.gov の管理者
は、Data.gov のアクセス者のインターネットアドレス、ブラウザと OS、アクセス日時、アクセス者が用いた検索ワードやファイル名、クリックしたデータアイテム、そしてアクセス者が Data.gov とデータ連携した場合には連携先のウェブサイトのインターネットアドレスの情報を収集している。

41) データのタイトル、説明、最終更新日、URL 等、 データの管理情報を一覧にまとめたデータ（教育データの利活用に関する有識者会議（第 3 回），2020）。
42) データカタログの相互運用性を高めるために整備された語彙集（W3C, 2020）。
43) テキストベースのデータフォーマット。プログラミング言語を問わず利用できる。
44) データ公開サイトを作るためのツール。Comprehensive Knowledge Archive Network の略。
45) OMB と各省庁間で安全に機密情報を交換するためのプラットフォーム（GOVLAB, 2016）。
46) Data.gov (n.d.)

22

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

図表 11 Data.gov に公開するまでのデータ形式の変遷

出所：資料を基にあずさ監査法人が和訳47)
その他、代表的なデータ公開サイトを以下に記載する。

・ USA.gov （https://www.usa.gov/）
USA.gov は、GSA-TTS が管理する政府公式ウェブポータルである。2002 年に施行された電子政府法第 204 条は政府機関に公式ウェブサイトを立ち上げ、公式ウェブサイト上の情報を USA.gov と連携させることを義務付けた48)。国防総省から研究資金を得て企業した IT エンジニアが自ら作成した検索エンジンを政府に寄贈したことがきっかけで政府全体のポータル構築が促進され、現在のUSA.gov が出来上がった。USA.gov の運営予算は毎年議会から確保されている49)。給付金、政府機関と有権者、職業、税金、旅行と移民等の幅広い情報を得ることができる。英語とスペイン語で対応している。

・ USAspending.gov（https://www.usaspending.gov/）
USAspending.gov は、連邦政府の支出のデータ公開サイトである。2010 年にオバマ政権が制定したデータ法は、政府機関に機械可読かつ信頼性の高いデータを公開するように義務付けた。関連機関のウェブサイトと本サイトを連携させ、各関連機関がウェブサイトにアップロードしたデータを直接本サイトに取り込む仕組みをとっている（1.2.2 アメリカの公的部門におけるデータ連携参照）。

47) USAspending.gov (n.d.)48) govinfo.gov (n.d.)49) USA.gov (n.d.)

23

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

・ Code.gov（https://code.gov/）
Code.gov は、2016 年に制定された連邦ソースコード政策に基づき、アメリカ合衆国連邦政府共通サービス庁（以下、「GSA」という。）が作成したレポジトリである。政府機関が開発したオープ
ンソースソフトウェアのコードを収録している。10 以上の連邦政府機関による約 50 のオープンソースプロジェクトのコードが収録されているが、2019 年以降更新されていない。

1.2.4

アメリカの公的部門におけるデータ利用（OMB 連邦データ戦略）

上述の OMB の連邦データ戦略では、各連邦政府機関が実施すべきデータ管理・利用方針についてまとめている。本稿では、10 年ビジョンを達成するための実践項目と対応策に挙げられている「データの価値向上とデータ利用の促進」と「効率的かつ適切なデータ利用の促進」をまとめる。
「データの価値向上とデータ利用の促進」には、各連邦政府機関の課題を解決できるデータを明確にする、データ利用を促進する、意思決定のためにデータを利用する、データ利用による説明責
任の向上、データの活用を促進するためにデータソースを明確に提示すること等の実践項目が含まれる。また、「効率的かつ適切なデータ利用の促進」には、職員のデータ管理・データ分析に関する能力向上、データの使用目的を果たせるようにデータの品質を向上させる、データ利用と再利用を見据えデータ設計、許容範囲内におけるデータ利用方法の提示等の実践項目が含まれる。
2021 年の行動計画において、OMB は各連邦政府機関に対して「データの価値向上とデータ利用の促進」と「効率的かつ適切なデータ利用の促進」を実践するために義務付けた対応のうち、デー
タ利用に特化したものを以下に抜粋する。

・ データ利用を含むデータ管理計画の策定
・ 全連邦政府機関を対象に、今後 3 年間の計画策定を義務付けた。計画には、データアクセス
方法や既存のデータの新しい活用方法等を記載する必要がある。

・ AI と自動化への対応
・ OCIO に対して、アルゴリズム評価ツールを開発し、連邦政府機関等が活用できるように
OCIO のウェブページと Data.gov のぺージにおいて公開することを義務付けた。さらに、
OCDO と OCIO に対して、AI 利用事例インベントリを連邦政府機関で共有するために調整するとともに、プライバシー保護、国家安全保障、その他の機密情報等に関する法律及び政策に従って可能な範囲で連邦政府機関の AI 使用事例を一般公開することが義務付けられた。
あわせて、連邦政府機関に対して、既存及び計画中の AI 使用事例リストを作成することを義務付けた。

・ データを適切に利用できる人材の育成
・ OCDO に対して、各連邦政府機関がまとめたデータスキル研修の成功事例についてデータス
キル開発ワーキンググループで検証し、さらに、データ倫理をテーマに含むデータスキル研
修プログラムを設計、実施、管理するための人材開発プレイブックを開発することを義務付
けた。

1.2.5

アメリカの公的部門におけるデータ利用（HHS-OIG インタビュー）

会計検査、監査におけるデータの利用について、他省庁と比較しても積極的にデータ利用や AI を
24

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

用いたツール等の情報を公開している保健福祉省（Department of Health and Human Services）（以下、「HHS」という。）の監察総監室（以下、「HHS-OIG」という。）にインタビューを行った。
HHS-OIG は当該省が実施する公的医療資金制度を活用したプログラムや医療扶助事業の浪費、不正、乱用などを防ぐために監査を行っている50)。HHS-OIG は、同省内の OCDO51)と OCIO52)の協力を得て、クラウドコンピューティングとネットワークの最新化に取り組んでいる。
HHS の OCDO の構成員は、監査経験者、評価者、調査担当者、コンピュータプログラムツール
開発者等である。構成員には、公認会計士の資格保有者、データサイエンティスト、その他分野の学位を持つ職員がいるが、誰もがオン・ザ・ジョブトレーニングを通してコンピュータを用いた分析ツールの利用スキルを身に付けている。HHS の OCDO は、HHS の既存の医療プログラム、その受益者と申請者、受益機関、資金受取人、及び HHS の請負業者等のデータを HHS-OIG に提供するためのツールを構築した。また、HHS の OCIO の構成員は、エンジニア、システム開発者、プロジェクトマネージャー、予算管理担当者等の様々なスキルを持つ職員である。
HHS-OIG は同省内の OCDO と OCIO と協働で報告書やデータ等のクラウドへの移行、重要なデータを保存、分析・解析、共有するための統合データプラットフォームの開発を行った。HHS-OIG
は、アマゾン・ウェブ・サービス（Amazon Web Service）クラウドと Microsoft クラウドを利用して
おり、統合データプラットフォームはアマゾン・ウェブ・サービス上で活用している。最新機能を備えた分析ツールを購入して利用することもあるが、HHS-OIG は過去の不正事例等から得られたデータを活用して分析モデルやツールの開発を行っている。一般的に、AI モデリングは調査担当者を利用対象として開発している。様々なツールを活用することで高度な分析と機械学習を含むロジッ
クベースの手法を用いた監査が可能となっている。さらに、同省内の OCDO のデータアナリスト、
科学者、統計学者の協力を得て、リスク特定のための高度なデータ分析と AI を活用した検査を実施している。将来的には機械学習、自然言語処理、予測分析、データ分析と AI 活用を HHS-OIG の調査及び監視ビジネスに統合することを目指している。監査担当者が専門分野、専門知識、専門的判断が必要とされる作業に集中できるように、監査業務と管理業務におけるルーティン作業の
RPA53)ツールも構築している。例えば、クラウド上で Automation Software Suites54)を活用して様々な業務を自動化している55)。
HHS-OIG は、「2020-2025 年戦略計画（HHS-OIG Strategic Plan 2020-2025）」において、データ分
析、リスク評価等に AI と機械学習を活用して監査を行うと記載している。実際に、同省内の OCDO
が助成金分析ポータル（Grants Analytics Portal）（以下、「GAP」という。）を開発し、民間企業にその機能改善業務を発注した56)。GAP はニューラルネットワークとアルゴリズムを活用したデータ分析ツールであり、11 種類の補助金・契約関連データソースと既存の監査報告書、監査法人が作成した監査報告書にアクセスすることができる。GAP には機械学習技術も取り入れられており、年次監査報告書の所見等に記載されているテキストベースの非構造データからキーワードを抽出して、50) U.S. Department of Health and Human Services Office of Inspector General (n.d.)51) HHS-OIG（2022 年 2 月 8 日オンラインインタビュー）（HHS-OIG には 1,600 名おり、うち 50 名が請負業者である。）
52) HHS-OIG（2022 年 2 月 8 日オンラインインタビュー）（HHS の OCIO には約 40 人の職員と約 60 人の請負業者がいる。）
53) 脚注 1）参照
54) Phoenix Contact 社が製造する産業用システム向けソフトウェアツール集である。
55) HHS-OIG（2022 年 2 月 8 日オンラインインタビュー）56) Excella (2020)

25

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

構造化されたデータセットに変換する自動データ処理機能を持つ。監査担当者は GAP を用いて組織の内部統制に関する財務的所見が記載されているページを特定し、不規則な情報やリスク、不正パターンを分析している。例えば、HHS-OIG は公的医療補助制度と医療扶助事業とその受給者の不正、乱用リスクを特定する際に GAP を利用している。
GAP を用いて被監査者、HHS のプログラム等の特徴や傾向を把握し、類似点を特定することも可能である。GAP は業績検査における監査対象の特定、計画策定、サンプル選定のための情報収集、及び財務検査におけるターゲットの選定、データ処理に用いられている。GAP を用いてデータ分析を行いその結果を基にリスク指標群を設定することができる。そのリスク指標を基に監査担当者が関連情報をレビューし、不正リスクが高いと考えられる監査対象を選定している。例えば、アメリ
カ国立衛生研究所から助成金を受給している大学を対象に監査を実施した際、対象を絞り込むために GAP が利用された。アメリカ国立衛生研究所は 2,500 校を超える国内大学に助成金を授与している。HHS-OIG は、GAP を使用して過去の監査指摘事項の総数や頻度、種類、需給総額に基づきハ
イリスクと判断された 3 校を監査対象候補に絞り込んだ。
GAP には監査に必要なデータがすべて集約されているため、その中から最も有効なデータを見つけることができるようになった。GAP は適切な監査対象選定のみならず監査の効率性向上にも貢献している。AI と機械学習が誤った結果を導き出す可能性もあるが、監査担当者は監査経験と知識を基に結果の妥当性を判断している。GAP の導入前は、監査担当者が関連資料を全て読み込む必要があったために、リスク分析を十分に行うことができないことがあった。GAP が導入されて以降、
250,000 頁以上の PDF 形式の報告書から該当箇所を探すことや補助金制度情報やデータにアクセスするためにウェブサイトを探す必要がなくなった。GAP を用いて過去の検査結果に関する情報を簡単に収集できるようになり、より詳細なリスク分析ができるようになったため、不正等が起きる可能性の高い対象に絞り込むことが容易になった57)。同省内の OCDO は HHS-OIG に監査業務の計画段階における GAP の使用方法を教えている。
HHS-OIG では、クラウド技術、Python や R、オープンソースツールを可能な限り活用している。
統計担当職員は、ランダムフォレスト58)を活用して約 10 種類の統計モデルを作成し、公的医療補助制度と医療扶助事業の監査に活用している。さらに、医療プログラムの監査業務においては統計解析システムソフトウェア（Statistical Analysis, System Software）（以下、「SAS」という。）59)も活用している。HHS- OIG は SAS の利用ライセンスを購入しているため、SAS 関連の様々なツールやマ
ニュアルを用いて業務を行っている。監査計画策定時や現場作業時に地理情報システムを用いた地理空間分析を行っている。例えば、保健福祉サービス資金の不正利用等について調査する際、資金を受給している地域と特殊治療を必要とする地域が一致しているかどうかを確認するために用いている。また、請負業者が担当する一部の監査業務において、業務進捗状況の一元管理や技術監査報
告書作成過程の簡素化を目的に Greate Professional というツールを活用している。
HHS-OIG は、監査業務や調査業務に活用できそうな多くの高度な技術を調べて取り入れている。
HHS の OCIO は省内システムのサイバー攻撃対策のためにサイバーセキュリティ監査、サイバー脅
威ハンティング監査（Cyber Threat Hunding Audit）等を行っている。これらの監査では、サイバー攻57)

HHS-OIG（2022 年 2 月 8 日オンラインインタビュー）

58) 回帰や分類などに利用される機械学習アルゴリズムである。
59) SAS Institute 社が製造したデータ解析、統計分析、解析結果の可視化などに用いられるパッケージソフトである。

26

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

撃を模倣してシステムを意図的に攻撃し、システム統制が有効に機能してサイバー攻撃から機密データへのアクセスや取得を防御できるか確認している。サイバー脅威ハンティング監査では、AI を活用したサイバー脅威情報ソフトウェア「DRADIS」を導入し、連邦政府の保有システムやネット
ワーク上の脅威を検出している。監査担当者が利用するネットワークと同じネットワーク空間でこのようなテストを実施することを避ける必要があるため、HHS-OIG とは異なる独自のネットワーク
を準備してテストをしている。さらに、技術監査（technical audits）における AI ツールの活用を促進させるために、アマゾン・ウェブ・サービスのクラウド上にサイバーセキュリティ関連の監査を実施するための環境を設計・実装している。
HHS-OIG は同省内の OCDO が管理するデータシステムから情報収集して監査業務に取り組んでいるが、分析システムが参照した元システムのデータを検証する場合がある。その際には、HHS のOCDO が同省内の医療プログラムを実施している機関に問い合わせてデータを収集する。さらに、
HHS-OIG においては、監査に必要なデータは省庁内に保有しているが必要に応じてデータ保有機関
から随時情報を収集している。例えば、HHS が実施しているプログラムを対象に監査を行う際、監査計画を立てるために臨床データが必要である。その場合、プログラム受益者が通う医療機関に赴いて実際の臨床記録を入手し、その記録を基に臨床記録が受給者への支払請求の内容を裏付けているかどうかを判断する。
また、常に最新のデータを HHS-OIG のデータベースに保存しておく必要がある場合には、同省内のOCDOがデータ保有機関から定期的にデータを収集している。
HHSのOCDOはデータ入手後、監査担当者に提供するか、監査担当者が要求した際にデータの一部にアクセスできるようにしている。オリジナルデータが必要な際には、病院や医療サービス提供者等に依頼するか、他機関に手数料を支払って収集することもある。データ保有機関から収集するデータに極秘情報が含まれる場合、
HHS-OIG が保有しているツールを用いてデータを暗号化してから共有される60)。病院や医療サービ
ス提供者等はデータ共有を拒む場合があるが、規定上は HHS-OIG に情報共有しなければならない
ため、HHS-OIG がデータ収集に赴いた際は詳細に説明し、データを収集している。収集したデータ
は省内の OCDO が管理・保管を担当している。HHS の OCDO は、専門知識を活かしてポータルやシステム、ツールを作成し、監査担当者が情報を見つけたり、取得できるようにしたりしている。

1.2.6

アメリカの公的部門におけるデータ利用（GAO-STAA 技術評価ハンドブック）

2021 年 2 月に GAO-STAA は、GAO 職員、議員や議会委員会、その他の技術評価に関心のある一般人を対象に技術評価設計ハンドブック61)を作成し、データの利用方法や留意点をまとめた。検査や技術評価を行う際には、分析結果の信頼性を高めるために、目的の達成に必要なデータを明確にし、情報収集・分析方法を適切に選択する必要がある。本ハンドブックでは、証言データ、文書、
物的証拠の利用にかかる留意点を以下のとおり示している。

・ 証言データの利用における留意点：証言者の経験談、意見、知識等の証言データを利用する
際には、証言の客観性と信憑性を評価する必要がある。一般的に、インタビュー、小規模グ
ループディスカッション等の手法で収集すると、短期間に大量の定性的データを収集できる

60) HHS-OIG（2022 年 2 月 8 日オンラインインタビュー）
61) GAO (2021b)

27

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要という利点があるが、データの量が多いため分析に時間がかかる。フォーカスグループディ
スカッションや専門家会議、アンケート調査で証言データを収集すると、発言内容を比較して類似性や相違点を明確にしたり、デルファイ法62)等を用いてコンセンサスが得られている領域を明確にしたりできる一方、調査者が質問票の作成方法や統計分析手法等の専門知識を身に付けておく必要がある。本ハンドブックでは、証言データを用いた技術評価の事例として、全米医学アカデミーと GAO が協力して実施した医療現場における AI ツールの技術評価
事例を取り上げている（3 章で詳細に記載）。

・ 文書の利用における留意点：レター、契約書、会計記録、請求書、文献、電子情報、経営情報等の文書を利用する際には、その客観性、信憑性、信頼性を評価する必要がある。分析者
は、分析手法等に応じて、様々な文書を収集する。要約資料や報道記事から得られた情報は、定量的かつ定性的なものが多く、技術評価設計時に調査事項を明確化するためには有効であるが、情報量が不十分である。行政文書、判例、統計資料、インタビュー結果等は体系的なデータであるため、一般化しやすい。また、複数人で同時に情報収集できるという利点もある。

・ 物的証拠の利用における留意点：物的証拠を利用する際には、物的証拠の収集時期、収集場
所、検査方法もしくは記録方法を精査し、その適切性を評価する必要がある。本ハンドブッ
クでは、物的証拠の例として、写真や動画に加えて、ケーススタディやフィールド調査で得られた情報をあげている。写真や動画は明確な証拠で説得力があるが、信頼性の評価が困難な場合があり、一般化できないことが課題である。他方、ケーススタディやフィールド調査で収集されたデータは、詳細な定性的情報であるが、一般化できない場合がある。さらに、情報収集者が適切な方法でデータ収集することが困難な場合があるという欠点がある。
また、GAO-STAA は二次データを利用することもある。二次データを利用する際には、入手方法等を確認し、データの信頼性と適切性を評価する必要がある。公開データベースから収集した二次データを利用する場合には、データの前提条件や留意点等を報告書に明記しておく必要がある。データの特性や前提条件が分析結果に影響を与える場合があるため、データの利用者は二次データの特性や前提条件を理解しておく必要があり、さらに第三者に報告する場合には報告書等に明記する必要がある。

1.2.7

アメリカの公的部門におけるその他特徴的な取組

GAO は財務監査マニュアル（Financial Audit Manual Volume 1 (2020), Financial Audit Manual Volume
2 (2020), Financial Audit Manual Volume 3 (2021)63)）に基づき、連邦政府機関の連結財務諸表の検査と議会での要請や GAO の判断を基準として各省庁の財務諸表検査を行っている64)。このマニュアルは 2018 年に GAO と CIGIE が共同作成し、2020 年と 2021 年に更新している。また、各省庁に設置されている OIG は、同マニュアルに基づき、自らが設置されている省庁の財務諸表を監査する義務
62) 専門家等からアンケート等への回答を収集し、得られた結果を他の参加者にフィードバックして意見を収集するという流れを数回繰り返して集団としての意見を収束させていく予測技法。
63) GAO (2021a)64) 有限責任 あずさ監査法人（2021，142 頁）

28

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

や他財務情報、政策・プログラムを監査・監察する義務がある65)。
本財務監査マニュアルにおいて、監査手続の性質、範囲、時期に関わる不正リスク対応時に用いる手法の一例として、データマイニングやデータ抽出・分析ソフト（Interactive Data Extraction andAnalysis）や有料ソフト等の利用について記載されている66)。これらの手法は、重要な勘定科目に含まれるデータをより広範に収集し、電子ファイルからサンプル項目の選択、特性のある項目を見つけるため、もしくは母集団全体をテストするために使われている。
また、本財務監査マニュアル「実証的分析的手続の実施」において、監査担当者が財務諸表上の計上額と他のデータとの関係について実証的な分析的手続を適用し、計上額の推定又は見積りを行う手法が記載されている。他のデータとは非財務データを指し、そのほとんどが法律に関するデー
タである。法律に関するデータの他に、非財務データの一例として人事システムデータが挙げられる。HHS は国内省庁の中でも市民生活に最も密接に関わる大きな機関であり、メディケア・メディ
ケイド・サービスセンター、国立衛生研究所と、その他の機関に関わる合計三つの財務システムを
12 名の職員が管理している。人事システムを用いて従業員番号、住所等の従業員情報を管理し、職員に給与が適切に支払われているか確認できるようになっている。これらの非財務データも財務監査に活用されている。
財務監査においては、財務データ以外も多く活用し、予算が適切に配分されて妥当な支出に充てられているかを確認する必要があるため、財務監査の中でコンプライアンス違反の報告も行っている。大統領や OMB がコンプライアンス等の規定を決めており、HHS はその規定に従って確認作業を行っている。HHS の報告内容を GAO が確認して不正リスクを判断し、GAO の報告書においてHHS のコンプライアンス、支払状況の妥当性、不適切な支払率などについて言及している67)。

65) PwC あらた有限責任監査法人（2021）
66) GAO and CIGIE (2020, p.295 I-1)
67) HHS-OIG（2022 年 2 月 8 日オンラインインタビュー）

29

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

イギリスにおける公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要
2.1.

イギリスにおけるデータ分析、AI に関する主要政策

2.1.1

主要政策及びその変遷

図表 12 イギリスにおけるデータ関連法、公表物

出所：あずさ監査法人が作成
イギリスにおけるデータ及び AI の利活用に関する主要政策及び方針等は、図表 12 に示すとおりである。2003 年に EU で発令された公共データ（Public Sector Information）（以下、「PSI」という。）
利活用に関する EU 指令（以下、「PSI 指令」という。）68)を受け、以降、イギリスでも国内のデー
タ管理、利活用、公開等に係る政策やガイドラインが整備された。2000 年代に入ると、特に公的部門の持つデータの公開、共有、連携に関する整備が進められ、2010 年代には、より戦略的な ICT やクラウドの整備及び活用並びに個人起点のデータの利活用に関しての取組が進行した。また、2020
年の EU 離脱以降は、政府全体のデータ戦略や AI 戦略の策定を行う等、データや AI の活用に向けた取組を強化している。ここでは、2003 年の PSI 指令以降に施行された、イギリスのデータ利用等に関する主だった法規制及び公表物の変遷をまとめる。
2003 年の PSI 指令は、それまで法規制のなかった欧州の公的機関におけるデータの扱いについて共通の法的な基盤を提供し、EU 加盟国の公的部門が有するデータの再利用を可能とする目的で発令された。PSI 指令で重要とされているのは「透明性」と「公平な競争」であり、公的部門の有するデータが持つ潜在的な経済効果に焦点があてられた。なお、2003 年発令時は政府関係組織が持つデ

68) 正式名称は、Directive 2003/98/EC of the European Parliament and of the Council of 17 November 2003 on the re-use of public sector

information である。

30

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

ータのみを対象としたものであったが、2013 年の改正69)により、大学図書館、公共図書館、博物館、公文書館のような文化施設が有するデータを含むよう、対象が拡大されている70)。
イギリスでは、PSI 指令の発令を受け、2005 年に国内の法規制として PSI 再利用規則（RPSI2005）が施行された。以降、公共部門情報局（Office of Public Sector Information）が中心となって、イギリ

71)

ス国内での公共データの共有、活用の取組が進められている。また、2013 年の PSI 指令の改正を踏
まえてイギリス国内法も改正されており、2015 年に新しい PSI 再利用規則（RPSI2015）72)が施行さ
れた。
EU同様、
RPSI2005の対象機関は政府関係組織のみであったが、改正を踏まえ、
現行のRPSI2015
は、省庁等の政府関係組織、博物館、図書館、大学図書館、公文書館の他、公共部門が主な出資者
や監督者になっている組織や、評議会の過半数の委員が公共部門により選定されている組織等にも適用されている73)。
2010 年には、政府のオープンデータのポータルサイトとして、data.gov.uk が正式に開設された（2018 年より Find open data サービスとして運用されている）。同サイトには、個人情報を除き、中央政府、地方政府、及び公共部門組織が持つメタデータが集められており、これら公開データは機械での読み取り処理を前提として、csv や xls 等の機械判読性が確保された形式で公開されている
74),75)。

2011 年に始動した midata プロジェクトは、それまでの公的部門の持つデータのオープンデータ化の取組とは異なり、企業が保有する消費者個人のデータを対象としたプロジェクトである。それ
らのデータを当該消費者自身が利活用することで、消費者はデータに基づいた意思決定や行動が可能となる一方、企業は、事業の効率化、製品やサービスの質の改善、消費者との信頼関係の構築等が可能となり、
それにより新市場の創出やさらなる経済効果をもたらすことが期待された。
しかし、消費者側にはデジタルデバイドやリスク面の課題が、企業側にはデータの整備及び提供に対するコストがメリットを上回らないといった課題があるとの指摘もされている76)。
翌 2012 年 10 月に開設した GOV.UK は、国民が行政情報にアクセスできるよう、23 の省庁と 400以上の公的機関が提供する行政サービスの情報を統合して提供するウェブサイトである。2010 年に運用を開始した data.go.uk とは異なり、人が利用することを前提としているため、例えば、複数の省
庁や公的機関が提供する情報の横断検索等ができるようになっている77)。
2016 年には EU 加盟国を対象に、EU 一般データ保護規則（EU General Data Protection Regulation）（以下、「GDPR」という。）が発効された。これは、個人情報の保護を目的としており、欧州経済領域域内で取得した氏名等の個人データの域外移転を原則禁止する規則である78)。イギリスにおいても、他の EU 加盟国と同様に、国内での適用が求められた。イギリスでの個人データの保護は、

69) 改正された後の EU 指令は Directive 2013/37/EU である。
70) Van Loenen and Grothe (2014)71) 正式名称は、The Re-use of Public Sector Information Regulations 2005（S.I.2005/1515）である。
72) 正式名称は、The Re-use of Public Sector Information Regulations 2015（S.I.2015/1415）である。
73) TNA (2015)74) 今岡（2015，145 頁）
75) Data.gov.uk で公開する際の形式の指定等、当該ウェブサイトの詳細は第 2 章第 2 節 イギリスにおける公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要 2.2.4 イギリスの公的部門におけるデータ公開（p.40）を参照されたい。
76) 日本総合研究所（2019）77)

今岡（2015，146 頁）

78) EU GDPR の条項等、詳細については第 2 章第 3 節 オランダにおける公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要（p.49）を参照されたい。

31

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

データ保護法（Data Protection Act）（以下、「DPA」という。）によって規定されており、EU GDPRの施行に伴い、1998 年に施行された前身の DPA1998 に代わる形で、2018 年 5 月 25 日に現行の
DPA2018 が施行された。なお、2020 年末の EU からの完全離脱に伴い、イギリスでは 2021 年 1 月
1 日より、
イギリスにおける個人データの利用に関する基本原則、権利、義務等を規定する UK GDPRを適用している。これに伴って、DPA2018 も、EU GDPR に基づいた条項は非適用とするとともに、
UK GDPR に基づいた内容となるよう、2021 年 1 月 1 日に再改正が行われた79)。公的部門が有する
データに含まれる個人情報にも、DPA が適用されるため、それらの個人情報を含むデータを再利用可能なように公開等するためには、透明性、目的、方法、期間、保護といった内容に関するデータ保護原則（data protection principles）を遵守する必要がある80)。また、人種や民族的背景、宗教等の要配慮個人情報については、より厳格な法的保護が規定されている81)。
2017 年 4 月には、デジタル経済法（Digital Economy Act 2017）が施行された。イギリスがデジタ
ル経済を世界的に主導していく立場に立つことを目的として成立された法律で、個人情報を行政機関の間で共有することによる電子政府の推進、ブロードバンドのユニバーサル・サービス義務化、
デジタルインフラの構築支援、知的財産権の保護強化等、幅広くデジタル技術を活用した行政サー
ビス及び経済活動に関する規定がなされている82)。
また同年、イギリスデジタル戦略（The UK Digital Strategy）も公表されている。これは、イギリス
が世界を牽引するデジタル経済を構築できるように定められた戦略であり、コネクティビティ（Connectivity）、スキルとインクルージョン（Skills and inclusion）、デジタル産業（The digital sectors）、
より広範な経済分野のデジタル化（The wider economy）、サイバー空間（Cyberspace）、デジタル政
府（Digital government）、及びデータ経済（The data economy）の七つの柱を定めている。このうち
デジタル政府の柱では、中央政府だけでなく地方自治体政府も含めた横断的なプラットフォームとして、図表 13 に示すようなプラットフォームとしての政府（Government as a Platform）という概念の下、国民が異なる省庁に対してアクセスする際に同一のアクセス媒体となる GOV.UK Verify、
GOV.UK Pay、GOV.UK Notify 等の推進を行うこととされた83)。GOV.UK Verify、GOV.UK Pay 及び
GOV.UK Notify は、それぞれ ID 確認、公的サービスへの支払、公的サービスへの申請等の進捗確認
を、オンラインで実施できるできるサービスであり、2016 年から運用されている。また、イギリス
デジタル戦略の添付資料では、公共サービスの向上及び低コスト化のために、政府がどの公共サー
ビスにどのようなデジタル化を推進しているかを説明しているが、そのデジタル化推進の中でデータが果たす役割についても言及されている。
2020 年には国家データ戦略（National Data Strategy）が策定された。国家データ戦略は、EU からの離脱を機に、それまで政府が取組を進めてきたビジネス、政府、市民社会及び個人の間でのデー
タの利活用を更に促進、強化させ、データの持つ可能性を最大限に活かしていくことを目的として、政府がデータ関連で実施する活動の枠組みとして策定されている。国家データ戦略では、データの効果的な利用を支える柱として、データ基盤（Data foundations）、データ技術（Data skills）、デー
タへのアクセス（Data availability）、及び責任あるデータ（Responsible Data）の 4 点を定めた上で、
79) ICO (n.d.)80) TNA (2019)81) GOV.UK (n.d. -e)82) 総務省（n.d. -c）
83) GOV.UK (2017b)

32

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

データの利活用を阻害する課題に対処すべく、五つの優先活動分野を示している。公的部門でのデータ利活用に関しては、エビデンスと分析に基づいた政策立案を進めるための安全で信頼に足るデータインフラとして、政府向けの統合データプラットフォーム（Integrated Data Platform for government）の開発について言及されている84)。
図表 13 Government as a Platform（プラットフォームとしての政府）の概念図

これまでは、国民がそれぞれ個別の省庁や地方政府のウェブサイト、電話、窓口などにアクセスしてサービスを受けたりデータを提供したりしていたが、プラットフォームとしての政府（Government as a Platform）では国民が公的部
門にアクセスする入口を共有のものとしてプラットフォーム化を図っている。
また、各省庁や地方政府の下には共通のデジタルプラットフォームを設置し、ツールやサービスを共有することでシステムやデータの連携、これらデータの利活用を図る仕組みとしている。

出所：資料を基にあずさ監査法人が作成85)
さらに、2021 年に発表された国家 AI 戦略（National AI Strategy）では、今後 10 年間でイギリス政
府が AI の利用拡大に向けて実施する主要な活動を、短期、中期及び長期に分類して示している。具
体的には、長期的な AI 環境整備に向けた投資、全てのセクター及び地域での AI による利益の享受、並びに AI の効果的なガバナンス、の 3 本柱に関して 10 年間で取組を進展させることにより、2030
年以降も AI やデジタルの取組を世界的に牽引する立場を維持することを目指している86)。

2.1.2

所管官庁等

イギリスでは、デジタル・文化・メディア・スポーツ省（Department for Digital, Culture, Media and84) GOV.UK (2020c)
85) Fujitsu (2015)86) GOV.UK (2021e）

33

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

Sport）、中央デジタル・データ室（Central Digital and Data Office）、政府デジタルサービス、公共部
門情報局等の政府機関及びその他関連組織が中心となって、公的部門及び民間部門のデジタル化、IT 化、及びデータ利活用の推進が行われている。ここでは、以下に各組織体の概要を示す。

・ デジタル・文化・メディア・スポーツ省（Department for Digital, Culture, Media and Sport）
デジタル・文化・メディア・スポーツ省は、約 900 名の職員及び 45 の傘下機関を有する組織
で、2017 年 7 月に前身の文化・メディア・スポーツ省の名称に「デジタル」という文言が追加されて以降、デジタル分野を所掌分野の一つとしている。前述のイギリスデジタル戦略、
国家データ戦略、及び国家 AI 戦略もデジタル・文化・メディア・スポーツ省が策定した87)。
デジタル・文化・メディア・スポーツ省の 2021-2022 年度成果提供に向けた計画では、四つの優先的成果のうちの一つとして、データとデジタル技術の利用拡大による成長を掲げており、国家データ戦略に基づいた取組の実施も明記されている88)。

・ 中央デジタル・データ局（Central Digital and Data Office）
中央デジタル・データ局は、政府におけるデジタル・データ・テクノロジー変革を主導する
ために、2021 年 2 月に内閣府に設置された。データを活用した新型コロナウイルスの感染拡大への対処や、経済の再建も設立目的の一つである89)。デジタル・データ・テクノロジーに係る戦略や基準、政府横断的なデジタル・データ・テクノロジーに関連する活動、人的資源の確保等を所掌している90)。

・ 政府デジタルサービス（Government Digital Service）
2010 年に内閣府に設立された政府デジタルサービス局は、公的部門におけるデータの利活用を推進する中心組織である。それまでは縦割り的に各政府機関で行われてきた IT プロジェ
クトを、政府デジタルサービス局が政府横断的に取りまとめることによって、データの標準化を基礎とするプラットフォームとしての政府（Government as a Platform）を実現することが目的であった91)。政府デジタルサービス局では、政府のオープンデータポータルサイトである data.gov.uk や、各機関の行政サービス情報を統合的に提供している GOV.UK の運営も行っている。

・ 公共部門情報局（Office of Public Sector Information）
イギリス国立公文書館（The National Archives）内部の部局である公共部門情報局は、イギリスのオープンデータ政策推進の中心的役割を担っている。公共部門情報局は、PSI 再利用規則の施行と同年の 2005 年、内閣府において発足したが、その後 2006 年 10 月にイギリス国
立公文書館へ組織移管された92)。公共部門情報局は、データを保持する公的組織を規制する

87) 総務省（n.d. -c）88) GOV.UK (2021b)
89) GOV.UK (2021d）
90) GOV.UK (n.d. -a)91) GOV.UK (2020a)
92) The National Archives (2007)

34

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

立場にあり、PSI 再利用促進のための基準やライセンスの設定及び提供等の重要な役割を担っている93)。

・ オープン・ナレッジ・ファウンデーション（Open Knowledge Foundation ）オープン・ナレッジ・ファウンデーションは、政府や地方公共団体の有する公共データの生成・公開・利用の支援を行う組織として、2004 年に設立された非営利団体である。Data.gov.uk
でも使用している CKAN ソフトウェア（データカタログサイトを構築するためのオープンソースソフトウェア）の提供も行っており、CKAN ソフトウェアは、アメリカの Data.gov や欧州の PublicData.eu 等、世界各国のオープンデータポータルサイトで使用されている94)。

・ AI 局（Office for Artificial Intelligence）
AI 局は、2018 年に発表された AI 分野の生産性向上に向けた産学官の具体的な取組（AI Sector
Deal）に基づき、デジタル・文化・メディア・スポーツ省とビジネス・エネルギー・産業戦
略省（Department for Business, Energy & Industrial Strategy）（以下、「BEIS」という。）の共同
ユニットとして設立された95)。国家 AI 戦略の実施を監督する役割を担っており、AI 局の三
つの柱も国家 AI 戦略が示す三つの分野に沿ったものとなっている96)。

・ イギリスデータサービス（The UK Data Service）
イギリスデータサービスは、1967 年にエセックス大学内に設立され、政府の資金を得て社会科学的データのキュレーションや提供を行っている唯一の組織である。特に 2012 年以降は、マンチェスター大学等とのパートナーシップの下、イギリス及び国際的なデータガバナンス
に関するアドバイス提供や、イギリス内閣府におけるデータ倫理フレームワークの素案作りへの協力も行っており、この協力が 2017 年のデジタル経済法の成立に貢献した97)。

93) 国際社会経済研究所（2013）94) 今岡（2015）95) 総務省（n.d. -c）96) GOV.UK (n.d. -c)
97) UK Data Service (n.d.)

35

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

2.2.

イギリスの公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

2.2.1

イギリスの公的部門におけるデータ管理

イギリスでは国家データ戦略の下、政府横断的なデータの管理、連携、公開、利用の促進が図られている。国家データ戦略では、第 3 のミッションとして「公共サービスの向上及び効率化のための政府のデータ利用の改革」を掲げ、①データの品質、利用可能性、アクセス、②標準化と保証、③能力、リーダーシップ、文化、④アカウンタビリティと生産性、及び⑤倫理と信頼、という 5 点の観点から障壁の解消に向けた取組を進めている98)。また、中央デジタル・データ局でも同様にこれらの観点から政府横断的なデータ管理等に係る環境の向上及び利活用の促進に取り組んでいる99)。
一方、イギリス各省庁では、業務の実施に必要なデータを各自で収集及び管理しており、その方法は統一されていない。これに対し国家データ戦略では、以下のような取組を行うとしており、この戦略に従って、2020 年 12 月には政府のデータ品質フレームワークが発表されるなど、取組が着実に進展している100)。

・ デジタルコラボレーション環境としての、政府向け統合データプラットフォーム（Integrated
Data Platform for government）の開発

・ データ品質フレームワーク（Data Quality Framework）の立ち上げ
・ データ習熟度モデル（Data Maturity Model）の作成
・ 優良事例を取りまとめたデータ管理コミュニティの構築
・ レガシーシステムの解決101)
・ データインベントリ（データ目録）監査の実施
・ データ標準化戦略の策定とそれを実施するガバナンス組織の確立
デジタル・文化・メディア・スポーツ省の Julia Lopez 閣外大臣も、2021 年 5 月 13 日に開催されたフォーラム「イギリスデジタル政府の将来」（The future of UK digital government）において、「政府全体でのデータの収集、管理、利用方法の変革に取り組んでおり、統合された相互運用可能なデータインフラの構築を目指している」と述べている102)。また、中央デジタル・データ局の設置目的の一つに、データの効率的な利活用を阻害するレガシーシステムの政府全体での入替えにむけた優
先事項やロードマップの策定があることも、このフォーラムで説明された。レガシーシステムを入れ替えることにより、データ管理や連携がより効率的に行えるような環境を整備し、公的部門におけるより効果的なデータ利用を目指している。
政府の収集・所有するデータは、クラウド上での管理が進んでいる。イギリスでは、2013 年に政府クラウド・ファースト・ポリシー（Government Cloud First policy）を制定し、IT 機器やサービスの調達を行う際にはクラウドの利用を第一に検討することを、中央省庁には義務化、その他の公的部
98) GOV.UK(2020c)
99) GOV.UK (2021f)
100) GOV.UK (2020d)
101) レガシーシステムとは、過去の技術や仕組みで構築されたシステムのことで、技術革新で代替技術が広く普及しているにも関わらず、旧来の技術基盤で構築されたまま使用されているコンピュータシステムを意味する。1980 年代に多くの省庁や企業で導入されたメインフレームやオフィスコンピュータを利用して構築したシステムに限らず、1990 年代後半以降に開発されたオープン系システムであっても、最新の技術への対応が難しい場合は、レガシーシステムと呼ばれることがある（IT
トレンド，n.d.）。
102) GOV.UK (2021f)

36

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

門には推奨している103)。また、公的部門でのクラウド利用を支援するために、政府デジタルサービ
ス局や国家サイバーセキュリティセンター（The National Cyber Security Centre）（以下、「NCSC」という。）では、公的部門向けクラウド活用ガイド（Cloud guide for the public sector）104)やクラウド
セキュリティガイド（Cloud security guidance）105)も策定している。一方、各省庁で異なるクラウド上でデータを管理しており、効果的なデータ連携に向けては一定の課題が残っている。
さらに、2020 年 4 月に設置されたデータ標準化機関（Data Standards Authority）でも、政府全体でのデータ管理の標準化に向けた取組を進めている。例えば、API カタログを整備し、データの交換や再利用の促進を行っているほか、GOV.UK のサービススタンダードや、政府機関に対するテクノ
ロジー実務規範を策定し、各省庁がデータ関連プロジェクトを実施する際の指針を示している106),107)。
アクセス管理に関しては、NCSC がサイバー評価フレームワーク（Cyber Assessment Framework）の中でガイダンスを示しており、各機関はそれに基づいた対応を行っている108)。また、国家統計局
では、Five Safes（五つの安全）というデータの管理及びアクセスに関する原則を掲げており、イギ
リスデータサービスをはじめとして、多くの公的部門及び民間部門がこの原則を採用している109)。
この Five Safes は、Safe people（安全な利用者）、Safe projects（安全なプロジェクト）、Safe settings（安全な環境）、Safe outputs（安全なアウトプット）、Safe data（安全なデータ）という五つの観点で構成されており、これらの観点でデータそのものやアクセス・利用方法を規定することで、データの悪用や流出がなされないような管理方法を示している110)。

2.2.2

イギリスの公的部門におけるデータ連携

イギリスで公的部門のデータ連携を主導している政府デジタルサービス局では、各省庁によってまた、仕様の異なるシステムの統一を行い、公的部門におけるデータ連携の効率化を図っている111)。
国家データ戦略においては、2020 年に国家統計局及び政府横断的なネットワークである政府分析業
務（Government Analysis Function）によって発行された「Joined up data in government: the future of data
linking methods」（政府でのデータを連携させる：これからのデータ連携手法）という政府横断的報告書の提言に基づき、政府におけるデータ連携の方法の改善を図ると述べている。同報告書の提言は、以下のとおりである112)。

・ データ連携に関する優良事例、ガイダンス、研修等のツールキットを拡充する等、政府全体の能力向上を図る。

・ データ連携ネットワークの設立やイベント開催等、政府、アカデミア、第 3 セクター間のコ
ラボレーション及び国際的なコラボレーションを強化する。

・ プライバシーを保護した記録の連携方法についての研究を行うとともに、品質を維持するために可能な限り疑念のない形でのデータ連携を行う。
103) GOV.UK (2017a)
104) GOV.UK (2021a)
105) NCSC (2018)106) GOV.UK (2021f)
107) GOV.UK (n.d.-f)108) NCSC (2019)109) GOV.UK (2020c)
110) ONS (2017)111) 田中（2019）112) GOV.UK (2020b)

37

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

・ データ連携に関する品質評価基準を作成し、共有する。
・ エラーの原因を突き止めるとともに、データ連携の品質を向上させるため、縦断的なデータ連携方法と品質指標の研究を行う113)。

・ スケーリング法というデータ連携手法について、大規模なデータセットを用いた研究を行うとともに、他の連携手法との比較を行う114)。

・ 機械学習及びその政府での利用可能性について、適合性と実用性の観点から研究を行う。
・ Splink115)等、政府省庁内及び政府省庁間での大規模なデータセットの連携に適したソフトウ
ェアの研究を行う。

・ 連携したデータセットの管理のためのグラフデータベースの研究を行う。
・ 新しいアルゴリズムを用いたデータ連携や、プライバシーを保護したデータ連携方法等、様々なデータ連携法を検証するためのテストデータの生成について検討する。
さらに、国家データ戦略では、公的部門でのデータ連携に関する法的課題についても言及している。これまでイギリスでは、目的を特定したデータ共有を、法的根拠を基に権限を付与する形で行っていたため、この権限がなければデータの共有は困難であり、権限の導入には法律制定のために数年を要することがあった。これに対し政府では、2017 年のデジタル経済法の制定等、公的部門内でのデータ共有を簡素化するための対策を講じている。国家データ戦略では、このデジタル経済法で付与されている権限の活用推進と、その他の障壁を解消するための検討を進めるとしている。

2.2.3

イギリスの公的部門におけるデータ連携（NAO インタビュー）

NAO では、受検機関に対して検査に当たって必要となるデータや関連書類の提出を要求したう
えで、それらの提供を受けて、検査を実施している116)。現在は、データ授受のためのポータルを導113) 縦断的なデータ連携（longitudinal linkage）とは、同一の年代や時期等のデータ連携だけでなく、時間軸をまたぐデータの連携を行うことを言う。
114) スケーリング法（scaling algorithm）とは、複数のデータセット間のデータ連携において、識別子がどの程度一致しているのか、その尺度（スケール）を表す方法の一つである。識別子が複数ある場合、それぞれの識別子の重み付けスコアをデータを基に算出した上で、すべての識別子が不一致である場合（したがってデータが同一である可能性が低い）からすべての識別子が一致する場合（したがってデータが同一である可能性が高い）までの尺度の中で、各データがどこに位置するのかを導き出す。例えば、性別情報の一致よりも生年月日が一致する方が、データ自体が一致する可能性が高い場合、生年月日の識別子に重み付けを行う。従来は、この重み付けをあらかじめ設定した上でデータの一致度を算定していたが、スケーリン
グ法は重み付けスコア自体を算出するプロセスを含んでいるため、従来の方法よりも計算効率が高く、大規模なデータセッ
トである行政データセットの連携を行う際に有用であるとされている（GOV.UK, 2021c）。
115) Splink は、法務省が開発したデータ連携のためのソフトウェアである。法務省では、異なる目的のために整備された多数の行政データシステムを有している一方、システム間のデータを紐づけるための共通の識別子がないためにデータ連携が進んでいないという課題を抱えていた。その課題解決のために、大量のデータを連携させるための専属のチームを立ち上げ、データ連携手法の検討や、Splink 開発のために利用するオープンソースソフトウェアを選定した。選定の結果、法務省ではデータ連携の手法として、代表的なレコード照合の確率モデルである Fellegi-Sunter モデル及びその確率モデルのパラメータを推定するための EM アルゴリズム（期待値最大化法）を採用した。また、オープンソースのフレームワークとしては、膨大な量のデータに対して高速の分散処理を行うことができる Apache Spark を用いることとした。完成した Splink は、Python 用の API である PySpark パッケージとして、GitHub で公開されている（GOV.UK, 2021g）。
116) NAO（2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）によれば、財務検査に当たっては受検機関に総勘定元帳の残高及び取引を示すレポート、関連する補助元帳のレポート、総勘定元帳と補助元帳からのダウンロードデータ、仕入請求書及び売上請
求書の写し、銀行の取引明細書、残高の計算表等の受検機関が独自に作成した資料のコピー、及び受検機関の組織方針や手続を示した書類等のデータや書類の提供を依頼するとのことであった。

38

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

入しており、このポータルを利用してデータを受け取る場合が多い117)。このポータルでは、データ提出を求められた受検機関が、ポータル上の当該機関専用のワークスペースにデータを格納することができるため、メール等による転送方法を使用する必要がないため、標準化及びセキュリティが確保された形でのデータ授受が可能となっている。また、NAO は受検機関とデータ提出の進捗状況
をトラッキングシートとして共有できるようにもなっており、要求したデータや関連書類のうち、まだ提出を受けていないデータが何かという情報を両者で共有している。なお、NAO では、受検機
関のシステムから直接データを抽出できるようなツールを今後利用することも検討しているという118)。
また、主に VFM 検査でのデータ分析に当たっては、受検機関からの提供データのほかに、統計局等が保有する既存データを活用することもある。例えば、2006-07 年度に実施した学生の定着率向上を図る取組についての検査では、高等教育統計局から学生データの提供を受けて分析を行った。また、2013-14 年度に実施したイングランドのマタニティサービスに関する検査では、国家統計

119)

局の死亡データや医療・社会保障情報センター（Health and Social Care Information Centre）の病院介入率及び労働者数に関するデータ並びに訴訟請求データ等を用いた分析を行っている120)。
このように、NAO の VFM 検査では第三者が一般に公開しているデータも多く活用されている。
第三者のデータベースからダウンロードしたデータセットを、検査において使用しやすいように共通のフォーマットに標準化したうえで、Data Service（データサービス）と呼ばれる NAO の検査職員向けの内部サービスとして蓄積している。NAO によれば、この Data Service に第三者による公開
データを集約することで、各検査でデータ収集を行う時間の短縮化、データ収集時点での過誤の防止、及び異なるデータソースの情報をまとめたアウトプットの作成が可能となっている。NAO へのインタビュー時点で、Data Service には一般に公開されている 113 のデータセットが集約されているとのことであった121)。なお、NAO では検査において、第三者から購入したデータを使用していない
122)。
また、NAO のインタビューでは、財務検査で主に利用されている第三者による一般公開データとして上場有価証券の評価額が例に挙げられたが、財務検査においては Data Service はほとんど利用
されておらず、第三者によって一般公開されているデータもあまり活用していないとのことであっ117) NAO（2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）によれば、現在使用しているデータ授受のためのポータルは Huddle である。
検査職員は、
Huddle を利用してデータを受領した後、必要な内部のシステム等にデータを格納して検査を行っている。
Huddle は、イギリス政府が指定するサービスサプライヤーの一つとして選定されており、80%の中央省庁で広く利用されている（Huddle, n.d.）。
118) インタビューによれば、NAO では、SAP や Oracle のビジネス管理ソフトウェアからの直接的なデータ抽出を試みているという。現在は、SAP からのデータ抽出に当たって、Audicon 社が開発しイギリスにおいては Caseware 社によって販売されている SmartExporter というツールを用いている（2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）。
119) 当該事例は第 3 章第 3 節 3.3 第三段階：データ分析 3.3.2「事例 17 回帰分析（線形回帰、ロジスティック回帰）の事例」（p.207）を参照されたい。
120) 当該事例は 3 章第 3 節 3.2 第二段階：データ加工 3.2.1「事例 15 モデリング調査、データクリーニングの事例」（p.186）
を参照されたい。
121) インタビューでは、Data Service に集約されている一般公開データセットの例として、以下のデータがあることが述べられた（NAO，2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）：幼少期教育に関する統計データ等の子供と教育に関連するデータ、
政府支出に関する統計等の横断的な政府関連データ、犯罪歴や裁判の判決結果等の犯罪・司法関連データ、収入や労働時間等の人口統計データ、ビザ申請の結果等の移民・移住関連データ、財務情報等の地方自治体関連データ、手当受給申請を行っている労働年齢層の人数等の税務・手当関連データ、及び様々な交通手段での公共サービスへのアクセス可能性等の交通関連データ。
122) NAO（2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）

39

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

た123)。

2.2.4

イギリスの公的部門におけるデータ公開

イギリスの中央政府、地方自治体、及びその他の公的機関が保有するデータは、政府デジタルサービス局が管理する data.gov.uk にて公開されている。令和 3 年 12 月 10 日現在に公開されているデータ数は 51,407 件で、利用者はキーワード検索や、発行機関、トピック（「ビジネスと経済」、「政府」等の全 14 トピック）、及びデータ形式による絞り込みによって、データを検索することができる124)。
図表 14 に示すとおり、data.gov.uk 自体はデータセットを保有しておらず、各機関の担当者があらかじめそれぞれの機関のウェブサイト又は GOV.UK サイトにデータセットを公開した上で、data.gov.uk にそれらへのリンクを掲載することとなっている。一方、NAO が 2019 年度に実施したイギリス政府全体でのデータ利用に関する検査によれば、data.gov.uk の利用者の 80%以上はデータセットにアクセスしていなかったことも分かっている125)。
data.gov.uk へのリンクの掲載方法には、ソフトウェアを使用する方法と、手作業による方法がある。
ソフトウェアを使用したリンク掲載では、一度に大量のデータセットが公開できるだけでなく、データの形式の指定も可能としている。具体的には、以下の図表 15 に示すいずれかの形式によって公開されたデータセットであれば、ソフトウェアで検出して data.gov.uk への掲載ができるようになっている。
図表 14 data.gov.uk を介したデータ公開のモデル

出所：株式会社 NTT データ（2012）123) NAO（2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）
124) Find open data (n.d.)125) NAO (2019)

40

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

図表 15 data.gov.uk で公表するメタデータの形式の指定
形式

概要

適切な対象データ

INSPIRE126)／
位置・地理データ

DCAT

ワールドワイドウェブコンソーシアムによるデータ トリプルストア ×127)

カタログの国際標準。
data.json

JSON を使用しているフォーマットで、DCAT と同様の Socrata128)、カス ×フィールドを有している。DCAT よりも簡単かつ明確 タムシステムに作成でき、あまり複雑でないデータセットの場合はdata.json フォーマットの方が適している。

CKAN

オープンデータの蓄積や配布を行うためのオープンソ CKAN

×ース管理システム。
InventoryGEMINI

DataShare

地方自治体協議会用のデータ形式。
-

×

標準化団体 OGC 標準の地理メタデータに特化したオ GeoNetwork130)、 対象

CSW 129)サー ープンカタログ。
GIS システムのデータを公表する場合 ArcGIS131)バー
GEMINIに適している。
-

Web

GEMINI/ISO19139 の XML ファイルへのリンクを持つ UK

Location

対象

Metadata

ウェブページ。

Accessible

Editor132)、カスタ

Format

ムシステム

(WAF)
GEMINI – 単

公開するデータセットレコードが 1 つしかない場合や、CSW

一ファイル

や WAF を用いずにレコードをテストする場合に、テストデータ対象

GEMINI/ISO19139 のXML ファイルを返すURL を直接ソフト
ウェアで指定することで、Data.gov.uk にデータを掲載する方法。

出所：資料よりあずさ監査法人が作成133)
126) The Infrastrucutre for Spatial Information in Europe（INSPIRE）は、2007 年 5 月に EU で発効した指令で、EU 加盟国の公共機関の間で環境空間情報を共有し政策決定に役立てるために、34 種類の環境空間情報（例えば、交通ネットワーク、保護区域、標高、人口分布、自然災害リスク地区等）の標準化と共有を行っている（European Commission, n.d.）。当該指令に基づき、data.gov.uk でもこれら 34 種類の環境空間情報に該当する情報は、指定した形式（GEMINI）での公開を行うこととしている。
GEMINI は、イギリスにおける空間メタデータの標準であり、ISO19139 を基として INSPIRE に対応するものとなっている（GOV.UK, n.d. -g）。
127) トリプルストアとは、
RDF データを構成する「トリプル」が格納される専用データベースである。RDF（Resource Description
Framework）とは、メタデータを表記するための汎用的な手法を定めたデータ形式のことである。
128) Socrata とは、各国政府や組織で使用されているオープンデータポータルである。
129) CSW とは、Catalog Service for the Web（Web 用カタログサービス）の略で、インターネット上で地理空間レコードのカタロ
グを公開するために用いられる標準のことである。
130) GeoNetwork とは、国連食糧農業機関（FAO）、世界食糧計画（WFP）、及び国連環境計画（UNEP）が中心となって、地理空間データの体系的なアーカイブとして開発したフリーオープンソース GIS ソフトである（村山，n.d.）。
131) ArcGIS とは、地図データ等の情報を検索、作成、共有、利用するための統合プラットフォームである。
132) UK Location Metadata Editor とは、内閣府とイギリス環境・食料・農村地域省が出資し、エディンバラ大学の EDINA（イギリス高等教育向けのデジタル・データ専門センター）が開発した地理空間メタデータの記録サイトである（UK Location
Metadata Editor, n.d.）。
133) GOV.UK (n.d. -h)

41

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

data.gov.uk に公開されている公共データは、その他のライセンスによって利用が許諾されている場合を除き、Open Government Licence（OPL）v3.0 によって再利用が許諾されている。OPL はイギ
リス国立公文書館が開発したオープンライセンスであり、第 1 版は公的機関の持つデータの民間利用を促進させるために 2010 年に制定された134)。利用者は、OPL v3.0 の下で公開されているデータであれば、個人情報や公共機関のロゴマーク等の一部の情報を除き、データの所有者に許可を取らずに出典を明記するだけで、複製、再配布、放送、転用等をすることができる135)。したがって、
data.gov.uk を通して各省庁等が公開しているデータは、一部を除き、誰でも再利用することが可能なものとなっている。data.gov.uk 上でデータを検索する際には、OPL の下で公開されているデータのみに絞り込んで検索を行うことも可能である。
公開データに対する不正アクセスに関して、内閣府はサイバーセキュリティ対策を講じている。
2016 年に発表された 5 か年計画である国家サイバーセキュリティ戦略（National Cyber Security
Strategy 2016 to 2021）では、サイバーの脅威に対して安全かつ強靭な国となりデジタルの世界を牽引することを目標に据え、5 年間でサイバーセキュリティの分野に 19 億ポンドの資金を投入するとしている。同戦略では、政府機関におけるサイバーセキュリティ対策として、行政サービスのデジタル移行に伴う前提としてのセキュリティ確保、レガシーシステムやサポートが終了しているソフ
トウェアの入替え、並びにシステム、データ及びアクセス権限の正確な更新等の取組について言及されている136)。なお、これらのサイバーセキュリティの取組は、NCSC からの助言を受けて実施されている137)。

2.2.5

イギリスの公的部門におけるデータ利用

公的部門におけるデータ利用は、デジタル・文化・メディア・スポーツ省に事務局を置く、データ諮問委員会（the Data Advisory Board）及びデータ・リーダーズ・ネットワーク（the Data Leaders
Network）の二つの委員会によって監督されている。データ諮問委員会は、政府におけるデータの有効活用を推進するための上級委員会として、国家データ戦略のガバナンス、政府のデータ利用に関する一連の戦略的優先事項の合意、優先事項の実施の監督及び推進、並びにデータの効率的な活用を阻害する横断的課題への取組に関する責任を有する。データ・リーダーズ・ネットワークは、データ諮問委員会にて議論されるデータ構想や戦略の実施及び諮問部門として機能している138)。
また、イギリス政府では、ビッグデータから得られる組織にとって有益なデータセットであるス
マートデータの利用促進にも取り組んでいる。2018 年 9 月には、BEIS とデジタル・文化・メディ
ア・スポーツ省によってスマートデータレビュー（Smart Data Review）が取りまとめられ、分野横断的なスマートデータイニシアティブや推進機能の設置が提言された139)。これを受けて分野横断的に設置されたスマートデータ作業部会（Smart Data working group）には、BEIS の指揮の下、デジタ
ル・文化・メディア・スポーツ省、財務省、労働・年金省（Department for Work and Pensions）（以下、「DWP」という。）、ガス・電力市場局（Office of Gas and Electricity Markets）、放送通信局（Office134) 国際社会経済研究所（2013）135) The National Archives (n.d.)136) GOV.UK (2016)137) The Royal Society (2020)
138) GOV.UK (n.d. -d)
139) GOV.UK (2019)

42

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

of Communications）等の様々な機関の代表者が参加している。スマートデータ作業部会では、分野間での重複を避け、一貫性を持った取組が進められるように、スマートデータインフラや基準の整備支援や提言等を行っている140)。
これまでイギリスが公的部門内部でのデータ利用促進を図ってきた背景には、より良い政策及び公共サービスの実施という目的あるが、この点は国家データ戦略でも引き継がれている。各省庁では、他の公的部門機関が収集又は公開しているデータを利用した公共サービス向上等の取組が行われており、NAO でもそれらの事例の検査や優良事例の取りまとめを行っている。
例えば、2008 年には公共資金に対する外部不正対策ガイドラインを財務省と共同で作成し、同一又は異なる組織内のデータを用いて、データマッチングやデータマイニングの技術で不正検出を行う以下のような事例を紹介している141)。

・ 監察委員会による National Fraud Initative の取組
1996 年より開始したイギリス最大の公共部門での不正対策の取組である。2 年に 1 度、イギ
リス全体の地方議会、国民保健医療サービス（National Health Service）（以下、「NHS」という。）、警察、地方監察委員会、消防救急当局等から提供された、住宅手当申請、年金受給記録、社会住宅利用記録等のデータを照合し、受給資格のない者による社会サービスや手当の不正受給例を検出している。

・ 労働・年金省（DWP）の取組142)
専用の Database and Matching Service により、給付システム間及び他の省庁と DWP のデータ
間のデータマッチングを行っている。また、他省庁に対してもデータマッチングを実施しているほか、地方自治体に対しても住宅給付及び地方税給付に関するデータマッチングを実施している。

・ 運転免許庁の取組
自動車消費税の脱税を検出するため、データマッチングを利用している。自動ナンバープレ
ート認識カメラ（ANPR カメラ）を用いて停車中及び走行中の車両の画像を収集し、コンピュータソフトウェアがそのナンバープレート画像の検索と登録マークの記録を行う。
その後、記録された登録マークと、運転免許庁内の無免許車両データベース情報とのデータマッチン
グを実施する。

2.2.6

イギリスの公的部門におけるデータ利用（NAO インタビュー）

NAO では、自身が実施する検査においても、AI 等の新しい技術の活用や自動化の取組等を行っており、図表 16 に示されるようなデータの処理や保管、検査におけるデータ分析の利用、及びデ140) GOV.UK (n.d. -j)141) NAO (2008)
142)

NAO では DWP がデータマッチングを用いて実施している介護者手当の過払検出について VFM 検査を実施しており、その検査報告書では DWP におけるデータマッチング手法の変遷がまとめられている。当該事例については、第 3 章第 3 節
3.1 第一段階：データ収集 3.1.2「事例 14 データマッチングを用いた業務の検査事例」（p.178）を参照されたい。

43

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

ータのビジュアル化の 3 分野に及ぶ技術や手法が取り入れられている143)。
図表 16 NAO でのデータ分析手法の分類イメージ

出所：資料を基にあずさ監査法人が和訳144)
VFM 検査においては、例えば、より詳細な検査を実施するために、ウェブサイトをスクレイピ
ングしてデータを自動抽出することにより、これまではサンプルに対して行っていた検査結果の評
価を全てのデータに対して行う等、検査におけるデータアナリティクスの活用を行っている。さらに、データのビジュアル化は、クライアントやその他の関係者に対して検査結果をより分かりやすく説明するための方法として使用されているだけでなく、仮説をリアルタイムで生成し検証するためのプラットフォームとしても用いられている145)。
一方、財務検査においては、更に取組が進展している。例えば、NAO ではこれまで組織内のサーバー上で運用する Mkinsight という監査調書自動化システムを、財務検査及び VFM 検査の双方において利用していたが、2020-21 年度からは同システムの後継でありクラウド型システムである
Pentana を財務検査において利用している146)。クラウド型のシステムとなったことにより、利用可
能なデータ容量と処理能力が大きくなったため、監査調書自動化によって増加するデータ量にも対応できるようになったほか、セキュリティを担保するための幅広いツールも利用できるようになった。加えて、新型コロナウイルスの感染拡大が続く中では、クラウド型のシステムの利用により、

143) NAO (2020)。なお、NAO へのインタビューによれば、現在 NAO は財務検査において機械学習を利用していない。これは、プロセスが明らかでなく結果の再現が確保されていない機械学習の利用は、再現性が求められる検査には適さないためである。NAO では、財務検査の規制当局である英国財務報告評議会（Financial Reporting Council）とも、機械学習や AI の検査での活用について議論をしているとのことであった（NAO，2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）。
144) NAO (2020)
145) これらの NAO による取組は、一部、第 3 章第 3 節 3.4 第四段階：ビジュアル化（p.227）にて詳細事例として取り上げる。
ま た 、 デ ー タ の ビ ジ ュ ア ル 化 に つ い て は 、 NAO の ウ ェ ブ サ イ ト （ Data Visualisations Archives,
https://www.nao.org.uk/Publication%20Type/data-visualisations/）に関連レポートがまとめられている。
146) 現在、VFM 検査には Microsoft SharePoint を利用しており、各検査案件に対して個別サイトを作成して管理を行っている（NAO，2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）。

44

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

サポートやメンテンナンスも遠隔地から容易に受けることができるという147)。
また、財務検査においては、新しい検査基準やソフトウェアを導入することにより、高水準での検査の標準化や自動化を行っている。これは財務検査の品質及び効率を高め、ひいては効果的に説明責任を果たすことで公共機関の財務報告や財務管理の改善につなげることを目的とした NAO の検査変革プログラム（Audit Transformation Programme）（以下、「ATP」という。）としての取組の一環である148)。ATP では、検査の計画段階、特にリスク評価の手法を変革することを一つの目標としており、リスク評価等の検査手法の一貫性を高め、リスク水準に応じた検査の実施を目指している。NAO によれば、このアプローチはリスクへの対応に主眼を置いた検査（controls-based audit）を促進するもので、データ主導の自動化された手法を用いることが適しており、より質が高く、より洞察の深い検査の実施を可能とするものである。このような変革は、検査全体の規制や技術の変化への対応の必要性、公共部門の検査を行う上で模範となる組織を目指すという向上心、2019 年に改訂された国際監査基準（ISA）315 の要求に基づく検査手法の改善、国会や市民による公的資金の保証に対する期待と検査報告書への信頼の高まり、及び複雑化する検査に対する高品質の維持といった背景により進められている。ATP の進展状況について、NAO へのインタビューによれば、現在は新しい検査手法について試験運用を行っている段階であり、翌年以降に実運用へ展開していく予定とのことであった149)。
さらに、ATP の一環として、検査手法の変革を支えるためのツール等の導入や開発も進んでいる。
前述のとおり、NAO では財務検査の記録用に Pentana を利用しているが、検査手法の変革に伴い、これに代わる新しい監査管理システムの導入を検討している。新しいシステムでは、検査プロセスの主要なステップを示すことで、新たな検査手法と検査基準に確実に準拠した、一貫性がある標準化された検査を行えるよう支援することを目指している。また、重要なリスク分野について職員が重点的に検査を行えるよう、低リスクの分野には標準化されたアプローチを適用するようサポート
する機能も求めている。その他、検査全体の進捗状況の把握や、基準に適合していない検査手法の特定、個々の検査で取得したデータをその他の用途に再利用できる、といった複数の機能を有する検査管理システムの導入が検討されている。NAO へのインタビューによれば、NAO は既に新しい
ソフトウェア開発に向けてサプライヤーを選定済みであり、現在開発を進めている段階とのことである150)。
新しい検査手法に基づく、高品質かつ高効率な財務検査を支援するツールとして、リスク・対応
ライブラリ（risk and response libraries）や、リスク評価・計画ツール（RAPT：Risk Assessment andPlanning Tool）の開発も行われている。リスク・対応ライブラリ（risk and response libraries）は、検査を行う職員によるリスク評価と対応策の立案プロセスをサポートするために、重要な虚偽表示リ
スク、対応策の案、及び内容をあらかじめ定めて提供する情報源である。リスク評価・計画ツール（RAPT：Risk Assessment and Planning Tool）は、検査チームが検査対象機関に対する計画を立てる
プロセスにおいて、検査対象機関の会計に関するリスクを評価し、所定のリスクの適用可能性を判147) NAO（2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）
148) NAO (2021d)
149) NAO（2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）。なお、国際監査基準（ISA）315 とは、IAASB（国際監査・保証基準委員会）よって定められているリスク評価に関する監査基準「重要な虚偽表示リスクの識別と評価」であり、主にリスク評価
手続の強化を目的として 2019 年に改訂されている（IAASB, 2019）。
150) NAO（2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）

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第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

断できるように開発されたツールである。完全に実装されれば、重要な虚偽表示リスクをすべて入力すると、リスク評価が完了し、リスクへの対応と実証的検証に関する計画が文書として作成されるようになる。開発の初期段階では Microsoft Excel を用いているとのことだが、開発後には Pentanaに代わっての導入を検討している新しい監査管理システムに組み込む予定としている151)。
また、NAO では、検査情報管理システム（Audit Information Management System）（以下、「AIMS」という。）を利用している。AIMS は、Microsoft Azure のインフラを利用してクラウド上で稼働しているシステムで、データ分析アプリケーションで処理する大量のデータについて、クラウドへの取り込み、加工、及び保管を行うことができる152)。従来の財務検査では少量のサンプルデータに基づいた分析や推論により全体像の検査を行っていたが、現在では技術を活用することでデータ全件を対象とした分析を行う検査を実施できるようになった。これに伴い、NAO では約 400 の検査機関に関する膨大なデータを検査する処理能力と、保管するための容量を確保する必要が生じているが、NAO ではクラウドベースのプラットフォームとして AIMS を構築することにより、このような大量データを検査するために必要な大容量のストレージ（保存領域）と処理能力を確保している153)。
NAO では 2020-21 年度にこの AIMS の全財務検査案件に展開しており、AIMS とデータ分析を活用することで多くの検査対象機関において仕訳帳全件の検査を行っている154)。これにより、すべてのデータを確認した上で、異常又はリスクの高い仕訳帳を特定するための分析を実施できるようになっている155)。NAO では、引き続き 2021-22 年度においても、より品質の高いデータ分析を行うために手法やソフトウェアの改善を図ることを、戦略的優先事項の一つに据えている156)。さらに、一貫性のある、より品質の高い検査を行えるよう、サンプリングや分析等の検査手続の一部を自動化す
る複数のアプリケーションを NAO 内部のチームで開発しており、これらのアプリケーションは多くの検査において使用されている。例えば、総勘定元帳と試算表の調整や試算表と財務諸表の調整を自動化する試算表作成アプリケーションは、突合作業を数秒で行い、金額の不一致があればそれを特定することができるもので、手作業で行うよりもミスが発生しづらく、現在では財務検査で広く使われている157)。また、検査対象となる機関の中には多数の事業体を有する機関もあるが、それらの事業体から提出された書類すべてを用いてグループの連結試算表を作成するためのアプリケー
ションも開発した。これにより、各書類を連結試算表に統合するプロセスの自動化を可能にするとともに、データを整理することでグループ全体の分析を詳細にかつ容易に掘り下げて実施すること
151) NAO（2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）
152) Microsoft Azure は、入札によって選定した。現在 AIMS で処理できるデータは構造化データのみで、PDF 形式や紙媒体で保管されている非構造化データには対応してない（NAO，2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）。
153) AIMS は既製品ではなく、NAO が一部外部コンサルタントからの支援も得ながら、独自でコードやプログラムを作成して構築したシステムである。インタビューによれば、具体的にはインフラとの連携に必要なコーディングを外部コンサルタン
トの支援を受けて行い、実際に検査で使用されるアプリケーションの構築、設定、及び管理を NAO 内部で行っているとのことである。NAO では今後 AIMS の機能拡張（補助元帳の処理機能）を検討しているとのことであったが、これは AIMSが独自で開発したシステムであるために、処理及び保管できるデータ量を拡大する余地があるためである、とインタビュー
で述べている（NAO，2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）。
154) NAO (2021a)
155) NAO（2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）によれば、分析ツールを用いて次のようなリスク要素に該当する仕訳帳を特定している：決算日前後に計上された重要な仕訳帳、短い説明のみが付された仕訳帳、端数処理されている可能性のある切りの良い額の仕訳帳、日付をさかのぼって作成された仕訳帳、通常仕訳を行わない者によって作成された仕訳帳、祝日や週末等の異常な時間に作成された仕訳帳、休暇を取得していないと思われる職員によって作成された仕訳帳、hide や errorといったキーワードが含まれる仕訳帳、及び機密性の高い勘定コードや財務諸表の勘定項目に紐づく仕訳。
156) NAO (2021b)
157) NAO (2021a)

46

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要ができるようになった。さらに、Purchase-to-pay（購買管理システム）や Payroll（給与計算システム）といった主要なビジネスプロセスの検査に当たっては、それぞれのプロセスに特化したデータ分析
出力ツールの開発も行っており、幾つかの機関に対する検査で運用している158)。
このような独自のシステムやツールの開発に加えて、NAO では 2017 年から Confirmation.com という組織が提供するオンライン銀行残高確認サービスも利用している。NAO によれば、通常の検査手続の一環として検査対象機関が使用している銀行の残高を確認する必要があるが、Confirmation.com によるオンラインサービスを利用することにより銀行から確認書を入手するプロ
セスが簡素化かつ迅速化されているという159)。

2.2.7

イギリスの公的部門におけるその他特徴的な取組（NAO インタビュー）

上述のように、NAO では検査におけるデータ分析の幅広い適用を推進しており、その推進の中心となるデータアナリティクスの専門家チームを二つ有している。一つは、データアナリティクスのためのアプリケーションの開発を行う 10 名規模のチームで、Analysis Hub（分析ハブ）という組織に所属している160)。もう一方は、Financial Audit Data and Analytics Operations Team（財務検査データ・
分析運用チーム）という名称のチームである。このチームは現在は 4 名体制で、検査チームが財務検査においてデータ分析を行う際、データの収集やクレンジング、AIMS へのデータのアップロー
ド、及びアプリケーションの利用や結果の解釈支援といったサポートを行っている。これらのチームに所属する NAO の職員は、財務検査及び IT に関する経歴を有しており、一部の職員は会計士資格も保有している。
なお、NAO によれば、これらのデータアナリティクスの利用については、現行の財務検査マニュ
アル（Financial Audit Manual）ではほとんど規定されていないとのことである。一方で、財務検査における仕訳帳の検査に当たってはデータアナリティクスの利用を義務付けているという。NAO では、財務検査を担当する職員に対して、主にデータ分析アプリケーションの利用方法に焦点を当てた研修を行っている。また、さらにデータアナリティクスについて知識を深めたいという財務検査担当職員に対しても、アプリケーションの開発に関する研修等が提供されている161)。
NAO へのインタビューによれば、現在データ分析の活用に関するパフォーマンス指標として、データアナリティクスツールを活用した年間検査件数を用いている。また、約 400 の被検査機関への検査のうち、ツールを用いて検査を行った検査チーム数についても、パフォーマンス目標が設定されている162)。
また、NAO では公的資金の適切な利用を保証するという役割を果たすために、データ分析を検査業務において活用するだけでなく、中央政府等の公的部門におけるデータ利活用やデジタル化の取組についての VFM 検査等を実施している。前述した 2019 年度の政府全体でのデータ利活用に関す
158) NAO（2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）
159) NAO（2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）160) NAO には、ナレッジの共有を目的として Hub（ハブ）と呼ばれる横断的な専門家チームが複数設置されている。そのうちAnalysis Hub（分析ハブ）は、データアナリティクス、経済学、マッピング、調査、財務分析、統計、質的調査、及びモデリ
ングの分野に特化しているチームである。現在は Analysis Hub のほかに、Digital Hub（デジタルハブ）、Major project delivery
Hub（主要プロジェクトハブ）、Commercial Hub（商業ハブ）、Financial and risk management Hub（財務・リスク管理ハブ）、及び People and operational management Hub（雇用・運営ハブ）がある（NAO，2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）。
161) NAO（2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）
162) NAO（2022 年 2 月 2 日オンラインインタビュー）

47

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

る検査では、政府全体でのデータ管理及び利活用の障壁となっている以下のような課題を指摘した
163)。これらの課題は、国家データ戦略等のデータ関連施策を検討する際の根幹としても認識されている。

・ 公的部門で標準化されたフォーマットが整備されていないために、個人や企業の名前、住所、
生年月日といった情報を、複数の公的機関が異なる様式で収集及び保有している。

・ 省庁間のデータアカウンタビリティをけん引する中心組織が存在しない。
・ データに関するプロジェクトを推進する明確で持続的な戦略的リーダーシップが政府内で欠如しているために、各省庁でデータの活用及び向上のための取組が優先されていない。

・ データの品質が低く、データを利用可能な形に変換したり、関連のある情報を抽出したりする追加の作業が必要な状態では、PSI データの利活用に係る政策や制度が整備されても、その恩恵は限られたものとなる（2021 年 7 月の検査報告書においても、政府横断的には同様の課題がまだ解決されていないと報告している164)）。
このような政府全体における取組に関する検査のほか、NAO ではこれまでに、DWP によるユニバーサル・クレジットの手続を自動化させる取組165)、内務省による国境管理のデジタル化の取組、及び NHS でのデジタルトランスフォーメーションについても検査を実施した。2021-2022 年度の事
業計画では、これらの検査結果を踏まえた教訓を取りまとめたレポートを公開するとしている166)。

163) NAO (2019)164) NAO (2021c)
165) ユニバーサル・クレジットとは、それまでは個別に給付されていた所得補助や住宅手当等の複数の給付制度を統合する形

で、2013 年に導入されたイギリスの低所得者層向けの給付制度である。基礎手当と子供の有無や障害の有無等の状況に応じて追加される付加手当によって構成されている（独立行政法人労働政策研究・研修機構、2010）。
166) NAO (2021b)

48

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

オランダにおける公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要
3.1.

オランダにおけるデータ分析、AI に関する主要政策

3.1.1

主要政策及びその変遷

図表 17 オランダのデータ分析、AI に関する主要政策の変遷

出所：あずさ監査法人が作成
オランダのデータ分析、AI に関する主要政策の変遷は図表 17 のとおりである。オランダでデータ分析や AI に特化した行動計画や戦略が策定されたのは 2010 年代の後半以降のことである。それ以前は、個人情報の保護に関する法令は存在していたが、データ分析や AI にのみ焦点を当てた行動計画や戦略は存在しなかった。2000 年代に整備された個人情報保護に関する法制度は以下のとおりである167)。

・ 2000 年：個人情報保護法
・ 2002 年：司法データと刑事記録に関する法律・ 2007 年：警察によって処理されたデータに関する法律2010 年代後半になると、2016 年に Facebook が大量の個人情報を流出させたことが社会問題となり、欧州各国において個人情報の保護に関する関心が高まった。EU は個人情報の保護に対する強い危機感を示し、2016 年に 1995 年から適用してきた「EU データ保護指令（Data Protection Directive95）」を大幅に見直し、新たに GDPR を制定、2018 年に施行した。2010 年代後半以降、オランダ
政府は個人情報の保護や、データ及びデジタル等に関連する法律の整備に着手した。2010 年代後半
167) 野村・石田（2018）

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第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要に成立した関連法規は以下のとおりである。

・ 2015 年：公的機関の情報の再利用に関する法律・ 2016 年：オープンガバメント法
・ 2017 年：インテリジェンス及びセキュリティサービスに関する法律・ 2018 年：GDPR 施行法
・ 2018 年：ネットワーク及びインフォメーションシステムのセキュリティーに関する法律・ 2021 年：オープンガバメント法改正案（2022 年 6 月 1 日に施行予定）
2010 年代後半になるとオランダ政府は、AI 戦略、データ管理、オープンガバメントに関する指針
や戦略を相次いで発表している。2019 年に「デジタル政府アジェンダ 2019」を発表し、国を挙げてAI の開発と社会への実装、ビッグデータによる分析、アルゴリズムの技術開発等に重点的に取り組む方針を示した。同年、経済・気候政策省は、「AI 戦略的行動計画（Strategic Action Plan for Artificial
Intelligence）」（以下、「SAPAI」という。）を発表し、社会的及び経済的機会の活用、適切な環境の創造、基盤の強化の 3 本柱から成る AI 戦略を策定した。2020 年には、内務王国関係省が「オー
プンガバメント行動指針（2020－2022）」を発表し、開かれた政府に向けた七つのテーマ、13 の行動計画を示している。以下、それぞれのオランダのデータ分析や AI に関わる主要公表物の概略を記す。

・ AI 戦略的行動計画（SAPAI）
SAPAI は、2019 年に経済・気候政策省によって策定された AI に焦点を当てた行動計画である。策定の背景には、国際競争力を高めるには AI の開発と導入の加速が不可欠であるとの危機感がある。SAPAI は、上述したように社会的及び経済的機会の活用、適切な環境の創造、基盤の強化の 3 本柱（トラック）から成る。同計画書には、3 本柱ごとの活動計画、オラン
ダ国内及び EU の AI 関連予算等が記されている。

・ デジタル政府アジェンダ 2019
「デジタル政府アジェンダ 2019（Agenda Digitale Overheid 2019）」は、2019 年にオランダ政府が策定したデジタル化戦略である。同アジェンダでは、AI、ビッグデータ分析、アルゴリ
ズム、関連テクノロジー開発と社会での実装に向けた法制度の整備や研究開発、官民連携の推進等の幅広い政策と行動計画が記されている。本アジェンダでは、デジタル社会の実現による新たな機会や可能性に加え、国民の権利を保護する必要性も強調している168)。同アジェ
ンダは、イノベーションへの投資、基本的人権と公共の価値の保護、アクセス・理解・イン
クルージョンの促進、行政サービスの個人化、将来に向けた準備の五つの柱から成る。

・ オープンガバメント行動指針（2020－2022）「オープンガバメント行動指針（2020－2022）」は、2020 年に内務王国関係省によって策定された、開かれた政府（オープンガバメント）に向けた七つのテーマと 13 の行動計画である。七つのテーマのうち、AI やアルゴリズム関連の行動計画は「開かれた技術」に該当する。

168) European Union Agency for Fundamental Rights (2020, pp.21-22)

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第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要「開かれた技術」には、オープンデータコミュニティ、オープンソース、オープンアルゴリ
ズムについての行動計画が示されている169)。オープンデータコミュニティでは、行政機関が作成する膨大なデータを「公文書刊行物のためのナレッジアンドオペレーションセンター」（Kennis- en exploitatiecentrum Officiële Overheidspublicaties）（以下、「KOOP」という。）の管理するオープンガバメント情報プラットフォーム（Platform Open Overheidsinformatie）（以下、「PLOOI」という。）（data.overheid.nl）で公開し、行政機関がデータを相互利用することが述べられている。オープンソースでは、公的な財源で開発されたソフトウェアは可能な限り社会に還元されるべきであるとの考えのもと、ソフトウェアのオープンソース化が検討されている。一方で、オープンソース化の是非に関しては共通の見解はなく、義務づけはせず、推奨するという表現にとどめている。オープンアルゴリズムに関して、行政サービスでアルゴリズムが利用されているにも関わらず、国民に対して十分に説明できていないことを問題視している。同行動指針の中では、内務王国関係省が各行政機関のアルゴリズムの適正利用を監督することが記されている。
なお、2021 年、オランダ会計検査院は、公的機関の利用するアルゴリズムに対する検査結果を公表した。2021 年に公表された「アルゴリズムを理解する（Understanding Algorithms）」170)及び「Audit
framework for algorithms（アルゴリズムのための検査フレームワーク）」171)は、この時の検査報告書とフレームワークである。詳細については第 3 章第 4 節 4.1 AI を使った公共サービスに対する検査の事例（p.236）で述べる。

3.1.2

所管官庁等

オランダでは、AI や革新的技術を管轄する専門的な組織はなく、各行政機関に AI 開発やデータ分析の専門部署を置き、時に民間企業や大学等の外部の研究機関と連携しながら、高度なデータ分
析や AI の開発を行っている。以下では、データ分析、AI に関する主要組織の概略を記す。

・ 経済・気候政策省（Ministry of Economic Affairs and Climate Policy）
経済・気候政策省は、オランダ企業の国際競争力の向上と持続可能な発展を推進するオラン
ダの中央省庁の一つである。また、起業家やスタートアップ企業の成長を促すビジネス環境作りを管轄している。2019 年に発表した SAPAI の担当官庁である。

・ 国務院（Council of State（Raad van State））
国務院は、1531 年に設立された憲法に規定された政府の諮問機関及び最高司法機関である。
国務院は、起案された法令が、憲法、EU 法、国際法、基本的人権と適合しているか、国会や政府に対して諮問する機関である。データ利用、AI 開発に関しては、2018 年に政府によるデジタル化とアルゴリズムの利用について、政府及び国会に対して諮問している172)。
169) Ministry of the Interior and Kingdom Relations (2020, pp.24-29)
170) Netherlands Court of Audit (2021b)
171) Netherlands Court of Audit (2021a)
172) European Union Agency for Fundamental Rights (2020, p.8)、Radd van State (2018)

51

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

・ 公文書刊行物のためのナレッジアンドオペレーションセンター（KOOP）
内務王国関係省の傘下組織である KOOP は PLOOI を管理、運営している。PLOOI は、オランダの全ての公的機関が公表した資料を一元管理するプラットフォーム（サービスやシステム等を提供、運営するためのインターネット上の共通の土台）である173)。

・ 国立行政監察官（National Ombudsman）
国立行政監察官は、政府による不公平な扱いについての国民からの不満に耳を傾け、より良
いガバナンスのため行政当局に改善等を進言する機関である。データ利用、AI 開発に関しては、2019 年にアルゴリズムによってリスク分析をしていた行為について、その公平な技術の運用を政府関係当局に助言している174)。

・ 消費者・市場庁（Authority for Consumers and Markets）、データ保護庁（Data Protection Authority）
オランダでは、GDPR によって、個人情報の収集、管理、利用において透明性を確保することを行政機関や民間企業に義務付けている。また、消費者法によって、消費者に対してサービス、製品を自ら選択できるように必要な情報提供を行うことを民間企業に義務付けている。
AI 開発においても、GDPR や消費者法の適用を受けると考えられており、消費者・市場庁、
データ保護庁は、AI 開発等において法令違反がないか検査している175)。

・ オランダ政府政策科学評議会（Wetenschappelijke Raad voor het Regeringsbeleid）
オランダ政府政策科学評議会は、1972 年に設置された諮問委員会であり、政府の要請に応じて、又は自主的に重要な政治的及び社会的影響を伴う問題について政府に助言する組織である。データ分析、AI に関しては、同評議会は、インターネットガバナンス、iGovernment、ビッグデータ、デジタル化、ロボット工学等のテクノロジー関連の問題に関して、積極的に助言をしている176)。

・ アムステルダムデータサイエンス（Amsterdam Data Science）
アムステルダムデータサイエンスは、2014 年に設立された産学連携組織で、アムステルダム
地域のデータサイエンスと AI エコシステムの確立に取り組んでいる。また、政府に対して技術的な政策提言を行っている177)。アムステルダムデータサイエンスは、2018 年に「国家 AI
戦略（A National AI Strategy for the Netherlands）」を公表し、オランダにおける AI 開発の現状を述べたうえで、AI 開発における目標と課題について、政府に政策提言を行っている。同機
関の主たるパートナーは、学術機関ではアムステルダム・ビジネススクール、アムステルダ
ム・スクール・オブ・エコノミクス、アムステルダム大学応用人工知能専門家センター等である。民間企業では、アマゾン・ウェブ・サービス、エルゼビア、ボーダフォン等である。
173) Kennis- en exploitatiecentrum (n.d.)174) European Union Agency for Fundamental Rights (2020, p.8)
175) European Union Agency for Fundamental Rights (2020, p.21)
176) European Union Agency for Fundamental Rights (2020, p.8)177) Amsterdam Data Science (n.d.)

52

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

・ オランダ AI 連合（Dutch AI Coalition）
オランダ AI 連合は、オランダの AI 関連の活動を促進するため、産官学等によって組成された組織である。オランダ AI 連合は、2021-2027 年期の間で、合計 10 億ユーロを国立成長ファンド（National Growth Fund）
から調達し、
400 を超える官民のステークホルダーによる AiNed
programme を運営するとともに、オランダにおける AI 開発を加速するための取組を行っている178)。

178) Dutch AI Coalition (n.d.)

53

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

3.2.

オランダの公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

3.2.1

オランダの公的部門におけるデータ管理

オランダでは、2016 年に制定されたオープンガバメント法に基づき、オランダの行政機関の積極的な公的文書の開示が法律で求められてきた。2021 年に改正されたオープンガバメント法（2022 年
6 月 1 日施行）では、PLOOI によるデータの開示が明記されている。さらに改正法下では、各行政機関は最善の努力をもって積極的な開示をすることが義務づけられることになる179)。
オランダでは、図表 18 のとおり、PLOOI と称する公的機関の公表資料を一元管理するプラット
フォームが開発中である。2021 年 10 月現在、システムは開発中であるが、試行版として既に利用可能であり、約 19 万の行政文書が保存されている180)。
図表 18 オランダの PLOOI システム

出所：資料を基にあずさ監査法人が和訳181)
統計データは、オランダ中央統計局が一元管理している。オランダ中央統計局は、1899 年に設立された行政機関である。オランダ中央統計局はいかなる省庁の直接の権限下にはなく、局の運営費
用は国が負担している182)。
データのアクセス管理に関して、オランダでは、共通の政府情報セキュリティ基準（Government
Information Security Baseline）に基づき、官公庁間での連携の改善、情報セキュリティの向上、官民双方の事務負担の軽減、国際的な規制や基準の対応、維持管理費用の削減が図られている。同ベー
スラインの 9.1 から 9.4 にアクセス管理が定められており、以下の原則を守りデータ管理が行われている。

・ ユーザーは、権限を与えられたネットワーク及びネットワークサービスへのアクセスのみを与えられるべきである。

179) KOOP (n.d.)180) Overheid.nl (n.d)181) Rijksoverheid (2021)
182) Statistics Netherlands (n.d.)

54

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

・ アクセス権の割当てを可能にするために、正式な登録と登録解除の手続を実施する必要がある。

・ アクセス権の付与又は取消しは、正式なユーザーアクセス手順に則り実施する必要がある。
・ 特別なアクセス権の割当てと使用は制限され、管理されるべきである。
・ 管理者はユーザーのアクセス権を定期的に評価する必要がある。
・ すべての従業員及び外部ユーザーのアクセス権は、その雇用、契約、又は合意の終了時に削除されるべきであり、変更があった場合には直ちに更新されるべきである。

・ アプリケーションの情報やシステム機能へのアクセスをアクセスセキュリティポリシーに基づいて制限する必要がある。

・ アクセスセキュリティポリシーで必要とされる場合、システムやアプリケーションへのアク
セスは、安全なログイン手順によって制御されるべきである。

・ パスワード管理システムはインタラクティブで強力なパスワードを確保する必要がある。
3.2.2

オランダの公的部門におけるデータ連携

PLOOI で保存されるデータは、データの出所に関わらず標準化の処理の上保存されており、共通の一般的用語で検索可能である。政府のあらゆる文書が統一のプラットフォームで管理されているため、データの連携が容易となる。例えば、ウェブ上の検索ページには、様々な検索オプションが具備されており、日付、文書の種類、テーマ、発行元機関、キーワード検索が可能である。現在の
PLOOI は試行版であるが、今後、オープンガバメント法改正に従い、PLOOI は本格的に稼働することになる。これまで機関ごとに管理されていた公開データが一か所で管理されることになるため、データ連携が大幅に改善することを期待されている。
オランダ会計検査院は、検査において受検機関からの関連書類、
データの提出を求めているほか、必要に応じて、オランダ中央統計局のデータを用いて検査している。2019 年にオランダ会計検査院が検査した「Income Schemes for the Elderly Dissected」に関する報告書では、オランダ中央統計局から非公開の統計資料を入手して検査を実施している旨の記述がある。オランダ中央統計局の統計データは、オランダ会計検査院が検査を行うに当たっての主要な情報源となっている。
オランダ会計検査院の扱うデータは、
通常、受検機関から提供を受けた資料やデータであるため、検査に当たって活用した資料の詳細は公表していない。その一方で、検査の性質上適切でない場合を除き、検査に使用したデータやプログラミング言語（分析過程）を GitLab で公表している。2022
年 2 月時点では公表事例は 1 件（「coronarekening.rekenkamer.nl（コロナ対策費用に関する検査）」）であった183)。

3.2.3

オランダの公的部門におけるデータ公開

オランダでは、上述のとおり PLOOI 上でデータが公開している。公開されるデータには個人情報が含まれる可能性があるため、共通プラットフォームである PLOOI でデータを公開する際、各種法規則に従い様々な公開ルールが定められている。オランダ憲法 93 条では、条約及び国際機関の決議

183) Netherlands Court of Audit (n.d.)

55

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

がオランダ国内の自然人及び法人に対して適用されるとあり、同 94 条では、オランダ国内法の適用が条約及び国際機関の決議と矛盾する場合は当該国内法が適用されないとある。そのためオランダでは、国内におけるデータ公開であったとしても関連する国際法への準拠が必要となる。
欧州委員会では欧州のための AI に関する研究、協議を行うハイレベル専門家グループ「基本的人権のための欧州委員会」を創設し、倫理的ガイドラインや政策・投資に関する提言を行っている
184)。同委員会によってまとめられた報告書「人工知能、ビッグデータと基本的人権（Artificial

Intelligence, Big Data and Fundamental Right）」によると、オランダにおける AI と（ビッグ）データに関する法規則は以下図表 19 のとおりである185)。
図表 19 オランダにおける AI、ビッグデータに関する法規則一覧
国際法/国内法
国際法
国際法
国際法
国際法
国際法
国際法
国際法
国内法
国内法
国内法
国内法
国内法
国内法
国内法
国内法
国内法
国内法
国内法
国内法
国内法
国内法
国内法
国内法

法規則（日本語）
欧州人権条約欧州社会憲章
市民的及び政治的権利に関する国際規約
経済的、社会的及び文化的権利に関する国際規約
女子に対するあらゆる形態の差別の撤廃に関する条約
子どもの権利条約
EU 基本権憲章
一般データ保護規則
一般データ保護規則施行法
均等待遇法
刑法
オランダ民法における一般的な不法行為や過失条項
メディア法
ネットワークと情報システムのセキュリティに関する法律
オープンガバメント法
警察によって処理されたデータに関す
る法律インテリジェンス及びセキュリティサ
ービスに関する法律
刑事訴追及び刑事手続データに関する
法律
通信法
医療法
オランダ保険法
金融監督法
電気法

法規則（英）
European Convention on Human Rights
European Social Charter
International Covenant on Civil and Political Rights
International Covenant on Social, Economic and Cultural Rights
Convention on the Elimination of All Forms of Discrimination
Against WomenChildren’s rights Convention
EU Charter of Fundamental Rights
General Data Protection Regulation
GDPR Execution Act
Equal treatment legislation
Criminal Code Wetboek van Strafrecht
General tort / negligence provisions in the Netherlands Civil CodeMedia Act Mediawet
Act on the Security of Network and Information Systems
Act on Open Government
Act on Data Processed by the Police
Act on Intelligence and Security Services
Act on Data Relevant to Criminal Prosecution and Criminal
Procedure
Telecommunications Act
The Medical Treatment Agreement Act
The Dutch Insurance Law
Financial Supervision Act
The Electricity Act

出所：European Union Agency for Fundamental Rights (2020, pp.39-77)
オランダ会計検査院は、「アルゴリズムのための検査フレームワーク」を作成するに当たって、各種法規則、ガイドライン、報告書を参考にしている186)。各観点の主要な参考法規則、文献等は以下図表 20 のとおりである。
また、この中から、
オランダ会計検査院が重点的に参照している GDPR、184) European Union Agency for Fundamental Rights (2020)
185) European Union Agency for Fundamental Rights (2020, pp.39-77)
186) Netherlands Court of Audit (2021a)

56

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

政府情報セキュリティ基準、情報及び関連技術の管理目標（Control Objectives for Information and
Related Technologies）（以下、「COBIT」という。）の概要を述べる。
図表 20 各観点の主要な参考規則、文献等
観点説明責任・ガバナンス
データ・モデルプライバシーIT 一般統制
倫理

規則、文献等・ COBIT・ 一般データ保護規則（GDPR）
・ 言及なし・ 政府情報セキュリティ基準（Government Information Security Baseline）
・ 欧州委員会 AI に関するハイレベル専門家グループ（2019）「Ethics Guidelines
for Trustworthy AI. Onderdeel Privacy and data governance」p.11, pp.15-21
・ 欧州委員会（2020）「White Paper on Artificial Intelligence: a European approach toexcellence and trust」pp.19-20
・ オランダ政府 (2019)「Strategic Action Plan for Artificial Intelligence」p.46, 50

出所：資料を基にあずさ監査法人が作成
なお、オランダでは、NCSC とデジタル・トラスト・センター（以下、「DTC」という。）が、デジタル社会におけるセキュリティの維持を目的に連携している。NCSC は、プロバイダーや中央政府機関に対して、ネットワークや情報システムに関連する脅威やインシデント情報を提供し、DTC は企業等に対して、サイバーセキュリティに関する情報提供をしている187)。また、NCSA は、
2019 年にサイバーセキュリティに求められる枠組み、「国家サイバーセキュリティアジェンダ」を定め、デジタル化による経済的・社会的機会を安全に活用し、デジタル領域における国家セキュリ
ティを保護に努めている188)。

・ 一般データ保護規則（GDPR）
EU 域内の個人データ保護を規定する法が、2016 年 4 月に制定した GDPR である。
GDPR は、1995 年に制定した「EU データ保護指令（Data Protection Directive 95）」に代わる法規であり、2018 年 5 月 25 日から施行している189)。GDPR は、個人データやプライバシーの保護に関して、EU データ保護指令より厳格に規定している。
EU データ保護指令は前文 42 項目及び本文 34 条からなるのに対し、GDPR は前文 173
項及び本文 99 条から構成される190)。GDPR は EU 加盟国 28 か国におけるミニマムスタ
ンダードを規定しており、加盟国法において追加の要件が規定されることがある191)。なお、
オランダ政府は、国内法として 2018 年に GDPR 施行法を成立、施行している。
GDRP の条文の章立ては次の図表 21 のとおりである。黒枠にしているのは、オランダ会計検
査院が「アルゴリズムのための検査フレームワーク」の作成に当たって、参考にした条文である。オランダ会計検査院は、プライバシーの保護の観点からの検査項目を整理するに当たって、GDPR を参照している。条文の詳細（英語及び日本語訳）については、個人情報保護187) Government of the Netherlands (2021)
188) National Cyber Security Centre (2019)189)

個人情報保護委員会（n.d.）190) 総務省（2018，6-7 頁）
191) 総務省（2018，6-7 頁）

57

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

委員会のホームページから閲覧が可能である192)。
図表 21 GDPR の条文
第 1 章 一般規定
第 1 条 対象事項及び目的
第 2 条 実体的適用範囲
第 3 条 地理的適用範囲
第 4 条 定義
第 2 章 基本原則
第 5 条 個人データの取扱いと関連する基本原則
第 6 条 取扱いの適法性
第 7 条 同意の要件
第 8 条 情報社会サービスとの関係において子どもの同意に適用される要件第 9 条 特別な種類の個人データの取扱い
第 10 条 有罪判決及び犯罪と関連する個人データの取扱い
第 11 条 識別を要しない取扱い
第 3 章 データ主体の権利
第 1 節 透明性及び手順
第 12 条 データ主体の権利行使のための透明性のある情報
提供、連絡及び書式
第 2 節 情報及び個人データへのアクセス
第 13 条 データ主体から個人データが取得される場合において提供される情報
第 14 条 個人データがデータ主体から取得されたものではない場合において提供される情報
第 15 条 データ主体によるアクセスの権利
第 3 節 訂正及び消去
第 16 条 訂正の権利
第 17 条 消去の権利（「忘れられる権利」）
第 18 条 取扱いの制限の権利
第 19 条 個人データの訂正若しくは消去又は取扱いの制限に関する通知義務
第 20 条 データポータビリティの権利
第 4 節 異議を述べる権利及び個人に対する自動化された意思決定第 21 条 異議を述べる権利
第 22 条 プロファイリングを含む個人に対する自動化された意思決定
第 5 節 制限第 23 条 制限
第 4 章 管理者及び処理者
第 1 節 一般的な義務
第 24 条 管理者の責任
第 25 条 データ保護バイデザイン及びデータ保護バイデフォル
ト
第 26 条 共同管理者
第 27 条 EU 域内に拠点のない管理者又は処理者の代理人
第 28 条 処理者
第 29 条 管理者又は処理者の権限の下における取扱い
第 30 条 取扱活動の記録
第 31 条 監督機関との協力
第 2 節 個人データの安全性
第 32 条 取扱いの安全性
第 33 条 監督機関に対する個人データ侵害の通知
第 34 条 データ主体に対する個人データ侵害の連絡第 3 節 データ保護影響評価及び事前協議
第 35 条 データ保護影響評価
第 36 条 事前協議
第 4 節 データ保護オフィサー
第 37 条 データ保護オフィサーの指名
第 38 条 データ保護オフィサーの地位
第 39 条 データ保護オフィサーの職務
第 5 節 行動規範及び認証
第 40 条 行動規範
192) 個人情報保護委員会（n.d.）58

第 6 章 独立監督機関
第 1 節 独立的地位
第 51 条 監督機関
第 52 条 独立性
第 53 条 監督機関のメンバーに関する一般的条件
第 54 条 監督機関の設置規定
第 2 節 職務権限、職務及び権限
第 55 条 職務権限
第 56 条 主監督機関の職務権限
第 57 条 職務第 58 条 権限
第 59 条 活動報告書
第 7 章 協力と一貫性
第 1 節 協力
第 60 条 主監督機関とその他関係監督機関との間の協力
第 61 条 共助
第 62 条 監督機関の共同作業
第 2 節 一貫性
第 63 条 一貫性メカニズム
第 64 条 欧州データ保護会議の意見
第 65 条 欧州データ保護会議による対立の解決
第 66 条 緊急の手続
第 67 条 情報交換
第 3 節 欧州データ保護会議
第 68 条 欧州データ保護会議
第 69 条 独立性
第 70 条 欧州データ保護会議の職務
第 71 条 報告書
第 72 条 手続
第 73 条 議長
第 74 条 議長の職務
第 75 条 事務局
第 76 条 機密性
第 8 章 救済、法的責任及び制裁
第 77 条 監督機関に異議を申し立てる権利
第 78 条 監督機関を相手方とする効果的な司法救済の権
利第 79 条 管理者又は処理者を相手方とする効果的な司法救済の権利
第 80 条 データ主体の代理人
第 81 条 訴訟手続の停止
第 82 条 賠償の権利及び法的責任
第 83 条 制裁金を科すための一般的要件
第 84 条 制裁
第 9 章 特定の取扱いの状況と関係する条項
第 85 条 取扱いと表現の自由及び情報伝達の自由
第 86 条 公文書の取扱い及び公衆のアクセス
第 87 条 国民識別番号の取扱い
第 88 条 雇用の過程における取扱い
第 89 条 公共の利益における保管の目的、科学調査若し
くは歴史調査の目的又は統計の目的のための取扱いと関連する保護措置及び特例
第 90 条 守秘義務
第 91 条 教会及び宗教団体の既存のデータ保護規則
第 10 章 委任される行為及び実装行為
第 92 条 委任される行為の執行
第 93 条 委員会の手続
第 11 章 最終規定
第 94 条 指令 95/46/EC の廃止
第 95 条 指令 2002/58/EC との関係
第 96 条 既に締結された協定との関係
第 97 条 欧州委員会の報告書

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

第 98 条 データ保護に関する EU の他の法的行為の見直し第 99 条 発効及び適用

第 41 条 承認された行動規範の監視
第 42 条 認証
第 43 条 認証機関
第 5 章 第三国又は国際機関への個人データの移転
第 44 条 移転に関する一般原則
第 45 条 十分性認定に基づく移転
第 46 条 適切な保護措置に従った移転
第 47 条 拘束的企業準則
第 48 条 EU 法によって認められない移転又は開示
第 49 条 特定の状況における例外
第 50 条 個人データ保護のための国際協力

出所：個人情報保護委員会（2016）の仮日本語訳より引用

・ 政府情報セキュリティ基準（Government Information Security Baseline）
政府情報セキュリティ基準は、2018 年 12 月に成立したオランダの公共部門の情報セキュリ
ティに係る共通の枠組みである193)。共通の枠組みとすることで、官公庁間での連携が改善され、情報セキュリティが向上すること、官民双方の事務負担が軽減されること、国際的な規制や基準に対応できること、維持管理費用が削減できることが期待されている。中央政府、
地方自治体、州、水道局等、公共部門のすべての関係機関を対象とした枠組みであり、対象となる公的機関は同基準の実施に責任を負う。
次の図表 22 に政府情報セキュリティ基準の構成を示す。黒枠箇所は、オランダ会計検査院が「アルゴリズムのための検査フレームワーク」の作成に当たって参考にした項目である。オランダ会計検査院は、IT 全般統制（Information Technology General Control）（以下、「ITGC」という。）の観点からの検査項目を整理するに当たって、政府情報セキュリティ基準を参照している。
図表 22 政府情報セキュリティ基準の概要
第二部
5 章 情報セキュリティポリシー
5.1 情報セキュリティの管理方向
6 章 情報セキュリティの整理
6.1 内部組織
7 章 人員の確保
7.1 入社前
7.2 雇用期間中
7.3 解雇及び雇用の変更
8 章 会社資産の管理
8.1 会社の資産に対する責任
8.2 情報の分類
8.3 メディアの取扱い
9 章 アクセスセキュリティ
9.1 アクセスセキュリティのビジネス要件
9.2 ユーザーのアクセス権の管理
9.3 ユーザーの責任
9.4 システム及びアプリケーションのアクセスセキュリティ
10 章 暗号技術
10.1 暗号の管理手段
11 章 物理的及び環境的セキュリティ
11.1 保護された領域
11.2 機器
12 章 事業運営のセキュリティ
12.1 作業手順と責任
12.2 マルウェアからの保護

政府情報セキュリティ基準の構成
第一部
1 章 政府情報セキュリティ基準
1.1 はじめに1.2 政府のための情報セキュリティのフレームワークと原則
1.3 ISO 27002
1.4 評価と調整
1.5 標準化フォーラム
2 章 政府情報セキュリティ基準の構造
2.1 BBN の構造
2.2 コントロール
2.3 実装ガイドライン
2.4 政府の施策
2.5 付録2.6 マニュアルでの運用
2.7 ロール（役割）3 章 基本的なセキュリティレベル
3.1 BBN1
3.2 BBN2
3.3 BBN3
4 章 政府情報セキュリティ基準の説明責任
4.1 基本的なセキュリティレベルに応じた責任
4.2 政府施策の説明
4.3 パートナーシップ・コラボレーション
4.4 サービスプロバイダー

193) Digital Government (n.d.)

59

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

12.3 バックアップ
12.4 報告とモニタリング
12.5 運用ソフトウェアの管理
12.6 技術的な脆弱性の管理
12.7 情報システム監査の留意点
13 章 通信セキュリティ
13.1 ネットワークセキュリティ管理
13.2 情報トランスポート
14 章 情報システムの取得・開発・保守
14.1 情報システムのセキュリティ要件
14.2 開発・サポートプロセスにおけるセキュリティ
14.3 テストデータ
15 章 サプライヤーとの関係
15.1 サプライヤーとの関係における情報セキュリティ
15.2 サプライヤーサービスの管理
16 章 情報セキュリティインシデントの管理
16.1 情報セキュリティのインシデント及び改善の管理、改良点
17 章 事業継続マネジメントにおける情報セキュリティの側面
17.1 情報セキュリティの継続性
17.2 冗長的な要素
18 章 コンプライアンス
18.1 法的及び契約上の要求事項の遵守
18.2 情報セキュリティ評価

出所：あずさ監査法人が作成
図表 23 オランダ会計検査院が参照した政府情報セキュリティ基準の項目
章番号
6.1.1

コントロール
情報セキュリティにおける役割と責任：情報セ
キュリティにおけるすべての責任が定義され、割り当てられなければならない。

政府の施策

・ 組織の経営陣は、組織内の情報セキュリティ分野における責任と役割を定義している。

・ 情報セキュリティに関する責任と役割は、関連する規則
や法律に基づいている。

・ 最高情報セキュリティ責任者の役割と責任は、最高情報

6.1.2
6.1.3

6.1.5
8.3.1

職務の分離。組織の資産を無許可または不注意で変更したり、悪用したりする可能性を減らすため、職務と責任を分離する必要がある。
公的機関との連絡関連する政府機関との適切な連絡を維持しなければならない。

情報セキュリティは、プロジェクトの種類に関わらず、プロジェクトマネジメントの中で取り組むべきものである。
リムーバブルメディアを管理するための手順
は、組織が定めた分類に従って実施しなければ
ならない。

8.3.2

必要がなくなったメディアは、正式な手順に従って安全な方法で廃棄する必要がある。

8.3.3

情報を含むメディアは、輸送中の不正アクセス、誤用、破損から保護する必要がある。

9.1.2

ユーザーは、権限を与えられたネットワーク及セキュリティ責任者のジョブプロファイルに記載されている。
・ 確立された最高情報セキュリティ責任者のジョブプロ
ファイルに基づいて最高情報セキュリティ責任者が任命されている。
・ 組織の資産への意図しない、または不正なアクセスを検出または防止するための措置が講じられている。

・ 組織は、情報セキュリティに関する事項（許可／事故／
災害）について、誰がどの（政府）機関や監督者と連絡を取るのか、また、どの要求事項がこれらの事項に関連しているのかを把握している。
・ 連絡先の概要は毎年更新される。
・ 記載なし・ 組織から出て行く再利用可能なリムーバブルメディアに対して、不要なコンテンツが回復不能な形で削除されるという指示が行われている（ISO27002 - Implementation
Guideline 8.3.1.a）。
・ 機密情報を含むメディアは、権限のない人がアクセスできない場所に保管される。
・ 廃棄は、焼却やシュレッダーなどの安全な方法で行う。
データのみの削除は、メディアが組織内の別の用途に使用 さ れ る 前 に デ ー タ を 削 除 す る （ ISO 27002 Implementation Guideline 8.3.2.a）。
・ 媒体上のすべてのデータを削除する前に、固定データで少なくとも 2 回、ランダムデータで 1 回上書きするなど
して、データを回復不能な状態で削除する。すべてのデータが復元不可能な状態で削除されているかどうかを確認する。
・ メディアの物理的輸送には確立された手順がある。
・ 機密情報を輸送するには、事前に定義された信頼性要件を満たす必要がある。
・ 認証されたデバイスのみが信頼された領域にアクセス

60

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

章番号コントロールびネットワークサービスへのアクセスのみを与えられるべきである。

9.2.1

アクセス権の割当てを可能にするために、正式な登録と登録解除の手続を実施する必要があ
る。

9.2.2

アクセス権の付与または取消しは、正式なユー
ザーアクセス手順に則り実施する必要がある。

9.2.3

特別なアクセス権の割当てと使用は制限され、管理されるべきである。
管理者は、ユーザーのアクセス権を定期的に評価する必要がある。

9.2.5

9.2.6

9.4.1

すべての従業員及び外部ユーザーのアクセス権は、その雇用、契約、または合意の終了時に削除されるべきであり、変更があった場合には直ちに更新されるべきである。
アプリケーションの情報やシステム機能へのアクセスは、アクセスセキュリティポリシーに基づいて制限される必要がある。

9.4.2

アクセスセキュリティポリシーで必要とされる場合、システムやアプリケーションへのアク
セスは、安全なログイン手順によって制御されるべきである。

9.4.3

パスワード管理システムは、インタラクティブ
で強力なパスワードを確保する必要がある。

9.4.4

システム及びアプリケーションの制御手段を回避できるシステムツールの使用は制限され、注意深く監視される必要がある。

10.1.1

情報を保護するためには、暗号制御手段の使用に関するポリシーを策定し、実施する必要があ
る。

政府の施策
できるようにする。
・ 自分のデバイスや認証されていないデバイスを持っているユーザーは、信頼されていないエリアにしかアクセスできない。
・ ユーザーの識別情報を管理するために、包括的な正式登録とログオフの手順がある。
・ グループアカウントの使用は、プロセスオーナーによって正当化され、記録されない限り許可しない。
・ 情報システムへのアクセスは、権限のある役員による承認後にのみ認められる。
・ リスクアセスメントに基づいて、どこでどのように職務分離を適用するか、どのようなアクセス権を付与するかが決定される。
・ アクセス権を付与する権限を持つ人物を特定できるよ
うに、最新の職務登録またはジョブプロファイルがある。
・ 発行された特別権限は、少なくとも四半期ごとに見直される。
・ 発行されたすべてのアクセス権は、少なくとも 1 年に 1回は見直される。
・ 発見事項のフォローアップは文書化され、セキュリティ
インシデントとして扱う。
・ 発行されたすべてのアクセス権は、少なくとも 6 ヶ月に
1 回は見直される。
・ 記載なし・ 特定の関心事の情報を物理的及び／または論理的に隔離するための措置が講じられている。

・ ユーザーは、自分のタスクを実行するために必要な、特定の関心事に関する情報にのみアクセスし、処理することができる。
・ 信用されていない領域から信用されている領域へのア
クセスを許可する場合、少なくとも段階認証に基づいてのみ行われる。
・ 外部のサプライヤーにネットワークへのアクセスを許可する際には、事前にリスクアセスメントを実施する。
リスクアセスメントでは、どのような条件でサプライヤ
ーにアクセスを許可するかを決定する。登録とは、権利をどのように付与するかを示すものである。
・ 2 段階認証を使用しない場合、パスワードの長さは最低でも 8 桁で複雑なものにする。パスワードの長さが 20桁になると、複雑さの要件が免除される。不正なログイ
ン試行回数は最大 10 回で、不正なログイン試行回数を超えた場合にアカウントがブロックされる。
・ 2 段階認証ができない状況では、パスワードは少なくとも 6 カ月ごとに更新される。
・ パスワードの要求は、自動的に実施される。
・ 初期パスワード及びリセットされたパスワードの有効期限は最大 1 営業日で、初回使用時に変更する必要がある。
・ パスワードポリシーに準拠したパスワードの有効期限は最大 1 年である。本ポリシーが適用されない場合は、
最長 6 ヶ月の有効期間が適用される。
・ 権限のある人だけがシステムリソースにアクセスできる。
・ システムツールの使用状況が記録される。取得した記録
は 6 ヶ月間、研究用に使用できる。
・ 暗号ポリシーでは、少なくとも以下の問題について詳しく説明する必要がある。
(a)暗号を導入する場合。
(b)実施責任者(c)キーマネージメントの責任者は誰か。
(d)どの規格が暗号の基礎となり、どのように適用されるか。
(e)保護レベルの決定方法(f)組織間のコミュニケーションの場合、その方法をど

61

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

章番号コントロール10.1.2

暗号鍵の使用、保護、ライフサイクルに関するポリシーを策定し、そのライフサイクルを通じて実施する。

11.2.1

機器は外部からの脅威や危険のリスク、及び不正アクセスの可能性を低減するように配置し、保護する必要がある。
電気ガス等のサービスの停止による停電やそ ・ 記載なしの他の障害から機器を保護する必要がある。
データの送信や情報サービスのサポートに使 ・ 記載なし
用される電力ケーブルや通信ケーブルは、傍受、妨害、損傷から保護されなければならない。
機器は、その継続的な可用性と完全性を確保す ・ 記載なし
るために、適切に保守されるべきである。
機器、情報、ソフトウェアは、事前の承認なし ・ 記載なしにサイト外に持ち出すことはできない。
オフサイトにある資産は、オフサイトでの作業 ・ 記載なしに伴う様々なリスクを考慮して、セキュリティを確保する必要がある。
ストレージメディアを含む機器のすべての部 ・ 記載なし
分は、取り外しまたは再利用する前に、機密データ及びライセンスされたソフトウェアが削除されているか、または確実に上書きされていることを確認する必要がある。
放置されたユーザー機器：ユーザーは、放置さ ・ 記載なし
れた機器が適切に保護されていることを確認する必要がある。
紙文書やリムーバブル記憶媒体に対する明確 ・ 無人化されたワークステーションは常にロックされてなポリシーと、情報処理設備に対する明確なポいる。
リシーを確立する必要がある。
・ 最大 15 分間操作しないでいると、スクリーンセーバーなど等で自動的にアクセスできなくなる。
・ リモートデスクトップのセッションは、一定時間が経過すると、リモートプラットフォーム上でロックされる。
・ リモートワークステーションのセッションを別のワー
クステーションから引き継ぐには、セッションを作成したときと同じ安全なログイン方法を使用する必要がある。明示的なリスク評価を行った上で、これを逸脱することもある。
・ システムへのアクセスにチップカードトークンを使用している場合、トークンを取り外すとアクセスセキュリ
ティロックが自動的に作動する。
情報、ソフトウェア、システムイメージのバッ ・ 保存と保護の要件を定義し、確立したバックアップポリ
クアップコピーは、合意されたバックアップポ
シーがある。
リシーに基づいて作成され、定期的にテストさ ・ 明示的なリスク評価に基づいて、許容される最大のデー
れなければならない。
タ損失とインシデント後の最大復旧時間が決定される。
・ バックアップポリシーは、少なくとも以下の要件を含むものとする。
・ 最大 28 時間のデータ損失
・ インシデント発生時の復旧時間は、85%のケースで最大
16 営業時間（8 時間×2 日）。
・ バックアッププロセスでは、ある場所での事故が他の場所での損害につながらないように、一つの場所にバックアップを保管する。
・ 復元手順は、少なくとも年 1 回、又は大きな変更の後にテストされ、緊急時に実行しなければならない場合に適切な動作を保証する。
ユーザーの活動、例外、情報セキュリティイベ ・ ログには、少なくとも以下の内容が含まれていなければントを記録するイベントログを作成、保管し、ならない。
定期的にレビューする必要がある。
(a)事象(b)事象を自然人に高い確度で追跡するために必要な情報(c)使用されたデバイス(d)操作の結果

11.2.211.2.311.2.411.2.511.2.611.2.711.2.811.2.912.3.112.4.1

政府の施策のように決定するか・ 暗号アプリケーションは、適切な規格に準拠している。
・ PKI-Overheid（オランダ政府内と政府との信頼できる電子通信のために設計された公開鍵暗号基盤）証明書の場
合：暗号鍵の管理に PKI-Overheid の要件を使用する。その他の場合：ISO-11770 を適用する。
・ リスクアセスメントの結果、必要と判断された場合には、別のサプライヤーからスペアの証明書を提供してもらうという（契約上の）合意がある。
・ 記載なし62

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

章番号コントロール12.4.2

ログファイルの情報保護ログ機能やログファ
イルに含まれる情報は、改ざんや不正なアクセスから保護されなければならない。

12.4.3システム管理者及びオペレータの活動が記録され、ログが保護され、定期的にレビューされる。
組織またはセキュリティドメイン内のすべての関連する情報処理システムの時計は、一つの基準時間と同期していなければならない。
OS へのソフトウェアのインストールを管理するための手順を実施する必要がある。
管理使用中の情報システムの技術的な脆弱性に関する情報を適時に入手し、そのような脆弱性に対する組織のエクスポージャーを評価し、関連するリスクに対処するための適切な措置を講じる必要がある。
ユーザーがソフトウェアをインストールする際のルールを定め、実行する。

12.4.412.5.1
12.6.1

12.6.214.2.114.2.214.2.314.2.514.2.614.2.714.2.8

ソフトウェアやシステムを開発するためのルールを確立し、組織内の開発活動に適用する。
開発ライフサイクルにおけるシステムへの変
更は、正式な変更管理手順を用いて管理されなければならない。
コントロールプラットフォーム変更後のアプ
リケーションの技術的評価：コントロールプラ
ットフォームが変更された場合、ビジネスクリ
ティカルなアプリケーションを評価・テスト
し、組織の運用やセキュリティに悪影響がない
ことを確認する必要がある。
安全なシステムのエンジニアリングのための原則を確立し、文書化し、維持し、情報システ
ムの実装に関するすべての取引に適用しなければならない。
組織は、システム開発ライフサイクル全体をカバーするシステム開発及び統合作業のために、安全な開発環境を定義し、適切に確保しなければならない。
システム開発の外部委託は、組織が監督・監視すべきである。
セキュリティ機能は、開発活動中に検証されなければならない。

政府の施策(e)事象の発生日時
・ ログラインには、どのような状況であっても、セキュリ
ティ違反につながるようなデータは含まれていない。
・ 情報処理環境は、セキュリティー情報及び危機管理セン
ター及び/またはセキュリティーオペレーションセンタ
ーが、国立ディテクションネットワークなどの検知設備を用いて監視する。保護すべきデータや情報システムの性質に基づいたリスク評価に基づいて導入され、攻撃を検知できるようになっている。
・ 新たな脅威（攻撃）が発見された場合、（できれば自動化された）脅威情報共有メカニズムを用いて、NCSC ま
たは組織別のコンピューター危機管理対策チームを通じて、政府内で強制的に共有される。
・ セキュリティー情報及び危機管理センター及び/または
セキュリティーオペレーションセンターは、インシデン
トをいつ責任ある管理者に報告しなければならないかについての明確なルールを有している。
・ 生成されるログファイルの概要がある。
・ ログ分析のために、ログの保存期間は、明示的なリスク評価に基づいて決定される。この期間中は、ログ情報の可用性が保証される。
・ 少なくとも 6 ヶ月ごとにログファイルが変更されていないかどうかをチェックする（独立した）内部監査手順がある。
・ ログデータの不適切な変更、削除、または変更の試みは、第 16 章に準拠した情報セキュリティインシデント手順
を用いて、できるだけ早くセキュリティインシデントとして報告される。
・ 記載なし・ 記載なし・ 記載なし・ 悪用される可能性と予想される被害がともに高い場合、パッチは可能な限り早く、遅くとも 1 週間以内にインストールされる。その間、明確なリスク評価に基づいて緩和措置をとる。

・ ユーザーは、サプライヤーが提供または許可したもの以外のものを、自分の職場環境に自分でインストールすることはできない。
・ ソフトウェアやシステムの開発においては、「Security bydesign」という共通の原則が出発点となる。
・ チェンジマネジメントは、一般的に受け入れられている
マネジメントフレームワークに基づいて行われる。

・ 記載なし・ ソフトウェアやシステムの開発においては、「Security bydesign」という共通の原則が出発点となる。

・ システム開発環境は、明確なリスク評価に基づいて適切に保護されている。

・ 外部委託の条件として、明確なリスク評価が必要となる。その結果、必要なセキュリティ対策はサプライヤーに課される。
・ 記載なし63

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

章番号14.2.9コントロールシステムの受入テスト。新しい情報システム、
アップグレード、新バージョンについては、受け入れテストを行うためのプログラムと関連する基準を確立しなければならない。
関連するすべての法定、規制、契約上の要求事項及びそれらを満たすための組織のアプロー
チは、各情報システム及び組織について明示的に識別し、文書化し、最新の状態に保たなければならない。
知的財産権及び専有ソフトウェア製品の使用に関連する法律、規制、及び契約上の要求事項を確実に遵守するために、適切な手順を実施する必要がある。
登録内容は、法律、規制、契約、業務上の必要性に応じて、紛失、破壊、改ざん、不正アクセス、不正開示から保護されなければならない。
個人データのプライバシー及び保護は、該当する場合、関連する法律及び規制に従って確保しなければならない。

18.1.118.1.2

18.1.318.1.418.1.518.2.118.2.218.2.3

政府の施策

・ システムの受入テストには、構造化されたテスト方法論が用いられる。テストは自動的に行われることが望ましい。
・ テストの結果が報告されている。
・ 記載なし・ 記載なし・ プロセスオーナーは、情報の種類ごとの保存期間を定める。

・ GDPR に基づき、すべての組織は、その機能を果たすのに十分な権限を持つデータ保護責任者がいる。

・ 組織は、関連するポリシー、基準、及びその他のセキュリティ要件に照らし合わせて、責任範囲内でのプライバ
シー規則及び情報処理・手続の遵守状況を定期的に監視しなければならない。
暗号制御手段は、すべての関連する契約、法律 ・ 暗号制御手段は、フォーラムの「Comply or Explain」リ及び規制に従って適用されるべきである。
ストにある規格に明示的に準拠していなければならない。
情報セキュリティ管理に対する組織のアプロ ・ 情報セキュリティマネジメントシステムがあり、Planーチとその実施（情報セキュリティの管理目
Do-Check-Act のサイクル全体が構造的な方法でカバー
的、管理手段、方針、プロセス、手順など）は、されている。
計画的な間隔で、または重要な変更が生じた時 ・ 確立された監査計画があり、どのシステムのどのタイプ
点で、独立して評価されなければならない。
のセキュリティ監査を実施するか、毎年選択される。
組織の管理者は、自らの責任範囲内での情報の ・ 情報セキュリティに関するインコントロール・ステート
取扱いと手続が、関連する方針、基準、その他
メントを毎年作成している。十分に認知されていれば、のセキュリティ要件に適合しているかどうか
情報セキュリティのインコントロール・ステートメント
を定期的に評価すべきである。
は、通常の一般的な説明責任の一部とすることができる。
情報システムは、組織の情報セキュリティポリ ・ 情報システムは、セキュリティ基準への技術的な適合性
シー及び標準に適合しているかどうかを定期と、実際のセキュリティに関するリスクを毎年チェック的に評価しなければならない。
している。これは、（自動化された）脆弱性分析やペネ
トレーションテストによって行うことができる。

出所：資料を基にあずさ監査法人が作成

・ 情報及び関連技術の管理目標（COBIT）
COBIT は、企業・自治体といった組織の IT ガバナンスの指針として、米国の情報システム
コントロール協会（Information Systems Audit and Control Association）（以下、「ISACA」という。）等が提唱する IT ガバナンスの実践規範である194)。フレームワークやガイドライン、成熟度モデル、ツールセットといった一連の資料からなり、IT 投資の評価、IT のリスクとコントロールの判断、システム監査の基準等に使われる。ガバナンスには評価・方向付け・モニ
タリングを行う 5 の監督目標、マネジメントには、14 の計画（整合、計画及び組織化（APO）、
11 の構築（構築、調達及び実装（BAI））、6 の運用（提供、サービス及びサポート（DSS））、
4 のモニタリング（モニタリング、評価及びアセスメント（MEA））に関する管理目標がある195)。
COBIT は、非営利団体である情報システムコントロール協会（ISACA）が 1996 年に初版を発行して以降、20 年以上の歴史がある。COBIT1 は当初監査を対象にしていたが、その後の194) 総務省（2008）
195) ISACA 東京支部（2019）

64

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

改訂でコントロール、マネジメント、IT ガバナンス、事業体 IT ガバナンス、事業体 I&T ガ
バナンスに対象を拡充している196)。2021 年 11 月現在、最新版は COBIT2019 である。
COBIT2019 は、2018 年 11 月に発行され、「Introduction & Methodology」、「Governance &Management Objectives」、「DESIGN GUIDE」、「IMPLEMENTATION GUIDE」の 4 のガイ
ダンスから成る197)。
図表 24 COBIT の概念図

出所：ISACA（2019）10 頁
次の図表 25 は、オランダ会計検査院が「アルゴリズムのための検査フレームワーク」の作成に当たって参考にした項目である。オランダ会計検査院は、ガバナンスと説明責任の観点に関連する検査項目を整理するに当たって COBIT2019 を参照している。
図表 25 オランダ会計検査院が参照した COBIT のコアモデル
COBIT
番号
EDM01

項目名

COBIT2019 フレームワークにおける目的、概要

ガバナンスフレームワークの設定と維持の確保

事業体ガバナンスのアプローチと、統合及び整合された一貫性のあるアプローチを提供する。I&T 関連の意思決定は、事業体の戦略と目的に沿って行われなければならず、
望ましい価値が実現されなければならない。そのため、I&T 関連のプロセスが効果的
かつ透明性をもって監督されており、法的、契約上及び規制要件に準拠し、取締役会によるガバナンス要件が満たされていることを確保する。
EDM02 効果提供の確保 I&T 対応のイニシアチブ、サービスや資産、コスト効率の高いソリューションとサービスの提供、及び信頼できる正確なコストの全体像により最適な価値を確保すること
により、ビジネスニーズを効果的かつ効率的に支援する。
EDM03 リスク最適化 I&T 関連の事業体リスクが事業体のリスク選好度とリスク許容度を超えておらず、事の確保
業体価値への I&T リスクの影響が識別及び管理されており、コンプライアンス対応漏れの可能性が最小化されていることを確保する。
EDM04 資源最適化の 事業体のリソースに対する要望が最適な方法で充足され、I&T コストが最適化され、確保効果の実現及び将来的な変革への準備が整う可能性の向上を確保する。

196) ISACA 東京支部（2019）197) ISACA 東京支部（n.d.）

65

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

COBIT
番号
APO01

APO02

APO07
APO09
APO11
APO12
BAI04
BAI08
BAI09
DSS04

項目名

COBIT2019 フレームワークにおける目的、概要

管理された
I&T マネジメ
ントフレームワーク
管理された戦略事業体のガバナンスコンポーネントを満たすための一貫したマネジメントアプローチを導入し、マネジメントプロセス、組織構造、役割と責任、信頼性が高く再現性のある活動、情報項目、ポリシーと手順、スキルと能力、文化と行動、サービス、インフ
ラストラクチャ、アプリケーションなどのガバナンスの構成要素を網羅する。
組織のデジタル変革戦略を支援し、段階的な変化のロードマップを通じて目的の価値を実現する。総合的な I&T アプローチを使用して、それぞれの取り組みが包括的な戦略に明確に関連していることを確認する。チャネルやプロセスから、データ、文化、
スキル、運用モデル、インセンティブに至るまで、組織のあらゆる側面での変化を実現する。
事業体目的を達成するために人的資源の能力を最適化する。

管理された人的資源管理されたサ I&T プロダクト、サービスとサービスレベルが、現行と将来の事業体の要望を満たす
ービスアグリ ことを確実にする。
ーメント
管理された品質 事業体の品質要件を達成し、ステークホルダーの要望を満たすために、一貫性がある
テクノロジーソリューションとサービスの提供を確実にする。
管理されたリ I&T 関連の事業体リスクの管理を全体的なエンタープライズ・リスク・マネジメント
スク（ERM）に統合し、I&T 関連の事業体リスクマネジメントの効果とコストを比較する。
管理された可 将来的な性能、容量要件を予測することで、サービス可用性、リソースの効率的な管用性とキャパ 理、システム性能の最適化を維持する。
シティ
管理された知識 事業体の I&T のガバナンスとマネジメントにおいて、全スタッフを支援し、十分な情報に基づいた意思決定を可能にするために必要な知識及び経営情報を提供する。
管理された資産 すべての I&T 資産に対処し、資産が提供する価値を最適化する。
管理された継 重大な障害時（脅威、機会、需要など）において、継続的なビジネス運営、事業体に続性とって許容可能なレベルでリソース及び情報の可用性を維持する。

出所：資料を基にあずさ監査法人が作成
オランダ会計検査院は、自らのホームページで検査報告、年次報告書、プレスリリース等をオラ
ンダ語、英語で公開している。2021 年 10 月 22 日現在、オランダ語の公表物（Publications）の総掲載件数は 2,451 件、英語の総掲載件数は 286 件であり、公表物の約 1 割が英訳されている。ただし、英語版のデータベースに保存されている検査報告等の多くが、概要のみの英訳に留まり、検査報告
書本文は英訳されていない。AI に関する公表物で、報告書本文を含めて英訳されているのは「アルゴリズムを理解する」及び「アルゴリズムのための検査フレームワーク」の 2 件であった。

3.2.4

オランダの公的部門におけるデータ利用

2020 年に欧州委員会から出された報告書「AI Watch Artificial Intelligence in public services（AI Watch
公共サービスにおける人工知能）」198)によると、調査対象となった EU 加盟国 30 カ国のうち、公共部門における AI の利用が最も多い国はオランダであり、19 件の事例が報告されている。分野別には多い順に、治安・安全が 8 件、社会的保護が 4 件、一般的な公共サービスが 3 件、経済関係が 3
件、住居・コミュニティーが 1 件であった。行政レベル別には、国レベルが 10 件、地域レベルが 1
件、地方レベルが 8 件であった。
一方で、オランダ中央統計局が 2018 年 11 月に実施したアンケート調査によると、返答のあった
67 の行政機関のうち、48％に当たる 32 機関でアルゴリズムを利用していると回答している。内訳をみると、省庁では 63％（8 機関中 5 機関）、実施機関では 48％（25 機関中 12 機関）、州では 0％（2 機関中 0 機関）、地方自治体では 50％（22 機関中 11 機関）、地域水道局では 40％（10 機関中
4 機関）においてアルゴリズムを利用していると回答している。アルゴリズムを利用していると回198) Misuraca and Van Noordt (2020, pp.20-21)

66

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

答した 32 機関に対して、利用しているアルゴリズムの種類を確認したところ、固定のルールに基づ
き一定の結論を導くルールベースのアルゴリズム（Rule-based Algorithm）の使用が 16%（32 機関中
5 機関）、機械学習や AI により学習して、その学習結果に基づいて推定するケースベースのアルゴ
リズム（Case-based Algorithm）の使用が 37％（12 機関）、この両方が 47％（32 機関中 15 機関）であった199)。
オランダでは、行政による AI の利用が大きな社会的な議論をもたらしている。その代表例が、法律により認められ 2014 年から雇用保険庁や税務署等の中央政府で使用されていた福祉手当の不正受給対策のために導入した AI 予測システム「SyRI（システムリスク表示：System Risk Indication）」
である。SyRI は、雇用、罰金、逮捕歴、納税、不動産所有、教育、年金、負債、手当の受給、保険、許認可といった幅広い個人データを網羅的に分析し、不正受給の危険度を算定するアルゴリズムである200)。
当時、SyRI を利用した行政機関は行政手続における意思決定をアルゴリズムに委ねていなかった。AI や機械学習で起こり得る偽陽性（実際には問題ないが、問題であると結論づけられる）の事
例については、人間が意思決定プロセスに関与し、人の目によって確認していた。しかし、2018 年、オランダ最大の労働組合連合や市民団体は SyRI が主に低所得地域で選択的に使用され、低所得者を標的とした「監視体制」を作り人権を侵害しているなどとして、国に対して SyRI の使用停止を求め訴訟を提起した201)。裁判の争点は欧州における人権保護を定めた欧州人権条約第 8 条「プライバシー条項（私生活及び家族生活の尊重を受ける権利）」に違反しているかどうかであった。原告は、SyRI システムの利用が欧州人権条約 8 条、市民的及び政治的権利に関する国際規約 17 条、EU 基本
権憲章 7 条及び 8 条に規定されるプライバシー尊重の権利、データ保護法に違反すると主張した。
被告となった国はこの主張に同意せず、SyRI の法律にはすべての人のプライバシー権を保護するための十分なセーフガードが含まれていると主張していた。
2020 年、オランダ・ハーグ地方裁判所は、SyRI のリスクモデルや指標が一般に公開されず、法廷にも提出されなかったことから、SyRI による予測は不透明であり、GDPR や EU 基本権憲章におけるプライバシー保護の基本原則に合致していないと指摘した202)。また、その上で、同裁判所は SyRIの使用が社会経済的地位の低さや移民であることを意図せずに偏見に結びつけてしまうリスクがあるとして、SyRI の利用の差し止めを命じている。
オランダでは、以上のとおり AI の利用に関して社会的な議論が巻き起こっており、行政機関における適正で厳格なアルゴリズムの運用が要求されるようになった。こうした社会情勢を受けオランダ政府は AI や公共データの利用に際して、基本的人権と公共の価値を保護することが行政の責務として、「AI 戦略的行動計画（SAPAI）」、「デジタル政府アジェンダ 2019」、「オープンガバ
メント行動指針（2020－2022）」等の各種公表物でその重要性を強調している。また、オランダ政
府は、2019 年に「行政機関によるアルゴリズム使用に関するガイドライン」を公表し、各行政機関に、このガイドラインを遵守するよう通達を出している203)。
「行政機関によるアルゴリズム使用に関するガイドライン」では、リスク意識、説明能力、デー199) Netherlands Statistics (2018, pp.20-21)200) Algorithm Watch (2020)201) UPI (2020)202) Library of Congress (2020)203) Government of the Netherlands (2019)

67

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

タ理解、監査能力、説明責任、承認、検証可能性についてそれぞれの原則、基本的な考えが示されている。

・ リスク意識
アルゴリズムの所有権者、設計者、プログラマー、利用者、その他の利害関係者は、アルゴ
リズムの開発、実装、利用により生じる可能性のある差別や偏見、疑念、不信に対して注意しなければならない。また、アルゴリズムがハッキングによって悪意の第三者に操作される可能性もあるリスクにも注意を払う必要がある。そのため、行政機関はデジタルインフラを
サイバー攻撃や災害から守り、デジタル環境を業務継続が可能な状態に維持しなければならない。

・ 説明能力
行政機関は、アルゴリズムを使用する場合、意思決定の過程とアルゴリズムの結果の両方について説明できなければならない。これは、政府機関が説明するには複雑すぎるアルゴリズ
ムを原則使用しないことを意味している。

・ データ理解ハイパーパラメーター204)等を事前に決める場合、又は、仮設検定等で標本データから検証データを抽出する必要がある場合、ハイパーパラメーターと検証データの決定方法について説明する必要がある。

・ 検査能力問題が生じた時に検証ができるように、モデル、アルゴリズム、データ、及びその実行過程を記録する必要がある。具体的にはアルゴリズムの開発過程に加えて、本番環境でのアルゴ
リズムの使用履歴を追跡するための文書化が必要となる。

・ 説明責任
第三者が開発したアルゴリズムであっても、行政機関がそのアルゴリズムを使用すれば、その行政機関は利用の説明責任を負う。

・ 検証
行政機関は、厳格な方法でモデルを検証し、検証方法と検証結果を文書化しなければならない。また、モデルが意図した目的を達成し、問題が発生していないか評価するため、定期的に検証する必要がある。さらに、その検証結果を公表することが奨励されている。

・ 検証可能性開発されるアルゴリズムは、データ分析の方法、使用されるアルゴリズム、データセット、
及び実際の処理操作を検証できるようにあらかじめ設定する必要がある。

3.2.5

オランダの公的部門におけるその他特徴的な取組

オランダ会計検査院は、2021 年に公表した「アルゴリズムを理解する」において、「アルゴリズ
ムのための検査フレームワーク」に基づく検査を実施した。オランダ会計検査院のこれらの取組に関して、詳しくは第 3 章で述べる。

204) 機械学習におけるハイパーパラメーターとは、機械学習の精度向上のために人間が設定するパラメーターである。例えば、

決定木分析における階層は何階層にするかは人間が判断し、設定するため、決定木の階層数はハイパーパラメータ―である。

68

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

欧州諸国等における取組
4.1.

欧州諸国等のその他データ分析、AI に関する主要政策

4.1.1

主要政策及びその変遷

社会のデジタル化による会計検査への影響については、大きく以下の二つの関係がある。
①

複雑化するデジタルシステムの検査②

会計検査におけるデジタル技術の活用①に関する動きとして、第 3 節では、オランダの事例として、政府が業務の自動化、問題解決、予測を行うためにアルゴリズムの利用を増やしていることを背景として、アルゴリズムに対する倫理的側面も考慮した検査のフレームワークを作成したことを紹介した。オランダ、フィンランド、
ドイツ、ノルウェー、イギリスの各会計検査院が 2020 年 11 月に公表した「機械学習アルゴリズムの検査に係るホワイトペーパー」205)（以下、「ホワイトペーパー」という。）も①に類するものである。ホワイトペーパーは、最高会計検査機関による機械学習のアルゴリズムの会計検査について論じた報告書であり、各国政府機関で適用されている機械学習アルゴリズムの会計検査を行う際に役立つことを目的として作成された。ホワイトペーパーには、付録として機械学習アルゴリズムを検査する際のチェックリストが添付されている206)。当該チェックリストは、①ビジネスの理解（Business Understanding）、②データの理解（Data Understanding）、③データ処理（Dada Preparation）、④モデリング（Modeling）、⑤評価（Evaluation）、⑥開発と運用（Development and Operation）、⑦
開発・展開・運用時の管理プロセス（Management Processes during Development, Rollout and Operation）、⑧最高会計検査機関への影響（Impact on SAI’s Work）の各段階において留意すべき点がリスト化されている。
②に関する動向として、
ヨーロッパでは欧州会計検査院（European Court of Auditors）
（以下、
「ECA」
という。）を中心に、各国の会計検査院が様々な取組を進めている。ECA のジャーナル 2020 年 1号「Big data and digital audit」には、ECA がデジタル技術を会計検査に応用するために立ち上げた
ECALab の取組や、エストニア、フィンランドの会計検査院担当者からの寄稿等が掲載されている。
寄稿はエストニアとフィンランドからの寄稿に限られており、かつ、エストニアの場合はデジタル技術活用の方向性だけが示されていて、具体的な検査へのデジタル技術活用事例については言及されていない。また、ECA が実施した、2019 Pisa summer school in public auditing and accountability で、各国の会計検査院からの参加者のプレゼンテーションを見ても、各国における将来的なデジタル活用の展望やデジタル活用の課題について言及したプレゼンテーションが多く、具体的な事例はフィンランドの事例くらいであった。

205) Supreme Audit Institutions of Finland, Germany, the Netherlands, Norway and the UK (2020)
206) チェックリストは、以下の URL からダウンロードできる（2022 年 2 月 15 日参照）。

https://auditingalgorithms.net/media/AuditingML_HelperTool.xlsx

69

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

4.1.2

所管官庁等

・ 欧州会計検査院の概要
ECA は、1977 年にルクセンブルクに設立され、EU の独立した外部監査人として EU の資金が正しく会計処理され、関連する規則や規制に従って調達及び使用されていることを確認する役割を担っている。ECA の使命は、EU の財務管理の改善に貢献し、説明責任と透明性を促進し、EU 市民の経済的利益を守ることである。その具体的な役割は「EU の機能に関する条約 57」や「EU の一般会計に適用される財務規則に関する 2002 年 7 月 25 日の理事会規則 No1605/200258」において規定されている。なお、財政規定は、EC 機能条約（欧州連合の機能に関する条約）の第 310 条から第 325条に記載されている 。
第 319 条–予算の実施と退院
第 322 条–共通の規定
第 325 条–詐欺との闘い
ECA の権限及び構成は、EC 機能条約（欧州連合の機能に関する条約）第 285 条～287 条において以下のように規定されている 。

・ EU 並びに特に規定のない限り EU が設立した機関、部局及び行政法人（agency）の全ての歳入・歳出を検査する。

・ 全ての EU の歳入・歳出が合法的に行われているか、予算管理が（経済性、効率性及び有効性の観点から）適切かどうか検査を実施する。

・ 毎年、EU 予算の信頼性及び執行の合規性に係る保証証明を添付した EU 予算の執行についての検査結果が盛り込まれた年次検査報告を作成する。

・ 特別検査報告の形で特定の項目に係る検査結果を随時発表することが認められている。
・ 検査業務で発見された不正行為又は詐欺の疑いのある事案を欧州議会に報告する。
・ 予算分野に係る EU 立法に対する意見を欧州議会へ提言する。
・ 欧州議会からの不正行為撲滅に係る措置に対する提案に関する相談に応じる。
・ 検査報告や意見の発表を通じて EU の予算執行に関する統制力を行使する欧州議会を支援する。
ECA は、欧州理事会、欧州議会、欧州委員会、EU 司法裁判所等と同様 EU の一機関として位置づけられ、主に EU の機能に関する条約と EU の一般予算に関する財務規則によって定められた機
関間枠組みの中で検査を行っている。ECA は、各加盟国から 1 名ずつ、27 名の検査官からなる合同組織として運営されている。検査官の任期は最長 6 年間とされており、各加盟国における会計検査
院での勤務経験がある者又は特に能力を有する者の中から選出され、各加盟国による推薦に基づき欧州議会への諮問の後に欧州（閣僚）理事会によって任命される。検査官には、EU から完全に独立
し EU 全体の利益の下で職務を行うことが求められる。
会計検査院長は、検査官の互選により決定され、任期は最長 3 年となっている。会計検査院長は、対外関係を代表するものであり、検査官の中の首席である。また、検査官会議の議長を務め、会計検査院の決定が実行され、会計検査院及びその活動が健全に運営されることを保証する任に当たっている。事務総長は、ECA により指名された最高位の事務官であり、研修、通訳業務を含めた職員
70

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

及び運営管理に係る責任を有する ECA の事務局の責任者である 。
ECA には五つの検査グループがあり、各グループに検査課がある。各検査官は、検査グループに割当てられる。各グループ（Chamber）は、上席検査官（Dean）が代表する 。
グループ 1：自然資源保全・管理グループ 2：投資グループ 3：対外援助・安全保障グループ 4：投資環境整備グループ 5：資金調達・管理

71

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

4.2.

欧州諸国等におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要
欧州各国政府機関では AI を利用した行政のデジタル化やデータの管理・活用が進んでいる。会計

検査においても、これら使用されているデータの信頼性、公平性をどのような方針のもと、どのような情報を正として、どのような手法を用いて会計検査を行うべきかについての検討が喫緊の課題となっている。

4.2.1

欧州諸国等の公的部門におけるデータ管理及びデータ連携

ヨーロッパでは、データ保護を管轄している機関が、個人データ保護の監督的役割を担っているが、AI アプリケーションに関連するリスクの多くは、個人データに関連している事項がブラックボ
ックスとなっていることであると指摘されている。例えば、不平等な扱いを自動化して制度化する可能性のある悪意を持った機械学習モデルは、被監査組織、ひいては公的機関への信頼を損なう可能性がある。 したがって、各国会計検査院がコンプライアンス監査とパフォーマンス監査の両方で機械学習アルゴリズムに基づいたアプリケーションを監査することの必要性が年々高まってきている。現在、幾つかの欧州諸国の会計検査院の MoU メンバーがケーススタディ又はパイロット的な監査を実施して、AI アプリケーションの監査のための一般的な方法論を開発している。機械学習における個人データの使用については、MoU 加盟国におけるデータ保護機関が個人情報保護に関するガイドラインを発行しているが、規制体制が必ずしも整っているわけではなく、説明責任が不明確になる傾向がある。

4.2.2

欧州諸国等の公的部門におけるデータ管理及びデータ連携（ECA Lab インタビュー）

ECA の調査官は、被検査対象から検査データの提供を受けるが、これに加え、データソース（LexisNexis、Dun & Bradstreet）や EU 加盟国からの公開調達データ、EU データポータルのデータを収集し検査に利用することがある。調査官は、データの作成者ではなくデータの利用者である。
すなわち、被検査対象機関が作成したデータや、他の民間及び公的機関が作成した被検査機関に関連する情報を使用している207)。
EU 条約は、EU の資金を使用した組織又は個人から EU の支出に関連するすべての文書を入手する権利を保障している。この条約により、被検査機関との関係により異なるが、ECA による検査の場合、被検査機関のデータに直接アクセスすることができる。この場合、被検査機関から ECA に提供されたユーザーアカウントを使用してデータにアクセスする。また、被検査機関に直接出向き当該機関の責任者とデータ提供の範囲について協議し、調査官が要求するデータの提供を受ける場合がある。しかし多くの場合、検査機関と被検査機関との間には、データ授受の範囲に関する解釈に差異があるため、依頼したデータの授受は数回行われることが多い。
データ授受を行う際のボトルネックは通常、データ交換時のインターフェースの欠如である。また、一般データ保護規則（GDPR）により個人情報にはデータ保護を図る必要があるため、無条件にデータを収集することができない可能性がある。このような情報に対しては、データ保護責任者の同意が必要となる。被検査機関とのデータ交換は、安全性が確保された外部の情報交換ポータル

207) ECA Lab（2022 年 2 月 4 日オンラインインタビュー）

72

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

サイトを使用し、ファイル交換を行っている。情報の信頼性確保という観点からは、ヨーロッパ域
内のブロックチェーンサービスを利用することにより、ドキュメントやデータの信頼性を確保している。
収集データには欧州委員会の合同調査センターからの衛星データなども含まれている。被検査機
関から入手するデータは、PDFドキュメントであったりExcelファイルであったりすることが多い。
これらのデータを機械により解読できるようにするためには多くの前処理作業が必要となる。PDF
ドキュメントからテーブルを抽出することは特に困難であるが、カスタマイズすることにより満足のいくデータを収集できるよう努力を払っている。個人データの場合、データを送信する前に機密性の高い個人データを秘匿化するように被検査機関に依頼することが通常であり、自ら情報の加工を行うことはない208)。

4.2.3

欧州諸国等の公的部門におけるデータ公開

欧州諸国の公的部門におけるデータ公開は各国様々であるが、例えば、イギリスの中央政府、地方自治体、及びその他の公的機関が保有するデータは、政府デジタルサービス局が管理する
data.gov.uk で公開されている。公開データへの不正アクセス対策のため、内閣府は行政サービスのデジタル移行に伴うセキュリティ確保、レガシーシステムやサポートが終了しているソフトウェアの入替え、システム、データ及びアクセス権限の更新等を行う予定である。本対策は国家サイバー
セキュリティ戦略に基づいて 5 年間にわたって実施されるものであり、19 億ポンドが投入されている。
オランダの行政機関が保有するデータには個人情報が含まれる可能性があるため、行政機関は
PLOOI でデータを公開する際、公開ルールを遵守しなければならない。本公開ルールはオランダ憲法や国内外の各種法規則にも従うものである。不正アクセス対策は、NCSC と DTC が、連携して取り組んでいる。また、NCSA は、2019 年に「国家サイバーセキュリティアジェンダ」を定め、デジタル化による経済的・社会的機会を安全に活用し、デジタル領域における国家セキュリティを保護に努めている。

4.2.4

欧州諸国等の公的部門におけるデータ利用

欧州諸国においても他国や他の地域と同様に、サービスを改善し、コストを削減するために機械学習に基づく AI システムが公共部門においても使用されてきている。機械学習は、結果として得られるルールのセットであり、過去におけるモデルにおいて知られていなかったデータを予測するために使用することができる。ただし、新しいテクノロジーには新しいリスクが伴う傾向がある。
データ利用に関連する法律の整備はまだ途上であるが、管理メカニズムと監査の必要性を強調する
国際的なガイドラインの策定が提案されている。このようなデジタル化とデータ化によって政府の働き方が変容してきている環境下において、ブラジル、フィンランド、ドイツ、オランダ、ノルウ
ェー、イギリスの SAI は、2017 年に「データ分析に関する覚書」（MoU）を締結し、効果的かつ効率的な監査を確実にするためにSAI が新しい方法論と実践を開発する必要があるという事実を認識

208) ECA Lab（2022 年 2 月 4 日オンラインインタビュー）

73

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

し、知識、実務経験、コードを共有することでデータ分析のトピックに協力することを合意した。
フィンランドの SAI が主催する 2019 年の年次会議で、メンバーは人工知能（AI）アプリケーショ
ンの監査のためにホワイトペーパーを共同で作成することに合意した。また、欧州では、学界と産業界の両方の研究者の幅広いコラボレーションによって調査研究が実施され、第三者による AI シ
ステムに対する監査の実施とこれをサポートする資金提供を推奨している。
データの収集、処理、及び理解の規模は、組織が実際の意思決定を行うのに役立つアルゴリズムとモデルの複雑なシステムに依存している。これまでの AI ソリューションの開発は、主にアルゴリズムの開発、及び自動化テストとそれらの展開を可能な限り迅速に行うことに重点を置いてきた。
データサイエンティストは、高度な機械学習技術を適用し、複雑な課題に対して素早く答えることに熱心に取り組んできた。スピードと正確さを重視することで、私たちの生活における AI を活用した問題解決の場が急速に広まった。ただしこれは、ガバナンス関連の考慮事項が後回しにされる結果となった。AI は、デジタル化された生活の中で重要な現象になりつつあるだけでなくこれまで以上にその重要性が高まってきている。AI を利用した問題解決は生活の多岐にわたっており、金融サービスから刑事司法、サイバーセキュリティから不正の調査に至る分野において意思決定に使用されるツールとなってきている。しかし、使用されるすべての AI ソリューションの根底には倫理という問題が必ず付きまとっており、倫理を無視して議論を進めることはできない。機械学習アル
ゴリズムの開発者は、ターゲットとしている特定の数値パフォーマンスが最適となることを目標としていることが常である。その結果、コンプライアンス、透明性、公平性の要件が無視されるリス
クが高くなる。被監査組織内のメンバーが、必要要件を機械学習開発者に適切に伝達しない可能性があり、最悪の場合、手戻りなどによる不効率によりコストが増加する事態が生じる。被監査組織
は、
機械学習アプリケーションを社内で開発するためのリソースと能力が不足していることが多く、
外部コンサルタントに開発委託を行ったり、外部の企業から既製のソリューションを調達したりする。これにより、機械学習に基づく生産・保守とコンプライアンス要件の両方を統合させずに機械学習を使用するリスクが高まる結果となる。
監査人は、これまで述べてきた被検査機関が開発する AI アプリケーションの特徴を踏まえ、これを十分理解したうえで有意義な評価を実行し、適切な推奨事項を提供するために、次の専門分野
で特定のトレーニングを行う必要がある。
①

監査人は、機械学習アルゴリズムの原則を十分に理解し、この分野の急速な技術開発に関する最新の知識が必要となる。

②

監査人は一般的なコーディング言語とモデルのロジックを理解し、適切なソフトウェアツール
を使用できる必要がある。

③

機械学習関連の IT インフラストラクチャには、高い計算処理能力が求められるため、クラウ
ドベースのソリューションが含まれることがよくある。したがって、監査人は、この種の監査作業のためにクラウドサービスの基本的な理解が必要である。

④

機械学習を用いた監査には特別な監査人の知識とスキルが必要であり、各国会計検査院は監査人の能力を高める必要がある。
機械学習アルゴリズムへの説明責任が求められる時代への変化に対応するため、各国会計検査院

からはより多くの事例発信が求められている。すなわち、文化的影響、労働力への影響、及びインフラストラクチャへの影響の観点から、データを駆使した自動化システムを検査・監査するための
74

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

アプローチを再検討する必要がある。また、各国会計検査院には、政府によるアルゴリズムの使用についての説明責任と検査・監査を通じた保証を行い続ける責任を有している。
図表 26 データを駆使した自動化システムの検査・監査アプローチ再検討の観点
文化的影響

労働力への影響

インフラストラクチャへの影響

・ 実験を標準的な方法論か・ 監視に取り組むために、ミ・ 適応性があり大規模なら切り離すことにより、イッションチーム全体にデー計算環境のために、インノベーションによるリス

タサイエンスの能力を組みフラストラクチャ、ソフクを軽減する込む

トウェア、及びプラット

・ AI ソリューションの開発

・ 運用上のニーズや、技術ト

フォームに「サービスとに向けてユーザー中心のレーニングを提供するだけして」のクラウドベース

設計原則を採用するでなく、マネージャーがデのオペレーティングモ

・ メリットベースの問題定ータ中心の会話を推進でき

デルを統合する

義を指向するイノベーシ
ョンシステムの実装

・ 被検査・監査機関が採り得る複数の選択肢を考慮にるようにする・ 継続的なセキュリティ、・ 検査・監査に焦点を当てた

プライバシー、及び法的

データリテラシーカリキュ

評価を統合して、進化すラムを確立する

る要件に対応する・ 必要に応じて自動化に入れたシナリオ分析

よる効率化を図る

出所：資料を基にあずさ監査法人が作成209)

4.2.5

欧州諸国等の公的部門におけるデータ利用（ECA Lab インタビュー）

これら AI を利用した問題解決が進展していく社会情勢の中で、ECA Lab は、会計検査におけるAI やブロックチェーン等のデジタル技術の活用について研究を行っている。ECA Lab は、ブロックチェーンを二者間の取引における検証可能性を有した永続的かつ、安全に記録できる分散型デジタ
ル台帳（データベース）と定義づけている。被検査機関から入手したデータ又はそのデジタル指紋（ハッシュ値）をブロックチェーンに保管することにより、ブロックチェーンに保管されたデータ
は、削除も修正もできないため信頼性が高いとしている。また、分散型デジタル台帳は、適切な権限を付与された参加者であれば誰でも見ることができ、変更の証跡が残ることから検証可能なシステムである210)。
ECA Lab は、ECA 組織内の構造ではなくプロジェクトのようなものである。現在 15 名ほどの人員が関与しており、各メンバーは、監査経験者や IT 関係者、データサイエンティストたちである。
また、12 名からなる DATA チームが存在しており、かつて ECA Lab に所属していた職員が DATAチームに移転した形をとっている。DATA チームメンバーの多くは、監査スキルやデータ分析に関するスキルを有しており、データ処理、データ分析、ビジュアル化のサポート等を行い、調査官の作業支援を行っている。また、IT に係る知見を有しているチームメンバーがソフトウェア、ストレ

209) ECA (2020)210) ECA Lab（2022 年 2 月 4 日オンラインインタビュー）

75

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

ージ、及びコンピューティングの能力を提供している。
ビッグデータを分析する際は、データ収集とデータの前処理は委託先機関によって行われ、処理された最終的なデータ分析を ECA Lab が行っている。収集したテキストデータは様々な言語から構成されているため、検査の品質を向上させるためには言語処理を施すことが重要な要素となっている。欧州委員会は、過去 15 年間にわたり機械翻訳システムを開発してきた。この機械翻訳システムを活用することにより、様々な言語からなるテキストデータを英語に翻訳し、統一が図られた言語に対してテキスト分析を実施している。調査官は数千ページにも上る資料を解読する必要があるが、このように言語の統一化を図ることによりコンテンツ検出又はキーワード検索システムを用いて作業効率を向上させているとともに、検査対象のトピックについてより深い洞察を行うことが可能となっている211)。
検査では、収集した財務データに対してプロセスマイニングを実施し、被検査対象の業務フロー
を理解・分析し、リスクの高い取引を特定し当該取引に対して重点的に検査資源を投入している。
ECA Lab では、プロセスマイニングやデータの変換には、通常 Python を使用している。プロセスマ
イニングと同時に、視覚分析を施すことにより、被監査機関の活動フローをより可視化する試みに取り組んでいる。データの視覚化には、まずデータを取得して Python を用いてデータ変換処理を施し、R や Python を使用して視覚化させることもあるが、Tableau や PowerBI を使用することもあるとのことである。プロセスマイニングは、データベースのエクスポートからワークフロー情報を調査官が再構築する必要がある。このデータの前処理が、データ分析の成否を左右することになる。
ECA Lab では現在、調査官向けに、会計検査に関連するプロセスマイニング分析を簡略するためのツールを開発し、テスト段階に入っている。
検査において、検査対象となる一連の取引に対するリスク分析や、取引パターンの傾向を分析す
る際に、回帰分析、クラスタリング、主成分分析、因子分析、グラフアルゴリズム、視覚分析等の機械学習手法を使用している。高度な AI の例としては、業績検査において大規模なニューラル言語
モデルが使用されている。検査結果は説明可能である必要があるため、検査の過程においてブラックボックスとなっているモデルを使用することはできない。しかし、監査基準においても規定されているように、高度な分析手法や AI 手法の利用は担当調査官の職業的専門家としての判断の一部を構成すると整理できることから、検査報告書に AI の利用内容等を特に記載しなくともよいとされている。機械学習や AI を利用した様々な分析手法を適用して財務検査が行われているが、最終成果物である検査レポートでは結論が 1、2 ページしか説明されていないことがよくある。検査レポー
トでは 1、2 ページの分量しか言及していないが、当該部分は非常に重要な 1、2 ページである。
現在、財務諸表検査の多くで統計的サンプリング（無作為抽出、層別抽出、金額単位抽出）が使用されている。しかし、データ分析は、業績検査といった非財務諸表検査において活用されている。
ECALab は、データの自動化や、データ分析のためのサービスを提供するために、DATA チームによる革新的かつ実践的な技術の適用を支援している。調査官は高度なデータ分析や自動化の適用に非常に意欲的であり、データサービスに対する需要はこの 2 年間で急増しているとのことである。
また、特定の Web インターフェースからドキュメントを収集するロボットも正式なサービスとして確立している。これにより、今まで調査官が何百時間もの時間を費やしてきた労力を節約すること

211) ECA Lab（2022 年 2 月 4 日オンラインインタビュー）

76

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

ができている。すなわち、母集団全体に関連する取引データを分析することにより、リスクや例外的な処理及び取引を特定し、これらに対して集中的に検査資源を投入し、実証テストを適用することができるようになった。今後の課題は、従来の書類を基にした検査手法からデータを基にした検査手法に移行することである。
データマイニングなどの機械学習を利用した検査の例としては、異なる機関から公表された助成金申請書において、内容的には同じであるが表現を変えた申請書の同一性を検証した例があるが、統計的言語解析では分析を行うことができなかった。また違う事例212)としては、欧州委員会 の報告書を検証した事例である。欧州委員会が 2 月に発行している報告書と 9 月に発行している報告書を対象として、意味的な類似度が 60％であれば、年に 1 回だけ報告書を発行すれば十分ではないかという検証を行った。今回は Google の Universal sentence embedded encoder モデルを使用して検証を行ったところ、二つのレポート間における情報の流れを示すサンキーダイアグラムが出来上がった。
報告書の読者は、データサイエンティスト等の専門家ではないため、読者が理解できる方法で結果を提供することが非常に重要であるが、矢印の太さで工程間の流れの量を表示するサンキーダイア
グラムは、視覚に訴える報告として有用であった。他の事例として、Future of EU agencies がある213)。
ECA では、報告書の検査法について簡単な説明を施しているが、データの変換やデータ分析に係る作業内容については公開していない。
ECA におけるデータ分析を活用した成果や実績をどのように測定しているのかについて尋ねてみたところ、データ分析が貢献した検査案件の数や、RPA の導入により作業が自動化され、どれだけの時間が削減されたのかを評価指標としているとのことであり、ECA は早ければ来年の年次報告書の中で、幾つかの評価指標を公表する可能性があるとのことであった。なお、データ分析の活用は当初、ボトムアップで始まったが、今では事務総長や管理者層が当該手法を支持しており、全てのマネージャーにデータ分析を活用するように勧めているとのことであった。また、機械学習
やデータ分析を利用した検査の推進における成果は、時間を節約し作業スピードを上げたり、作業コストを節約したりすることではなく、利用可能な最善の技術を開発し、使用することで、調査官の主な任務であるより良い検査を行い公的資金を保護することであるとの説明がなされた214)。

4.2.6

欧州諸国等の公的部門におけるデータ利用（ECA プロセスマイニングの事例）

今回実施した ECA Lab へのインタビューでは、監査の新技術に関するビデオシリーズから、以下二つの動画の共有を受けた。ここではそれぞれ概要を紹介する。
プロセスマイニングの事例に関する説明動画
EU の共通農業政策（Common Agricultural Policy：CAP）に関連した、加盟国の支払機関の請求・支払処理に関する監査にプロセスマイニングを適用した。これは、「共通農業政策のモニタリングのための新技術」パイロットプロジェクトの一部として実施したものである。パイロットプロジェクトの212 )当該事例は ECA Special Report 18/2021: Commission’s surveillance of Member States exiting a macroeconomic adjustment
programme: an appropriate tool in need of streamlining (https://www.eca.europa.eu/en/Pages/DocItem.aspx?did=59351)を参照されたい。
213 )当 該 事 例 は ECA Special Report 22/2020: Future of EU agencies – Potential for more flexibility and cooperation(https://www.eca.europa.eu/en/Pages/DocItem.aspx?did=54740)を参照されたい。
214) ECA Lab（2022 年 2 月 4 日オンラインインタビュー）

77

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

一環として、ECA Lab は加盟国の支払機関に協力をしてもらい、すべての請求・処理データを共有することに同意してもらった。
電子処理システムには、すべての取引のデジタルフットプリントが記録されている。プロセスマイ
ニングは、電子処理システムに残されたログファイルを使用して、プロセスモデルを自動的に作成する。次のステップでは、プロセスマイニングソフトウェアを用いて、プロセスマップの作成を開始する。

図表 27 プロセスマイニングの仕組み

出所：Zsolt VARGA, ECALab 「Process Mining in EU audit: a case study」
https://eurosai-it.org/images/public-documents/meetings/6_ECA-Zsolt-Varga_Process_mining_EUROSAI.pdf

最初に、プロセスが直線であるケース 1 を調べる。次に、順番が異なるケース 2 やケース 3 について分析する。プロセスマイニングは、アルゴリズムがイベントデータのみに基づいてビジネスプロセ
スを再構築しようとする教師なし機械学習である。
プロセスマイニングは、Van der Aalst.教授によって発明された。検査への使用は始まったばかりだが、今後主流になると思われる。
パイロットプロジェクトでは、ドイツの支払機関を訪問し、システムからログファイルを取得した。必要な情報のほとんどを入手できたが、入手した情報をプロセスマイニングに適したイベントロ
グに変換するには、かなりの前処理を実行する必要があった（1,000,000 行を超えるイベントログに変換した）。
次に、一般的もしくはスキームごとのプロセスの見え方の説明に移る。プロセスマイニングソフト
ウェアにアップロードすると、以下のような結果を得ることができる。

78

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

図表 28 ビジュアル化による分析のためのツールとしてのプロセスマイニング

出所：Zsolt VARGA, ECALab 「Process Mining in EU audit: a case study」
https://eurosai-it.org/images/public-documents/meetings/6_ECA-Zsolt-Varga_Process_mining_EUROSAI.pdf

一般的なプロセス図が左側に示され、右側にいくつかの要約統計量を見ることができる。右上の図では、ほとんどの請求が 12 月初旬に支払われているという処理のピークを示している。真ん中の図は、作業中である事例を示しており、提出期限に近づくと増え、支払後に大幅に減少している。右下の図は、処理期間を示すヒストグラムである。
このように、請求書の受領と検証から確認までのより詳細なプロセスモデルを見ることができる。
作業間のすべての関係を表示すると、プロセスは非常に複雑になる。そのため、処理する頻度が最も高いケースに限定した場合、マップが見やすくなる。
加盟国の支払機関が送付してきたプロセスフローチャートの図と、プロセスマイニングのアプリケーションで自動的に検出されたプロセスモデルとの比較も可能になる。下図では、比較した結果、若干異なっていることが明らかになった。

図表 29 支払機関が提出したプロセスマップと自動作成したプロセスマップの比較

出所：Zsolt VARGA, ECALab 「Process Mining in EU audit: a case study」
https://eurosai-it.org/images/public-documents/meetings/6_ECA-Zsolt-Varga_Process_mining_EUROSAI.pdf

79

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

プロセスマイニングによって、小規模な生産者や若い生産者の場合に遅延が発生しやすいことが明らかになった。また、いくつかのケースでは、確認と修正が繰り返されるようである。支払又は拒否後に処理が再開される場合があることも明らかになった。
以下は、プロセスマイニングの使い方について示す。例えば、フィルターベースの適合性確認を用いると、1 回目の確認と 2 回目の確認が同じ人物によって行われているかどうかを確認できる。プロ
グラムでフィルターを作成し、システムユーザーが同じ 1,000 を超えるケースを確認してみた。今回は、コンプライアンス違反の確認が目的ではなく、デモンストレーションの一環として実施してみた。
適合性確認のもう一つの方法は、業界標準形式の一つを使用して正式なプロセスモデルを作成し、正しいモデルでイベントログが再生できたかどうかを確認するというものである。

図表 30 モデルによる適合性確認

出所：Zsolt VARGA, ECALab 「Process Mining in EU audit: a case study」
https://eurosai-it.org/images/public-documents/meetings/6_ECA-Zsolt-Varga_Process_mining_EUROSAI.pdf

上図はプロセスのリアルタイムアニメーションである。正式なプロセスモデルは青い長方形で表示され、上部に黒い数字が表示され、適合ケースを示す。赤い数字の付いた赤い点線は、モデルからの乖離を示している。
また、プロセスマイニングによって、単一アプリケーションの 8％が抜き打ち調査の対象となっていることが明らかになった。他方で、5 月 15 日の締め切り後に受け取った単一アプリケーションの抜き打ち調査率は 0.7％であった（5％の規定未満である）。ECA が確認したところ、一部のグルー
プにだけ抜き出して 5％の規定を遵守する法的要件はなく、全体で 5％の規定が守られていれば良いと述べた。
プロセスマイニングによって、こうした確認が可能になる。

80

第2章

各国における公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要

4.2.7

欧州諸国等の公的部門におけるデータ利用（ECA ブロックチェーンの事例）

ブロックチェーンの事例に関する説明動画
ブロックチェーンを使用して、検査対象機関から取得したデータを検査する方法を紹介したい。
ブロックチェーンは、データを保持及び管理する中央の権限を必要とせずに、検証可能な永続的かつ安全な方法で二者間のデータとトランザクションを記録できる分散デジタルデータベースである。
分散とは、いわゆるノードによってコンセンサスメカニズムを介して管理されるデータベースの同一のコピーが多数存在することを意味する。ブロックチェーンに追加されると、データを削除または変更できないため、データが永続的になる。
データは、トランザクションを登録する人によってデジタル署名されており、他のすべてのノードの大部分によって検証される必要がある。仮に、悪意を持ってデータを改変しようとした人がいた場
合には、関連する大部分のノードを同時に制御する必要があるため、改変が難しい。
ブロックチェーンの応用例としては、暗号通貨、スマートコントラクト、ドキュメントとデータの公証がある。大きなドキュメントやデータファイルをブロックチェーンに保存することはできない。
したがって、最初に、ドキュメントの一意のデジタル指紋を作成する。コンテンツを変更するとデジタル指紋が完全に変更されるため、最初に作成したデジタル指紋をブロックチェーンに保存するだけ
で、ドキュメントを確定できる。
ヨーロッパのブロックチェーンインフラストラクチャー（EBSI）は現在、EU のほぼ全域をカバーしており、14 の加盟国が 24 ノードを運用しており、欧州委員会が 6 ノードを運用している。ECA レ
ジストリ（検査書類の利用）が最初の利用例として選ばれた。
ECA レジストリは、ヨーロッパのブロックチェーンノードネットワークによって支えられている。レジストリは文書のストレージとしても機能するため、さまざまな利害関係者が文書をアップロ
ードしてブロックチェーンに登録することができ、同じ Web インターフェイスを使用して文書を比較又は認証できる。
プロセスマイニングにブロックチェーンを用いることは、検査のアウトプットの処理だけでなく、検査の処理手順の点でも意味がある。今後は、文書だけでなく、データベースからのデータ抽出に対しても適切な検査証跡を確保することが重要になってくる。データベースのエクスポートは非常に大きくなる可能性があるが、それらのデジタル証跡（デジタル指紋）は小さく、ブロックチェーンレジ
ストリにより管理できる。
検査証跡のデータの整合性を確保するために、高価な商用ソフトウェアで再認定されたアプリケー
ションを使用する必要はない。データの処理と分析に使用したコンピュータースクリプトを分析結果の画像と最終レポートとともに証明することで、完全な透明性を担保できる。このようにして、入力、中間ステップ、及び出力を証明することができ、検査の再実行が可能になる。また、ブロックチ
ェーンをプロセスマイニングに適用することで、オリジナルのファイルと検査対象機関から提出したファイルとの整合性を確認することなどができる。
このように、ブロックチェーンを活用することで、より安全かつ信頼性の高い検査が可能になる。

81

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例
データ分析のプロセス
本調査では、図表 31 に示すとおり、データ分析のプロセスをデータ収集、データ加工、データ分析、ビジュアル化の四つの段階に分類した。なお、データ分析の目的にもよるが、通常、データ分析は 1 回の分析で終わることはない。データ分析ではより得たい結果を得るため、第一段階から第三段階までのサイクルを繰り返し、データと結果を精緻化していく。
図表 31 データ分析のプロセス

出所：あずさ監査法人が作成
第一段階は、データの収集であり、データ分析の対象となるデータを収集する過程である。データの収集方法は、公開情報の収集と非公開情報の収集で大別できる。公開情報に関しては、各種文献やイン
ターネット上の情報等の収集が考えられる。インターネット上の情報の収集に当たっては、e-stat 等のデータカタログサイトからダウンロードする方法、ソフトウェア API を利用する方法、スクレーピング等をする方法、IoT 機器を使う方法等がある。非公開情報に関しては被検査・監査対象及び関係諸機関に情報提供を依頼し取得する方法や、インタビューを通じて情報を収集する方法がある。本調査では、ス
クレーピング、クローリング、データマイニングといった文献調査やインタビュー調査とは異なる方法
で情報を収集していた事例を中心に抽出した。
第二段階は、データの加工である。データの加工は、データの理解から始まりデータ分析（モデリング）を行う前までの過程を指す。データの理解には、データの記述、データの探索、データ品質の検証等の作業工程がある。その上で、データ分析に使用するデータの選択、データのクリーニング、データの新規作成、データの結合、データのフォーマットを行う。本調査では、データマッチング、クレンジ
ング、加工、欠損値・外れ値処理といった方法でデータを加工していた事例を中心に抽出した。なお、
データサイエンスの世界では第一段階と第二段階の作業量が最も多く、全体の 7 割から 9 割の時間と労力を要するとされている215)。
第三段階は、データ分析である。データサイエンスではモデリングや解析と呼ばれることもある。データ分析は、図表 32 に示すように、目的別に関連性の分析を目的とした相関分析、グループ化を目的としたクラスタリング、次元の削除を目的とした因子分析や主成分分析、現象の説明や要因の分析、予215) 有賀・大橋（2019，16-18 頁）

82

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例測を目的とした線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、予測を目的としたランダムフォレスト・ニュ
ーラルネットワーク等がある。
図表 32 目的別のデータ分析手法
目的

手法

分類／回帰

機械学習における
扱い

関連性の分析

相関分析

―

―

グループ化

クラスタリング―

教師なし学習次元の削除

因子分析、主成分分析―

教師なし学習現象の説明、要因の分

線形回帰

回帰

教師あり学習析、予測

ロジスティック回帰

分類

決定木

分類／回帰

ランダムフォレスト

分類／回帰ニューラルネットワーク

分類／回帰

予測

教師あり学習出所：有賀・大橋（2019）を基にあずさ監査法人が作成216)
また別の観点では、図表 33 のとおり、出力する結果の答えがあらかじめ与えられる教師あり学習とあらかじめ答えが与えられない教師なし学習に大別することもできる。教師あり学習の代表的な調査方
法は、回帰分析や決定木であり、教師なし学習の代表的な調査手法は、k 平均法（特徴・傾向が似ている標本を幾つかのグループに分類）、アソシエーション分析（同時購入の頻度等を算出し、消費者の選
択・購入履歴から推薦すべき商品を導出）がある217)。なお、近年注目されているディープラーニング（深層学習）は、教師なし学習の強化学習への応用もあり得るが、教師あり学習としての活用が一般的である218)。
図表 33 利用可能なデータに基づく機械学習の分類
分類

入力に関す

出力に関するデータ（教るデータ

師データ：正しい答え）

教 師 与えられる

イメージ

与えられる

主な活用例

出力に関する 回

あ り

帰、分類

学習
教 師 与えられる

与えられない入力に関するグ

な しループ分け、情報

学習

の要約

216)

有賀・大橋（2019，222 頁）

217) 総務省（n.d. -b）
218) 総務省（n.d. -b）

83

第3章

分類

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

入力に関す

出力に関するデータ（教るデータ

師データ：正しい答え）

強 化 与えられる

正しい答え自体は与え

学習

イメージ

主な活用例

将棋、囲碁、 ロボ（試行する） られないが、報酬 （評ットの歩行学習価）が与えられる

出所：資料を基にあずさ監査法人が作成219)
本調査では、因子分析、主成分分析、回帰分析、決定木、クラスタリングの方法でデータを分析していた事例を抽出した。
第四段階は、データのビジュアル化（可視化）である。データ示す意味を誰が見ても理解でき、同じ認識を持つことができるようにする処理過程である。可視化方法には、線グラフ、棒グラフ、円グラフ、
エリアチャート、カラムチャート、ピボットテーブル、散布図、バブルチャート、ツリーマップ、エリ
アマップ、ヒートマップ、ワードクラウド等がある。本調査では、エリアマップやワードクラウドによってデータをビジュアル化していた事例を抽出した。
以降の節では、国別に第一段階（データ収集）、第二段階（データ加工）、第三段階（データ分析）、第四段階（ビジュアル化）の事例を記す。なお、データ分析を行う場合、第一段階から第三段階（ビジュアル化がある場合は、第四段階）の過程を経るのが通常であり、調査対象となった検査報告書においても複数の段階に跨る検査報告書が確認された。そのため本報告書では、各検査報告書を確認の上、四つの段階のうち最も記述内容が充実している段階を特定し、その段階でそれぞれの検査報告事例の詳細を報告している。なお、調査対象となった検査報告書を確認したところ、第一段階であるデータ収集や第二段階であるデータ加工についての記述の一部、又は全てが省略されしまっていることが多いことが判明した。特に、第二段階であるデータ加工に関する記述はほとんどなく、限定的な情報に留まっている報告書が大半を占めている。
下図表は、第 3 章で取り上げた事例がそれぞれどの段階で記述しているかを整理した表である。◎は最も記述内容が充実していた事例を指し、各事例は◎で記した段階で述べている。〇は、◎に比べて記述内容が少ないものの検査報告書で記述のあった事例を指している。
図表 34 本調査研究の詳細事例分析対象報告書一覧（再掲）

事
例

1

詳
細
事
国
例
番
号
42 ア
メ
リ
カ

検査機
関

GAO

タイトル

Little Evidence of Potential Fraud
Found in Small Purchases, but
Documentation Issues Exist

デ
ー
タ
収
集

◎

219) 総務省（n.d. -b）

84

デ
ー
タ
加
工

デ
ー
タ
分
析

ビ
ジ
ュ
ア
ル
化

そ
の
他

選定理由

データ収集に該当：データマイニン
グ

第3章

事
例

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

詳
細
事
国
例
番
号
18 ア
メ
リ
カ
21

28

37

ア
メ
リ
カ
ア
メ
リ
カ
ア
メ
リ
カ

検査機
関

GAO

USDAOIG

GAO

GAO

23 ア
メ
リ
カ
25 ア
メ
リ
カ

GAO

51

ア
メ
リ
カ
ア
メ
リ
カ
ア
メ
リ
カ
ア
メ
リ
カ
ア
メ
リ
カ

GAO

イ
ギ
リ
ス
イ
ギ
リ
ス

NAO

27

24

26

46

13

5

14

2

GAO

GAO

GAO

GAO

GAO

NAO

タイトル

Supplemental Nutrition Assistance
Program: Disseminating
Information on Successful Use of
Data Analytics Could Help States
Manage Fraud Risks
CIGIE purchase card initiative
usda controls over purchase card
use

デ
ー
タ
収
集

◎

〇

Tax-Law Enforcement: IRS Could
Better Leverage Existing Data to〇
Identify Abusive Schemes
Involving Tax-Exempt Entities
Water Infrastructure: Technical
Assistance and Climate Resilience
Planning Could Help Utilities
Prepare for Potential Climate
Change Impacts
Unemployment Insurance: States'
Reductions in Maximum Benefit
Durations Have Implications forFederal Costs
COMMUNITY BANKS
Effect of Regulations on Small
Business Lending and Institutions
Appears Modest, but Lending
Data Could Be Improved
Contingent Workforce: Size,
Characteristics, Earnings, andBenefits
As More Households Rent, thePoorest Face Affordability andHousing Quality Challenges

デ
ー
タ
加
工

デ
ー
タ
分
析

ビ
ジ
ュ
ア
ル
化

そ
の
他

データ収集に該当：データマイニン
グ
データ加工に該当：データマッチン
グ

〇

◎

選定理由

データ収集に該当：データマイニン
グ
データ分析に該当：加重アルゴリズ
ム
データ収集に該当：OCR
データ加工に該当：OCR〇◎

データ分析に該当：Python、クラス
タリング◎

データ分析に該当：クラスタリング◎
データ分析に該当：ロジスティック
回帰分析◎

データ分析に該当：回帰分析◎
データ分析に該当：因子分析◎

WATER POLLUTION: EPA Has
Improved Its Review of Effluent
Guidelines but Could Benefit fromMore
Public Health: A Health Status
Indicator for Targeting Federal Aid
to States

データ分析に該当：決定木分析◎
データ分析に該当：主成分分析
ステップワイズ回帰◎

TECHNOLOGYASSESSMENT:
Artificial Intelligence in HealthCare Benefits and Challenges ofTechnologies to Augment Patient
Care
Cross Government: Investigating
the volume and readability of◎
guidance on the government’s
GOV.UK website
Investigation into overpayments ofCarer’s Allowance85

その他に該当：AI ツールの技術評
価◎

データ収集に該当：スクレーピング◎

その他に該当：AI・RPA 等を使った
公共サービスに対する検査事例に
該当

第3章

事
例

15

16

17

18

19

20

21

22

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

詳
細
事
国
例
番
号
12 イ
ギ
リ
ス
1 イ
ギ
リ
ス
7 イ
ギ
リ
ス
9 イ
ギ
リ
ス
3 イ
ギ
リ
ス
8 イ
ギ
リ
ス
13 オ
ラ
ン
ダ
14 オ
ラ
ン
ダ

検査機
関

NAO

タイトル

デ
ー
タ
収
集

デ
ー
タ
加
工

NAO

NAO

ビ
ジ
ュ
ア
ル
化

そ
の
他

Maternity services in England
◎

NAO

デ
ー
タ
分
析

Business, Innovation and Skills:
Helping over-indebted consumers

データ加工に該当：クレンジング
データ分析に該当：線形回帰分析〇

データ分析に該当：クラスタリン
グ、因子分析、主成分分析、ロジス
ティック回帰分析◎

Staying the course: the retention of
students in higher education

選定理由

データ分析に該当：線形回帰分析、
ロジスティック回帰分析◎

Benefit sanctions

データ分析に該当：操作変数法
◎

NAO

NAO

Public service markets: Putting
things right when they go wrong〇

データ収集に該当：スクレーピング
データのビジュアル化に該当：セン
チメント分析、テキスト分析◎

Jobcentre journey time application

データのビジュアル化に該当◎

NCA

Understanding algorithms◎

NCA

Audit framework for algorithms◎

出所：あずさ監査法人が作成

86

その他に該当：アルゴリズムに関する検査

その他に該当：アルゴリズムに関す
る検査

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

アメリカにおけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例
2.1.
2.1.1

第一段階：データ収集
事例 1 データマイニングの事例

Government Accountability Office (2017) “Little Evidence of Potential Fraud Found in Small Purchases, but
Documentation Issues Exist”, GAO-17-276
アメリカ会計検査院（2017）「購入カードでの少額購買における不正の可能性はほとんどないが、根拠書類の文書化に問題がある」、GAO-17-276
https://www.gao.gov/products/gao-17-276
事例のポイント・ GAO は、連邦政府が配布する購入カードによって購入された少額購買の承認プロセスにリスクがある
か、またリスクがある場合には不適切又は不正の可能性がある購買に関する指標が設けられているかどうか検査を行った。

・ 検査の結果、少額購買の完全な文書化及び保管を規定する OMB ガイダンスへの遵守を徹底すること
で、不適切又は不正の可能性のある購買が発生するリスクの軽減が図れる。

・ 取引データは、購入カードを発行している銀行 3 行から収集した。収集したデータは、検査実施当時に入手可能な最新年度のデータとした。また、データに関する信ぴょう性を確認した。

・ 検査にはデータマイニングを用いて、不適切又は不正の可能性がある購買の指標を特定した。データ
マイニングによる検査の結果、少額購入取引の中に、不適切又は不正の可能性がある購買の証拠はほとんど確認されなかった。

ア 検査の背景・目的2014 年度、連邦政府では購入カードを利用した少額購買で 87 億ドルを支出していた。GAO が 2008
年に実施した検査では、各省庁が購入カードプログラムの利用状況を十分に監視していないことが原因で、政府資金の不正利用、浪費、乱用が生じるリスクが高まっていることを指摘した。GAO は、政府資金が不正に利用されるリスクが存在するかを判断するため、購入カードによる少額購買の検査を行うよう要請を受け、本検査を実施した。本検査では、(1)2008 年以降、GSA 及び OMB が、少額購買の管理を強化するためにどのような活動を行ったか、(2)少額購買の承認プロセスに不正を見落とすリスクがあるか、またリスクのある場合には不適切又は不正の可能性がある購買に関する指標が設けられているかどうか検査を行った。
イ 調査・検査手法
検査手法は以下のとおりである。

・ 購入カードプログラムに関連する法規制のレビュー。
・ OMB と GSA が 2008 年以降に作成した購入カードの利用方針及びガイダンスの分析。
・ GSA が民間銀行 3 行と締結している SmartPay プログラム契約（購入カードや旅行カード等、

87

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

複数の公用利用カードに関する契約）220)のレビュー。

・ 2011 年～2015 年の購入カードのデータの分析。
・ 2014 年度の購入カードの利用違反報告書や、購入カードプログラムに関連する文書のレビュー。

・ GSA 及び OMB 担当者へのインタビュー調査。
・ 承認プロセスにおける脆弱性調査
・ 不適切又は不正の可能性がある購買を対象としたデータマイニングの実施。
ウ データの収集・分析方法（ア）データの収集方法
当該カードを発行している銀行 3 行から 2014 年度の購入カードの取引データを収集した。収集したデータは、検査実施当時に入手可能な最新年度のデータであった。収集データの(1)データの欠落、
不正確なデータ有無、範囲外のデータ有無等の検証、(2)データ及び銀行のシステムに関する情報文書のレビュー、(3)銀行担当者へのデータの限界に関するインタビュー、及び(4)取引データと各政府機関
提供資料との比較によってデータの信ぴょう性を確認した。
（イ）データの分析方法
2014 年度に実施された 1,700 万件以上の少額購入データを母集団とし、無作為に 300 件の取引を抽出して、層化抽出法によりサンプルを抽出して調査を実施した。なお、サンプルは、国防総省、退役軍人省、及びその他政府機関（16 機関）の 3 分類からそれぞれ 100 件ずつ取引を抽出した。国防総省と退役軍人省は、2014 年度の購入カード支出の 3/4 以上、少額購入支出の 2/3 以上を占めていたため個別で調査し、政府機関全体の 2014 年度推計値及び国防総省と退役軍人省の個別の推定値を算出した。
その上で、購入カードによる少額購入の承認プロセスを確認するため、各サンプル事例について、それぞれの政府機関から文書原本（領収書、その他根拠資料、承認記録）を収集し、法令及び OMB ガ
イダンスに準拠しているか、不適切な購入や不正の可能性のある指標が存在するかを検査した。
検査ではまず、GAO の過去の検査報告書、対象省庁の OIG の監査報告書、及び議会証言等から、不正購入のリスクが高いと思われるカテゴリーを特定し、その中から詳細分析が必要と考えた取引のカテゴリーを特定した。設定したカテゴリーは、(1)高リスク取引先、(2)ワイヤレス決済、(3)コンビニ
エンス・チェック（クレジットカード会社発行の小切手）支払、及び(4)分割払である。これらのカテ
ゴリーに分類された 20 件の購買事例について、各機関に文書原本を要求し、必要に応じてインタビューも行い、不適切な購入であるかを確認した。また、不適切又は不正の可能性がある購買を特定するためにデータマイニングも実施した。ここでの指標は、幅広いカテゴリーで不適切な購買の可能性が高い、ワイン、ビール等のアルコール、成人向け娯楽製品、オンラインデート、保育関連製品、及びスパ、ヘア、メイク等に関するキーワードの有無であった。なお、上記以上の具体的なキーワードに関しては、報告書で言及がない。
220)

GSA SmartPay プログラムは、大手の金融機関との基本契約を通じて、米国政府機関にチャージカードを提供するものである。2021 年 9 月現在、560 以上の連邦政府機関、ネイティブアメリカンの部族政府が本プログラムを利用し、300 万枚以上のカードが配布されている。年間およそ 1 億件、300 億ドルの取引に使われている（GSA, 2021）。

88

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

エ 調査・検査結果
2008 年以降、GSA 及び OMB では、以前の GAO 検査勧告への対応を含めて、少額購入に対する購入カード利用プログラムの管理を強化するための取組（例：研修の実施、監視ツールの開発、ガイダ
ンスの作成）を行っていた。誤った購買や不適切な購買を行うリスクを最小限にするため、OMB ガイ
ダンスでは購入カード所有者に購入申請文書や、自ら作成した購入品事前承認文書の保管を義務付けている。しかし、本検査により、少額購入の承認プロセスに、不十分な文書化を理由とする幾つかのリスクが発見された。
GAO のサンプル分析から、政府全体の 22%の取引は、取引の承認プロセスを立証できる完全な文書が整備されていないことが明らかとなった。また、国防総省の取引では 23%、退役軍人省の取引では 13%に不完全な文書があったと推定された。政府全体、国防総省、退役軍人省の推定値の誤差は、それぞれ信頼区間 95％の±5％、±8％、±7％以下であった。
図表 35 少額購入限度額内での購入カード承認プロセスの遵守状況に関する検査結果

出所：検査報告書（GAO-17-276）
一方、検査の結果、ほとんどの調査対象機関は、OMB のガイドラインに遵守した購入カード利用規定を設けていた。検査では、無作為に抽出した 2014 年度の政策文書をレビューし、これらのガイドラ
インを遵守しているか評価した。図表 36 は、調査対象機関の方針の OMB のガイダンスへの遵守の程度に関する検査結果を示している。●は完全な遵守、〇は不遵守、◐は部分的な遵守を示している。

89

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

図表 36 調査対象機関の方針が OMB のガイダンスにどの程度遵守しているかに関する検査結果

出所：検査報告書（GAO-17-276）
また、検査の結果、少額購入取引記録に、不適切又は不正の可能性がある購買があったという証拠はほとんど確認されず、2014 年度における不適切な購入であると推定された取引はわずか 2％であった。検査の結果、2 件を除くすべての取引について、書類を政府機関から入手することができた。これらの文書を調査した結果、これらの少額購入取引は不正の可能性がないものと判断した。例えば、領収書のない取引は、3.55 ドルの送料の支払であり、不正に利用された可能性は低いと判断した。
また、調査したサンプルには、不適切な購入が以下の 5 件あった。

・ 誤って承認された 2 ドル分の取引 1 件
・ 分割購入 1 件（同一業者から購入しており、1 回の購入制限額を超過することを回避していると思われるもの）

・ カード所有者ではない者が購入した商品の購入 1 件
・ 領収書のない取引 2 件
データマイニングの結果、少額購入取引には、不適切又は不正の可能性がある購買を示す証拠がほとんど確認されなかった。一方、証拠の文書化が不十分であれば、不正行為や購入カードの不正利用
等の不正行為が発見されないリスクがある。検査対象とした機関の内務省では、少額購入の限度額以下のほとんどの取引について、購入カード所有者に一括購入権限を付与しており、購入申請や事前承認の文書化が必要とされていなかった。このような権限の付与は、不正行為や不適切行為等の発生を高めるリスクがある。文書化を求める OMB のガイダンスに従うことで、当該リスクの軽減が図れる。

90

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

オ 勧告と受検機関のコメント・対応
GAO は、GSA に対して少額購買の完全な文書化及び保管を規定する OMB ガイダンスへの遵守を徹底することを勧告した。内務省に対しては、購入カード保有者に、購買の事前承認及び購入申請の文書化を要求することを勧告した。
GSA は GAO の勧告に同意したが、内務省は部分的に同意し、事前承認の要求に関する潜在的な課題を指摘した。

91

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

2.1.2

事例 2 データマイニング及びデータマッチングを行っている取組を検査した事例

Government Accountability Office (2018) “Supplemental Nutrition Assistance Program: Disseminating Information
on Successful Use of Data Analytics Could Help States Manage Fraud Risks”, GAO-19-115, October 2, 2018
アメリカ会計検査院（2018）「補充的栄養支援プログラム：データ分析に係る成功事例に関する情報を広めることは、州が不正リスクを管理するのに役立つ可能性がある」GAO-19-115、2018 年 10 月 2 日
https://www.gao.gov/products/gao-19-115
事例のポイント・ 補充的栄養支援プログラム（Supplemental Nutrition Assistance Program）（以下、「SNAP」という。）受
給者は、居住する州外で給付金を使用することが認められている。GAO が選択した 3 州における 2017年度の SNAP データを分析したところ、全体で約 2％の世帯が、州内及び州外で不正な購買を行っていたことが判明した。

・ GAO が調査した 7 州すべての関係者は、データ分析に当たりデータマッチングを行ったと述べている。このうち 5 州の担当者は、データマイニングを含むより高度なデータ分析を行うことにより、潜在的な不正の特定に役立つと述べている。また、より高度なデータ分析を用いることにより、自動的に不正を検出できるようになるだけでなく、調査対象事例に優先順位をつけることで、不正の可能性が最も高い事例に検査資源を集中させることができるという利点を挙げている。

・ 農務省（U.S. Department of Agriculture）（以下、「USDA」という。）食品・栄養局は、パイロットプ
ロジェクトに対し助成金や、研修等を行うことでデータ分析に関する特定の先進的な手法を採用することを支援している。

ア 検査の背景・目的
連邦政府は、2017 年度に 640 億ドルの SNAP に基づき対象者に給付金を支給し、約 4,200 万人の低所得者の食費を支援した。SNAP は米国の USDA 食品・栄養局が州と連携して運営している。SNAPに係る給付金の不正受給や不正使用のリスクを低減するために、各州はデータマッチングやデータマ
イニング等のデータ分析を用いて SNAP を用いた不正購買パターンや傾向を特定している。
GAO は、
そのような不正行為に対抗するための州の取組を検査した。
本検査の目的は、以下の点を検証することである。
（１） 特定の州の SNAP 受給世帯が、受給者の不正の可能性を示す州外での購入をどの程度行っているか。
（２） 特定の州が、SNAP 受給者の不正の可能性を発見するために州外での取引も含め、どの程度データ分析をしているのか、また、その際にどのような利点や課題があったか。
（３） 不正発見のためのデータ分析に関する先進的な取組を実施する際に、USDA 食品・栄養局がどのように州を支援しているか。
イ 調査・検査手法（１）に係る検査としては、特定の州の SNAP 受給世帯が不正を示す可能性のある州外での購買をどの程度行っているかを評価するため、コロンビア特別区とノースダコタ州、ワシントン州の SNAP
92

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

受給世帯の取引データを分析した。分析に使用した SNAP に関する取引データの信頼性については、関連文書のレビュー、担当者へのインタビュー等を通じて検証した。
（２）に係る検査としては、特定の州機関が SNAP 受給者の不正の可能性を特定するためにどのようなデータ分析方法を利用しているかを確認するために、七つの州（コロンビア特別区、マサチュー
セッツ州、ミシシッピ州、ニューメキシコ州、ノースダコタ州、ワシントン州、ウィスコンシン州）の SNAP 機関の担当者に対してインタビューを行った。また、関連文書を入手できる際はこれら文書を利用した。選定したそれぞれ七つの州で、不正防止対策を監督する州の SNAP 機関の担当者にインタビューを実施した。インタビューでは、各州のデータ分析方法や GAO の不正リスクフレームワー
クに掲載されているデータ分析の先導的な取組221)を実施しているかどうかについて情報を収集した。
また、データマイニングを利用することの利点と課題についても議論を交わした。
（３）に係る検査としては、USDA 食品・栄養局がデータ分析の利用を促進させるために州を支援した度合いを判断するために USDA 食品・栄養局が州に授与した助成金の文書を確認した。
特に言及がない限り、SNAP に関する USDA 食品・栄養局の不正防止活動についての分析は、前回の分析が終了した 2015 年以降のデータ分析をレビュー対象とした。また、USDA 食品・栄養局の見解を得るために、本部と SNAP の七つの地域事務所の SNAP プログラム担当者にインタビューを行った。さらに、州間でのデータ分析に関する幅広い見解を得るために、
米国 SNAP 理事会と United Council
on Welfare Fraud（UCOWF）の代表者にインタビューを行った。
ウ データの収集・分析方法（ア）データの収集方法
SNAP を初めて申請する際や再申請時に申請者から提出された情報を確認するために、各機関が有しているデータベースのデータとの照合が義務付けられている。照合が求められるデータベースは、
HHS の「National Directory of New Hires」、社会保障庁の「Prisoner Verification System」及び「Death MasterFile」、米国市民権・移民局の「Systematic Alien Verification for Entitlements」、USDA 食品・栄養局の「Electronic Disqualified Recipient System (eDRS)」の五つである。加えて、七つの州の担当者にインタビューしたところ、内部及び外部の様々なデータソースとのデータマッチングがなされていることが判明した。これらのデータソースには、州の失業保険情報、HHS の PARIS（Public Assistance Reporting
Information System）ファイル、商業的な検証サービスである The Work Number や Supplemental Security
Income 等が挙げられた。データマッチングにも、対象となった七つの州の全ての担当者は、不正の可能性がある取引を通知する EBT（Electronic Benefit Transfer）レポートも活用したと述べている。
（イ）データの分析方法
州の SNAP 担当者はデータ分析により、データの中から不正の可能性があるパターンを検出し、不正の可能性がある SNAP 関連取引に焦点を当てて詳しく調査することができる。州の SNAP 担当者
は、取引管理システムにおいて、受給者が提供した情報や、SNAP 受給資格決定プロセスを通じて収集された給付データ等、様々な種類のデータにアクセスすることができる。その他にも、EBT プロセッサーが収集した取引データ、過去の不正調査データ、他の政府機関や商業ベンダーのサードパーテ

221) GAO による不正リスクフレームワークと先導的な取組の分析については、検査報告書の Appendix III を参照されたい。

93

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

ィーデータ等、各州が利用できる情報源がある。
データ分析には、データマッチングやデータマイニング等、不正を防止・検出するための様々な手法がある。データマッチングでは、記録やファイルを比較してエラーや誤った情報を検出したり、受給者から提供された情報を確認して報告されていない変更点を検出したりするために使用した。デー
タマイニングにより、自動化されたコンピュータ・アルゴリズムを用いて、ビッグデータセット内の不正の可能性を示すパターン、相関関係、異常を検出した。
図表 37 州の SNAP 機関がデータマッチングとデータマイニングを利用して不正を検出する方法の例

出所：検査報告書（GAO-19-115）
連邦法及び規則に基づき、州の SNAP 担当者は給付金申請書の提出時等に特定のデータ照合を行い、報告された個人の雇用や移民の状況を確認するとともに、提供された情報が囚人として投獄されている者や死亡した者のデータでないこと、SNAP から除外されている個人のデータでないことを確認するよう求められている。
2018 年 5 月、食料・栄養局は、GAO が蓄積してきたデータ分析の先導的な取組を各州担当者が活用できるよう不正フレームワークとして発表した。この GAO の不正フレームワークでは、管理者がデータを効果的に利用して不正の可能性や影響を軽減するための先導的な取組とその内容を以下のように示している。
図表 38 GAO 不正フレームワークに基づく先導的な取組
先導的な取組

活動内容

データ分析のためのプログラム内のサポートを構築 データ分析を効果的に行うためには、プログラム全する。

体、特にプログラムマネージャーのサポートが必要となる。

従業員がデータ分析を行うための十分な知識、スキ データ分析を担当する管理者は、データ分析方法を理ル、及びトレーニングを受けていることを確認する。 解している社員を確保している。
法的に許可されている場合は、報告や分析を容易にす 管理者は、省庁内の様々なソースのデータを組み合わ

94

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

先導的な取組

活動内容

るために、複数のプログラムや社内の別々のデータベ せて分析することで、別々のプログラムや別々のデー
ースのデータを統合する。

タベース内のデータ分析でも明らかにならない潜在的な不正事例を特定することができる。データ分析の活動拠点を一か所に集中させることで不正の可能性を特定するためのデータ利用が促進され、データ分
析・利用に必要なリソースを節約することができる。

データ共有契約の締結を含め、必要な外部データへの 他の連邦政府機関や第三者機関のデータを利用する
アクセスを実現する。

ことで、管理者は不正の可能性を特定することができる。具体的には、データを共有することで請負業者、ベンダー、福利厚生プログラムの参加者など、受給機関が異なるソースからの情報を比較し、支払が適切であることを確認できる。

プログラムのルールや既知又は過去に発生した不正 プログラムが直面する不正リスクはそれぞれ異なる事例を考慮してデータを設計し、分析テストを行う。 ため、潜在的な不正を防止又は発見するために最も有効なデータ分析テストの方法は、プログラムによって異なる。管理者は、過去の不正スキームや既知の不正リスクに関する情報を利用することで、データ内の不正の兆候を特定できる。不正リスク管理者は、特定された不正スキームに関するデータを収集・分析し、これらの教訓を不正リスク管理活動の改善に役立てている。
プログラムのシステムにデータを入力する前、及び支 不正行為を防止・発見するために、管理者は報告され払前に、データが要件を満たしていることを確認す た情報、特に自己申告データやプログラムへの登録やる。

特典を受けるための適格性判断に必要なデータを確認している。

データマイニングを行い、データの異常値、その他の 予想されるパターンから逸脱した取引は、潜在的に不不正の可能性がある活動や取引を特定する。

正な取引である可能性がある。管理者はデータ分析を通して潜在的な不正を検出し、異常な取引やデータエ
ントリーを特定している。具体的には、フィルターや事前に設定したルールを取引に適用することで不正の兆候を示す取引を特定することができる。

データ分析のアウトプットを対象者に合わせて調整 データ分析の結果を対象者に合わせて調整することすることで、結果の有用性を確保する。

で、より正確なデータ分析結果が得られる。

データ分析の結果を確認し、対象省庁の OIG に照合 不正事例の事実と状況を確認する手順をとって計算して追加調査を行う。

方法・結果やその他のエラーをチェックするなど、誤検知を取り除くためのレビューが含まれる。

出所：検査報告書（GAO-19-115）
95

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

エ 調査・検査結果（ア）データ分析の利点
データ分析を行った五つの州（コロンビア特別区、マサチューセッツ州、ミシシッピ州、ワシント
ン州、ウィスコンシン州）の担当者にインタビューしたところ、以下の GAO のデータ分析の先導的な取組を採用していた。

・ 組織とリーダーシップのサポート
五つの州はいずれも組織的・指導的な支援を受けていると報告している。GAO の先導的な取組では、効果的なデータ分析を行うためには、プログラム全体、特にプログラムマネージャーからのサポートが必要である。これらの州の担当者は、SNAP 受給者による不正対策ためのデータ分析について、州政府の幹部及び立法府からのサポートが必要であると述べている。

・ 外部データへのアクセス
これらの州は、データ分析に必要な外部データを入手できたと報告している。GAO の先導的な取組では、他の連邦機関や第三者機関のデータを利用することで、管理者が不正の可能性のある事例を特定できるとしている。

・ プログラムのルールや過去の不正事例を考慮する
五つの州では、GAO におけるデータ分析の先導的な取組の一つであるデータ分析方法を選定する際に、プログラムのルールや既知又は過去に遭遇した不正スキームを考慮したと報告している。これらの先導的な取組では、過去に遭遇した不正スキームや既知の不正リスクに関する情報を利用することで、管理者がデータ内に存在する可能性のある不正の兆候を特定できるとしている。
五つの州はデータマッチング以外にもデータ分析による利点として不正防止活動の効率化と効果の向上等を挙げている。

・ 不正検知の自動化
五つの州はいずれも、データ分析によって不正行為の可能性を自動的に検出できると報告している。例えば、ミシシッピ州の担当者は、同州で導入された新しい調査管理システムでは、アルゴリズムを用いて潜在的な不正行為を検出し、従来は手作業で取引を調査しなければならなかったが、自動的に不正の可能性を検出できると述べている。

・ 資金の節約
四つの州が、データ分析をすることで過払金の回収や支給対象者の精査が可能になるため、資金の節約を図ることができるという利点を報告している。

・ 調査の優先順位付けと強化
四つの州では、データ分析が不正調査の優先順位付けと不正検知の強化に役立っていると報告した。例えば、ワシントン州の担当者は、アルゴリズムを使って各不正取引事例をランク付
96

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

けし、リスクが高いと判断された事例を調査すべき事例の優先順位の上位に移動させるシステ
ムを導入していると述べている。

・ 不正行為の防止
二つの州において、データ分析は、不正行為を未然に防ぐことで不正防止活動の投資収益率を向上させるメリットがあると報告している。例えば、ウィスコンシン州の職員は、データ分
析によって不正の大部分を事前に防ぎ、不正防止活動のコスト・ベネフィットを改善することができたと報告している。また、ミシシッピ州の担当者は、データ分析が効果的な不正抑止力になると指摘している。
（イ）効果的なデータ分析のための組織的・資源的課題

・ データ分析効果の定量化
二つの州の担当者にインタビューした結果、データ分析のメリットを定量化することは困難
であり、データ分析に関する業務の有用性を裏付ける適切な証拠がないと述べている。

・ 変化する不正のパターンへの対応
三つの州の担当者にインタビューしたところ、データ分析の課題は、変化する不正のパターンに対応することだと回答した。不正行為者が州の取締りに応じて戦術を変えるため、不正の可能性を示すような取引の特徴は常に変化している。

・ 必要なデータの入手
インタビューを実施した関係者によると、データ分析を行うために必要なデータの入手に課題があると報告している。三つの州の担当者は、一部の報告内容から得られるデータが不十分であり、データ分析を用いて受信者の潜在的な不正を検出するうえでの課題となっていると述べている。具体的には、報告が簡素化された（例えば従来は州外へ引っ越した際は、その事実を報告することが求められたが、事務手続の簡素化により報告義務が削除された）ことにより、受給者は引っ越し先の州において給付金の再申請を行う時まで、不正の可能性を示す特定の情報を利用することが困難になった。また、三つの州の担当者は、信頼性の高いデータを使用するためには、利用するデータを検証する必要があると報告している。

・ コストが高くリソースも必要である
六つの州の担当者は、高度なデータ分析技術を使用するためにはコストとリソースが必要であることを課題として挙げている。例えば、データマッチングのみを行っているノースダコタ
州の担当者は、より高度な技術を使用するための資金と人材が不足していると述べている。ウィスコンシン州の担当者は、州の失業保険情報、HHS の PARIS ファイルといった無償でアクセスできるデータへのアクセスは問題が生じないが、The Work Number や Supplemental Security
Income といった有償のデータへは SNAP の資金だけではアクセス権を購入できないため、他のプログラムから資金を調達しなければならないと述べている。

97

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例（ウ）USDA 食品・栄養局による支援策
USDA 食品・栄養局は、SNAP に関するデータ分析の能力を高めるために、全米の幾つかの州に個別で助成金支給、パイロットプロジェクトの実施、会議でのトレーニングを通じた支援を行った。パ
イロットプロジェクトでは、データ分析により各州の不正防止・発見・調査プロセスの改善を支援す
る USDA 食品・栄養局の取組にも影響を与えた。

・ 従業員への知識、スキル、トレーニングの提供
2014 年から 2017 年にかけて、USDA 食品・栄養局は 10 州のパイロットプロジェクトを実施
し、州の不正防止・検出における有効な手法を特定した。このプロジェクトに参加した各州は、
業務プロセスの見直しに加えて、データ分析に関する研修と技術支援を受けた。
また、2014 年と 2015 年に USDA 食品・栄養局は、合計 13 の州に不正防止に係る補助金と情報技術の活用に必要な補助金を提供した。

・ 州政府内のプログラム間でのデータの統合
USDA 食品・栄養局は、SNAP データ分析を促進するために州内の異なるデータベースのデー
タの統合を支援することを目的として、一部の州に助成金支給やトレーニングを実施している。
例えば、ネバダ州では、新しいデータシステムを取得するための助成金を受給し、過去の SNAP不正事例に関する州内のデータを取引データや第三者のデータセットと組み合わせるシステムを構築した。過去の不正事例に関するデータは、取引データに類似している異常やパターンを特定するためのデータ分析の精度を改善するために使用されている。

・ 外部データへのアクセスとデータマッチングの実施
USDA 食品・栄養局は、一部の州が外部ソースにアクセスしてデータマッチングを行い、助成金を支給している。例えば、フロリダ州、ネバダ州、オハイオ州に助成金を支給し、州内の SNAP受給者と受給資格喪失者を USDA 食品・栄養局の全国データベースと照合するためのシステムを更新した。助成金を受給した州は、助成金を使ってオンライン上の USDA 食品・栄養局のデータ
ベースとシステムをリンクさせることを計画している。これにより申請時や再認証時に申請者のデータを照合できるようになる。さらに、USDA 食品・栄養局は OMB に代わって助成金を監理し、南東部の五つの州を対象にデータ共有システムを開発するためのパイロットプログラムを実施した。データ共有システムは、当プログラムに参加している州が州内の受給申請者をほぼリア
ルタイムで特定できるシステムである。ある州の担当者によると、データ共有システムの主な利
点は、参加している五つの州政府のコンピュータシステムに接続することなく、五つの州における個々の受給者のデータを照合できることとしている。

・ データマイニングの実施
USDA 食品・栄養局は、州政府が不正を特定するデータマイニング技術を持つ人材開発を支援するために、
パイロットプロジェクト及びトレーニングを実施し、さらに助成金を支給している。
USDA 食品・栄養局は 10 州においてデータマイニングの使用を含む先進的なデータ分析技術のパイロットプロジェクトを行った。受給金利用対象外の小売店で買物をした受給者の取引データ
98

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例を調査し、小売店と受給者の調査における優先順位リストを作成した。州政府の分析担当者がこれを手作業で行っていたが、自動化できるようになったため、時間と労力を削減できた。また、
このパイロットプロジェクトでは、データマイニングを使用して不正行為を行う受給者のプロフ
ァイルを作成した。
また、USDA 食品・栄養局は、不正フレームワークの先導的な取組を適用する各州の担当者の能力を評価するために、成熟度評価を実施した。対象内容は、不正の検出とデータ分析の利用状況であり、対象者は調査官、裁判所職員等のデータ分析の結果を利用する関係者が含まれる。
（エ）結論
連邦政府と州政府機関が、不正を検出して対処するために適切な管理を行い、SNAP 関連資金の不適切利用を防止すべきである。データマッピングや予測分析等のデータ分析を利用することで、SNAP
機関はプログラムの整合性を高め、管理効率を向上できる可能性がある。データマイニングやデータ
マッチング技術は、潜在的な SNAP の不正利用を特定するために有効であり、データマッピングや予測分析等のデータ分析を利用し不正の購入パターンを学習した予測モデルは SNAP を不正に利用しようとする者の特徴を特定することに有効であった。
USDA 食品・栄養局は、不正防止の枠組みや成熟度評価を通じて SNAP に関連する不正検出状況を改善させるためにデータ分析を促進する取組を行っているが、GAO が調査した州の担当者は、適切な人材、技術、ツール等へのアクセスとその維持に課題があると述べている。
GAO が選んだ州の中には、そのような課題を克服してデータ分析プログラムの実施や強化に成功した州もある。例えば、二つの州では、助成金を活用して不正行為に対抗するための再投資を行っている。また、別の州では、二つの異なるプログラムのデータを統合し、資金面での節約とデータ回収率を向上させ、それを不正対策に再投資していた。USDA 食品・栄養局は、各州が不正フレームワークの先導的な取組を導入するための支援活動を行い、各州の不正対策能力を評価しているが、高度なデータ分析技術導入のために各州を定期的に追加支援する必要がある。連邦政府の監督機関である USDA 食品・栄養局は、データ分
析の支援体制を構築し、既存のリソースを活用してデータ分析プログラムを実施又は拡大している州から情報収集し、他州に伝授する立場にある。他州に成功例を普及させることで、SNAP 機関が不正特定にかかる独自の取組を強化ができる。
オ 勧告と受検機関のコメント・対応
現在進行中の取組を踏まえて、USDA 食品・栄養局長官は、データ分析を採用して成功した取組や、データ分析を強化するために既存のデータ、技術、人的資源等を活用する戦略について、継続的に州政府機関に広く情報共有すべきである。
GAO は、本報告のドラフト版を USDA 食品・栄養局に共有し、コメントを求めた。2018 年 9 月 14
日に、SNAP のプログラム管理部門の USDA 食品・栄養局職員と SNAP 担当副長官は口頭で GAO の勧告に同意した。USDA 食品・栄養局は勧告に沿って現在の取組を改善すると述べた。また、USDA
食品・栄養局は技術的なコメントを GAO に送付し、GAO は報告書に反映した。

99

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

2.2.

第二段階：データ加工

2.2.1

事例 3 データマイニングと加重アルゴリズムを用いた事例

Office of Inspector General, United States Department of Agriculture (2018) “CIGIE Purchase Card Initiative USDA Controls over Purchase Card Use”, 50024-0001-22, March 8, 2018
USDA-OIG（2018）「CIGIE 購入カードイニシアティブ - 購入カードの使用に対する USDA の管理」、
50024-0001-22、2018 年 3 月 8 日
https://www.oversight.gov/sites/default/files/oig-reports/50024-0001-22.pdf
事例のポイント・ USDA には、12,000 人を超える購入カード所有者が存在し、商用クレジットカードを使用して必要な消耗品やサービスを調達及び購入している。

・ 本検査は、購入カード所有者が違法、不適切、又は誤った購入カード取引を行っていないかどうかを判断するために USDA-OIG が実施したものである。

・ USDA-OIG は、分析ソフトウェア（ACL™Analytics）を使用して、あらかじめ設定した基準に該当するリスクの高い購入カードの取引を抽出した（加重アルゴリズムを設定したとあるが、加重アルゴリズ
ムを用いてどのような抽出方法を用いたかは報告書内で記載がない）。

データマイニングは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術の総称である。
教師あり学習、教師なし学習のどちらに分類されるかは、実際に適応した統計的手法の種類によって異なる。

ア 検査の背景・目的（ア）背景・目的
USDA には、12,000 人を超えるカード所有者が存在し、商用クレジットカードを使用して必要な消耗品やサービスを調達及び購入している。USDA 内では、調達・資産管理局がこれらの購入カードを管理している。また、それらの使用に関する方針を USDA 傘下の機関に提供し、使用を監視している。
本検査は、USDA が、違法、不適切、又は誤った購入カード取引を行っていないかどうかを判断するために実施したものである。さらに、このような取引が発生しないように、部門及び該当する機関の主要な内部統制を評価した。
（イ）関連する法レビューの際に、関連する以下の法律やガイドライン等を参照した。

・ 連邦調達規則第 13 条（Federal Acquisition Regulation Part 13）
・ GSA 成功のための青写真：購入カード監視ガイド（GSA Blueprint for Success: A Guide forPurchase Card Oversight）

・ 省則（Department Regulation） 5013-6, 購入カード及び関連する他の支払手法の利用（Use of
the Purchase Card and Related Alternative Payment Methods）
100

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

・ 管理・予算オフィス通達（Office of Management and Budget Circular） A-123, Appendix B
・ 2012 年政府課金カード乱用防止法（Government Charge Card Abuse Prevention Act of 2012 ）(公共法（Public Law） 112-194)

・ USDA 購入カードプログラムガイド（USDA Purchase Card Program Guide）
・ USDA 課金カードサービスセンター購入カード管理計画（USDA Charge Card Service Center
Purchase Card Management Plan）
イ 調査・検査手法
検査の手法は以下のとおり。

・ 適用される法律、規制、ポリシー、手順、指令、通知、ハンドブック、及び部門の購入カー
ドプログラムに関するその他のガイダンス（前出）のレビューを行った。

・ 政府全体の購入カードプログラムに関する過去の GAO 監査レポート及び USDA の購入カー
ドプログラムに関する過去の USDA-OIG 監査レポートのレビューを行った。

・ USDA 及び関連機関の違法、不適切、又は誤った購入カード取引を防ぐための内部統制について判断するため、動物植物健康検査サービス局、農業研究サービス局、森林サービス局、及び調達・物品管理室の職員にインタビューを行った。

・ サンプルの購入カード取引をサポートする請求書、領収書、要求、受領、及び承認のドキュメントを確認して、カード所有者が以下を行っていないか確認した。


禁止又は疑わしい加盟店コードのベンダーからアイテム又はサービスを購入していないか。



許可された単一購入制限を超えて使用されていないか。



購入金額上限を回避するために、通常は 1 回支払で購入するものを、2 回以上の支払に分割していないか。



購入時に売上税が課された場合、売上税の回収を試みているか。



週末又は休日に購入した場合は、それらが承認され有効であるかどうか。



必須ではない業者（サードパーティベンダー等）から購入していないか。

アカウントが閉鎖された後に購入していないか。

・ 本来取引すべき取引先が商品の在庫を有していて、かつ、その商品の価格がサードパーティ
ーベンダーの価格よりも安い場合に、本来取引すべき取引先ではなくサードパーティーベン
ダーからカード所有者が購入していないか判断するために、USDA Advantage! ®を検索した。

・ カード所有者が代理店に提供したドキュメントと購入情報が一致するかどうかを判断するた
め、カード所有者のアカウント情報と購入カード取引情報を記録する Access® On-Line(AXOL)と呼ばれるオンラインシステムのサンプルデータを確認した。

・ 詐欺と購入カード取引の適切性について追加のレビューが必要な取引を特定するために、調達・物品管理室が当局に提供している月次の疑わしい取引レポートを確認した。

・ 特定された問題について見解及び対応策について確認するため、調達・物品管理室及び政府機関の職員にフォローアップした。

101

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

ウ データの収集・分析方法（ア）データの収集方法
US バンク（U.S. Bank）は、GSA スマートペイ（SmartPay®）の総括契約を通じて、USDA に購入用のカードを提供している。契約の一環として、U.S. Bank は、AXOL へのアクセス権を USDA に提供した。
USDA-OIG がデータサイエンス室（Office of Data Sciences）に分析を依頼し、USDA-OIG のデータサイエンス室がこのデータを活用して分析を実施した。
（イ）データの前処理
USDA-OIG のデータサイエンス室は、取引データを確認して、分析ツールにデータを入力するために必要なすべての情報が取得されている（フィールドをすべて埋められる）ことを確認しなければならなかった。USDA-OIG のデータサイエンス室は、2016 年 10 月 1 日から 2017 年 3 月 31 日までの 100
件の高リスク購入カード取引（20,133 件のフラグ付き取引の母集団におけるフラグ付き取引の上位25％として定義）の統計サンプルを抽出した。母集団222)には二つの層が含まれ、最初の層には 2016 年
10 月 1 日から 2016 年 12 月 31 日までの 10,053 件の取引が含まれ、2 番目の層には 2017 年 1 月 1 日から 2017 年 3 月 31 日までの 10,080 件の取引が含まれる。
（ウ）データの分析方法割当てられたリスク要因（高、中、低）で購入カード取引をグループ化するために USDA-OIG のデータサイエンス室、米国郵政公社 OIG、教育省 OIG の専門家に依頼して重みづけのアルゴリズムを開発した。アルゴリズムは以下のとおり。

・ 禁止されている、又は疑わしい商品分類のカテゴリーのコードの取引
・ 単一購入制限を超える取引
・ 分割取引・ 売上税を支払っている取引
・ 週末と休日の購入
・ サードパーティーベンダーを使ったもの
・ アカウントが閉鎖された後の取引
データセットが完成した後、USDA-OIG のデータサイエンス室はデータセットに対して分析ソフト
ウェア（ACL™Analytics）223)を使用して、重みづけアルゴリズムを用いて購入カード支払のサンプルを作成した。
次に、ACL™ソフトウェアを使用して、USDA-OIG のデータサイエンス室は分析スプレッドシート
ツールにデータを入力し、リスクの高いトランザクションデータの集合を作成して、データを使用してリスクの高い購入カードトランザクションのサンプルをテスト用に選択できるようにした。

222) 文中はサンプルとなっていたが、恐らく母集団を指しているものと想定される。
223) Railroad Retirement Board の OIG も 2017 年に ACL™Analytics を購入している（Railroad Retirement Board OIG, 2018）。

102

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

参考：ACL Analytics
ACL Analytics は、ACL Services Ltd.（本社：カナダ、現在は名称が変わって Galvanize 社）が開発したデー
タ監査ツール。

■「ACL Analytics」の主な機能と特徴【監査に必要な分析機能を装備】
データの重複、ギャップの検査、年齢調べ、要約、統計、サンプリング等、監査に必要なデータ分析機能を多数備えている。

【膨大なデータの高速処理・視覚化】
膨大なデータの取り込みや分析を短時間で効率的に処理することができる。また、分析したデータの視覚化を実現し、データの可視化を可能にしている。

【ビジネスデータへの容易なアクセス】
様々なデータ形式のデータを取り込めるため、異なる形式のデータを分析することが可能。

【監査履歴の保持】操作履歴が残るため、客観的で信頼性のある分析結果を得ることができる。操作履歴は監査証跡としても活用できる。

【分析手続の自動化】
操作履歴やレコーダーを使って、スクリプトを作成し、分析手続を簡単に自動化することができる。

以下のサイトにて利用方法の説明が提供されている。
https://help.highbond.com/helpdocs/analytics/141/user-guide/ja/Content/using_acl_analytics.htm
出所：株式会社エージーテック（2014）「ニュースリリース「内部監査のためのデータ監査ツール 最新版「ACL Analytics 11」
を販売開始」https://newscast.jp/attachments/ruyxdvrKXiWgvYy4OehB.pdf（2021 年 10 月 19 日参照）を参考に作成

エ 調査・検査結果
データ分析ツールを使用して、週末や休日に発生した取引、禁止又は疑わしいベンダーとの取引、売上税との取引、3 番目までの取引等、違法、不適切、又は誤った可能性のある「高リスク」の購入カード取引を特定した。

・ 100 件の取引のうち 34 件は、通常、必要なソースから入手可能な消耗品を取得していたが、カード所有者は、不要なソースから不適切又は誤ってそれらを購入していた。

・ 100 件のうち 8 件は、分割購入が適用されていて、そのうち 4 件は、カード所有者に設定されている購入金額の制限を超えて取引することを可能にしてしまっていた。

・ 100 件のうち 7 件は、売上税を不適切に支払っていた。
・ 100 件のうち 28 件は、取引を適切に承認するために必要な証票が不足していた。
100 件の取引のうち 58 件は、これらの複数の問題の一つ以上に該当し、調達・物品管理室は、購入
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第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

カードプログラムをより強力に管理する必要があることがわかった。
オ 勧告と受検機関のコメント・対応
勧告 1
必須ではないカード利用の手続を文書化し、承認担当者の承認を得るための要件を確立する。
調達・物品管理室の回答
2018 年 2 月 5 日の回答で、調達・物品管理室はこの勧告に同意した。調達・物品管理室は USDA 購
入カードプログラムガイドを更新し、必須ではないソースを使用した際の購入について、カード所有者が記入しなければならないフォームを追加することとした。
USDA-OIG の見解
この勧告に対する受検機関の経営陣の決定を受け入れる。
勧告 2
調達・物品管理室は USDA 購入カードプログラムのガイダンスを発行し、分割購入の構成要素を特定すべきである。具体的には、このガイダンスは、1 人のカード所有者が複数のオフィス用に購入している場合や、複数の会計コードに請求されている購入を対象とするものである。
調達・物品管理室の回答
2018 年 2 月 5 日の回答で、調達・物品管理室はこの勧告に同意した。調達・物品管理室は USDA 購
入カードプログラムガイドを更新し、分割取引の構成要素を明確にするために分割取引の例を含めることとした。また、カード所有者が複数のオフィスのために購入する場合や、異なる会計コードに請求される購入のためのガイダンスを追加することを決定した。
USDA-OIG の見解
この勧告に対する経営陣の決定を受け入れる。
勧告 3
調達・物品管理室は、USDA-OIG が特定した四つの分割取引を見直して承認するか、取引が承認できない場合は承認者に購入品の払戻を求めることを各機関に求めるべきである。
調達・物品管理室の回答
2018 年 2 月 5 日の回答で、調達・物品管理室は、Office of General Counsel に依頼し、これらの分割購入が承認される資格があるかどうか確認するとした。
USDA-OIG の見解
この勧告に対する調達・物品管理室の経営陣の決定を受け入れることはできない。提案された是正措置は、可能な場合に分割購入を承認することには同意しておらず、分割購入が承認されない場合の
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第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

機関の対応についても言及していない。経営判断を下すためには、調達・物品管理室は、分割購入を承認すべきかどうかを確認後、どのような対応をとるのか定める必要がある。
勧告 4
支払われた州及び地方の売上税の回収の試みを含め、支払われた売上税を文書化する要件を確立し、回収が試みられたが達成されなかった場合にはその説明を行う。
調達・物品管理室の回答
2018 年 2 月 5 日の回答で、調達・物品管理室はこの勧告に同意した。調達・物品管理室は USDA 購
入カードプログラムガイドを更新して、カード所有者が領収書又は請求書に、支払った売上税が回避
不能又は回収不能であることを表記することを求める。
USDA-OIG の見解
USDA-OIG はこの勧告に対する調達・物品管理室の経営陣の決定を受け入れた。

105

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

2.2.2

事例 4 OCR の利用事例

Government Accountability Office (2019) “Tax-Law Enforcement: IRS Could Better Leverage Existing Data to
Identify Abusive Schemes Involving Tax-Exempt Entities”, GAO-19-491, Oct 7, 2019
アメリカ会計検査院（2015）「税法の施行：IRS は既存のデータを有効活用することで免税事業者の不正事例を特定できる」、GAO-19-491、2018 年 2 月～2019 年 9 月
https://www.gao.gov/products/gao-19-491
事例のポイント・ 慈善団体等へ寄付をした個人納税者や事業者は、IRS に提出する所得税申告書で所得総額から寄付金額を控除することにより、税負担を軽減することが認められている。しかし、一部の免税事業体者は自社の利益につながる寄付プログラムを利用しており、このような場合は免税事業者として認められるべきではない。

・ IRS は寄付プログラムを利用した免税事業者による免税スキームの不正利用事例を検査している。
・ GAO は、光学的文字認識（Optical Character Recognition）（以下、「OCR」という。）技術を用いて事業者が提出した手書きの申告書の文面をコンピュータが認識できるデジタル文字に変換して分析可能なデータにすることで、効率的に申告書の内容を検査した。

・ GAO は、IRS が実施する検査において免税スキームの不正利用事例が十分に特定できていない理由を調べた。

OCR 技術とは、手書きの書類や印刷された紙データをスキャナーやプリンター等で読み取り、その画像データをコンピュータが読み取ることができるようにデジタル文字に変換する技術のことである。Python 等のプログラミング言語を用いて OCR を実行する場合、画像データのどこに何が記載されているのかをプログラ
ム内で明確に指定する必要がある。画像データとして読み取られた書類の文字の位置や自由記入欄の位置、文字の種類（数字、英語、日本語等）を指定し、プログラムを実行して画像データを読み取る。このような手順をとることで、コンピュータが画像データの文字や枠を認識し、デジタルデータとして抽出できるようになる。

ア 検査の背景・目的
合衆国法典第 26 編第 501 条（26 U.S. Code § 501）「法人、特定の信託などに対する課税の免除」において、宗教的、慈善的、科学的、公共安全・教育目的、アマチュアスポーツ育成、虐待防止等の目的で活動する法人、共同募金会、基金、財団等は免税対象に認定されることが定められている。また、これらの慈善団体に金銭・物品を寄付した個人納税者もしくは企業等の組織は、IRS に提出する所得税申告書で総所得額から寄付金額を控除した金額を申請することが認められており、この方法で免税措置を受けられる。
個人納税者や企業は慈善団体が運営する寄付プログラムを通して慈善団体へ寄付をしている場合がある。しかし、一部の事業体は寄付プログラムの目的が達成されることで、結果的に自社の利益に繋げられるような寄付プログラムを活用している。患者支援プログラムを通して慈善団体へ寄付をする事業体を例にとる。患者支援プログラムを運営する団体への寄付金は経済的な理由で治療薬を購入で
106

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

きない患者に贈られ、患者が寄付金を使って治療薬を購入できるようにしている。製薬会社がこの患者支援プログラムを利用した場合、最終的な寄付対象である患者が自社製品を購入することで製薬会
社は利益を得られる。IRS はこのような寄付プログラムの活用方法は免税対象には不適切だと判断しており、通常であればこのような事業体を免税事業者として認定していない。しかし、現状では、このように寄付プログラムを不正に利用している免税事業体が存在する。
GAO は以前 IRS への検査において、免税スキームの不正利用をなくすために、収集するデータの質と量を改善するように勧告を行っていたが、IRS は庁内の検査担当部門の人手不足等を理由に十分な対応ができていなかった。IRS の非課税団体及び政府機関部門、中小企業・自営業部門、大企業・海外事業部門は、管轄範囲の事業体や個人が提出した納税申告書のうち、免税スキームを不適切に利用している可能性のある事例を検査している。しかし、2017 年度における検査事例数は十分とは言えず、検査した所得税申告書数は提出書類の 0.6％のみであった。
免税スキームを不正利用する免税事業者の存在は、慈善事業に対する国民の信頼を損なう可能性がある。そのため、GAO は免税事業者が免税スキームを不正に利用している事例の傾向と IRS の対処
方法について調査した。
イ 調査・検査手法
調査対象は以下のとおりである。
（1）

納税者が免税事業者の免税スキームを不正に利用した事例（2）

IRS のコンプライアンス状況（3）

IRS が免税事業者による免税スキームの不正利用事例や免税スキームの新たな不正利用事
例を発見するために改善すべき点

それぞれの検査手法は以下のとおりである。
（1）

納税者が免税事業者の免税スキームを不正に利用した事例

・ 関連する学術文献・訴訟事例を調査した。
・ 対象分野の専門家と研究者にインタビューを行った。
・ 文献・訴訟事例のレビュー結果とインタビュー結果を基に、免税事業者が利用する免税スキームの不正利用事例を三つ選択した。三つの事例の抽出に当たり、免税事業者が利用するスキームが典型例であること、詳細が文書化されていること、不正行為者がその免税スキーム
を複数回利用していること、税収等の面で大きな影響を与えたこと、の 4 点を考慮した。
（2）

IRS のコンプライアンス状況

・ 連邦政府の内部統制基準（グリーンブック）原則、GAO の不正リスク管理フレームワークの二つの管理基準書で規定されている原則と、IRS の内部統制状況を比較し、評価した。比較に用いた原則は以下のとおりである。なお、GAO は調査に先立ち、IRS に対して以下にあげた原則が本検査事項を分析するに当たって適切性であることを確認し、IRS から適切であるとの合意を得ている。


グリーンブック原則 3：構造、責任、権限の確立



グリーンブック原則 4：有能な人材の採用、育成、維持グリーンブック原則 7：リスクの識別、分析、対応
107

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例



グリーンブック原則 8：不正リスクの評価



GAO 不正リスク管理フレームワークの包括的概念 1.2（構造）GAO 不正リスク管理フレームワーク包括的概念 2.1（不正評価計画）



グリーンブック原則 10：統制活動設計

グリーンブック原則 13：質の高い情報の利用

グリーンブック原則 14：社内でのコミュニケーショングリーンブック原則 16： モニタリング活動の実施

・ 非課税団体及び政府機関部門の目標「免税スキームの利用状況と不正利用事例の発生要因を把握し、不正利用事例をなくすように尽力する」と、IRS の目標「免税スキームの不正利用の発生要因と不正利用される可能性がある新しい免税スキームを特定する」の達成状況を検
討した。
（3）

IRS が免税事業者による免税スキームの不正利用事例や免税スキームの新たな不正利用事例を発見するために改善すべき点

・ IRS が検査対象とした事業体から提出された申請書様式 8886（報告可能取引開示書）の記載
内容を基に、2008 年から 2017 年までの免税スキームの不正利用事例や不適切な免税事業体の特徴、IRS のコンプライアンス状況に関する統計分析を行った。

・ IRS は免税スキームの不正利用事例にプロジェクトコードを充てていることから、プロジェ
クトコードを参考にして過去の不正利用事例を選択した。

・ 事業体が記入した申請書様式 8886 と申請書様式 8918（重要なアドバイザー情報開示書）のデータを基に、免税事業者の免税スキームの情報開示状況に関する統計分析を行った。詳細情報は、申請書様式 8886 の自由記述欄の記述内容を参照した。また、事業体によっては申請書様式 8886 と共に申請書様式 8886-T を提出する必要があることから、申請書様式 8886-T の提出状況と記入内容についても調査した。

・ データ利用に関するガイダンス資料をレビューした。
・ データとデータベースの利用状況について IRS 職員にインタビューした。
・ IRS が不正事例を特定する際に使用している参考資料を確認した。
ウ データの収集・分析方法（ア）データの収集方法
データの収集方法は以下のとおりである。まず、関連文献から選定した専門家と研究者からヒアリ
ングデータを入手した。続いて、IRS の学術・法律データベースで“tax avoidance”、“tax-exempt”、“shelter”をキーワードとする 2008 年から 2018 年の学術文献・訴訟事例のデータを入手した。その上で不正な免税スキーム利用に関する検査を担当している非課税団体及び政府機関部門、中小企業・自営業部門、大企業・海外事業部門から該当する事例の検査データを収集した。検査データは、以下三つのデータベースから抽出されたものである。


非課税団体及び政府機関部門が利用している収益調査・分類システム（Returns Inventory andClassification System）



中小企業・自営業部門と大企業・海外事業部門が利用している自動情報管理システム・中央
108

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

情報システム

中小企業・自営業部門と大企業・海外事業部門が利用しているコンプライアンスデータベース

IRS の調査分析統計局担当者と協働して、手書きで記述されている申請書様式 8886 の自由記述内容“charity”“foundation”等のキーワードを含む申請書を収集した。キーワードは、合衆国法典第 26 編
第 501 条に免税事業者の特徴として記載されている用語を利用した。
（イ）データの前処理
本検査では、申請書様式 8886 の自由記述欄の記載内容に免税スキームに関連するキーワードが含まれる申請書を分析している。自由記述欄は手書きで記入されているため、まずは申請書の自由記述欄にプログラミング言語の Python を用いて OCR を実行し、コンピュータが画像として認識する手書
き文字をコンピュータが認識できるデジタル文字に変換した。記述内容をデジタル文字に変換した申請書データにキーワード検索をかけ、免税スキームを不正利用している可能性が高い申請書データを特定した。
（ウ）データの分析方法
本報告書において、データ分析に関する詳細な記述はない。
エ 調査・検査結果（1）

納税者が免税事業者の免税スキームを不正に利用した事例
様々な免税スキームの不正利用事例が確認された。これらの事例には、企業が寄付金額等を過大に申請している場合や寄付先が不適切である場合があった。
（2）

IRS のコンプライアンス状況
連邦政府のグリーンブックに記載されているコンプライアンス原則と GAO が保有する不正リス

ク管理フレームワークに記載されている原則を IRS の内部統制状況と比較し、以下の評価結果が得られた。GAO は「グリーンブック原則 7：リスクの識別、分析、対応」、「グリーンブック原則 10：
統制活動設計」、「グリーンブック原則 13：質の高い情報の利用」について、IRS がコンプライア
ンスを満たせていないと評価した。

109

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

図表 39 グリーンブック、GAO の不正リスクフレームワークのコンプライアンス基準と IRS のコン
プライアンス状況の比較による GAO の評価結果
基準

GAO評価結果

グリーンブック原則3：構造、責任、権限の確⽴

適合

グリーンブック原則4：有能な⼈材の採⽤、育成、維持適合

グリーンブック原則7：リスクの識別、分析、対応

不適合

グリーンブック原則8：不正リスクの評価

適合

GAO不正リスク管理フレームワークの包括的概念 1.2（構造）適合

GAO不正リスク管理フレームワーク包括的概念2.1（不正評価計画） 適合
グリーンブック原則10：統制活動設計

不適合

グリーンブック原則13：質の⾼い情報の利⽤

不適合

グリーンブック原則14：社内でのコミュニケーション

適合

グリーンブック原則16： モニタリング活動の実施

適合

出所：検査報告書（GAO-19-491）
さらに、部門横断的な業務ガイダンスや内部統制規定が存在しないことが原因で検査担当部門の管理責任者が各検査結果を部門間で照会できていないことが判明した。
（3）

IRS が免税事業者による免税スキームの不正利用事例や免税スキームの新たな不正利用事例を発見するために改善すべき点
非課税団体及び政府機関部門、中小企業・自営業部門、大企業・海外事業部門は、検査対象が免税スキームの不正利用事例であるかどうかを判断するために、既存のデータベースで参考となる事例を検索している。
検索の際に、事例ごとに割当てられたプロジェクトコードを用いて検索するが、非課税団体及び政府機関部門、中小企業・自営業部門、大企業・海外事業部門が利用しているプロ
ジェクトコードは部門間で整合が取れていないことが明確になった。例えば、大企業・海外事業部
門は"domestic tax shelters"を不正利用事例の特定のためのプロジェクトコードに使用しているが、非課税団体及び政府機関部門は"Abusive Tax Avoidance Transactions"、中小企業・自営業部門は"Tax
Shelter List Projects"をプロジェクトコードに使用していた。また、一部の職員はデータベースの利用方法を理解していなかった。
事業体が提出する申請書様式 8886 と様式 8889 の確認漏れがあり、免税事業者として不適切な事業者も免税事業者として認定されているケースが存在した。また、申請書様式 8886 に付随して提出する場合がある様式 8886-T は提出義務に関する規則がないため、提出する事業体数が少ない。そのため IRS の検査担当者は、様式 8886-T の提出状況を確認することで不正利用事例の特徴を把握する必要がある。
IRS の人的資源不足が原因で検査実施回数が減少していることが明確になった。IRS の検査担当
者は OCR 技術を利用することができるにもかかわらず、十分にこの技術が活用されていなかった。

・ 結論
IRS は、免税スキームの不正利用事例に関する検査を複数部門で実施している。しかし、不正利用事例の特定に使用しているプロジェクトコードが業務部門間で統一されていないため検査方針が部門
110

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例間で整合していない。
また、IRS は不正事例を特定するために有効な既存のツールを保有しているが、十分に活用できていない。免税スキームの不正利用事例を特定するためには、IRS が保有するデータの質を改善し、データベースが十分に利用されるような方法を再検討する必要がある。さらに、既存のツールを用いて申請書 8886-T の提出数とその申請内容を検査することで、不正事例数を減らすことができる。
免税スキームの不正利用事例を部門横断的に検査しているため、部門間でのコミュニケーションを促進させるためのガイドラインを制定する等の方法で内部統制をさらに強化する必要がある。
オ 勧告と受検機関のコメント・対応
GAO は IRS に対して以下の勧告を提示した。

・ IRS 長官は、免税事業者から提出された申請書様式 8886-T の申請内容を検査する必要がある。その結果に基づき、IRS は、免税事業者範囲の拡大や、不申告による罰則規定等、コンプライアンスを向上させるための措置を取る必要がある。

・ IRS 長官は、複数部門が検査した免税事業者の免税スキームの不正利用事例に関するデータを連携させ、連携されたデータを用いて新たな問題を評価し、対応する必要がある。

・ IRS 長官は、複数部門における検査データの分析方法と監督方法を改善するとともに、データベース等の既存ツールの機能と活用方法を再検討する必要がある。

・ IRS 長官は、既存のデータ分析ツールを利用して申請書様式 8886 及び様式 8918 の記述内容を精査する必要がある。これらの申請書様式の検査データを蓄積して免税スキームの新たな不正利用事例の特定に活用すべきである。

・ IRS 長官は、検査担当部門の管理責任者が複数部門間で検査結果を照会できるようにするためのガイドライン等を作成する必要がある。
GAO は検査結果と勧告を IRS 長官に提出し、IRS サービス・執行担当副長官が承認した。また副長官は GAO の提言をもとに免税スキームの不正利用事例の識別方法を改善すると述べたうえで、報告書案に記載すべき技術的コメントを返送した。

111

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

2.3.

第三段階：データ分析

2.3.1

事例 5 インタビュー対象者の選定に Python 等を使用した事例

Government Accountability Office (2020) “Water Infrastructure: Technical Assistance and Climate Resilience
Planning Could Help Utilities Prepare for Potential Climate Change Impacts,” GAO-20-24, Feb 13, 2020
アメリカ会計検査院（2015）：「水インフラ：気候変動の影響に備えるための技術支援及び気候変動レ
ジリエンスプランは公益事業にとって有益である」、GAO-20-24、2020 年 2 月 13 日
https://www.gao.gov/products/gao-20-24
事例のポイント・ 気候変動に伴う異常気象の上下水道への影響が懸念される中、GAO では、連邦政府機関（環境保護庁（United States Environmental Protection Agency）（以下、「EPA」という。）、連邦緊急事態管理庁、住宅都市開発省、及び USDA）による上下水道インフラストラクチャーの耐久性（レジリエンス）向上のための技術的及び資金的支援について検査を行った。

・ 検査対象とする上下水道施設を抽出するために、13 の地域社会にある 15 の上水及び下水に係る公益事業体の事業規模データを用いてサンプリングを行った。

・ 上水と下水の公益事業体に追加の技術的・財政的支援を行うための選択肢について、気候変動と災害の分野の専門家 10 人にインタビューを行った。インタビューを行う専門家の選定の際に、Elsevier のScopus データベースを用いて気候変動に対する水インフラのレジリエンスの専門家を特定した。

ア 検査の背景・目的
気候変動に伴う異常気象の上下水道への影響が懸念される中、GAO では、連邦政府機関（EPA、連邦緊急事態管理局、住宅都市開発省、及び USDA）による上下水道インフラストラクチャーの耐久性（レジリエンス）向上のための技術的及び資金的支援について検査を行った。各機関によって行われている支援策について調査しただけでなく、専門家よりさらなる追加支援に関する意見を得ることを目的とした。
イ 調査・検査手法
検査は、以下の 3 点を中心に実施された。
①

気候変動の潜在的な影響及びそれらの上下水道インフラへの影響の検討②

上下水道インフラの気候変動レジリエンス向上のための連邦政府機関による技術支援の取組及び追加的支援に関する専門家からの意見の検討③

資金支援に関する検討①の検査項目を明らかにするために、GAO は、第 4 次米国気候アセスメント、EPA の「水道事業者のための適応戦略ガイド」、「気候回復力評価・認識ツール方法論ガイド」、「気候シナリオ予測マップ」、商務省海洋大気庁が米国地球変動研究プログラムの監督の下で管理・開催している「米国
気候回復力ツールキット」を調査した。これらの情報源を検討した結果、まず、潜在的な気候変動の影響のカテゴリーと、それらの影響が第 4 次全国気候アセスメントで特定された異なる気候地域でどのように変化するかを特定した。
112

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例②及び③の検査項目に関しては、五つの連邦機関と 15 の上水及び下水事業者の取組を調査し、インタビューを実施した。GAO、上水及び下水事業者に技術支援や財政支援、あるいはその両方を提供している機関を特定するために、過去の報告書をレビューし、EPA、商務省海洋大気庁、国土安全保障
省の連邦緊急事態管理局、住宅都市開発省、USDA の農村公益事業局の五つの機関を特定した。
ウ データの収集・分析方法（ア）データの収集方法
検査対象とする上下水道施設を抽出するために、13 の地域社会にある 15 の上水及び下水に係る公益事業体の事業規模データを用いた。
また、上水と下水の公益事業体に追加の技術的・財政的支援を行うための選択肢について、気候変動と災害の分野の専門家 10 人にインタビューを行った。インタビューを行う専門家の選定に当たっては、まず Elsevier224)の Scopus データベースを用いて気候変動に対する水インフラのレジリエンスに関する専門家を特定した。
（イ）データの分析方法②及び③の検査のために、13 の地域社会にある 15 の上水及び下水に係る公益事業体を層化抽出法
により目的別に抽出したサンプリングを用いた。公益事業体間の類似性と相違性を把握するために、その規模と気候地域のバリエーションの関係性を明らかにさせることを意図して公益事業体を選んでいる。水道サービスを提供している人口の規模に基づいて、小規模、中規模、及び大規模な公益事業体の三つに分類を行った。本グルーピングにおいては、気候変動対策に利用できるリソースが最も豊富な公益事業体を対象とするため、小規模公益事業体（人口 1 万人以下）、中規模公益事業体（人口1 万 1～9 万 9999 人）、大規模公益事業体（人口 100 万人以上）と定義している。このサンプルは非統計的手法に基づきサンプル抽出したものであるため、この 15 社の調査結果をすべての上水・下水処
理施設に一般化することはできないが、選択した施設が連邦政府の技術支援と財政支援をどのように利用したかを示す例としては有効である。
加えて、②及び③の検査のために、気候変動と災害の分野の専門家 10 人を選び、上水と下水の公益事業体に追加の技術的・財政的支援を行うための選択肢についてインタビューを行った。気候変動に対する水インフラのレジリエンスに関する専門家を特定するために、Elsevier の Scopus データベース
を用いて、2003 年 1 月から 2018 年 9 月までに発表された査読付き論文を検索し、タイトル、抄録、
キーワードに「上水（飲料水）」又は「下水」と「インフラ」、「気候変動」、「レジリエンス」等の用語を用いてキーワード検索を実施した。この検索から約 300 の研究を特定し、その中から関連する研究を特定し、さらにその引用文から八つの研究に絞り込みをかけた。これらの研究のエグゼクティブサマリーを確認したところ、GAO の調査目的を満たすと考えられる用語が 96 件存在していた。
専門家候補のリストを作成するために、Python プログラミング言語と Scopus Application Programming
Interface を用いて、これらの研究の著者名と、これらの研究で引用されている著者名を抽出した。
次に、統計ソフトを使って、各著者が他の著者の論文を引用した回数を検証した。この検証結果をもとに、引用回数の多い著者同士を同一研究者グループとし、引用していない著者とは別グループに224) 主に理工学分野における文献を取り扱う学術専門誌出版社。学術文献検索サイトも運営している（Elsevier, n.d.）。

113

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

仕分けるというネットワークグラフを作成した。このネットワークをソーシャルネットワーク分析の手法を用いて分析を実施した。具体的には、ネットワーク内での各著者の優位性を測るために、ネッ
トワーク内の他の著者が書いた論文に各著者が引用された回数を計算している。また、ネットワーク
をグループ化するために、階層的クラスタリングというアルゴリズムを用いている。このアルゴリズ
ムにより、お互いに頻繁に引用しているグループと、あまり引用されていない著者のグループとに特定することができた。著者をグループごとに、引用された回数で分類した。ネットワーク内の最大のグループで最も頻繁に引用されている著者について、経歴の詳細とウェブ検索による出版物の詳細（地
理的な位置や研究テーマとの関連性等）を調査している。最終的には、ネットワーク内の最大規模のクラスターを中心に、北米を拠点とし、研究内容が時事的に関連しており、現在もこの分野で活躍している 15 名の頻繁に引用されている専門家を選定した。このうち 8 人の専門家がインタビューに応じてくれたため、彼らを最終的なサンプルに加えた。さらに、第 4 次国家気候アセスメントの「水」の章の主執筆者である 2 名の専門家もインタビューに賛同したためサンプルに加えている。これら 10
名の専門家は著名な研究者であり、このテーマに関する様々な主要分野の研究に対応しているが、彼らの見解は、気候変動に対する上水及び下水インフラの回復力に関するすべての専門家の見解を示す
ものではない。
②の検査の前半部分では、特定の連邦機関が特定の公益事業体に提供した技術支援を調査した。また、GAO は、それら連邦機関ごとに、上水及び下水事業社に対して提供されている、気候変動への耐性を高めるための技術支援プログラムに関連する法律、規制、及び計画指針を検討した。また、各機関の連邦政府関係者にインタビューを行った。②の検査の後半部分である、選定された連邦機関が選定された公益事業体に提供した資金援助を調査するために、GAO は 2011 年から 2018 年までの会計年度における、EPA の Clean Water State Revolving Fund、Drinking Water State Revolving Fund、Water
Infrastructure Finance and Innovation Act Programs、住宅都市開発省の Community Development Block Grant
Program、Community Development Block Grant-Disaster Recovery Fund、農務省の Water and Wastewater
Disposal Program のプロジェクト適格性基準と充当額を調査するとともに、各機関の連邦政府関係者にインタビューを実施した。
上水・下水処理施設に対する連邦政府の財政支援を分析する一環として、GAO はこれらの施設の自然災害からの復旧を支援するための連邦緊急事態管理局の災害前後の支出金額を推定した。上水・下水インフラに対する連邦政府の災害復旧・災害軽減義務を確認するために、連邦緊急事態管理局の公的支援、災害軽減、災害前軽減プログラムが上水及び下水インフラの災害復旧に提供する連邦政府の資金援助を分析した。具体的には、上水・下水インフラに関連する検索用語のリストを用いて、連邦
緊急事態管理局の災害復旧支出データベースに照会し、2011 年度から 2018 年度までに資金提供された上水・下水インフラの災害復旧及び災害軽減プロジェクトのリストを特定した。連邦緊急事態管理
局の災害復旧費データベースを照会した後、以下の作業を行った。
各プロジェクトが上下水道インフラに関連していることを確認するために、階層別に抽出したサンプルの記録を手作業でレビューした。義務化された金額が最も高い 25 件の記録、一つのプロジェクトが複数のサイトに関連している 15 件の記録、一つのプロジェクトが一つのサイトにしか関連していない 35 件の記録をすべて確認した。
このようなサンプル構成にしたのは、金額の大きいプロジェクトとそれ以外のプロジェクトを確実に捕捉すると同時に、プロジェクト内の一つのサイトが水関連であれば、そのプロジェクト内の他の
114

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

サイトも水関連であることを確実にするためである（マニュアルレビューの結果、プロジェクト内の一つのサイトが水関連であれば、そのプロジェクト内の他のサイトの 98％が水関連であることが判明した）。手作業によるレビューの後、サンプルのプロジェクト総数に対する上下水道インフラに関連するレビューを行ったプロジェクト数の割合から、義務資金総額の推定値を算出した。
使用した推定値は、95 パーセントの信頼区間の下限値である。この推定値を設定した根拠は、連邦緊急事態管理局の公的支援プログラムが負担した金額を保守的に推定するためである。その結果、相対誤差は 0.07 であった。災害復旧義務データの信頼性を評価するために、GAO は、(1)正確性と完全性にエラーがないか電子的にテストし、(2)データとデータを作成したシステムに関する関連文書をレビューし、(3)データに詳しい機関の担当者にインタビューし、(4)分析を行う前にデータの不一致を特定して解決するために機関の担当者と緊密にコミュニケーションを図った。その結果、データの信頼性は報告目的に照らして十分であると判断した。
②と③の検査では、選定した 15 の上水・下水事業社がどのような技術支援や財政支援を利用したかを調べた。上水・下水事業社の事業者担当者に簡単なアンケートとインタビューを行い、2011 年度から 2018 年度までの気候変動への対応力を高めるためにどのような技術支援や財政支援を利用したかを把握した。アンケートとインタビューでは、気候変動への対応を計画するための取組と、そのような取組のために利用した技術的・財政的支援について議論した。これらの支援には、レビューのために選択した五つの機関、あるいはレビューしていないが、過去の調査に基づいて公益事業体の技術的・財政的支援の源となる可能性があると考えられた他の連邦機関及び非連邦機関が含まれる可能性があることに留意する必要があった。
また、電力会社に追加の技術的・財政的支援を行う選択肢の要否を専門家が検討できるように、10人の気候変動・災害対策の専門家に半構造化インタビュー225)を行った。半構造化されたインタビュー
資料を作成するために、GAO は文献調査で特定された 96 本の論文の内容を評価し、気候変動の影響に対して上水と下水のインフラの耐性を高めるために連邦政府が取ることのできる行動リストを作成した。この行動リストを作成するために使用した論文は、Agricola、ProQuest's Environmental Databases、
Policyfile、Harvard's Think Tank Search、Scopus 等のリソースを検索することにより特定した。2003 年
1 月から 2018 年 9 月の間に発表された非営利団体やシンクタンクの査読付き論文と報告書の両方を検索し、タイトル、抄録、キーワードに「水」と「気候変動」、「公益事業」が近接していること、そして「プロジェクト」、「プログラム」、「政策」、「提言」等の用語に関して検索をかけた。イン
タビューでは、10 人の専門家にアクションリストについて質問を行った。
GAO は、気候変動の影響に対する上水及び下水インフラの回復力を高めるために、それぞれの行動の利点と欠点を説明し、その行動をどのように実施できるかを説明した。また、各アクションの管理上の実現可能性とコストについても評価を依頼した。最後に、このリストに追加すべき行動があるかどうかを専門家に尋ねた。
次に、インタビュー結果を分析し、技術支援を行うための五つのオプションを特定し、フォローア
ップのためのアンケートを作成した。このアンケートでは、選ばれた 10 人の専門家に、追加の技術支援を提供するための五つのオプションの有効性を評価してもらい、各オプションの利点と欠点を説明し、オプションをどのように実施できるかについて意見聴取を行った。また、各オプションの総合的225) 半構造化インタビューとは、インタビューを行う前に、目的に合わせた大まかな質問を用意しておき、ユーザーの回答に応じて質問内容を重ねたり、深掘りしたりするインタビューの形式である。

115

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

な有効性、管理上の実現可能性、コストについても評価を求めた。加えて、専門家へのインタビュー
で明らかになった五つの技術支援オプションと四つの財務支援オプションについて、選ばれた 15 の電力会社に書面での回答を求めた。
エ 調査・検査結果（ア）技術支援について
EPA では上下水道の気候変動レジリエンス向上技術支援を行っているが、インタビュー調査によって、EPA のプログラムは小規模で、全国規模の支援は困難であることが分かった。また、大統領令を踏まえ、EPA は、連邦政府機関間で効果的な情報交換ができるよう、また上下水道インフラの計画及び運営に関する決定に資する情報を提供できるよう、取組を行っていることが判明した。また、気候
変動リスクに対応するには設備への技術支援が不可欠であると、全専門家の意見が一致し、多くの専門家が既存の技術支援提供者（連邦政府機関、州政府機関、大学、産業界）のネットワークを構築することが必要であると提言している。加えて、各上水及び下水に係る公益事業体が気候変動レジリエンスの向上を図れるよう、既存の技術支援提供者を特定しネットワークを形成することで、EPA は政府機関と上水及び下水に係る公益事業体の間で気候変動に関連する情報交換をより効果的なものとすることができるとしている。
（イ）資金的支援について
連邦政府機関が上下水道インフラへ資金支援を行う際、気候変動レジリエンス向上を促す取組はな
されているが、資金支援を行う全てのプロジェクトで一貫して気候変動レジリエンスについての考慮が行われているわけではないことが明らかとなった。また、多くの専門家が、気候変動による影響に配慮した計画を行うことを、資金支援を行う条件とするべきであると提言した。さらに、幾つかの上
水及び下水に係る公益事業体の代表者からも、そういった要件は、施設の気候変動レジリエンスを高める上で効果的かつ実施可能な方法であるとの意見があった。このような要件を設けることで、上水及び下水に係る公益事業体はインフラプロジェクトの計画において気候変動への対応を考慮するようになり、ひいては将来の財政負担を抑えることができる可能性がある（災害復旧費支出の削減につながる可能性がある）とした。
オ 勧告と受検機関のコメント・対応
GAO は、EPA に対して、上水及び下水に係る公益事業体がインフラプロジェクトに気候変動レジリエンス向上の取組を組り込むよう支援するため、技術支援提供者を特定しネットワークを構築する
よう、勧告した。
また、議会に対しては、連邦政府が資金提供を行う上下水道インフラ事業の計画において、気候変動レジリエンスを考慮することを義務付けるよう検討すべき、と勧告した。
EPA は、この勧告に対して同意も反対もしていない。

116

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

2.3.2

事例 6 クラスター分析の事例

Government Accountability Office (2015) “Unemployment Insurance: States' Reductions in Maximum Benefit
Durations Have Implications for Federal Costs,” GAO-15-281, Apr 22, 2015
アメリカ会計検査院（2015）「失業保険：州による最長給付期間の短縮は連邦費用に影響を与える」、
GAO-15-281、2015 年 4 月 22 日
https://www.gao.gov/products/gao-15-281
事例のポイント・ 各州が失業給付の最長期間を短縮した状況や、短縮が個人に与える影響、連邦政府の失業給付に係るコストへの影響等を分析した。

・ GAO は、データの分析に際してクラスター分析を利用した。クラスター分析により、特性が類似している給付期間短縮州や、給付期間短縮州のクラスターに属するが期間を短縮しなかった州をデータか
ら人間の主観を交えず機械的に特定した。

・ 各クラスターに属する州を比較することで、同様の状況にある州が給付期間を短縮しないことを選択した理由を調べた。

クラスター分析は、教師なし学習の一手法である。教師なし学習は、人の目では判断できない大量のデータに対応する際に有効な手法であり、潜在的なクラスターや異常なデータの発見に役立つ。ただし、教師なし学
習は、分類は行えるが、それぞれのグループが持つ意味を明らかにすることはできない。そのため、機械が分類した結果に対して、人が解釈をつける必要がある226)。
クラスター分析は、様々な性質をもつデータが大量に集まった中から、特徴が似ているデータを集めて幾つかのグループに分類し、データの特性や共通項を把握したり、大量のデータを扱いやすくする分析したりする手法であり、顧客分類等をする際に有効な手法である。分類の適切な方法が予測できない（教師あり学習は採用できない）中で、分類をして分析を行いたいということであったため、機械なし学習を採用し、その中でよく使われるクラスター分析を採用したものと思われる。

ア 検査の背景・目的
アメリカの失業保険システムは、社会福祉法によって認可され、主に雇用主に対する連邦税と州税に基づき資金が確保されており、連邦と州のパートナーシップに基づき構築されている。この取り決めの下で、州は連邦の要請に従い、労働省の失業保険局の監督下で、失業保険給付のプログラムを独自に管理している。
連邦法は、プログラムの対象となる労働者のカテゴリー、一部の福利厚生規定、連邦の課税基準と税率、及び州の準備金が枯渇した際に給付金を払うために州が連邦政府から借りた資金を返済する方法等のプログラム管理に関する幅広い規定を定めている。給付額とその期間、州が給付を支払う最長期間、資格要件及びその他のプログラムの詳細については、州が独自に柔軟に定めることができる。
期間に関しては、プログラムが最初に確立された 1938 年には、大半の州が最長 16 週間と定めていた。
1960 年代以降、各州は失業給付金の最長給付期間を 26 週間以上としてきたが、2011 年以降は、九つ
226) 総務省統計局（n.d. -a）

117

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例の州がこの最長給付期間を短縮した。これらの州では、最長給付期間が 26 週間から短縮され、最も短くて 12 週間、一般的には 20 週間が新しい給付期間として設定された。
州の失業保険給付金に加えて、連邦政府の緊急及び拡張失業保険プログラムは、失業率の上昇や景気後退等の特定の経済状況下で、さらに数週間の給付金を提供する場合がある。また、例外的な失業の状況が発生した際に、州は失業保険の準備金を使い果たす可能性がある。そのような時は、州は連邦政府から資金を借りることができる。最近の不況の間、ほとんどの州が連邦政府からの借入れを選択した。36 の州が連邦信託基金の融資を受け、2011 年 3 月に借入れた総額は 485 億ドルに達した。
アメリカ合衆国上院の健康、教育、労働、年金に関する委員会は、こうした失業給付金の給付期間の短縮の影響を調べるように GAO に調査を要請した。
イ 調査・検査手法
GAO は以下を分析した。
（1）各州が失業給付の最長期間を短縮した状況（2）これらの短縮が個人に与える影響（3）連邦政府の失業給付に係るコストへの影響（4）より広範な経済効果検査の手法は以下のとおり227)。

・ 関連する連邦法及び規制と州法を確認し、州法に関する情報を関連する州の職員に確認した。
・ 連邦の失業保険の担当職員と、最長給付期間を短縮した七つの州と期間を短縮しなかった四つの州の失業保険の担当職員にインタビューを実施した。期間を短縮した七つの州のうち四つの州については、雇用者グループやアドボカシー活動家（政策提言を行っている人々）等の失業保険の期間に関心のある他の利害関係者にもインタビューを行った。

・ 労働省の失業保険局、労働統計局（Bureau of Labor Statistics）、及びその他の情報源からのデータを使用してクラスター分析を実施した。

・ 労働省及び労働統計局からのデータを使用して、変数として用いたデータを分析した。
・ GAO に提供されたデータに基づいて継続給付率（申請者が特定の週の後も給付を受け取り続ける確率）を計算した。

・ 個人の失業給付金の主な影響に関する経済文献のレビューを実施した。
・ 主に失業保険の刺激効果に焦点を当てた経済文献のレビューを実施し、期間短縮の経済効果の可能性について合理的な結論を特定した。
ウ データの収集・分析方法（ア）データの収集方法
クラスター分析には、労働省の失業保険局、労働統計局、及びその他の情報源のデータを活用した。

227)

なお、これらの手法を実施した順番については、検査報告書では記されていない。ただし、期間短縮を行わなかった州のインタビュー対象のインディアナ、オハイオ、テネシーはクラスター分析の結果に基づき選定されており、これらの州の関係者へのインタビューはクラスター分析の終了後に実施しているものと思われる。

118

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例（イ）データの分析方法
GAO は、データの分析に際してクラスター分析を利用した。GAO は、様々な変数に基づいて州の間の大まかな共通のパターンを一度で認識することができ、一つ一つの特徴ごとに各州を比較することでは得られないような洞察を得られるという理由でクラスター分析を採用した。
クラスター分析には、凝集型階層的クラスタリングと呼ばれる手法を用いた。各州の課税能力、人口統計、産業構成等、プログラムのメリットと資金調達に関連するものだけでなく、プログラムに関係のない数値も変数として選択した。活用した変数は以下のとおり。
図表 40 活用した変数
変数
産業構成：商品生産
55 歳以上の人口
労働組合員
課税対象資金の合計：
1 人当たりのドル
課税対象資金の合計：
1 人当たりのインデックス
選択した四半期の週平均給付額
総失業率
総失業率、前年度からの変化対象となる従業員 1 人当たりの未払いの信託基金ローン残高対象となる従業員 1 人当たりの信託基
金の未払残高、前年度からの変動
州のプログラムの受給率
賃金代替率

説明
商品生産に関わる雇用の割合（非農業雇用に占める、建設、製造、鉱業及び伐採に従事する割合）（産業構成の違いを特定するために活用）
55 歳以上の人口の割合（人口の統計的な差を特定するために活用）
労働組合に加盟している雇用人口の割合
財務省が使用している、州が課税する可能性のあるすべての所得フローを包括的に測定した数値
すべての州の総課税対象資金における一人当たりのインデックス
州の失業保険プログラムによって支払われる平均給付額
能力・体力的に働くことができ、仕事をする時間もあるが適切な仕事を見つけることができない労働力の割合（潜在的な請求者の人数を反映するために活用）
経済状況を反映した失業率の変化率
従業員ごとの信託基金のローン残高を反映するため
信託基金の貸付残高の変動を反映させるため
全失業者に占める被保険者失業者（失業保険への参加を反映する数字として活用）
平均週給付額を平均賃金と比較する比率（給付の寛大さを反映する数字として活用）

平均高コスト倍数

信託基金の支払能力の標準的な尺度（失業保険信託基金の資金調達の妥当性を測定するために活用）

総賃金に対する平均税率

総賃金に対する 5 年間の平均税率（パーセント）（失業保険信託基金の資金調達の適切性を評価するために活用）

出所：検査報告書（GAO-15-281）228)
50 州すべてとコロンビア特別区について上記の変数を収集した後、各変数の平均が 0 に等しく、分散が 1 に等しくなるように、すべての変数を標準化した。標準化した後、すべての変数と州について
多変量ユークリッド距離229)行列を計算した。次に、凝集型階層的クラスタリングのアルゴリズムをこの距離行列に適用した。平均連結法を使用して、距離を増やしながら様々なクラスターを形成した。

228)

検査報告書そのものを指しており、本調査で集めた情報ということであると思われる。

229) ユークリッド空間の距離。人が定規で測るような二点間の「通常の」距離のことである。ピタゴラスの公式によって与えられる。ユークリッド空間は、独立した三 つの元のベクトルが原点で、直角に交わる直交 3 次元空間のことである。

119

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

図表 41 参考：階層敵凝集型クラスタリングのイメージ：その１
階層的クラスタリングは、似ている特徴のあるデータをクラスターに順に結合していき、その経過が「デンドロ グラム」と呼ばれるトーナメント表（樹形図）のような図で視覚化し、データの特徴を把握することのできる分析 手法です。図の中で近い場所に位置されるデー
タ同士は特徴が似ていると解釈します。 すべてのデータ間でお互いの類似度（距離が近いかどうか）や非類似度（距離が遠いかどうか）を計算します。 さらに、似たもの同士を同じクラスターに併合していき、階層型クラスターを形成します。

出所：総務省統計局（n.d. -a）
図表 42 参考：階層敵凝集型クラスタリングのイメージ：その２

出所：淡（n.d.）

図表 43 参考：平均連結法のイメージ

出所：奥（2021）

120

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

エ 調査・検査結果（ア）各州が失業給付の最長期間を短縮した状況
クラスタリングアルゴリズムの結果を調べて、結果に強く影響していると思われる個々の変数を特定した。さらに、州議会と州知事の政治的同質性に合わせて、クラスターに属する州が失業保険の給付期間をどの程度短縮したかを評価した。
これにより、特性が類似している給付期間短縮州のクラスターとして、①アーカンソー、フロリダ、
ジョージア、ミズーリ、ノースカロライナ、サウスカロライナのグループと、②イリノイ、カンザス、
ミシガンのグループを特定できた。
さらに、給付期間短縮州のクラスターに属するが、期間を短縮しなかった州（インディアナ、オハ
イオ、及びテネシー）を特定した。
各クラスターに属する州を比較することで、同様の状況にある州が給付期間を短縮しないことを選択した理由を調べることができた。
期間を短縮した九つの州について分析を行った結果、期間を短縮した州は、しなかった州と比較して以下のような点で他の州とは異なっていることが分かった。
・不況前の信託基金のバランスが悪い
・課税対象となる資金の総額が少ない
・連邦政府からの借入れが多い
・失業率が高い・労働組合への参加率が低い
・（州議会と州知事の）政治的な同質性が高い
州の担当者は、給付期間の短縮の際に考慮した様々な事項について言及したが、比較のために選択した期間を短縮しなかった州と同様に、税金を引き上げ、プログラムにその他の変更を加えていた。
全体として、州の担当者へのインタビューでは、特性や考慮事項が、期間を短縮する決定にどの程度まで影響したかを確認できなかった。
なお、期間を短縮した州は、期間を短縮しなかった州と比較して、一般的に失業率が高く、失業保険信託基金の残高が少なく、失業保険の準備金が枯渇するにつれて、連邦政府の融資を受ける可能性が高くなった。9 州のうち 5 州の当局者は、信託基金の残高を補充することが給付期間を短縮するための重要な理由であると述べた。
また、期間短縮を行った州と他の州との差を生み出す特徴以外にも、期間短縮を行った幾つかの州の担当者は、他の考慮事項が影響していることを示唆した。具体的には、期間短縮の理由として、連邦政府のプログラム要件や連邦政府の給付金の利用可能性等を挙げた。
（イ）給付期間の短縮が個人に与える影響
給付期間が短縮されることによって、失業保険の申請者が受ける総給付額は、連邦失業保険プログ
ラムがない場合には少なくなることが明らかになった。例えば、ミシガン州の 2014 年第 3 四半期の週平均給付額は 273 ドルで、最長給付期間は 20 週間であった（以前の期間から 6 週間短縮）。失業保
険申請者の過去の給付は、1,638 ドル（又は平均週給付額の 6 倍）と見積もることができ、失業保険の申請者が受け取れなくなった給付額は、失業率が影響を受けなかったとした場合に、289 ドル～1,638
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第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例ドルになることが分かった。
（ウ）連邦政府の失業給付に係る費用への影響
連邦政府の失業保険給付プログラムが存在する場合、州の失業保険の最長給付期間を短縮することは、二つの相反する形で連邦政府のプログラムの費用に影響を与える。
第一に、請求者は州の給付期間短縮がなかった場合よりも、早く連邦の給付金を利用するため、連邦政府は州が負担すべきであった費用の一部を負担することになる。例えば、州の失業保険給付の最長期間を 26 週から 20 週に短縮した州では、26 週以上の給付を受ける資格があった請求者は、6 週早く連邦給付に移行した。また、短縮がなければ連邦政府からの給付を受けなかった一部の請求者にも連邦政府からの給付が行われた。
第二に、州の給付期間の短縮がなければ連邦政府の給付が受けられなかったため、連邦政府のコス
ト削減につながる可能性がある。例えば、州の最長給付期間が 26 週のとき、請求者は連邦給付を最長67 週受け取ることができた。20 週に短縮された後、これらの請求者は最長 52.4 週に亘り連邦給付金を受け取ることができる。その結果、第 21 週から第 26 週までに連邦政府に転嫁された先行費用の一部は、連邦給付期間の短縮によって相殺される。
二つの影響による連邦の費用負担への純影響は試算が難しい。ミズーリ州とジョージア州について試算してみたところ、これらの 2 州に関しては、連邦政府の費用負担が増えたことが明らかになった。
（エ）より広範な経済効果
議会予算局（Congressional Budget Office）の分析を含め、GAO が調査した失業保険に関する関連経
済文献では、景気後退時に「乗数効果」によって総需要を増加させることで、給付金が経済安定化の要因になると考えられている。この乗数効果は、受給者が、給付金の多くを消費に回す傾向があることに由来する。給付期間が短縮されるなどして給付額が減少した場合、GDP や雇用への影響はマイナ
スになる可能性が高いが、その正確な大きさを判断するのは難しい。
（オ）結論
最近の不況と回復の遅れの中で、九つの州が個人に支払われる給付の最長期間を短縮することを選択したが、インタビューしたどの州も、従前の最長期間には戻さなかった。これらの州の行動によって、一部の失業保険の申請者にとっては給付金の総額が減ってしまう。給付金が減少した場合、失業者を救済し、不況時に経済を安定させるのを支援するという失業保険プログラムの目的が達成しにくくなる。
州による失業保険の給付期間短縮は、連邦の役割を再構築するという意図しない結果をもたらした。
つまり、以前は州が責任を負っていた給付の一部を連邦プログラムが負担することになった。
さらに、これらの費用は連邦政府に転嫁されたが、個人の総給付週数は必ずしも増えなかった。労働省は、連邦政府に転嫁された費用や、州の措置による総期間の変化についての情報を持っていない。過去の不況における州の政策変更については以前にも報告しているが、そのような変更の意図しない結果（連邦政府の負担への影響等）を知ることは、将来に不況が発生した際に、連邦政府が州に支援をする際に役立つ。ただし、将来の景気後退時に、連邦と州の失業保険パートナーシップにおける連邦政府の公平な役割について連邦政府と議会が考えるためには、州の期間短縮の結果、どの程度の費用が連邦
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第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

政府に転嫁されたのかを分析する必要がある。
オ 勧告と受検機関のコメント・対応
各州の期間短縮が連邦の失業保険プログラムの費用にどのような影響を与えたのかを調査し、必要に応じて勧告を作成することを、GAO は労働長官に対して勧告した。労働省は、GAO の勧告に同意し、最長期間の短縮が、連邦費用に与えた影響を研究するにはどのようなアプローチを取ればよいか、
その評価を開始することを明言した。

123

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

2.3.3

事例 7 ロジスティック回帰の事例

Government Accountability Office (2018) “COMMUNITY BANKS: Effect of Regulations on Small Business
Lending and Institutions Appears Modest, but Lending Data Could Be Improved,”, GAO-18-312, Sep 5, 2018
アメリカ会計検査院（2018）「コミュニティバンク 小規模企業向け融資と金融機関に対する規制の影
響は軽微だが、融資データの改善が望まれる」、GAO-18-312、2018 年 9 月 5 日
https://www.gao.gov/products/gao-18-312
事例のポイント・ 2007 年～2009 年の金融危機以降、規制当局が規制を大きく変えた。議会の求めにより、GAO は、2010年以降の規制変更がコミュニティ・バンクと中小企業向け融資に与えた影響を評価した。

・ 2010 年以前（2003 年から 2009 年まで）のマクロ経済や地域市場の状況、及び測定可能な要因である銀行の特性に関するデータを用いて、ロジスティック回帰を行い、予測モデルを推定した。その予測モデルを用いた推計結果と、2010 年以降の実際の数値との差を評価し、規制の影響を評価した。
※規制の影響がなければ、予測モデルを用いた推計結果と、実際の数値との乖離が小さくなる。

ロジスティック回帰分析は、要因（説明変数）から「2 値の結果（被説明変数）」が起こる確率を説明・予測することができる統計手法（回帰分析の一手法）である。教師あり学習の一種である。

図表 44 ロジスティック回帰分析のイメージ図

出所：知識のサラダボウル（n.d.）（左記出所を参考にあずさ監査法人が作成。）

本検査報告書で用いられている、①合併モデルや②新規銀行設立モデルは、買収された／買収されない、設立された／設立されないという 2 値を予測するロジスティック回帰分析で分析している。

ア 検査の背景・目的
2007 年～2009 年の金融危機以降、規制当局が規制を大きく変えた。規制や監督は、議会や規制当局が意図していない効果をもたらすこともある。特に、規制の変更によってコミュニティ・バンク(市長
村又は隣接市町村等比較的狭いエリアにおいて、主に地域の中小企業や個人顧客のために銀行サービ
124

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例スを提供する銀行)の中小企業向け融資の能力が低下したのではないかという疑問が生じた。
そのため、GAO は、2010 年以降の規制変更がコミュニティ・バンクと中小企業向け融資に与えた影響を評価するよう議会から求められた。
イ 調査・検査手法
本 GAO の検査報告書では、調査手法が非常に細かく説明されている。その内容をそのまま本報告書に掲載すると、多くのページを要してしまうため、調査手法のポイントについて、下表のとおり整理した。
図表 45 検査手法
検査の目的

検査手法

地域銀行と信用組合の中 2001 年から 2017 年にかけて、コミュニティ・バンク及び信用組合の中小企業小企業向け融資、機関数、 向け融資、機関数、財務実績がどのように、またなぜ変化したのかを明らかに
財務実績の変化するため、以下の調査を実施した。
文献調査
主要なステークホルダーへのインタビュー
経済学的モデルの開発と推定を含む銀行及び信用組合に関するデータの分析
コミュニティ・バンク及び信用組合の代表者への一般化可能なアンケート調査

規制当局による規制環境 ●規制当局が行った影響に関する情報の収集と分析、及び影響を軽減するためにの変化に基づく影響の把 とった措置を検証
握と緩和策について機関の代表者やその他の利害関係者に対する規制当局の働きかけの文書の調査
規制当局、コミュニティ・バンクや信用組合の代表者、その他の利害関係者に対するインタビュー
2010 年から 2017 年にかけて規制当局が発表した、金融機関の数や財務実績、
中小企業向け融資の商品やプロセスの傾向を評価した著作物の調査
ProQuest データベース230)の検索
規制当局のウェブサイトの確認
関連研究論文の分析●コミュニティ・バンクや信用組合の代表者やその他の利害関係者からの情報の収集・分析
規制当局のウェブサイトのレビュー
規制当局に対するインタビュー
機関の代表者やその他の関係者とのアウトリーチ会議の議題、記録、メモの分析（入手可能な場合）

230) ProQuest 社が提供する人文・社会科学系電子ジャーナルから自然科学まで幅広い分野の雑誌論文、新聞記事などを収録した総合データベースである。有料で提供されている。

125

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

検査の目的

検査手法
●上記のレビューの補完
金融機関の代表者と規制当局に対するインタビュー
連邦準備制度理事会（Federal Reserve System）、連邦預金保険公社（Federal Deposit
Insurance Corporation）、全米信用組合連合（National Credit Union Administration）、
通貨監督庁（Office of the Comptroller of the Currency）の担当者に対するインタビュー
消費者金融保護局（Bureau of Consumer Financial Protection）と中小企業庁（Small
Business Administration）の関係者に対するインタビュー●規制環境の変化がコミュニティ・バンクや信用組合に及ぼす影響を緩和するた
めに、規制当局がどのような措置を講じたかの評価
規制当局が講じた措置に関するインタビュー
関連文書の確認

出所：検査報告書（GAO-18-312）
ウ データの収集・分析方法（ア）データの収集方法
本検査報告書類では、2001 年 1 月から 2017 年 6 月までのコミュニティ・バンクと信用組合に関する規制当局のデータを活用している。本 GAO の検査報告書では、活用したデータの内容についても非常に細かく示している。
●銀行に関するデータ
2001 年から 2017 年までのコミュニティ・バンクを特定するために、連邦預金保険公社の預金取扱機関とその過去のコミュニティ・バンキングに関する統計（Statistics on Depository Institutions and their
Historical Community Banking Reference Data）のコミュニティ・バンク指標を使用した。分析のために、合計で 2001 年第 1 四半期から 2017 年第 2 四半期までの間における 9,914 社の固有のコミュニティ・
バンクを特定した。
GAO は、コミュニティ・バンクを特定する目的で、これらのデータの信頼性を、関連文書の確認、知識のある関係者へのインタビューや、データの欠損・異常値・無効値を電子的に確認することによって評価し、その目的のために十分な信頼性があることを確認した。
続いて、コミュニティ・バンクと大規模銀行（コミュニティ・バンクではないすべての銀行）の両方について、連邦預金保険公社の「預金取扱機関統計（Statistics on Depository Institutions）」からロー
ンやリース、資産、預金、雇用、資産収益率等の情報を含む銀行レベルの四半期データを作成した。
これらのデータは、連邦預金保険公社に加盟しているすべての銀行が四半期ごとに連邦金融機関審査委員会の連結状況報告書（コールレポート）を通じて提出しているものである。2012 年 3 月以前の情報は財務省貯蓄機関監督庁の財務報告書（Thrift Financial Reports）から入手した。
GAO はこれらのデータを 2001 年第 1 四半期から 2017 年第 2 四半期までの四半期ごとに集計した。
GAO は、関連文書のレビュー、知識のある関係者へのインタビューを実施した。加えて、データの欠
126

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

落・異常値・無効値を評価し、コミュニティ・バンクを特定した。ここで用いたデータは銀行のコン
プライアンス・コストやビジネスラインに関連する指標を構築するものとして十分に信頼できると判断した。さらに、連邦預金保険公社のコミュニティ・バンクの研究（Community Banking Study）のデータを用いて、2001 年第 1 四半期から 2017 年第 2 四半期までの間に、コミュニティ・バンクのプー
ルからの各年の退出数、退出理由、合併の場合は買収された銀行がコミュニティ・バンクであったかどうかを調べた。
また、GAO は、関連文書のレビュー、知識のある関係者へのインタビュー、データの欠落・異常値・
無効値を電子的に確認することにより、これらのデータの信頼性を評価し、銀行の合併、破綻、その他の退出を特定する目的として十分な信頼性があることを確認した。毎年新たに設立されるコミュニ
ティ・バンクの数を確認するために、GAO は連邦準備制度理事会の国内情報センター（National
Information Center）のデータを使用した。このデータには、各コミュニティ・バンクが活動を開始した
日付を示す変数が含まれている。具体的には、各銀行の連邦準備制度の識別番号を用いて、国内情報センターのデータをコミュニティ・バンクのデータセットと照合し、各年に新規に設立されたコミュ
ニティ・バンクの数を数えた。GAO は、関連文書を確認し、データに欠損値、異常値、無効値がない
か電子的にテストすることで、これらのデータの信頼性を評価した。
また、銀行の支店数とその所在地を特定するために、連邦預金保険公社の 2001 年から 2017 年までの預金残高の概要（Summary of Deposits）のデータを使用した。銀行は毎年、各支店の情報を連邦預金保険公社に提出している。これらのデータは、毎年 6 月の時点で入手可能である。今回の調査では、
支店とは、預金を受け入れる銀行の支店や拠点と定義した。GAO は、関連文書を確認し、データに欠落がないか、異常値がないか、無効な値がないかを電子的に確認することで、これらのデータの信頼性を評価し、銀行の支店の数と場所を決定する目的で、データは十分に信頼できるものであると判断した。
最後に、GAO は、ある年の総資産（2016 年のドルで測定）に基づいて、コミュニティ・バンクを四つの規模のカテゴリーに分類した。小規模コミュニティ・バンクは資産 1 億ドル未満、小規模コミュ
ニティ・バンクは資産 1 億ドル以上 3 億ドル未満、中規模コミュニティ・バンクは資産 3 億ドル以上
10 億ドル未満、大規模コミュニティ・バンクは資産 10 億ドル以上のすべてのコミュニティ・バンク
と定義した。
●信用組合に関するデータ
規制当局の公式ウェブサイトや全米信用組合連合から直接入手した信用組合に関するデータを収集した。GAO は、中小規模（総資産に基づく）の自然人信用組合231)を分析し、大規模な信用組合は分析から除外した。大規模な信用組合を特定するために、GAO は連邦預金保険公社がコミュニティ・バン
クを定義する際に使用した方法と同様の方法を使用した。
GAO は全米信用組合連合のコールレポートデータを使用して、最大 5％の信用組合の総資産が 1994
年には約 1 億ドル、2016 年には 9 億ドルを超えていると判断した。この閾値である 1 億ドルと 9 億ドルを用いて、1994 年と 2016 年にそれぞれ最大規模の信用組合を除外した。さらに、1994 年の 1 億ド
ルから 2016 年の 9 億ドルまでの成長は、年率約 10.5％の成長率に相当すると計算した。

231) 個人が結成した普通の信用組合である。

127

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

また、1994 年の 1 億ドルから 2016 年の 9 億ドルまでの成長は、約 10.5％の年間成長率に相当すると計算し、1994 年から 2016 年までに除外すべき信用組合を決定するために、この年間成長率を 1994
年の基準である 1 億ドルに適用し、1994 年から 2017 年までの資産規模の閾値を算出した。
分析対象となる信用組合を特定するために、2001 年第 1 四半期から 2017 年第 2 四半期までの各四半期に全米信用組合連合コールレポートを提出したすべての連邦、州、民間の被保険者である信用組
合にこの資産規模の閾値を適用した。母集団に含まれる残りの信用組合は、2017 年 6 月時点の全信用組合の約 95％を占めている。この手法の妥当性をより確実にするために、GAO は全米信用組合連合の担当者に GAO のアプローチを説明し、全米信用組合連合の担当者のコメントを分析手法に取り入れた。
その後、2001 年第 1 四半期から 2017 年第 2 四半期までの、これらの信用組合のローン及びリース、資産、預金、雇用、資産利益率、その他の特性に関する四半期ごとのコールレポートデータをまとめた。これらのデータの信頼性を評価するために、関連文書を確認し、知識のある担当者にインタビュ
ーし、データの欠損、異常値、無効値を電子的にテストした。その結果、これらのデータは、中小規模の信用組合を特定し、その数、融資活動、財務実績に関する指標を構築する目的として十分な信頼性があると判断した。新規に設立された信用組合及び合併した信用組合の数を特定するために、期間中の各年について、全米信用組合連合からデータを入手した。これらのデータには、新規設立、買収、被買収の各信用組合の名称とイベントが発生した日付が明記されている。
データの信頼性については、
欠損値、異常値、無効値がないか電子的にテストし、信用組合の合併及び新規参入に関する指標を構築する目的で、データの信頼性は十分であると判断した。
加えて、GAO は連邦準備制度理事会の国内情報センターのデータを使用して、毎年破綻した信用組
合の数を数えた。GAO はこれらのデータが信用組合の破綻を特定するのに十分な信頼性があると判断した。
最後に、複数年にわたる銀行と信用組合のデータの比較を容易にするため、経済分析局の GDP デ
フレーター232)を用いて、インフレーションの調整をした（2016 年のドル建てで調整）。
●小規模事業者向け融資に関するデータ
GAO はコミュニティ・バンクの小規模事業者向け融資を正確に測定するためには、銀行規制当局の「小規模事業者向け融資」
に関するデータを用いて報告されている規制値には限界があると判断した。
例えば、中小企業向け融資を定義する 100 万ドルの基準値と、中小企業向けファームローンを定義す
る 50 万ドルの基準値は、インフレに連動していない。そのため、これらの基準額に該当するローンの数は、実際の融資水準の変化にかかわらず、時間の経過とともにインフレだけで減少し、その結果、データが中小企業向け融資のボリュームを過小評価する可能性がある。また、これらのデータは大企
業向けの小口融資を含み、中小企業向けの大口融資を含まないため、中小企業向け融資のボリュームを過大評価又は過小評価する可能性がある。これらのデータの限界をさらに検討するために、連邦準備制度理事会の議会報告書等、これらのデータを使用した規制当局の分析を検討した。また、BEA のGDP デフレーターを用いて、中小企業向け融資の基準額が設定されたときにインフレ率に連動していた場合、その値が時系列でどのように変化したかを示した。このデータは、中小企業向け融資を測定

232) 厳密には、暗黙価格の GDP デフレーター（Implicit Price Deflator）総務省統計局（n.d. -b）。

128

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

するには限界があったが、当初の元本残高が 100 万ドル以下のビジネスローンを測定するには、おおむね信頼できるデータであると判断した。
銀行の中小企業向け融資を直接測定することができなかったため、GAO は中小企業向け融資の二つの代替指標を特定し、これらの指標を併用してコミュニティ・バンクの中小企業向け融資を分析した（①存続している（事業を継続している）コミュニティ・バンクが行った当初の元本 100 万ドル以下のビジネスローンと②ビジネスローン総額）。これらの代替指標は、内部で分析した結果と、銀行規制当局との意見交換に基づいて特定したものであり、中小企業向け貸出しの代替指標として適切であると考えている。

・ 連邦準備制度理事会、連邦預金保険公社、全米信用組合連合、通貨監督庁の担当者に対するインタ
ビュー・ 消費者金融保護局と中小企業庁の関係者に対するインタビュー
GAO がロジスティック回帰分析に使った一連のデータと、その情報源（あずさ監査法人が追記）を以下に示す。
図表 46 ロジスティック回帰分析で用いたデータの情報源使ったデータ1. 連邦預金保険公社（Federal Deposit Insurance Corporation）のコミュニ
ティバンクの構造参照データ：銀行の入退場（合併や破綻した銀行）に関するデータを収録している。
2. 連邦預金保険公社の預金取扱機関に関する統計：これらのデータは、
主に連邦預金保険公社が保証するすべての預金取扱機関の連結状態及び収入報告書（コールレポート）から得られたもの。これらのデータは、資産・負債、収入・支出、ローン、業績・条件比率（銀行の特徴を示すデータ）などの項目別に整理されている。
3. 連邦預金保険公社預金概要（FDIC Summary of Deposits）：外国銀行の米国内支店を含むすべての連邦預金保険公社保険対象機関の6月30日現在の支店預金を毎年調査したもの（銀行支店のデータ）。
4.連邦準備制度理事会（Federal Reserve System）の理事会の国家情報セン
ター（National Information Center）：NICが監督、規制、又は研究上の関心を持つ銀行及びその他の機関に関するデータを中央で保管している。この
データには、その機関の所有関係や、時間の経過に伴う構造の変化（新しい銀行の設立に関するデータ）が含まれる。
5. 連邦準備制度理事会（Federal Reserve System）の理事会: 実効フェデラル・ファンド・レートのデータ
6. 全米信用組合連合（National Credit Union Administration）、様式5300:
信用組合のデータ
7. 経済分析局（Bureau of Economic Analysis）：州の総生産、州、都市圏、郡の個人所得、郡の人口のデータ
8. 労働統計局（Bureau of Labor Statistics）：州、都市圏、郡の失業率のデータ
9. センサス局（Census Bureau）: 州と都市圏の人口、都市圏と郡の土地面積のデータ
10. 連邦住宅金融局（Federal Housing Finance Agency）：州、都市圏、郡の住宅価格指数のデータ。

出所：検査報告書（GAO-18-312）

129

提供元
※あずさ監査法人 補足
連邦預金保険公社のサイトで入手可能
https://www.fdic.gov/resources/community-banking/cbidata.html
連邦預金保険公社のサイトで入手可能
https://www7.fdic.gov/sdi/main.asp?formname=compare

連邦預金保険公社のサイトで入手可能
https://www7.fdic.gov/sod/sodInstBranch.asp?barItem=1
連邦準備制度理事会のサイトで入手可能
https://www.ffiec.gov/npw/FinancialReport/DataDownload

連邦準備制度理事会のサイトで入手可能
https://www.federalreserve.gov/releases/h15/
全米信用組合連合のサイトで入手可能
https://www.ncua.gov/analysis/credit-union-corporate-call-reportdata/quarterly-data-summary-reports
経済分析局のサイトで入手可能
https://www.bea.gov/data/gdp
労働統計局のサイトで入手可能
https://data.bls.gov/cgi-bin/surveymost?bls
センサス局のサイトで入手可能
https://www.census.gov/data.html
連邦住宅金融局のサイトで入手可能
https://www.fhfa.gov/DataTools/Downloads

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例（イ）データの分析方法
ドッド・フランク法が制定され、その他の規制・監督上の変更が行われた 2010 年から 2016 年にかけて、規制環境の変化がコミュニティ・バンクの業績（合併、新規設立、中小企業向け融資、総資産利益率等）に与える潜在的な効果を、可能な限り経済学的モデルを用いて検証した。規制環境の変化がコミュニティ・バンクの業績に及ぼす累積的な効果を直接推定することは困難であるため、規制以外の要因（マクロ経済、地域市場、銀行の特性等）の役割に着目し、そこから規制の潜在的な役割を推測した。
規制環境の変化の累積効果を測定することは困難であるため、GAO は規制効果を直接推定する必要のない 2 段階のアプローチを用いた。

・ まず、2010 年以前（2003 年から 2009 年まで）のマクロ経済、地域市場の状況（地域市場の人口動
態や地域市場の競争状況等）、及び測定可能な要因である銀行の特性に関するデータを用いてモデルを推定し、2010 年から 2016 年までのコミュニティ・バンクの成果の予測に役立てた。すなわち、規制環境の影響を含むモデルに含まれていないすべての要因（「その他の要因」）がない場合の回帰モデルに基づいて、2010 年以降の業績（実績とは異なる）を予測した。

・ 次に、期間中に発生した実際の結果とモデルが予測した結果を比較することにより、実際の結果と予測結果の差を表すその他の要因の影響について結論を出した。これらのその他の要因は、モデルに含まれていないすべての変数の複合的な影響を表しており、2010 年以降の規制環境の変化や、モデルによっては、中小企業向けローンの需要、銀行が適用する与信基準、オンラインバンキングの革新や銀行以外の金融機関との競争、技術的変化、規模の経済等の要因が含まれる。
既存の文献を参考に、コミュニティ・バンクの業績に影響を与えうる要因として、マクロ経済状況（MACRO）、地域市場の人口動態（LDEMOG）、地域市場の競争状況（LCOMP）、コミュニティ・
バンクの特性（BANKCHAR）を仮定した。
さらに、推計式を以下のとおり設定した。
Y imt = B0 + MACRO t B1 + LDEMOG mt B2 + LCOMP mt B3 + BANKCHAR it B4 + e imt
Y はコミュニティ・バンクの業績を表す被説明変数である。これは、t 年の市場 m におけるコミュ
ニティ・バンク i の業績や傾向を表している。推定すべきパラメータは、B0～B4（B0 は定数項）であり、e は誤差項である。
地域市場は、大都市統計エリア、又は大都市統計エリアに含まれない地域の非大都市統計エリア郡と定義した。
GAO は、以下の四つのコミュニティ・バンクの業績についてモデルを作成した。
①合併モデルt 年において、コミュニティ・バンクが買収された場合は、Y を 1、されていない場合は 0 とした。
コミュニティ・バンクを、サンプル期間中に買収された銀行と買収されなかった銀行の二つのグループに分類した。買収されなかった銀行は、各年に買収された銀行の数と同じ数だけ無作為に選んだ。
130

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

説明変数は、内生性の問題やデータの制約から、合併年度の 1 年前の数値を使っている。
②新規銀行設立モデル
新しいコミュニティ・バンクが、t 年の m 市場で設立されたかどうかをモデル化した。コミュニティ・バンクが新たに設立された場合は Y を 1、設立されなかった場合は 0 とした。設立されなかった
コミュニティ・バンクは、各年に設立された数と同じ数だけ無作為に選ばれたデータを使用した。説
明変数は、内生性の問題やデータの制約があるため、新銀行設立前の 2 年間の平均値を用いた。
③中小企業向け融資モデル
コミュニティ・バンク i による t 年の小企業向け融資をモデル化した（Y を融資額とした）。小規模事業者向け融資は、商業・工業用及び商業用不動産用の融資は組成時に 100 万ドル以下、農業用の融資（農業用農地や生産金融用の融資）は組成時に 50 万ドル以下であることを指標とした。コミュニティ・バンクの中小企業向け融資は、破綻からの撤退や、コミュニティ・バンクが成長や合併によって大規模な銀行になった場合等、時間の経過とともに減少する傾向にあり、100 万ドル以上の融資の中小企業向け融資を捕捉しておらず、コールレポートで報告されている閾値はインフレ調整されていない。そこで、「生き残った」コミュニティ・バンク（2001 年以降に存在又は設立され、2017 年まで存続しているコミュニティ・バンク）が行った閾値内の融資をモデル化し、2001 年から 2017 年までのいずれかの時点でコミュニティ・バンクの母集団から脱退した銀行は除外した。また、コミュニティ・
バンクのビジネスローン総額をモデル化したが、これは閾値のインフレ調整が行われていないことによる潜在的なデータの偏りの影響を受けないが、本報告書の本文で述べたような他の制限がある。コミュニティ・バンクの貸出額は、一般的に企業のローンの供給と需要に影響を与える要因に依存している。
④税引前資産利益率モデル
コミュニティ・バンク i の t 年の税引前資産利益率をモデル化した（Y を税引前資産利益率とした）。
これは、総資産に占める年率換算の税引前純利益の割合である。コミュニティ・バンクの収益性は、
マクロ経済の状況に加え、商習慣や競争環境等の構造的な要因に大きく左右される。モデルの推定には、銀行市場年の観測データからなる不完備パネル233)データを用いた。説明変数は、内生性の懸念があるため、1 年間の遅れを設定した。モデルの推定には、通常の最小二乗法を用いた。
●使用した説明変数のリスト
モデルで使用した説明変数は以下のとおり。
MACRO（マクロ経済要因）は、以下の変数で構成されている。

・ Federal funds rate（フェデラル・ファンド・レート）：実効フェデラル・ファンド・レート（％）。
・ Rate spread（金利スプレッド）：10 年物国債と 1 年物国債の差（％）。
・ Gross state product growth rate（州総生産成長率）：州総生産の変化率（％）。ローカル市場（LDEMOG）要因は、以下の変数で構成されている。

233) 一部の時点のデータが欠如しているデータのことを言う。

131

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

・ Market size（市場規模）：コミュニティ・バンクが営業している市場を、その市場にあるすべてのコミュニティ・バンクの総資産に基づいて、四つのカテゴリーのいずれかに割当てる。

・ Metropolitan statistical area markets markets（大都市統計エリア市場）：大都市統計エリアに属する郡では 1 に、非大都市統計エリアの郡では 0 に等しい（指標）。

・ Income per capita growth rate in the market（市場における一人当たりの所得成長率）：一人当たりの所得（人口に対する個人所得の割合）の変化率。

・ Unemployment rate in the market (percent)（市場における失業率（％））
・ Population growth rate in the market（市場における人口増加率）：人口の変化率
・ Population density in the market（市場における人口密度）：土地面積に対する人口の割合（1 平
方マイル当たりの人口）。

・ House price percentage change in the market（市場における住宅価格の変化率）：住宅価格指数の変化率
LCOMP（ローカル市場競争要因）は、以下の変数で構成されている。

・ Market concentration of bank deposits（銀行預金の市場集中度）：銀行預金の市場集中度を表す
ハーフィンダール・ハーシュマン指数234)

・ Market concentration of bank branches:（銀行の支店の市場集中度）：銀行支店の市場集中度を表すハーフィンダール・ハーシュマン指数

・ Credit union assets（信用組合の資産）：信用組合の市場資産総額（対数）・ Number of credit unions in the market（市場における信用組合の数）：市場における信用組合の数。
BANKCHAR（銀行の特性）は、以下の変数で構成されている。

・ Community bank size（コミュニティ・バンクの規模）：銀行の総資産の規模に応じて、マイクロ（1 億ドル未満）、スモール（1 億ドル以上 3 億ドル未満）、ミディアム（3 億ドル以上 10億ドル未満）、ラージ（10 億ドル以上）の四つのカテゴリーのいずれかに割当てられる（指標）。

・ Total equity capital（総自己資本）：自己資本（総資産に占める割合）。
・ Nonperforming assets（不良資産）：正味のチャージオフ（ローンとリースの合計に対する割合）。

・ Core deposits（コア預金）：コア又はリテール預金（総資産に占める割合）。
・ Brokered deposits（ブローカー・デポジット）：ブローカー・デポジット（総資産に占める割合・ Current loans（流動債権）：延滞期間が 90 日未満又は利息が発生している債権（ローン及びリース総額に対する割合）。

・ Other real estate owned assets（その他の所有不動産資産）：その他の所有不動産資産(総資産に占める割合) - 住宅用不動産へのローン集中：住宅用、1～4 世帯用の不動産ローン(総資産に234) ある産業における企業の競争状態を測る指標のひとつで、各企業の市場占有率（シェア）の 2 乗を加算して算出する。市場が独占状態に近づくと 1 に近づき、競争が広くいきわたるほど 0 に近づく。

132

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例占める割合) - 地理的分散：コミュニティ・バンクが複数の州に支店を持っている場合は 1 に、そうでない場合は 0 に等しくなる（インジケータ）。

・ Subchapter S corporation (indicator)（S コーポレーション235)）（指標）：コミュニティ・バンク
が S コーポレーションである場合は 1、それ以外は 0 に等しい（指標）。
エ 調査・検査結果
分析の結果、合併モデルでは 1 年間、総資産利益率モデルでは 2 年間を除き、すべてのモデルにおいて、実際の結果は予測結果に対して GAO が設定した 95％の予測区間内に収まっていた。このことから、GAO が含めた要因（マクロ経済、地域市場、銀行の特性等）がコミュニティ・バンクの成果に与える正味の効果は、2003～2009 年の期間と 2010～2016 年の期間で根本的には変わっていない可能性があり、規制の変更等、GAO が含めなかった他の要因がコミュニティ・バンクの成果に与える影響
は、2010～2016 年の期間では小さかった可能性がある。重要な点は、他の要因の影響に関する GAOの予測は複合的なものであり、2010 年以降の規制環境の変化の累積的な影響を判断するために分解することはできなかったということである。
① 合併モデル2010 年から 2016 年の間、コミュニティ・バンクの買収に対するその他の要因の寄与率は 6％から31％の間であると予測した。つまり、この期間の合併のほとんど（つまり 69 から 94％）をマクロ経済、地域市場、銀行の特性が説明していることになる。実際の合併件数はマクロ経済、地域市場、銀行の特性による予測よりも多く、この件数の多さは他の要因の影響によるものと考えられる。その他の要因には、2010 年以降の規制の変更のほか、成長を求める銀行を惹きつける破綻銀行の存在、既存市場での拡大や新規市場への参入の機会、規制遵守の強化によるコスト削減のために「規模の経済」を実現するインセンティブ等の要因が考えられる。ドッド・フランク法による新たな規制は、資産236)

100 億ドル以上の銀行に大きなコンプライアンス・コストを課すものであり、このようなコストを削減するために、資産 100 億ドルに近づいている銀行や資産 100 億ドルを超えた銀行が買収を行う可能
性が高くなったと考えられる。

235)

連邦税法（内国歳入法）第 1 章第 S 節（Subchapter S）に規定する課税方法を選択した法人で、株主数や株式の種類は制限されるものの、法人所得税が免除される株式会社。
236) 生産規模の拡大に伴って、平均費用が低下し、収益性が向上することを言う。

133

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

図表 47 合併モデル
予測と差があり、規制環境の変化が影響している可能性が否めない

出所：検査報告書（GAO-18-312）②新規銀行設立モデル
モデルは 2010 年から 2016 年までのコミュニティ・バンクの新規設立は、マクロ経済や地域市場の状況から、どの年も 3 桁を超えず、比較的少ないと予測した。実際のコミュニティ・バンクの新規設
立数はこれをわずかに上回っただけであり、2010 年以降の規制の変更等の他の要因による影響に起因する差は小さいといえる。
図表 48 新規銀行設立モデル

予測と差がなく、規制環境の変化の影響は少ない。

出所：検査報告書（GAO-18-312）

134

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例③中小企業向け融資モデル
2010 年から 2016 年の間、コミュニティ・バンクが保有する中小企業ローン総額に対するその他の要因の寄与率は 11％以下であると予測した。つまり、この期間、コミュニティ・バンクが保有する中小企業ローン総額のほとんどは、マクロ経済状況、地域市場、銀行の特性によって説明されることになる。
中小企業向け融資総額は、2010 年から 2014 年までは全般的に低かったものの、2015 年と 2016 年
はマクロ経済、地域市場、銀行の特性による予測よりも高く、その差は他の要因の影響によるものと考えられる（2010 年以降の規制の変更も影響していることが考えられる）。
④税引前資産利益率モデル
コミュニティ・バンクの税引前資産利益率に対するその他の要因の寄与は、2010 年から 2013 年にかけて 50 ポイントから 70 ポイントに増加し、2014 年から 2016 年にかけて 50 ポイントを下回ったと予測した他の要因の個々の貢献度は不明であり、規制環境の変化がコミュニティ・バンクの税引前資産利益率に及ぼす累積的な影響を判断できない。
図表 49 合併モデルと新規銀行設立モデルのロジスティック回帰の推計結果（2003 年-2009 年）
説明変数
Federal funds rate（フェデラル・ファンド・レート）
Rate spread（金利スプレッド）
Gross state product growth rate（州総生産成長率）
nd
Market size: 2 quartile (indicator)（市場規模：第2四分位数）rdMarket size: 3 quartile (indicator) （市場規模：第3四分位数）thMarket size: 4 quartile (indicator) （市場規模：第4四分位数）
Metropolitan statistical area markets (indicator)( 大都市統計エリア市場)
Income per capita growth rate in market（市場における一人当たりの所得成長率）
Unemployment rate in market（市場における失業率）
Population growth rate in market（市場における人口増加率）
Population density in market（市場における人口密度）
House price percentage change in market（市場における住宅価格の変化率）
Market concentration of bank deposits（銀行預金の市場集中度）
Market concentration of bank branches（銀行の支店の市場集中度）
Credit union total assets in market (in logs)（信用組合の資産）
Number of credit unions in market（市場における信用組合の数）
Community bank size: small (indicator) （コミュニティ・バンクの規模：小規模）
Community bank size: medium (indicator) （コミュニティ・バンクの規模：中規模）
Community bank size: large (indicator) （コミュニティ・バンクの規模：大規模）
Equity capital（自己資本）
Nonperforming assets（不良資産）
Core deposits（コア預金）
Brokered deposits（ブローカー・デポジット）

135

合併モデル
1.2213(0.1698)
1.2702(0.2356)
1.0300(0.0244)
n/a
n/a
n/a
n/a
n/a
n/a
1.9411***(0.2947)
1.0194(0.0165)
1.0844**(0.0407)
1.2123**(0.0971)
1.0004***(0.0001)
1.0295***(0.0112)0.9999(0.0001)n/an/a
0.9988(0.0086)n/a
n/a
0.5793***(0.0640)0.4943***(0.0693)0.9425(0.2454)0.0086***(0.0138)
1.3809***(0.1486)
0.9889**(0.0047)
1.0323***(0.0118)
1.9969**

新規銀行設立モデル
2.2440*(0.9659)3.5768**(1.9933)
1.0873(0.0660)
0.8745(0.3436)0.8805(0.3521)0.9624(0.3983)
8.4694***(3.0204)
1.0385(0.0465)
1.0289(0.0743)2.4351***(0.4740)
1.0031**(0.0013)
1.0358(0.0276)n/an/a0.9997*(0.0002)n/a
n/a
1.0237**(0.0111)
n/a
n/a
n/a
n/a
n/a
n/a
n/a
n/a
n/a
n/a
n/a
n/a
n/a
n/a
n/a

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

説明変数
Geographic diversification (indicator)（地理的分散）
Subchapter S corporation (indicator)（Sコーポレーション）
Constant（定数項）
Unit of analysis（分析した住宅）
Model p-value （モデルのP値）
Area under the receiver operating characteristic (ROC) curve （ROCカーブ以下の領域）
Number of unique banks or markets（特異の銀行もしくは市場の数）
Number of observations（サンプル数）

合併モデル(0.5957)
0.5069***(0.0596)0.6062(0.5395)
Bank-year（銀行年度）
0.00000.70

新規銀行設立モデル
n/a
n/a
n/a
0.0012***(0.0027)
Market-year（市場年度）

Treatments: 1,059
Controls: 1,059
2,118

Treatments: 227
Controls: 410820

0.00000.92

注：***は1%有意、**は5％有意、*は10%有意

出所：検査報告書（GAO-18-312）
図表 50 企業への融資額モデルと税引前試算利益率モデルの最小２乗法の推計結果（2003 年-2009 年）
説明変数
Federal funds rate（フェデラル・ファンド・レー
ト）
Rate spread（金利スプレッド）
Gross state product growth rate（州総生産成長率）
Metropolitan statistical area markets (indicator)(大都市統計エリア市場)
Income per capita growth rate in market（市場における一人当たりの所得成長率）
Unemployment rate in market（市場における失業率）
Population growth rate in market（市場における人口増加率）
Population density in market（市場における人口密度）
House price percentage change in market（市場における住宅価格の変化率）
Market concentration of bank deposits（銀行預金の市
場集中度）
Credit union assets in market (in logs)（信用組合の資産）
Community bank size: small (indicator) （コミュニティ・バンクの規模：小規模）
Community bank size: medium (indicator) （コミュニティ・バンクの規模：中規模）
Community bank size: large (indicator) （コミュニティ・バンクの規模：大規模）
Equity capital（自己資本）
Nonperforming loans（不良ローン）
Core deposits（コア預金）
Brokered deposits（ブローカー・デポジット）
Current loans（現在のローン）
Other Real Estate Owned loans in total（他の不動産ローンの合計）
Loan concentration in residential real estate（住宅不動産のローンの集中度）
Geographic diversification (indicator)（地理的分散）
Subchapter S corporation (indicator)（Sコーポレーション）Constant（定数項）
Unit of analysis （分析した住宅）
Fixed effects （固定効果）
Model p-value（モデルのP値）
R-squared（R2乗値）
Number of unique banks（特異の銀行）

中小企業向けの融資モデル-0.0020***(0.0002)-0.0038***(0.0003)-0.0002***(4.3e-05)
0.0072(0.0082)0.0001***(2.0e-05)-0.0001(0.0002)0.0003*(0.0002)
1.6e-06(1.1e-05)-0.0002***(3.3e-05)
6.7e-07*(4.0e-07)-2.0e-05(0.0001)
0.0070***(0.0006)
0.0220***(0.0018)
0.0629***(0.0081)-0.0244***(0.0031)-0.0006***(0.0002)-0.0001**(2.8e-05)
0.0003***(0.0001)
0.0005***(0.0001)-0.0002(0.0003)-0.0001***(3.6e-05)
0.0165***(0.0044)0.0004(0.0006)
0.0009(0.0117)
Bank-year（銀行年度）
Banks, markets（銀行、市場）
e0.0000
0.93
6,703

136

全ての企業向け融資モデル-0.0076***(0.0006)-0.0137***(0.0008)-0.0005***(0.0001)
0.0276(0.0211)0.0004***(4.9e-05)-0.0037***(0.0006)
0.0018***(0.0004)
1.9e-05(4.2e-05)
0.0011***(0.0001)
2.4e-06***(8.1e-07)
0.0003*(0.0002)
0.0073***(0.0010)0.0450***(0.0028)0.1829***(0.0152)-0.0356***(0.0114)-0.0022***(0.0005)-0.0002**(0.0001)
0.0010***(0.0002)0.0009***(0.0003)-0.0005(0.0007)-0.0005***(0.0001)
0.0497***(0.0080)-0.0009(0.0013)0.0342(0.0310)Bank-year（銀行年度）
Banks, markets（銀行、市場）
e0.00000.95
8,316

税引前資産利益率モデル
0.0219*(0.0126)
0.1382***(0.0170)0.0547***(0.0026)-0.5563(0.4524)-0.0051***(0.0014)0.0301***(0.0106)-0.0902***(0.0100)-0.0001(0.0002)0.0452***(0.0017)
4.2e-05*(2.5e-05)
1.9e-05(0.0040)0.0343(0.0362)-0.1418**(0.0568)-0.7980***(0.1189)-3.1378***(0.2301)-0.0702***(0.0211)0.0119***(0.0016)-0.0334***(0.0034)
0.2396***(0.0114)-0.4369***(0.0357)n/a
n/a-0.2906***(0.1046)-0.0477(0.0368)-23.6057***(1.1563)
Bank-year（銀行年度）
Banks, markets（銀行、市場）
e0.0000
0.66
8,316

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

説明変数
Number of unique markets（特異の市場）
Number of observations（サンプル数）

中小企業向けの融資モデル
1,587
42,003

全ての企業向け融資モデル
1,644
49,445

税引前資産利益率モデル
1,644
49,445

注：***は1%有意、**は5％有意、*は10%有意

出所：検査報告書（GAO-18-312）●結論
金融規制は、金融システムの安全性と健全性を確保するためのものであるが、意図しない影響を及ぼすこともある。最近の規制変更は一般的に大規模な金融機関を対象としているが、こうした変更はコミュニティ・バンクの中小企業向け融資にも影響を与える可能性がある。したがって、規制当局にとっては、規制がコミュニティ・バンクとその中小企業の顧客にどのような影響を与えているかを理解することが重要である。しかし、銀行が規制当局に報告するよう求められているデータは、コミュ
ニティ・バンクの中小企業向け融資の一部を除外しており、大企業向け融資を含んでいる可能性があるため、コミュニティ・バンクの中小企業向け融資を正確に把握しているとは言えない。
オ 勧告と受検機関のコメント・対応●勧告
GAO は連邦準備制度理事会、連邦預金保険公社、通貨監督庁に対して、以下の３点を勧告した。

・ 連邦準備制度理事会議長は、連邦預金保険公社及び通貨監督庁と協力して、小企業への融資をより適切に反映させるために、連結状況・収入報告書で銀行が報告するデータの要件を再評価し、必要に応じて修正すべきである。(勧告 1)・ 連邦預金保険公社の会長は、連邦準備制度理事会及び通貨監督庁と協力して、小企業への融資をより適切に反映させるために、連結財政状態報告書のデータバンク報告書の要件を再評価し、必要に応じて修正すべきである。(勧告 2)・ 通貨監督官は、連邦準備制度理事会及び連邦預金保険公社と協力して、連結財政状態報告書のデータバンク報告書の要件を再評価し、必要に応じて修正して、中小企業への融資をより適切に反映させるべきである。(勧告 3)●受検機関のコメント・対応
連邦準備制度理事会、連邦預金保険公社、及び通貨監督庁は、それぞれの書面によるコメントの中で、小企業への融資をよりよく反映させるために、コールレポートで銀行が報告するデータの要件を再評価し、（必要に応じて）修正するために協力するよう、各規制当局に勧告したことに同意した。
各規制当局は、報告要件を再評価し、潜在的に修正するために、連邦金融機関審査評議会を通じて調整する意向を表明した。また、規制当局は、報告要件の修正を検討する際には、情報収集を最大限に行うことの重要性と、変更によって銀行に生じる潜在的な負担とのバランスをとるよう努めると述べた。さらに、通貨監督庁は、報告義務の変更は、発効前にパブリックコメントを求めることになると
述べた。

137

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

2.3.4

事例 8 重回帰分析、ロジスティック回帰分析の事例

Government Accountability Office (2015), “Contingent Workforce: Size, Characteristics, Earnings, and Benefits,”
GAO-15-168R, May 20, 2015.
アメリカ会計検査院（2015）「臨時雇用者：規模、特徴、収入、福利厚生」、GAO-15-168R、2015 年 5月 20 日https://www.gao.gov/products/gao-15-168r
事例のポイント・ 派遣社員や契約社員等の非標準的な雇用形態で働く（Contingent Work：臨時雇用）に関する統計調査を実施することの必要性を考えるため、GAO は臨時雇用の問題を分析した。

・ GAO は、様々なデータを分析・比較して、（1）臨時雇用労働者の規模、（2）臨時雇用労働者と通常の労働者の特徴と雇用経験、（3）臨時雇用労働者と通常の労働者の間の収入、福利厚生、貧困の度合いの違いを調べた237)。

・ (3)の分析の際に、重回帰分析やロジスティック回帰分析を行った。
重回帰分析では、臨時雇用で働く労働者かどうかに関するダミー変数（0 か 1 か）を設定し、臨時雇用で働く労働者の収入が低くなることを示した。



ロジスティック回帰分析では、臨時雇用で働く労働者かどうかに関するダミー変数を設定し、臨時雇用で働く労働者の場合、福利厚生を得られる確率が低くなることを示した。

重回帰分析は、回帰分析において独立変数が二つ以上のものをいう。回帰分析が教師あり学習に該当する
ように、重回帰分析も教師あり学習に該当する。
図表 51 重回帰分析のイメージ図

出所：総務省（n.d. -a）

ロジスティック回帰については、前出の「事例 7 ロジスティック回帰の事例」（p.124）を参照のこと。

237) アメリカでは同一賃金法があるが、基本的には人種や性別による賃金格差を禁じており、雇用形態による賃金格差自体は禁じていない。アメリカにおいて臨時雇用者の給与が低いことが広く認識されているかどうかは不明だが、そういった固定観念を持たずに分析したものと推測される。（参考：独立行政法人労働政策研究・研修機構（2016）「諸外国における非正規労働者の処遇の実態に関する研究会報告書（JILPT）」https://www.jil.go.jp/foreign/report/2016/0715_03.html（2021 年 1 月 18日参照）。）

138

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

ア 検査の背景・目的（ア）背景・目的アメリカでは、何百万人もの労働者が、伝統的な労使関係に基づく永続的な仕事という標準的な雇用形態をとっていない。派遣社員や契約社員等の非標準的な雇用形態をとっており、伝統的な雇用関係にあっても、雇用主が提供する退職金や健康保険の給付を受けられなかったり、家族医療休暇法に基づく雇用保護のための休暇等の保護措置を受けられなかったりする。これらの非標準的な取り決め
は、臨時雇用（Contingent Work）と呼ばれる。
1995 年、労働統計局は、毎月実施している人口動態調査に臨時雇用に関する調査を追加した。人口動態調査は、約 6 万世帯を対象とした月例調査で、米国の労働力に関するデータを収集する役割を担っている。人口動態調査に臨時雇用に関する調査では、労働者の雇用に関する一連の追加質問を行っており、その中には雇用が臨時的なものであるかどうかも含まれている。追加調査は、1995 年、1997
年、1999 年、2001 年、2005 年の 5 回実施された。最近の不況の影響で、人口動態調査に臨時雇用に関する調査は臨時雇用労働者に関する包括的な情報源となっているが、労働統計局は 2005 年以降、人口動態調査に臨時雇用に関する調査を行っていない。
労働統計局は 2012 年以降、毎年人口動態調査に臨時雇用に関する調査を実施するための予算を要求しているが、近年はその予算を得ることができていない。2016 年度の予算要求では、労働統計局は
2 年ごとに人口動態調査に臨時雇用に関する調査を実施するための資金を要求している。
このような状況を踏まえて、GAO は臨時雇用労働者238)に関連する問題を検討するよう求められた。
イ 調査・検査手法
GAO は、様々なデータを分析・比較して、（1）臨時雇用労働者の規模、（2）臨時雇用労働者と通常の労働者の特徴と雇用経験、（3）臨時雇用労働者と通常の労働者の間の収入、福利厚生、貧困の度合いの違いを調べた。
今回分析した臨時雇用労働者のデータについて理解を深め、その背景を説明するために、労働省と国勢調査局（Census）のそれぞれのデータを収集・管理している担当者と、シカゴ大学の全国世論調査センターの担当者にインタビューを行った。
さらに、労働省の担当者のほか、米国人材派遣協会、人的資源管理学会、全米雇用法プロジェクト、
国際サービス業労働組合、全米スタッフィング労働者連盟、シカゴ労働者協同組合等、労働者や雇用者を代表する組織の専門家や担当者にもインタビューを行った。
さらに、今回の調査結果を補足するために、臨時雇用に関連するトピックを取り上げた研究を調査した。これらの研究は、書誌データベースの検索や、インタビューした専門家の推薦によって特定した。これらの研究の方法論的アプローチを評価した結果、研究結果を利用するのに十分な厳密さを備えていると判断した。
臨時雇用労働者に提供されている労働力保護を確認するために、このテーマに関する過去の報告書を確認し、医療保険制度改革法（Patient Protection and Affordable Care Act）を含む関連連邦法を調べた。

238) 原文では、Contingent Workforce という単語を使っていた。

139

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

ウ データの収集・分析方法（ア）データの収集方法
GAO は、以下の分析を行った。
（1）臨時雇用労働者の規模（2）臨時雇用労働者と通常の労働者の特徴と雇用経験（3）臨時雇用労働者と通常の労働者の間の収入、福利厚生、貧困の度合いの違い
それぞれに用いたデータは以下のとおり。
図表 52 分析に用いたデータ
データファイル
人口動態調査ファイルのうち分析に使用された情報

分析したデータを活用

データの年次した論点

すべての人口動態調査データについて、16歳以上の個人に限定して分析

人口動態調査基本家計調査（発信 雇用されている労働力に関する一般的な
回転グループ収益データを含む） 情報と収益情報

2005年、2012年(様々な月)

1、2、3

人口動態調査臨時雇用補足調査

臨時雇用労働者やオルタナティブ・ワー 1995 年 、 1999 年 、
ク・アレンジメントの特定を含む、雇用さ 2005年
れている労働力に関する情報

1、2、3

人口動態調査障害者補足調査

一時的な労働者を含む、雇用されている労働力に関する情報

2012年

1、3

人口動態調査年次社会経済補足調 一部では、雇用されている労働力の年間査（ASEC）
収入、給付、所得、プログラム参加に関す
る情報

2012年

3

一般社会調査18歳以上の雇用労働力に関する情報

2006年、2010年

1、2

生活の質データ

一部、18歳以上の被雇用者の労働力に関する情報（代替的な労働形態の把握、雇用に関する認識を含む）

2006年、2010年

1、2

収入とプログラム参加に関する調 15歳以上の臨時雇用者を含む雇用労働力査に関する情報（一部、ワーキングペーパー
からのデータを使用）

2004年、2008年

1、2

1995年～2014年

1、2

現在の雇用統計

業界別、年齢層別の求人情報は、明示的な制限はない職業別雇用統計

職業別・業種別の仕事情報、年齢層は明 1990年から
示的に制限されていない（使用したデータ 2009年までに実施さは外部調査によるもの）。
れたもの

2

出所：検査報告書（GAO-15-168R）（イ）データの分析
前出の（1）臨時雇用労働者の規模及び（2）臨時雇用労働者と通常の労働者の特徴と雇用経験については、以下のようなデータを確認した。

・ 人口動態調査臨時雇用補足調査 (人口動態調査 Contingent Work Supplement)
・ 一般社会調査 (General Social Survey)
・ 所得・プログラム参加調査 (Survey of Income and Program Participation)
・ 現在の雇用統計 (Current Employment Statistics)
・ 職業別雇用統計 (Occupational Employment Statistics)

140

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例（3）臨時雇用労働者と通常の労働者の間の収入、福利厚生、貧困の度合いの違いを分析する際に、回帰分析を活用した。具体的には、以下の被説明変数について回帰分析を行った。
①

年収の自然対数 – 5 月-ASEC239)統合データセットの分析では被説明変数として年間収入の自然対数を用いた。年収は、2011 年暦年の臨時雇用者と標準雇用者の賃金と労働経験（労働時間と週数）の両方を反映している。この分析では、正の収入を得ている人に限定している。
また、この被説明変数について、フルタイム、通年勤務の労働者に限定して回帰分析を行った。

②

週の収入の自然対数 – 5 月-MORG 統合データセットの分析では、週の収入の自然対数を被説明変数として使用した。週の収入は、基準週における臨時労働者と標準労働者の賃金と労働経験（労働時間）の両方を反映している。この分析では、正の収入者に限定している。また、この被説明変数について、フルタイム労働者に限定して回帰分析を行った。

③

時給の自然対数- 5 月-MORG 統合データセット240)の分析では、上述の労働統計局のガイダンスに従い、週当たり収入、通常の労働時間、前の週の実際の労働時間（通常の労働時間が異なると答えた労働者の場合）に関する情報を用いて、時間当たり収入の指標も作成した。時間当たりの収入は、基準週の臨時労働者と標準労働者の賃金率のみを反映している。本分析では、正社員に限定している。

④

職場が提供する退職金制度の利用状況-被説明変数である職場提供の退職金制度へのアクセスについて、多変量回帰を行った。分析にはロジスティック・モデルを使用した。この分析
では、収入のレベルにかかわらず、すべての労働者を対象としている。

エ 調査・検査結果（ア）回帰分析の結果

図表 53 は、それぞれの回帰分析から得られた係数と標準誤差を示している。この表には、モデルの係数と標準誤差の指数が示されています。収益モデルの被説明変数は収益の自然対数であるため、指標変数の係数から 1 を引くと、指標変数の変化に伴う被説明変数の変化率と解釈できる。例えば、フルタイム労働者の年間収入の対数を回帰した場合、「Contingent」の係数の指数は 0.871 となる。これは、他の予測変数をすべて一定にした場合、臨時雇用労働者の収入は、標準的な労働者の収入よりも 12.9%低い、と解釈できる。
※0.871 - 1 = -.129、つまり - 12.9%239) 5 月-ASEC 統合データセットは、2012 年 5 月の人口動態調査障害者向け補足データの観測値と、2012 年 3 月の人口動態調

査年次社会・経済補足データ（ASEC）の観測値を統合したものである。
240) 5 月-MORG マージデータセットは、2012 年 5 月の人口動態調査障害者補足データの観測値と、2012 年 6 月、7 月、8 月の基本月次ファイルの観測値を統合したものである。

141

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

図表 53 標準労働者に対する臨時雇用労働者の収入の割合に関する多変量解析結果
被説明変数:

年収の対数

年収の対数

週次の収入の対数

週次の収入の対数

時給の対数

母数（労働者）:

全てフルタイム、すべ

全て

フルタイム

全て

ての年次
臨時

年齢

0.521

0.871

0.725

0.833

0.894

(0.021)(0.034)(0.016)(0.018)(0.015)

1.126

1.061

1.090

1.056

1.046

(0.003)(0.003)(0.002)(0.002)(0.001)

0.999

0.999

0.999

0.999

1.000

(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)

男性

(基準)

(基準)

(基準)

(基準)

(基準)

女性

0.679

0.745

0.757

0.808

0.850

(0.009)(0.008)(0.006)0.006(0.006)

非ヒスパニック系白人

(基準)

(基準)

(基準)

(基準)

(基準)

非ヒスパニック系黒人

0.924

0.892

0.901

0.864

0.900

(0.018)(0.014)(0.011)(0.010)(0.009)

年齢の2乗

非ヒスパニックアジア系
非ヒスパニックその他

0.924

0.892

0.964

0.955

0.976

(0.022)(0.018)(0.016)(0.014)(0.013)

0.906

0.920

0.924

0.914

0.959

(0.038)(0.030)(0.023)(0.023)(0.015)

0.962

0.869

0.949

0.889

0.909

(0.018)(0.014)(0.011)(0.010)(0.009)

高卒未満

(基準)

(基準)

(基準)

(基準)

(基準)

高卒

1.362

1.203

1.264

1.216

1.135

(0.033)(0.028)(0.018)(0.017)(0.012)

ヒスパニック何らかのカレッジ
学士卒以上

労働組合参加

1.465

1.354

1.322

1.297

1.205

(0.037)(0.033)(0.020)(0.019)(0.013)

2.080

1.837

1.833

1.766

1.595

(0.056)(0.048)(0.030)(0.029)(0.020)

N/A

N/A(基準: 否)
詳細産業グループ(注意書き参照)

詳細職業グループ(注意書き参照)

州(注意書き参照)

ウェイト付け前

30,204

21,568

1.203

1.130

1.141

(0.012)(0.011)(0.010)43,54135,61543,504

サンプル数
R2

0.402

0.389

0.436

0.386

0.396

F値

111.163

86.523209.309146.531196.693

出所：2012 年人口動態調査年次社会経済補足調査（ASEC）の収入データ及び障害者補足調査のデータを用いた GAO の回帰分析|
GAO-15-168R
注：週次及び時間当たり収入に関する回帰分析では 5 月-MORG マージド・データセットを、年間収入に関する回帰分析では 5 月ASEC マージド・データセットを用いている。回帰分析には、産業グループ、職業グループ、州に関する変数も含まれているが、本表には含まれていない。フルタイムは週 35 時間以上、通年は年間 50 週以上働いている者を含む。自営業者は、週次及び時間当たり
収入モデルには含まれていない。標準誤差は、本章で述べたように推定され、回帰係数の下の括弧内に示されている。係数と標準誤差の指数は、解釈を容易にするために示したものである。所得モデルは、対数被説明変数の線形モデルであり、正の所得者に限定さ
れている。

142

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

出所：検査報告書（GAO-15-168R）
図表 54 は、退職金制度への参加を分析したロジスティック回帰による確率オッズ比241)と標準誤差を示しており、相対的なオッズと解釈できる。相対オッズが 1 未満の場合、臨時雇用労働者は標準的な労働者に比べて、仕事で提供される退職金制度に参加する可能性が低いことを意味する。
他の要因を調整する前の段階（モデルによる推計を行わないで比較）では、臨時雇用労働者のうち、職場が提供する退職金制度に加入しているのは推定 19％に過ぎず、標準的な労働者の約 45％に比べて少ない（表には示されていない）。臨時雇用労働者が職場提供の退職金制度に加入するオッズは、
19:81、つまり 0.23 であるのに対し、標準的な労働者が加入するオッズは、45:55、つまり 0.82 である。
有能な労働者と標準的な労働者の制度加入の相対的なオッズを比較するには、二つの未調整のオッズの比、0.23 と 0.82 を取ると、オッズ比は 0.28 となる。これは、他の要因を調整する前の段階で、臨時雇用労働者が退職金制度を持っている確率は、標準的な労働者の確率の約 28％に過ぎないことを示している。言い換えれば、他の要因を調整する前に、臨時雇用労働者が仕事で提供される退職金制度に参加するオッズは、標準的な労働者よりも約 72％（1-0.28）低いと結論づけることができる。逆に、標準労働者の加入オッズを臨時雇用労働者と比較するには、オッズ比の逆数（1/0.28、約 3.6）を用いればよい。これは、他の要因を調整しない場合、標準労働者が退職年金制度に加入するオッズは、臨時雇用労働者の 3.5 倍以上であることを示している。
雇用形態以外の要因で、職場提供の退職金制度に参加する可能性に影響を与えるものを調整した結果（ロジスティック回帰分析を実施した結果）、臨時雇用労働者の標準的な労働者に対するオッズ比は 0.324 であることがわかった（図表 54 参照）。これは、他の予測因子を一定とした場合、臨時雇用
労働者は職場提供の退職年金制度に加入するオッズが、標準的な労働者よりも推定 67.6％低いことを示している。逆に言えば、オッズ比の逆数は（1/0.324、又は約 3.1）であり、これは、他の予測因子を一定とした場合、標準的な労働者が職場提供の退職年金制度に加入するオッズが、臨時労働者のそれの 3 倍以上であることを示唆している。
図表 54 職場提供の退職金制度への参加の相対的確率を示す
多変量ロジスティック回帰
被説明変数:

職場が提供する退職金制度への参加

職場が提供する退職金制度への参加

母数(労働者)

全てフルタイム、すべての年次

臨時労働

0.324

0.440

(0.033)(0.067)(標準と比較)

年齢

1.208

1.170

(0.010)(0.012)

0.998

0.998

(0.000)(0.000)

男性

(基準)

(基準)

女性

0.865

0.928

年齢の2乗

241) オッズとは、ある事象の起こる確率を p として、p/(1 − p) の値をいう。オッズ比は、ある事象の起こりやすさを二つの群で比較して示す統計学的な尺度である。オッズ比はある事象の、一つの群ともう一つの群とにおけるオッズの比として定義される。事象の両群における確率を p（第 1 群）、q（第 2 群）とすれば、オッズ比は

143

。

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

被説明変数:

職場が提供する退職金制度への参加

職場が提供する退職金制度への参加

母数(労働者)

全てフルタイム、すべての年次(0.031)(0.039)

非ヒスパニック系白人

(基準)

(基準)

非ヒスパニック系黒人

0.814

0.778

(0.046)(0.051)

非ヒスパニックアジア系
非ヒスパニックその他

0.735

0.733

(0.051)(0.058)

0.754

0.761

(0.078)(0.092)

0.651

0.633

(0.035)(0.039)

高卒未満

(基準)

(基準)

高卒

1.902

2.022

(0.14)(0.174)

ヒスパニック何らかのカレッジ
学士卒以上

自営業(基準:否)

2.204

2.476

(0.166)(0.219)

3.266

3.433

(0.258)(0.319)

0.181

0.19

(0.012)(0.014)

詳細産業グループ(注意書き参照)

詳細職業グループ(注意書き参照)

州(注意書き参照)

ウェイト付け前サンプル数

30,204

21,568

F値

33.79022.565

ALa

1.07

1.21

p > ALa

0.38

0.28

出所：2012 年人口動態調査年次社会経済補足調査（ASEC）及び障害者補足調査のデータを用いた GAO 回帰分析|
GAO-15-168R
a AL は Archer-Lemeshow 適合度検定統計量（Hosmer-Lemeshow 適合度検定を調査データ用に修正したもの）、
p>AL は適合度検定統計量に関連する p 値である。適合度検定の p 値が高いほど、モデルの適合度が高いことを示し、p 値が 0.05 未満であれば、モデルの適合度が低いことを示している。
注：退職金制度への参加に関する回帰分析では、5 月-ASEC の統合データセットを使用している。また、回帰分析には、産業グループ、職業グループ、州に関するコントロールも含まれているが、この表では示していない。
フルタイムは週 35 時間以上、通年は年間 50 週以上働いている人を含む。標準誤差は本章で述べたように推定され、回帰係数の下の括弧内に表示されている。オッズ比と呼ばれる係数と標準誤差の指数は、解釈を容易にするために示されている。退職金モデルはロジスティック・モデルで、臨時雇用者が標準的な労働者と比較して、職場で提供される退職金制度を持っている確率を推定するものである。

出所：検査報告書（GAO-15-168R）
上記の回帰に加えて、結果の頑健性を検証するために、幾つかの感度テストを行った。

・ 教育関連産業・職業に占める臨時雇用者の割合が大きいことが結果に影響していないことを確認するために、教育関連の労働者を除いた母集団ですべての回帰分析を行った。

・ また、より正確な産業・職業分類を導入した場合に、結果が影響を受けるかどうかを調べる
144

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例ために、最初に導入した産業・職業分類をより正確なコントロールに置き換えて、すべての所得回帰を行った（すなわち、51 の産業コードと 22 の職業コードを 259 の産業コードと 478の職業コードに変更した）。

・ 統合サンプルの作成によって結果が大きく影響されていないことを確認するために、2012 年
5 月の収入サンプルで週次及び時間単位の収入回帰を行った。

・ 5 月と ASEC の統合データに自営業者が含まれていることが結果に影響しないことを確認するために、自営業者を除いたサンプルで年収回帰を行った。

・ 性別による収入の違いを考慮して、男性と女性に分けて収入の回帰を行った。
（イ）全体的な検査結果
臨時雇用の規模は、臨時雇用の定義によって大きく異なるが、雇用されている労働力全体の 5％未
満から 3 分の 1 以上までの幅がある。一般社会調査のデータをもとに、2010 年には、代理店の派遣社
員やオンコール・ワーカー等、臨時雇用労働者の中核的なグループが被雇用者の約 7.9％を占めていると推定した。
標準的なフルタイム労働者と比較して、中核的な臨時雇用労働者は、若年層、ヒスパニック系、高卒、低世帯収入の割合が高いことがわかった。また、これらの臨時雇用労働者は、通常のフルタイム・
ワーカーに比べて、雇用の不安定さを経験し、福利厚生や雇用形態への満足度が低い傾向にある。臨時雇用は不安定で、雇用形態によっては労働者の保護が受けられないこともあるため、標準的な労働者よりも収入が低く、福利厚生も少なく、生活保護への依存度が高い傾向にある。
オ 勧告と受検機関のコメント・対応
本検査は、勧告を行うことが目的ではなく、分析結果を提供することが目的であるため、明示的な勧告は掲載されていない。
GAO は、本報告書のドラフトを労働省と商務省に提出し、レビューとコメントを求めた。また、外部審査のために学識経験者にも本稿を提供した。労働省、商務省、及び学識経験者は、技術的なコメントを提供し、GAO はこれを適切に報告書に反映させた。労働省は、GAO の報告書が労働力の重要な要素を取り上げており、仕事の構造の進化の傾向を理解することが重要であると述べ、GAO の調査
結果に概ね同意した。労働省は、臨時雇用の定義が統一されていないため、微妙な分析が困難である
ことや、非標準的な労働形態の追跡に適していないデータソースがあることを指摘した。

145

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

2.3.5

事例 9 因子分析の事例

Government Accountability Office (2020) “As More Households Rent, the Poorest Face Affordability and Housing
Quality Challenges,” GAO-20-427, Jun 26, 2020
アメリカ会計検査院（2020）「賃貸世帯の増加に伴い、貧困層は手頃な価格と住宅の質の問題に直面している」、GAO-20-427、2020 年 6 月 26 日
https://www.gao.gov/products/gao-20-427
事例のポイント・ GAO は金融危機以降の賃貸住宅の割合、価格、質について傾向分析を行ったが、質の傾向を分析する
際に、因子分析を行った。

・ 因子分析を行い、観測されていない因子を品質と考えて推計を行い、その品質の連続性品質指数の分布を推定して、それが金融危機以前と以降で変化がないことを確認した。

・ また、重大な問題が発生した住宅の割合についても推計を行い、それが、金融危機以前と以降で変化がないことを確認した。

因子分析は、多変量解析の手法の一つであり、多変量データに潜む共通因子を探り出すための手法である。
教師なし学習に分類される。
モデル式の形状等から主成分分析と混同されることもあるが、主成分分析は観測データから合成スコアを構築することが目的であるのに対し、因子分析は観測データが合成量であると仮定し、個々の構成要素を得ようとすることが目的であり、両者は因果関係が逆になっている。

図表 55 因子分析と主成分分析のイメージ

出所：Marketing Research Journal（2021）

ア 検査の背景・目的
2007 年から 2009 年にかけての金融危機以降、借家世帯の割合が増加し、数十年続いた持家志向の傾向が逆転した。この変化によって、特に低所得世帯が、賃貸住宅の利用可能性、手頃さ、質に関する懸念を抱くようになった。
連邦政府は年間約 440 万世帯の家賃を補助しているが、補助を受ける資格のある世帯数は補助を受
146

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

ける世帯数よりも多くなっている。GAO は、住宅市場の包括的な評価を求められた。
イ 調査・検査手法（1）賃貸世帯の割合とその特徴、（2）賃貸住宅の家賃負担割合（affordability）242)、（3）賃貸住宅の質（condition）243)、についての傾向を分析することを目的として、以下を実施した。
●地域差（Locality Types とあったが、ここでは地域差と翻訳した）
地域間の共通の傾向と差異（人口増加率や人口密度の差）を説明するために、都市圏のグループ分けを行った。このグループ分けは、2000 年から 2017 年までの間に様々な程度の人口増加を経験した都市圏を説明するための一般的な枠組みであり、借り手世帯の特性、家賃負担割合、及び賃貸住宅の状況の傾向が、他のタイプの地域の傾向とどのように比較されるかを示している。
地域差を特定するために、コアベースの統計エリアを 2000 年から 2017 年までの人口増加率と 2017年時点での人口密度で分析した。三つの成長カテゴリー（高、中、負）を特定し、さらに中成長グループを密度（高、中）で分類した。また、各州のすべての郡で構成され、どの都市圏の境界にも属さない非都市圏を特定した。
●賃借人世帯の特徴
2001 年から 2017 年までのアメリカン・コミュニティ・サーベイ（American Community Survey）のデータをもとに、賃貸世帯の年齢、人種・民族、所得に焦点を当てて、全国レベル及び様々なタイプの地域について分析した。
●家賃負担割合
賃貸住宅の家賃負担割合の傾向を示すために、2001 年から 2017 年までのアメリカン・コミュニティ・サーベイのデータをもとに、世帯収入に占める総家賃の割合を全国及び地域別に分析した。他の住宅調査や住宅都市開発省の方針と同様に、家賃負担を「世帯収入の 30％以上を家賃に費やすこと」、「中程度の家賃負担を世帯収入の 30％以上 50％以下を家賃に費やすこと」、「深刻な家賃負担を世帯
収入の 50％以上を家賃に費やすこと」と定義した。
●賃貸住宅の質
賃貸住宅の質の傾向を説明するために、2001 年から 2017 年までのアメリカン・コミュニティ・サーベイと全米住宅調査（American Housing Survey）のデータを、全国レベルで、また異なる地方自治体で分析した。住宅都市開発省は、議会に提出する最悪の事例の住宅ニーズ評価の一環として、住宅の適切性指標を分析し、定期的に報告している。
住宅都市開発省の適切性指標とそれに関連する調査は、賃貸住宅の質を分析するための二つの指標を開発する際の手法に影響を与えた。住宅都市開発省の適切性指標とそれに関連する研究は、賃貸住宅の状況を分析するための二つの指標の開発方法に影響を与えた。この二つの指標には、品質に関連する 13 の変数と、米国住宅調査から住居の必須要素として特定した九つの変数（電気、暖房器具、洗面台、トイレ、浴槽又はシャワー、台所の流し台、冷蔵庫、
242) 手に入る価格帯かどうかを意味する。
243) condition を「質」として訳した。

147

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

調理器具、温水と冷水の流水）が含まれている。
このインデックスを用いて、賃貸住宅の状況の傾向を、借り手の世帯特性と賃貸住宅の特性別に分析した。借り手世帯の特性としては、世帯収入と家賃負担割合、人種・民族、年齢等を分析した。また、賃貸住宅の特徴としては、立地、築年数、構造タイプ等を分析した。また、アメリカン・コミュ
ニティ・サーベイのデータから、住宅事情の別の側面として世帯の混雑状況を分析した。さらに、住宅事情に関する報告書や研究を検討し、連邦政府機関の職員、学識経験者、研究機関等の関係者にインタビューを行った。
さらに、今回の調査期間中の借家世帯の特徴、家賃負担割合、及び賃貸住宅事情の傾向をより詳しく説明するために、連邦政府機関や研究機関による報告書や研究書を検討し、これらの問題に関する知識を持つ様々な関係者にインタビューを行った。
ウ データの収集・分析方法●活用したデータ
全米レベル及び様々なタイプの地方自治体における借り手世帯の特徴、家賃負担割合、賃貸住宅の状況、及びトレンドについて説明するため、アメリカン・コミュニティ・サーベイと全米住宅調査の2001 年から 2017 年のデータを分析した。

・ アメリカン・コミュニティ・サーベイは、国勢調査局が全米の約 350 万世帯を対象に実施している継続的な調査で、今回の分析に使用したデータは、調査時点で入手可能な最新のデー
タである 2017 年時点のものである。

・ アメリカン・コミュニティ・サーベイは、大都市圏、州、郡等、様々な地理的レベルのコミ
ュニティの経済、社会、住宅、人口統計学的特性に関するデータを収集している。

・ 全米住宅調査は、住宅都市開発省が主催し、国勢調査局が運営する 2 年に 1 度の調査で、米国の住宅在庫の規模と構成、住宅の物理的状況、居住者の特徴等、様々な住宅情報を収集している。
各調査の結果は、標本誤差の影響を受ける。データの信頼性を評価するために、GAO は各調査の技
術情報を確認した。さらに、調査年ごとの違いを確認し、一般に公開されているデータの地理的な制約を理解するために、住宅都市開発省と国勢調査局の担当者にインタビューを行った。その結果、これらの調査は、借家人世帯の特徴を全国レベルで報告する目的では十分な信頼性があると判断した。
しかし、より小さな地域単位での借家人世帯の特徴、家賃負担、賃貸住宅の状況を分析するためには、各調査からさらに非公開のデータが必要であると判断した。
●住宅の質の分析：因子分析の活用
なお、住宅の質の分析の際には、各変数を用いて、住宅の完全性（指標）と住宅の品質（連続指標）の二つの指標を作成した。連続的な品質指標は、賃貸住宅の品質の傾向をまとめやすくするために、三つのカテゴリー（品質に問題なし、品質にあまり問題なし、品質にかなり問題あり）に分類した。
なお、この住宅の品質（連続指標）の分析の際に、因子分析を活用している。分析には、図表 56 のよ
うな、全米住宅調査に対するアンケートの結果（借りた家に質の問題があったかどうか）のデータを活用している。
148

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

図表 56 全米住宅調査に対するアンケートの結果
問題の数
GAO索引 賃借⼈世帯の推定割合
完全性

品質

0

1

無し

有り

インタビュー

2

3

4 回答無し 分析事例数

回数

電気が通っていない

99.9

0.1

-

-

-

-

22,701

22,701

温⽔・冷⽔が出ない

99.5

0.5

-

-

-

-

22,701

22,701

暖房器具がない

99.0

1.0

-

-

-

-

22,701

22,701

浴槽、トイレもしくはシャワーがない

99.7

0.0

0.0

0.2

-

-

22,701

22,701

台所の流し、冷蔵庫もしくは調理器具がない

98.9

0.7

0.2

0.2

-

-

22,701

22,701

冬季は室内でも寒さを感じる

90.2

8.8

-

-

-

1.0

19,613

19,613

暖房器具が故障している

96.7

1.6

0.7

0.3

0.7

-

19,613

19,613

⽔道が壊れている

95.8

2.1

0.6

0.3

0.5

0.7

19,61322,701

トイレが壊れている

97.6

1.3

0.5

0.1

0.4

-

19,61322,701

下⽔道が壊れている

98.4

0.9

0.4

0.1

0.2

-

19,61322,701

室外のひび割れ

90.0

10.0

-

-

-

-

19,61322,701

室内のひび割れ

88.7

11.3

-

-

-

-

19,61322,701

床に⽳が開いている

98.2

1.8

-

-

-

-

19,61322,701

壁にひびが⼊っている

92.7

7.3

-

-

-

-

19,61322,701

塗装が剥げている

96.9

3.1

-

-

-

-

19,61322,701

ネズミ等の動物が出る

87.2

12.8

-

-

-

-

19,61322,701

ヒューズが⾶ぶ

91.9

4.0

1.9

0.8

1.4

-

19,61322,701

電気配線が露出している

96.8

3.2

-

-

-

-

19,61322,701-：適⽤無し

出所：検査報告書（GAO-20-427）＜住宅の完全性＞
賃貸住宅の完全性を判断するために、まず、調査対象の各賃貸住宅について、九つの完全性の構成
要素（電気、暖房器具、洗面台、トイレ、浴槽又はシャワー、台所の流し台、冷蔵庫、調理器具、温水と冷水の流水（図表 56 では 5 項目にまとめられている））に含まれる欠落している構成要素の数を計算した。その結果、クロンバッハのα値の合計は 0.40 となり、単純な指標（全部の構成要素について分析した指標）がより適切な要約指標であることを示唆するのに十分低い値であった。

149

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例「クロンバッハのα値（アルファ係数）」
信頼性の指標となる信頼性係数の1種。α値は、心理尺度に使われた項目の回答にどの程度一貫性があるかを示す。通常、α値が0.8以上であれば一貫性があると見なされる。
上の例だと、どれか一つを抜けるほどの、高いクロンバッハのα値を示すものがなかったため、どれかを抜くことはできなかったと判断したものと思われる。
＜例＞
9 番の質問のところに出力されているクロンバッハのα値だけが 0.8285 と 0.8 を超えている。
これは、9 番の質問を除いた 5 番から 8 番までの四つの質問でクロンバッハのα値を計算すると、この値になるということである。したがって、「充実感」を測る質問としてはこの 4 問を使えばよいということになる。
図表 57 クロンバッハのα値の事例

出所：統計WEB（2017）
九つの完全性の各要素は、住戸を居住可能と見なすために必要不可欠なものであると判断し、それらの欠如に基づいて各賃貸住宅に完成度スコアを割当てた。その結果、1 点の場合は一つ以上の必須要素が欠けていることを示し、不完全性を表す指標となった。2001 年から 2017 年までの調査年度における完全性指数の分布は下表のとおり。
図表 58 全米住宅調査年度別の完全性指数の分布（2001 年～2017 年）
年
2001
2003
2005
2007
2009
2011
2013
2015
2017

完全な賃貸住宅の比率
（推計）
97.2
97.8
98.0
98.0
98.3
98.0
98.3
97.2
97.5

不完全な賃貸住宅の比率（推
計）
2.8
2.2
2.0
2.0
1.7
2.0
1.7
2.8
2.5

Source: GAO analysis of American Housing Survey data. | GAO-20-427

出所：検査報告書（GAO-20-427）

150

サンプル数
12,954
14,821
13,034
11,715
14,133
20,54423,35824,22322,701

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例＜住宅の品質＞
賃貸住宅の品質を判断するために、因子分析を行った。因子分析とは、観察されていない因子（要因）に関連する変数間の相関関係を利用して、その因子の推定値を得る統計的手法である。変数の選択から、観察されていない要因を賃貸住宅の品質と解釈し、以下の測定モデルを設定した。

𝑦𝑖∗：品質変数（賃貸住宅の問題発生状況）の推計値
𝜆𝑖：因子負荷量
η：品質（品質スコア）
𝜀𝑖：誤差項

ここで、誤差項𝜀𝑖は、期待値が 0 であり、すべての𝑖について、𝜀𝑖と𝜂が独立で、誤差項同士も独立しているものとする。また、𝜆𝑖は未観測品質 η の𝑦𝑖∗への線形効果を捉える因子負荷量である。13 の観測されたカテゴリー変数である𝑦𝑖のそれぞれは、データで実現される値を決定する潜在的な連続変数である𝑦𝑖*を持ち、以下のようになる。

𝑦𝑖∗が大きくなって、閾値𝑎1 を超えると、i 個目の問題 y（例：
外部の水漏れ）が 1 件発生する。𝑎2 を超えると 2 件発生する。

ここで、𝑐𝑖+1 は各𝑦𝑖が取り得るカテゴリーの数であり、𝑎1,𝑎2,...,𝑎𝑐𝑖は各未観測の潜在的連続指標𝑦𝑖∗とその観測されたカテゴリー対応の𝑦𝑖との間のマッピングを決定する閾値である。
エ 調査・検査結果●因子分析の結果
モデルは二つのステップで推定された。まず、13 個の観測されていない連続変数間の閾値と順序尺度の相関係数（ポリコリック相関係数）を最尤法で推定した。次に、91 個のポリコリック相関係数のベクトルと、識別の仮定である𝜆1=1 が与えられたとき、斜めに重み付けした最小二乗法によってモデルのパラメータ（因子負荷量、潜在的な品質項と誤差項の分散）の推定値を得た。最後に、モデルのパラメータの推定値で評価した事後分布𝑝(𝜂̂|𝑦𝑖)の最頻値を選択する経験的ベイズ法により、品質スコアの推定値を得た。なお、すべての品質変数は、問題の有無や数に応じて増加するため、品質指数もそれに応じて品質が悪いほど増加する。
GAO は最初に因子モデルの二つのバージョンを推定した。一つは各調査で住宅に割当てられたサンプルの重みを考慮したもの（GAO が考える望ましいモデル）で、もう一つはこれらの重みを考慮しないものであった。後者の近似平方根誤差が 0.020 であったことから、単一因子モデルが全米住宅調査のデータを適切に表現していることが示唆された。
順序尺度の相関係数（ポリコリック相関係数）行列と因子負荷量の推定値をそれぞれ図表 60 と図表
151

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

61 に示す。このモデルを全米住宅調査の各年に分けて推定することで安定性を評価したところ、因子負荷量の推定値は時間の経過とともにほとんど変化しないことがわかった。次に、サンプルの重みを考慮した望ましい仕様から得られた推定値をもとに、経験的ベイズ推定法を用いて、13 の品質変数す
べてに対する回答が観測された各住宅に品質スコアを割当てた。
結果として得られた2001 年から2017
年までの調査年度における品質指数の分布を図表 59 に示す。

図表 59 連続性品質指数の分布（2001 年、2005 年、2009 年、2013 年、2017 年）

どのくらいの確率で品質スコアが出やすいかという確率密度関数。件数ではない。
確率密度関数であるため、密度（Density）が 1 を超える（全部積分すると 1 になる）。
後述するが、-0.2280 を超えると、少なくとも一つの問題が発生。

出所：検査報告書（GAO-20-427）
図表 60 品質要因モデルの変数間のポリコリック相関係数（2001 年～2017 年）

冬季は室内でも寒さを

冬季は室内

暖房器具

でも寒さを

が故障し

感じる

ている

⽔道が壊
れている

トイレ

下⽔道が 室外の 室内の

床に⽳

壁にひ

塗装が

ネズミ等

が壊れ

壊れてい ひび割 ひび割

が開い

びが

剥げて

の動物が

ている

る

ている

⼊って

いる

出る

れ

れ

ヒューズ
が⾶ぶ

電気配線
が露出し
ている

1.00

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

0.31

1.00

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

⽔道が壊れている

0.27

0.24

1.00

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

トイレが壊れている

0.37

0.32

0.29

1.00

-

-

-

-

-

-

-

-

-

下⽔道が壊れている

0.38

0.33

0.29

0.40

1.00

-

-

-

-

-

-

-

-

室外のひび割れ

0.32

0.28

0.25

0.33

0.34

1.00

-

-

-

-

-

-

-

室内のひび割れ

0.33

0.29

0.26

0.34

0.35

0.30

1.00

-

-

-

-

-

-

床に⽳が開いている

0.43

0.37

0.33

0.45

0.46

0.38

0.40

1.00

-

-

-

-

-

壁にひびが⼊っている

0.45

0.40

0.35

0.47

0.48

0.41

0.42

0.54

1.00

-

-

-

-

塗装が剥げている

0.43

0.37

0.33

0.45

0.46

0.38

0.40

0.52

0.55

1.00

-

-

-

ネズミ等の動物が出る

3.00

0.26

0.23

0.32

0.32

0.27

0.28

0.36

0.39

0.36

1.00

-

-

ヒューズが⾶ぶ

0.29

0.25

0.22

0.30

0.31

0.26

0.27

0.35

0.37

0.35

0.25

1.00

-

0.15

0.13

0.11

0.15

0.16

0.13

0.14

0.18

0.19

0.18

0.13

0.12

1.00

感じる
暖房器具が故障している

電気配線が露出している-：適⽤無し

出所：検査報告書（GAO-20-427）

152

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

図表 61 因子負荷量のモデルによる推定値
変数

因子負荷量の推定値 因子負荷量の推定値
標準誤差
95％信頼区間
95％信頼区間（サンプルの重みを考 （サンプルの重みを考 （サンプルの重みを
（下限）
（上限）
慮したモデル）
慮しないモデル） 考慮しないモデル） （サンプルの重みを （サンプルの重みを考慮しないモデル） 考慮しないモデル）

冬季は室内でも寒さを感じる
暖房器具が故障している

1.00

1.00

—

—

—

0.88

0.89

0.01

0.87

0.91

水道が壊れている。

0.78

0.78

0.02

0.75

0.81

トイレが壊れている

1.05

1.05

0.02

1.02

1.08

下水道が壊れている

1.07

1.07

0.02

1.04

1.11

室外のひび割れ

0.90

0.91

0.01

0.89

0.94

室内のひび割れ

0.93

0.95

0.01

0.93

0.98

床に穴が開いている

1.21

1.21

0.02

1.18

1.24

壁にひびが入っている

1.28

1.28

0.01

1.25

1.31

塗装が剥げている

1.21

1.21

0.01

1.18

1.24

ネズミ等の動物が出る

0.85

0.86

0.01

0.84

0.88

ヒューズが飛ぶ

0.82

0.82

0.01

0.80

0.85

電気配線が露出している

0.42

0.41

0.02

0.37

0.45

出所：検査報告書（GAO-20-427）
そして、品質問題が全くない住宅、
それほど深刻ではない問題の存在を示す品質スコアを持つ住宅、そしてより深刻な問題を示すスコアを持つ住宅（モデルによって決定された最も深刻な問題の幾つかが組み合わされているか、又は様々な深刻さの問題が多数存在する住宅）を区別するために、連続品
質指数の分布に閾値を選択した。
問題のない住宅と少なくとも一つの問題がある住宅の間の最初の閾値は、スコア-0.2280 で発生した。
問題のない住宅は、品質スコアを割当てることができた賃貸住宅の 54～62％を占めていた。さらに、問題が発生した住宅を二つのグループに分けるために、品質スコア分布の密度の局所的な最小値を調べ、閾値の選択に多少の変動があっても二つのグループに分類される住宅の割合にほとんど影響を与えないスコアを見つけた。密度がほぼ 0 になる二つの候補の周辺領域にあるスコアを持つ住宅で経験したすべての品質問題のプロファイルを調べ、0.5240 のスコアを二つ目の閾値として選択した。この
閾値のすぐ上には、人の足が引っかかるほどの大きさの穴が床に一つ以上ある住宅があった。したがって、0.5240 以上の品質スコアを持つすべての住宅は、大きな問題を抱えていると考えられた。
最終的には、各年の推計結果を図表 62 のように整理し、質の変化の傾向について分析を行った。

153

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

図表 62 賃貸住宅の質に関する傾向（推計結果）

出所：検査報告書（GAO-20-427）●結果の総括2001 年に比べて 2017 年の賃借世帯数は約 700 万世帯増えており、賃貸世帯の割合は推定 34％から36％になった。2007 年から 2009 年にかけての金融危機の後、差押えや世帯特性の変化によって持家の割合が減少したため、賃貸がより一般的になった。2017 年は 2001 年に比べ、ほとんどの年齢層と人種・民族で賃貸が多くなっており、高所得世帯での増加が顕著であった。
賃貸住宅の家賃負担割合は 2001 年から 2017 年にかけて増加した。2017 年には、賃貸世帯の 48％
が家賃負担（収入の 30％以上の家賃を支払っている）を抱えており、2001 年に比べて 6％ポイント上昇した。家賃負担は、低所得世帯（地域中央所得の 80％以下）で最も多く、最も深刻であり、超低所
得世帯（地域中央所得の 30％以下）の約 4 分の 3 が収入の半分以上を家賃に支払っていた。賃貸住宅の家賃負担割合が上がったのは、賃貸住宅を求めて競争する世帯が増えたことや、低価格の賃貸住宅の供給が需要に追いついていないことなど、様々な要因による。
GAO がアメリカ住宅調査のデータを分析した結果によると、2017 年の賃貸住宅の 15％（500 万戸
以上）は、相当な品質問題（壁のひび割れやネズミの存在等）があったり、住居に必要な要素（暖房
器具や温水・冷水等）が欠けていたりした。欠陥のある住戸の割合は、2001 年から 2017 年まで同水準で推移していた。深刻な欠陥は、所得が極端に低い世帯や家賃負担のある世帯に影響を与えることが多かった。また、低所得世帯は、実質的な品質問題のある住戸の約 3 分の 2 を借りており、必須要
素が欠けている住戸の約 8 割を借りていた。
オ 勧告と受検機関のコメント・対応
本検査は勧告を目的としたものではなく、分析結果を議会に報告した。

154

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

2.3.6

事例 10 決定木分析の事例

Government Accountability Office (2012) “WATER POLLUTION: EPA Has Improved Its Review of Effluent
Guidelines but Could Benefit from More,” GAO-12-845, Oct 10, 2012
アメリカ会計検査院（2012）「水質汚染：EPA は排水ガイドラインのレビューを改善したが、更なるレ
ビューによってより多くの恩恵を受けることができる」、GAO-12-845、2012 年 10 月 10 日
https://www.gao.gov/assets/gao-12-845.pdf
事例のポイント・ EPA による、排水ガイドラインの見直しのプロセス（産業分類の見直し等）が適切かどうかを検査した。

・ 排水ガイドラインの改定の必要性を評価するために、各州の水質責任者を対象としたウェブアンケー
トを実施し、そのデータを統計的に分析した。アンケート結果を分かりやすく示すために、データを決定木の形で整理し、水質責任者の思考過程をより明確な形で整理した。

・ なお、本検査では、機械学習を用いた決定木学習までは行っていない（分岐の条件はアンケート結果
により固定されている）。

決定木（decision tree）は、（リスクマネジメント等の）決定理論の分野において 決定を行うためのグラフであり、計画を立案して目標に到達するのに用いられる。決定木は、意志決定を助けることを目的として作られる。
機械学習の分野では、決定木は予測モデルとしても用いられる。ある事項に対する観察結果から、その事項の目標値に関する結論を導く。データから決定木を作る機械学習の手法のことを決定木学習 (decision tree
learning)、又は略して単に決定木と呼ぶ。決定木学習は、分類問題と回帰問題を解く教師あり学習に分類される。決定木による分類モデルはその分類にいたる過程が容易に解釈できるので、決定木はデータマイニング
でよく用いられる。

ア 検査の背景・目的
水質浄化法のもと、EPA は産業施設からの廃水汚染の削減で大きな成果を上げている。EPA は現在、排水ガイドラインと呼ばれる技術的規制に基づいて、石油精製、肥料製造、石炭採掘等 58 の産業分野を規制している。施設が排出できる汚染物質を制限するために、このガイドラインは排出許可に適用されている。水質浄化法では、EPA が適切にガイドラインを改定することも求めている。EPA は、処理技術の進歩や産業界の変化等を反映して、ガイドラインの改定を行っている。
GAO は議会より、以下を検査するよう要求された。
(1) 新規又は改定されたガイドラインを必要とする可能性のある産業区分を審査・検討する EPAのプロセスと、2003 年から 2010 年までのそのプロセスの結果(2) （もしあれば）EPA が水質浄化法の目標を推進するのを妨げる可能性のある、プロセスの限界(3) そのような制限に対処するための EPA の措置

155

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

イ 調査・検査手法
EPA が産業分類を選別し検討するために行っているプロセスとその結果を調査するために、以下を実施した。

・ 水浄化法と関連する裁判所の判決及び機関の文書のレビュー
・ EPA の技術・分析部門の担当者や専門家に対するインタビュー
・ 新規又は改定される可能性のある排水ガイドラインのために特定の産業分類を選別するために EPAが行った手順を文書として取りまとめた。
本検査で実施した調査・検査手法は、GAO の報告書において極めて詳細に紹介されている。その記述をそのまま記載すると、膨大な量になってしまうため、ここでは、データ分析に関連する箇所に焦点を当てて説明する。
データが関与してくる調査プロセスは、EPA の審査過程244)の課題の調査である。排水ガイドライン
プログラムの有効性を妨げる可能性のある、EPA の審査過程の課題を調査するために、GAO は以下の三つを実施した。
①

EPA の排水指針プログラムに関する様々な専門家にインタビューを実施した。

②

全国汚染物質排水削減制度（National Pollutant Discharge Elimination System）の許可を発行する権限を有する 46 州の水質許可責任者に調査を行った。

③ EPA が審査過程で使用する危険性データ源に関する情報を分析した。
GAO は、EPA、全国下水道庁協会（National Association of Clean Water Agencies）245)からの紹介を含
め、排水ガイドラインプログラムに関連する様々な情報源から約 50 名のリストを作成し、他の知識のある個人、関連する学術文献、及び訴訟文書を参照することにより、インタビュー対象の「専門家」を特定した。
連絡先が判明した個人に電話又は電子メールを送り、EPA の現行の排水指針の審査過程について知っているかどうかを尋ねた。さらに、専門家と判断した 22 名を選び、インタビューを行った。
また、排水ガイドラインの改定の必要性を評価するために、各州の水質責任者を対象としたウェブ
アンケートを実施し、そのデータを統計的に分析した。分析の際に、決定木を活用した。
ウ データの収集・分析方法●決定木の作成に用いたデータ
決定木の作成に用いたデータは、インターネットアンケートにより集められた。アンケートは、全国汚染物質排水削減制度が実施されている 46 州の水質プログラムの責任者を対象に実施した。これ
らの州当局者は、産業施設に対する許可証の発行や許可証に排水ガイドラインを組み込む責任を負っている。また、ガイドラインについて定期的かつ直接的な経験を有しており、これらの経験が排水に244) 検査報告書中では、審査・検討過程(screening and review process)や審査過程(screening process)、及びそれらを複数含む審査段階(screening phase)という表現を用いて厳密に分けているが、本報告書では、理解を容易にするために、すべて「審査過程」
で統一する。
245) 原文は、「EPA, the Association of Clean Water Agencies, and the National Association of Clean Water Agencies」である。

156

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

関する EPA の情報を補足する可能性がある。GAO は、これらの担当者及びその連絡先の一覧を EPAから入手し、インターネット検索及び州の担当者への電話連絡を通じてこの一覧を確認した。
46 州のうち 31 州から回答を得て、全体の回答率は 67％となった。この調査データは、これら 31 州の 42 人からの回答に基づいている。
州政府関係者が排水ガイドラインの改定をどの程度考えているかを調べるために、六つの主要な調査項目に対する回答の一つの変数ごとの頻度を分析した。この調査では、各州の特定の産業分野のガイドラインについて、各州がどのような見解を持っているかを示すために、調査回答を集計し、産業別の事例を作成した。31 の州から寄せられた調査票をもとに、155 の州別産業別事例を作成した。しかし、すべての州がすべての質問に回答したわけではないため、分析に使える事例は、123 件であった。
●アンケート結果の分析と決定木の作成
本調査では、①EPA が特定の産業分野の排水指針を改定すべきだと思うかどうか、②EPA が排水指針を改定する際に考慮する主要な要因が、回答者の州の各産業分野に存在すると思うかどうかを尋ねた。
各業界については、以下の質問を行った。
1.

当該産業の既存の排水ガイドラインは、十分か。水質に基づく排水制限を追加しなくても、重大なリスクから州を守ることができるのか。

2.

既存の排水規制を適用した後に残る、人の健康や環境へのリスクを大幅に軽減するような技術、プロセスの変更、又は汚染防止策は、この産業で利用可能か。

3.

当該産業は、財政的な困難を経験することなく、リスク低減技術、プロセスの変更、又は汚染防止措置を実施する余裕があると思うか。

4.

当該産業の現在の排水ガイドラインは、理解、実施、監視、又は施行が困難か。

5.

当該産業に対する現行の排水ガイドラインは、水質取引やマルチメディアを利用した利益等、革新的なアプローチを促進するために改定できると思うか。

6.

前述の質問に対する回答を考慮して、EPA はこの産業に対する現行の排水ガイドラインを改定すべきだと思うか。
様々な意思決定要因がどのように作用して、排水ガイドライン改定の必要性に関する州の見解に影響を与えているかを理解するために、調査で得られたデータを使って決定木分析を行った。
決定木は、
州政府関係者が特定の産業カテゴリーについて各要因が存在すると認識しているかどうかによって、データをより小さなサブグループに分割して作成した。
まず、最初の要因である「リスク」については、特定の産業からの排水が人の健康や環境に重大なリスクをもたらすと州当局が認識しているかどうかによって、事例をサブグループに分けた。それぞれのサブグループについて、州政府関係者が排水ガイドラインを改定すべきだと答えた事例の数と、ガイドラインを改定すべきでないと答えた事例の数を集計した。
次に、これらのサブグループを、リスクを大幅に低減する技術があると州当局が考えているかどうかによって、再度分割した。この分割により、さらにサブグループができた。
次に、技術のコストに対する州政府関係者の見解を評価し、最後に他の要因の存在に対する見解を
157

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例評価することで、データをさらに小さなサブグループに分割した。各段階において、（1）元のグループの件数が 10 件未満である、（2）結果として得られた小グループが、EPA が指針を改定すべきであると答えた回答者の割合に関して有意な差がない、又は（3）結果として得られた小グループが、EPAが指針を改定すべきかどうかに関して同じ結論を支持する傾向がある場合には、データの分割を中止した。
エ 調査・検査結果●決定木の作成結果作成された決定木を以下に示す。
図表 63 作成した決定木
人の健康や環境へのリスクを大幅に低減する技術があると担当者が考えているかどうか（アンケートの2 番目の質問への回答に基づく）「リスクをもたらす可能性があるか」という質問に「いいえ」と回答した51 人のうち、41 人は、EPA が指針を改定す
べきではないと回答した。
→改定すべきではないというのが大半を占めているので、「改定すべきでない」と表示。
→すなわち、人の健康や環境へのリスクを大幅に低減する技術があると担当者が考えていない場合、ガイドラインを改定すべきではないと考える。

出所：検査報告書（GAO-12-845）●結論
EPA が定期的に排水ガイドラインを見直し、適切に更新又は追加することが水質汚染防止法で定められているにもかかわらず、特定の産業区分に対する多くの排水ガイドラインが 20～30 年間にわたって改定されていない。現在 EPA が実施している産業区分の審査及び追加検討では、新規又は改定されたガイドラインを検討するための多くの産業区分が特定されておらず、審査過程では毎年同じ産業区分が多く特定されている。EPA の手法は、最も危険な汚染源に資源を集中させるものであるが、審査過程における不完全な危険データへの依存は、EPA が資源の制約の中で処理技術データを十分に収集できないことと同様に、本手法の成果を制限するものである。EPA の現行の手法では、ほとんどの産業分野において、より効果的な処理技術の利用可能性を検討する詳細な追加審査が行われていない。
一部の専門家によると、産業区分又は処理技術のいずれかに変化が生じている可能性が高く、より先進的で費用対効果の高い新しい処理技術が利用可能になっている可能性があるため、古い排水ガイ
ドラインの処理技術を見直すことが特に重要であるとのことである。EPA は最近、審査過程で使用する処理技術に関する情報をより多く入手するための措置を講じており、これは現在使用している危険
データの限界を補うのに役立つ可能性があるが、全国汚染物質排水削減制度プログラムからの技術情
158

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例報を改善し、入手するための措置は講じていない。
さらに、EPA は、最終決定されなかった戦略草案に当初記載されていた審査過程への取組を再検討しているが、全国汚染物質排水削減制度データベースの活用、関連する関係者の意見の入手、業界又は利用可能な処理技術の変化を考慮した旧排水指針の見直し等、プログラムを改善するための様々な可能な情報源を分析していない。様々な新しい情報源を評価しなければ、排水ガイドラインプログラ
ムの担当者は、再考されたアプローチが実施可能であること、あるいは審査過程で技術を考慮するための機関の能力を最適化することを保証することはできない。最も重要なことは、有害性情報を改善
し、処理技術データを考慮する、より徹底した統合的な審査手法がなければ、EPA は排水ガイドライ
ンプログラムが排水中の汚染物質を削減するために使用される処理技術の進歩を反映していることを確信できないということである。
オ 勧告と受検機関のコメント・対応●勧告
排水ガイドラインの更新又は新規策定する取組を促進させるため、審査過程の改定の検討が進むよ
うに、排水ガイドラインプログラムに以下の三つの措置を講じさせるように GAO は EPA の長官に勧告した。

・ 産業部門からの排出物がもたらす危険性に関する追加の情報源を特定し、評価すること。
・ 全国汚染物質排水削減制度データの活用を含め、産業部門で使用されている、あるいは使用可能な処理技術の審査過程での評価を向上させるための情報源を特定・評価すること。

・ 産業部門で利用可能な処理技術に関する情報を徹底的に検討するために、審査過程を修正すること。
●受検機関のコメント・対応
EPA は、本報告書が EPA の排水ガイドラインプログラムを適切に説明していると述べ、本報告書の提言のうち二つには原則的に同意したが、三つ目の提言には同意しなかった。
EPA は、産業排出物がもたらす危険性に関するデータの追加情報源を特定及び評価し、これらを年次審査に反映させるという第 1 の提言について、当該データの追加の情報源は貴重であることに同意した。EPA は、2011 年に新たな危険性情報の収集を開始し、2012 年の年次検討においてこれらの情報を使用していると述べた。
EPA は、産業排出者の処理技術の評価を改善するために追加の情報源を特定及び評価すべきであるという第2 の提言について、処理技術情報がプログラムにとって有用であることに同意した。
EPA は、
新しい処理技術情報の重要性を考慮して、2011 年にすべての産業区分にわたってより多くの処理情報を収集する取組を開始し、新しい会計年度の事業計画が策定されたら、2013 年及び 2014 年にこの作業を拡大する予定であると付け加えた。
第 3 の提言である、産業分野で利用可能な処理技術に関する情報の十分な検討を含めるように EPAが審査過程を修正することについて、EPA は、処理技術情報を審査に反映させることは価値があることに同意した。しかし、EPA は、このような取組は非常に多くの（人的・金銭的）資源を必要とすることを指摘し、EPA の現行の審査過程を踏まえると、この提言は実行可能ではないと述べた。
159

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

GAO は、既存のすべての産業区分に対する技術の評価が、現在の方法では EPA にとって毎年達成
することが困難であることを認めた。しかし、GAO の提言では、このような評価を毎年行うことを明記していない。例えば、EPA は、定期的に（すなわち、5～10 年ごとに）、ある産業区分で使用されている技術及び利用可能な技術の詳細な調査に取り組むことができる。EPA の 2002 年戦略案は、審査過程における処理技術の評価の重要性を認識している。GAO は、10 年近く経った今、EPA が利用可能な資源の制約の範囲内で、審査過程において当該技術を検討する現行の選択肢を評価すべきであると考える。さらに、技術情報を作成及び更新するための努力を考慮して、EPA は、審査過程にこの情報をどのように組み込む予定なのかを明確にすべきであると考えている。

160

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

2.3.7

事例 11 主成分分析の事例

Government Accountability Office (1996) “Public Health: A Health Status Indicator for Targeting Federal Aid toStates,” GAO/HEHS-97-13, November 1996
アメリカ会計検査院（1996）「公衆衛生：連邦による州への支援対象となる健康状態の指標」、
GAO/HEHS-97-13、1996 年 11 月
https://www.gao.gov/assets/hehs-97-13.pdf
事例のポイント・ 議会は GAO に連邦公衆衛生補助金の配分の目標設定に使えるような、州の人々の健康状態を表す指標を特定するよう求めた。

・ GAO は、「ヘルシーピープル 2000」指標やリライアスター社が開発した複合健康状態指標について主
成分分析を行い、その主成分（ヘルシーピープル 2000 指標の全体的な傾向を示す）と若年死亡率、貧困者数との関係をステップワイズ回帰によって分析し、若年死亡率と主成分との相関、すなわち、若年死亡率と「ヘルシーピープル 2000 指標全体やリライアスター指標全体との相関が高いことを示した。

・ 若年死亡率が、各州の様々な健康状態を相当程度説明できていることを示し、若年死亡率を連邦政府の公衆衛生補助金の配分式に含めることが妥当であるということを示した。

主成分分析は、主成分と呼ばれる新しい「合成」変数を作成する統計手法である。教師なし学習に分類される。主成分は、最初の主成分が元の変数群の変動をできるだけ多く反映するようにして、それに続く主成分は、残りの変動の可能な限り大きな割合を反映するように順次作成される。この手法を用いることで、多くの変数の変動のかなりの割合を、二つ又は三つの主成分で説明することができるようになる。

ステップワイズ法は、回帰モデルの説明変数を取捨選択する手法である。一つずつ説明変数を追加した
り、削除したりしながら最適な説明変数の組合わせを探す。

例えば、マンションの価格を被説明変数として、・マンションの駅徒歩→「駅徒歩」
・マンションの面積（問題データ）→「面積」
・近くの畳屋さんとの距離→「畳屋距離」
を説明変数にした場合、7 通りの説明変数の組合わせが考えられる。

・ [駅徒歩] のみ
・ [面積] のみ
・ [畳屋距離] のみ
・ [駅徒歩] × [面積]・ [駅徒歩] × [畳屋距離]
・ [面積] × [畳屋距離]
・ [駅徒歩] × [面積] × [畳屋距離]
161

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

７通りすべての組み合わせについて各々学習して、その結果の精度を確かめる方法は総当たり法と呼ばれる。
これに対して、例えば、①[駅徒歩] のみ②[面積] のみ③[畳屋距離] のみの３パターンを学習してみてそのなかで最も精度が高くなるパターンを確かめた結果、[駅徒歩のみ]のときが最も精度が高くなったとする。
そのうえで次に[駅徒歩]に加えてもう１つ説明変数を増やした場合（下線のケース）を考える。
①[駅徒歩] のみ②[面積] のみ③[畳屋距離] のみ④[駅徒歩] × [面積] ←追加⑤[駅徒歩] × [畳屋距離] ←追加
さらに、⑤より④の方が、精度が良かった場合には[駅徒歩] × [面積]をベースとして説明変数を追加する。
すなわち、⑥[駅徒歩] × [面積] × [畳屋距離] を追加し、④と⑥を比較して良い方を選ぶ。
このように、段階的に説明変数を選択する方法がステップワイズ法である。
https://totadata.com/lec14-stepwise/

ア 検査の背景・目的
1995 年 1 月 4 日、議会は「1995 年公衆衛生強化法」（S.142）を提出した。この提案では、CDC が管理する 12 件の連邦公衆衛生補助金が、一つの統合された保健システムブロック補助金に統合されることになっていた。この提案の目的は、公衆衛生システムが州や地域の健康問題に対処するための効率性と柔軟性を高めることであった。
この統合された補助金がこの目標を確実に反映するために、議会は GAO に、連邦資金の目標設定に使用できる州民の健康状態の指標を特定するよう求めた。具体的には、若年死亡率（premature
mortality）246)や貧困者数（number of people in poverty）が、健康状態を表す適切な指標となるかどうか、
また、他の指標も使用できるかどうかか確認するように求めた。
イ 調査・検査手法
州レベルのデータを用いて、若年死亡率、貧困者数等の指標と、二つの情報源から得られた州の健康状態に関する情報との関係を調べ、これらの指標を連邦政府の公衆衛生補助金の配分式に含めることの妥当性を評価した。

246) 早期死亡率の指標として、損失生存可能年数（YPLL）を用いた。YPLL は、生存目標年齢（本ケースでは 65 歳）を定め、その目標年齢までに達しないで死亡した場合に、その目標年齢と死亡時年齢の差を損失年数として算出したものである。

162

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

ウ データの収集・分析方法
使用した二つの情報源は、CDC がまとめた 18 の指標からなる「ヘルシーピープル 2000（Healthy
People 2000）」指標と、リライアスター社（ReliaStar Corporation）が開発した複合健康状態指標（リライアスター指標）である。
健康状態の州間の違いが、一つ又は数個の指標でほぼ説明できる。したがって資金調達方法に反映されるかどうかを判断するために、GAO は統計分析を行い、ヘルシーピープル 2000 指標とリライア
スター指標の州間の違いを最もよく説明する変数を特定した。
まず、主成分分析を用いて、ヘルシーピープル 2000 の指標に関連する全体的な変動を、より一般的な成分にまで減らした。次に、相関分析と回帰分析を行い、個々のヘルシーピープル 2000 指標、
若年死亡率に、その他の選択された変数が、ヘルシーピープル 2000 指標全体の指標としてどの程度機能するかを調べた。同様に、これらの指標とリライアスター指標との相関関係を調べ、ヘルシーピ
ープル 2000 指標の分析結果を裏付けるものかどうかを判断した。
●相関分析及び回帰分析
若年死亡率、貧困、その他の選択した変数が主成分の代用となるかどうかを確認するために、相関分析と回帰分析を行った。相関分析では、各成分との相関係数が 0.60 以上の変数を代理変数として特定した。次に、ステップワイズ回帰を用いて、各主成分の変動がこれらの変数によってどの程度説明されるかを調べた。

163

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

ステップワイズ回帰の前に主成分分析を行っている理由
今回のようなデータの場合、単純に回帰分析をしてしまうと、多重共線性が問題になる可能性が高い。例えば、たばこを吸う人は、心血管関連死にもなりやすいし、肺がん死の確立も高くなると考えられる。これらの変数をそのまま説明変数として使って回帰分析をすると、適切な回帰分析の結果が得られない。
※回帰分析で係数を適切に推計できるのは、説明変数が独立の時だけである。
そうした場合に、主成分分析で得られた主成分得点(component score)を独立変数として、重回帰分析を行うといった方法が知られている。各主成分は独立しているため、多重共線性を気にすることなく回帰分析ができるようになる。

図表 64 多重共線性のイメージ

出所：林（2017）

ステップワイズ回帰では、どの統計モデルが最も単純に各成分を説明できるかを判断することができた。この手法では、被説明変数に最も強く関係する変数を選択し、モデルの説明力を高める追加変数のみを含む。さらに、被説明変数との関係が偶然に発生したと思われる変数は、式から除外される。
エ 調査・検査結果●主成分分析の結果
ヘルシーピープル 2000 指標の主成分分析では、四つの主成分が元の指標セットの変動の 75％以上を占めていた（下表参照）。最初の成分は全体の変動の 42％を占め、残りの成分はそれぞれ説明される変動に占める割合が徐々に小さくなった。四つ目以降の成分は、説明された変動に対して約 5％以下しか寄与しなかったため、残りの分析からは除外した。
図表 65 主成分分析の結果
主成分

寄与率

累積寄与率

1

42.1

42.1

寄与度の比率（寄与率の合計を100）
55

2

17.4

59.5

23

3
4

10.7
6.3

70.2
76.5

14

出所：検査報告書（GAO/HEHS-97-13）
164

8

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例●相関分析
図表 66 各主成分のヘルシーピープル 2000 指標の各指標に対する重み
ヘルシーピープル 2000指標

1
(42%)

2
(17%)

3
(11%)

4
(6%)

総死亡率（Total mortality）.9264–.0553–.1459.2557

心血管関連死（Cardiovascular deaths）.8802–.1506–.3086.0626

肺がん死（Lung cancer deaths）.6476–.2370–.3921.3749

乳がん死（Breast cancer deaths）.0447–.5010–.4876.2801

自動車事故死（Motor vehicle deaths）

.5644

.7379

–.0742.1008

自殺（Suicides）–.0116

.7414

.3660

.4271

死亡率指標（Mortality indicators）

殺人（Homicides）.8646–.0970.3097–.0020

乳児死亡率（Infant mortality）

.7819

.0662

–.3049–.1345

労災による死亡（Work injury-related deaths）

.0182

.6458

–.0688–.0482

疾病発生率の指標（Disease incidence indicators）

AIDS

.2441

–.7371.4661–.0459梅毒（Syphilis）

.8241

.0194

–.1338–.1413

結核（Tuberculosis）.5072–.4229.5359–.2064–.0779–.3571

.4027

.6837

リスク要因（Risk factors）
劣悪な大気質（Poor air quality）
産前産後ケア（Prenatal care）

.5331

.3660

.5341

.0038

子供の貧困（Childhood poverty）.7737–.0606.0288–.1107

低出生体重（Low birth weight）
若年出産（Births to adolescents）.8538–.1136
.3067

.0940

–.1468

.8969

.0773

.0034

※0.6 以上は太字
出所：検査報告書（GAO/HEHS-97-13）
第 1 主成分は、死亡率指標とリスク要因の両方に最も強く関連しているように見える。総死亡率（Total mortality）の重みは 0.93 で、心血管関連死（Cardiovascular deaths）、殺人（Homicides）、乳児死亡率（Infant mortality）の重みも高い。また、五つのリスク要因のうち三つ（子供の貧困（Childhood
poverty）、低出生体重（Low birth weight）、若年出産（Births to adolescents））は、第 1 主成分に大きく寄与している。
第 2 主成分は、自殺、自動車事故死、労働災害関連死に最も強く関連している。また、第 2 主成分
は、AIDS の発生率と負の関係にある。第 3 主成分に強く関連する指標や指標群はない。第 4 主成分
は、劣悪な大気質（Poor air quality）と最も強く関連している（重み＝0.68）。
●ステップワイズ回帰
若年死亡率（premature mortality）、貧困者数（number of people in poverty）、その他の選択した変数が主成分の代用となるかどうかを確認するために、相関分析と回帰分析を行った。相関分析では、いずれかの主成分との相関係数が 0.60 以上である変数を代理変数として特定した。次に、ステップワイ
ズ回帰を用いて、各主成分の変動がこれらの変数によってどの程度説明できるかを調べた。
ステップワイズ回帰では、どの統計モデルが最も単純に各主成分を説明できるかを判断することができた。その際、被説明変数に最も強く関連する変数を選択し、モデルの説明力を高める追加変数の
165

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例みを含めた。さらに、被説明変数との関係が偶然に発生したと思われる変数は、式から除外した。
第 1 主成分は、ヘルシーピープル 2000 指標のうち九つと、他の選択された指標のうち二つ（若年死亡率と貧困者数）と 0.60 以上の相関があった（主成分係数が 0.60 以上）。これらのうち八つの指標との相関は 0.80 を超えていた247)。
若年死亡率は、第 1 主成分との相関が最も高かったため、ステップワイズ回帰法により、モデルに含めるべき最初の変数として選択された。若年死亡率だけで、この成分の変動の 86％を説明することができた。心血管関連死（cardiovascular-related deaths）を加えると、説明される変動がさらに 7 ％増加し、決定係数 R2 は 93％になった。若年出産（Births to adolescents）を加えると、説明される変動は4％増加し、殺人（homicide）と低出生体重（low birth weight）によって、説明される変動はそれぞれ1％増加した。
第 2 主成分は、ヘルシーピープル 2000 指標の全体の変動の 17％を占めた。ヘルシーピープル 2000
指標で、相関が 0.60 以上だったのは、三つの指標だけであった。その他の指標では、18 歳未満の人口
だけが、0.60 以上の相関があった。第 2 成分は、事故死や自殺等、特定の種類の死亡率と最も強く関連している。
自殺（Suicide）だけで第 2 成分の変動の 54％を説明した。労災による死亡（Work injury-related deaths）
では 17％、自動車事故死（motor vehicle deaths）では 7％の増加となり、説明される変動は 78％に達した。最後に、18 歳未満の人口を加えると説明される変動は 2％増加した。
第 3 主成分は、ヘルシーピープル 2000 指標の変動の約 11％を占めた。この成分は、農村人口という一つの指標と中程度の相関関係があり、その変動の約 43％を説明している。
第 4 主成分は、ヘルシーピープル 2000 指標の全体の変動に占める割合が最も低く、約 6％であった。この成分は、ヘルシーピープル 2000 の指標のうち、EPA の大気質基準を超える郡に住む人々の割合という一つの指標と中程度の相関関係があり、第 4 成分の変動の約 46％を説明した。
図表 67 各代理変数が「ヘルシーピープル 2000」指標の州間の差を説明できる割合
若年死亡率（Premature mortality）
自殺（Suicides）
地方人口（Rural population）
労災による死亡（Work injury-related deaths）
心血管関連死（Cardiovascular deaths）
劣悪な大気質（Poor air quality）
若年出産（Births to adolescents）
自動車事故死（Motor vehicle deaths）
殺人（Homicides）
低出生体重（Low birth weight）
18 歳未満人口（Population less than 18 years of age）

36
9
5
3
3
3
2
1
a
a
a

a は１％未満
出所：検査報告書（GAO/HEHS-97-13）247) 第 1 主成分と、ヘルシーピープル 2000 指標との相関係数は主成分係数として表に整理されているが、第 1 主成分と若年死亡率と貧困者数との関係は表で示されていないため、非常に分かりにくくなっている。

166

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例●明らかになった点
若年死亡率は、ヘルシーピープル 2000 指標とリライアスター指標の両方で測定された各州の人口の健康状態の違いを反映する最も優れた単一の代理指標であることが明らかになった。
若年死亡率は、
ヘルシーピープル 2000 指標の変動の 36％、リライアスター指標の変動の 75％を説明できる248)。若年死亡率を用いて連邦政府の中核的な公衆衛生機能に対する資金を配分することは、各州の人口の死亡率、疾病発生率、死亡率や罹患率のリスクに基づいて、連邦政府の支援目標を州に体系的に伝えることにつながる。
州の人口に占める貧困層や少数民族の割合等、他の多くの変数も、ヘルシーピープル 2000 の指標
やリライアスター指数で測定される健康状態の違いと相関関係があることがわかった。しかし、これらの変数と若年死亡率を加えても、州の人々の健康状態を区別する能力は大きく向上しなかった。さらに、若年死亡率だけで得られる以上に資金の設定能力を向上させるには、幾つかの変数を追加する必要があり、配分計算式が複雑になってしまう。
オ 勧告と受検機関のコメント・対応
勧告は特に記載されておらず、以下の結論が示されている。
若年死亡率は、州が管理する中核的な公衆衛生機能に対する連邦政府の資金を配分するための適切な健康状態指標である。指標の複雑さや管理の負担を軽減するために、配分計算式に単一の指標を用いることが望ましいと考えられる場合、若年死亡率は最も適した指標である。州の自殺率とともに若年死亡率を用いることで、州間の違いをよりよく反映することができる。しかし、自殺を死因として決定することはやや主観的であり、資金調達の計算式に変数として含めることは、自殺率について報告されたデータの信頼性に影響を与える可能性がある。

248) ReliaStar 指標については、ステップワイズ回帰の結果しか示されていないが、恐らく主成分分析を行った結果に基づいて、その主成分と若年死亡率等とのステップワイズ回帰を実施したものと想定される。

167

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

2.4.
2.4.1

AI ツールの技術評価
事例 12 技術評価設計ハンドブックに参考事例として取り上げられている AI ツールの技術評価事例

Government Accountability Office (2020) “TECHNOLOGYASSESSMENT: Artificial Intelligence in Health Care
Benefits and Challenges of Technologies to Augment Patient Care”, GAO-21-7SP, Nov 30, 2020
アメリカ会計検査院（2020）「医療機関における AI の活用―患者管理を強化する技術のメリットと課
題」、GAO-21-7SP、2020 年 11 月 30 日
https://www.gao.gov/assets/gao-21-7sp.pdf
事例のポイント・ 医療機関において患者管理を強化するために AI ツールの活用が期待されている。
・ 患者管理を強化するための AI ツールの技術評価を実施するに当たり、関連する報告書や学術文献のレビューと関係者へのインタビューを実施し、専門家会議を開催した。

・ AI ツールを活用することで、治療の改善、医療従事者の負担軽減、資源の有効活用が可能である。他方、AI ツール開発に用いる医療データの質、個人情報保護、AI ツールを活用した結果発生した事故の責任の所在等に課題がある。

・ GAO は政策決定者に六つの政策提案をしている。AI ツールの活用によるメリットを最大化させるために、医療従事者と AI ツール開発者が協働する機会を増やし、ベストプラクティスを確立させる環境を整えること等を提案している。

ア 検査の背景・目的
GAO-STAA（科学技術評価分析チーム）は、GAO 職員、議員、その他の関心のある一般人を対象に、技術評価の際の情報収集方法、分析方法、検討手法の技術評価設計手順、留意点をまとめた技術
評価設計ハンドブックを作成した。技術評価設計ハンドブックにおいて、情報収集に関する事例として、全米医学アカデミーと GAO が協力して行った医療機関における AI ツールの活用に関する技術評
価事例が取り上げられている。ここでは、その医療機関における AI ツールに関する技術評価事例を紹介する。
米国では 2030 年までに 65 歳以上の人口が全人口の 5 分の 1 を占めると予想されており、今後の医療管理システムのひっ迫が懸念されている。医療管理システムのひっ迫を回避し、医療サービスの質と価格を維持するために、国民の医療データを有効活用して対策をとる必要がある。そこで、医療データを高速に処理・分析できる AI ツールの活用が検討されている。
医療現場で AI ツールを活用することにより、医療従事者の負担軽減と治療の改善が期待できる。
患者管理の強化を目的とした AI ツールの例には、患者に合わせた治療方法の提案システム、集中治療室で患者のバイタルサインを検知するモニタリングソフト、口頭の診察内容から電子医療記録を作成するスマートスピーカー、保険請求書を自動作成するソフト等がある。
しかし、医療分野における AI ツールの利用には様々な懸念点がある。AI ツール開発に用いられる医療データは患者の人種、社会経済的地位、性別等のバイアスがかかっている可能性がある。AI ツールが提案した治療方法にバイアスがかかり、医療従事者が本来すべき適切な対応がなされなかった場
168

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

合等に、倫理、法、経済、社会的な問題が生じることが懸念されている。
そこで、米国議会は患者管理の強化を目的として開発された AI ツールの技術評価を GAO に要請した。以下の観点から技術評価が行われた。

・ 患者管理の強化に活用可能な既存及び開発中の AI ツールとそのメリット
・ AI ツールの活用に関する課題
・ AI ツールの活用に関する課題への対処方法と、AI ツール活用によるメリットを高めるための政策提案
イ 調査・検査手法
本技術評価では以下 3 点を明確にしている。

・ 患者管理の強化に有効な既存の AI ツール及び現在開発中の AI ツールは何か、また、AI ツー
ルを活用することのメリットは何か。

・ 患者管理の強化に有効な AI ツールの活用に関する課題は何か。
・ 患者管理の強化に有効な AI ツールの効果を最大限に発揮させ、さらに課題を解決するために必要な政策は何か。
上記を明確にするために、企業や医療サービス提供者が患者管理の強化やその他の管理業務に活用できそうな AI ツールと、AI ツールの活用に伴う課題を以下の方法で調査した。

① 既存の AI ツールや開発中の AI ツールに関する報告書や学術文献のレビュー
患者管理の強化に有効な AI ツールの活用に関する課題を明確にするために、経済的観点と患者のプライバシー保護の観点から文献調査を行った。また、AI ツールの効果を最大化させ、かつ、課題を解決するために必要な政策について、政策に関する報告書等を用いて調査した。

② 政府機関職員、業界関係者、学術研究者、消費者団体等様々な関係者へのインタビュー実施
AI 分野の専門家や実務経験者にインタビューを行った。インタビューで得られた情報は、医療現場における AI ツール活用に関わる一部の者から得られたものであり、一般化できない。よって、本報告書では例示的に記載している。

③ 全米医学アカデミーと共同で専門家会議を開催
全米医学アカデミーと協力して 2020 年 3 月 31 日・4 月 1 日に 2 日間の会議を開催した。GAO は会議に出席した専門家にドラフト版の報告書を提出し、フィードバックを本文に反映させた。
文献調査、関係者へのインタビュー、専門家会議の結果を基に政策提案リストを作成した。リストには 107 項の提案をまとめた。そのうち、評価の目的に合致しないものを排除し、残った提案を分野
横断的なもの、上位政策に組み込むことができる可能性があるもの、政策の実行方法の例となるもの、に分類した。
2019 年 11 月～2020 年 11 月に、技術評価に関連する GAO の品質保証フレームワークに従って調査を実施した。十分かつ適切な証拠を得るために業務計画を作成し、計画に沿って調査を実施した。

169

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

ウ データの収集・分析方法（ア）データの収集方法
データ収集方法は以下のとおり。

① 既存の AI ツールや開発中の AI ツールに関する報告書や学術文献の収集
Scopus、MEDLINE、Biosis Previews、WorldCat 等のデータベースで文献を収集した。検索キーワー
ドには「医療サービス」「デリバリー」「AI」等を用いた。過去 5 年以内に出版された学術論文や査読付き論文、政府報告書、会議報告書、学位論文、監査調書、書籍、立法資料、業界論文、ホワイトペーパーを収集対象とし、一般的な報道は対象から外した。

② 関係者へのインタビューによる情報収集
以下の機関で AI 分野の業務を担当する関係者にインタビューを行った。

・ 退役軍人省、メディケア・メディケイド・サービスセンター、国立衛生研究所、食品医薬品
局を含む関連連邦政府機関

・ 産業/専門家組織 4 団体と民間企業 1 社
・ 学術研究者 3 名
・ 医療機関 1 件
・ 消費者団体 1 団体
③ 専門家会議における情報収集
連邦政府機関、学界、産業界、法学者等様々な利害関係者から、患者管理の強化に活用できる AI ツールの研究をしている専門家や AI ツールを運用している専門家等を 18 名招待した。会議では以下六つのセッションを実施した。

・ 臨床診断支援や業務管理に活用できる AI ツール
・ ロボティクスを用いた AI ツール
・ AI ツールの開発要因
・ AI ツールの導入要因
・ AI ツールを用いて患者管理の強化を促進するために必要な政策（2 セッション）
会議に招待する専門家の選定に当たり、専門家との利益相反を評価した。ここでは、利益相反を有する専門家を、意見や議論内容に客観性を損なう可能性がある者、もしくは個人又は組織に不当な競争優位性をもたらす可能性がある者と定義した。会議に出席した専門家は利益相反を有していないことを確認した。
（イ）データの分析方法
本報告書には分析方法が記載されていない。
エ 調査・検査結果（ア）患者管理の強化に活用できる既存及び開発中の AI ツールとそのメリット
本調査により、AI ツールの活用により、医療サービスの質と業務管理を改善できることが明確にな
170

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例った。
AI ツールの活用によるメリットは以下のとおり。

・ 治療の改善：AI ツールを用いて患者の健康状態を予測できるようになり、患者に合わせた治療を医者が提案できる。例えば、精密医療では副作用を最低限に抑えながら患者に合わせた治療法を選択して病状を改善させるが、AI ツールが大量の医療データを分析して得られた患者の健康状態の将来予測結果は、医者が適切な治療法を選択する際の重要な参考情報となる。

・ 医療従事者の負担軽減：ルーティンワークや形式化された業務に AI ツールを活用すること
で、医療従事者の業務負担を減らすことができる。さらに、医療従事者が患者と過ごす時間を増やすことができる。

・ 資源の有効活用：AI ツールは高価な機器を代替することもできるため、資金の節約になる。
また、AI ツールは人員配置の提案等もできるため、人材も有効に活用できる。
さらに、以下の 2 種類の AI ツールが患者管理の強化に有効であることが明確になった。

・ 臨床用 AI ツール：患者の健康状態の予測、治療方法の提案、外科治療の指導、患者のモニタ
リング、PHM249)サポートに有効である。

・ 事務用 AI ツール：電子医療記録の作成、運用プロセスの最適化、手間のかかる作業の自動化
により、医療提供者の負担軽減と業務効率化を実現できる。
しかし、本調査において有効と判断された AI ツールには、完成度や導入段階が様々であり、実際に現場で利用できているものは少ない。現状では、PHM のみに AI ツールが活用されている。
（イ）AI ツールの活用に関する課題
AI ツールの活用に関する課題として、以下が挙げられている。

・ AI ツール開発時に医療データを利用するが、その際に質の高いデータにアクセスすることが困難である。

・ 医療データは一般化されていないため、様々なバイアスを含む可能性がある。バイアスを含むデータを使って開発された AI ツールは有効性と正確性に欠ける。

・ AI ツールを他システムに統合できないため、利用範囲を拡大することができない。
・ AI ツールが提案した治療方法は、どのような検討プロセスを経て結論付けられたのかが不明
瞭である。提案の妥当性を医者が判断できないため、医者から AI ツールへの信頼を得られにくい。

・ AI ツールの開発が活発に行われるようになり、開発者の人口が増えると、開発に使用される医療データの個人情報が流出するリスクが増加する。

・ AI ツールを用いて医療サービスを提供した結果、事故等が発生した場合に、責任の所在が不明瞭である。

249) PHM（Population Health Management）とは、特定地域の社会保険受益者などのある特定の人口に対して、予防から予後まで長期スパンで慢性疾患のリスクを低減する健康管理システムのことである（株式会社日立総合計画研究所，2014）。

171

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例（ウ） AI ツールの活用に関する課題への対処方法と、AI ツール活用のメリットを高めるための政策提案
GAO は政策決定者に対して、AI ツールの活用に関する課題に対処し、さらに患者管理を強化させるために有効と考えられる六つの政策を提案している。
1.

医療従事者と AI ツール開発者が協力できる環境を整える

2.

質の高いデータ共有の仕組みを作り、データのアクセス環境を整える

3.

AI ツール開発、実装、AI 技術活用の各段階におけるベストプラクティスを確立できる環境を整える

4.

分野横断的に様々なスキルを身に着けている人材を増やす

5.

AI ツールの安全性を向上させ、有効性を高めるために、AI ツールの利用状況や結果を定期的に監視する仕組みを作り、AI ツールの利用者が開発者にフィードバックできる環境を整える

6.

現在、様々な AI ツールが開発されているため、開発過程で上記の課題や懸念点は解消されている可能性がある。新たな対応が必要ない場合は現状を維持する。

オ 勧告と受検機関のコメント・対応
本技術評価報告書は検査事例ではないため勧告と受検機関のコメント・対応はない。

172

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

イギリスにおけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例
3.1.
3.1.1

第一段階：データ収集
事例 13 ウェブスクレイピングの事例

National Audit Office (2017) “Cross Government: Investigating the volume and readability of guidance on thegovernment’s GOV.UK website,” Audit insights 8
イギリス会計検査院（2017）「政府横断的テーマ：政府の GOV.UK ウェブサイト上での説明ページの量と可読性の調査」、Audit insights 8 号
https://www.nao.org.uk/wp-content/uploads/2015/03/11468-001-Audit-insights-Cross-government-final.pdf
事例のポイント・ 歳入関税庁（Her Majesty's Revenue and Customs）（以下、「HMRC」という。）に対する検査の際に用いたウェブスクレイピングの手法を紹介している。

・ NAO ではプログラミング言語 Python を用い、イギリス政府のウェブサイト「GOV.UK」内の対象ページのテキストコンテンツを収集し、それらの単語数と読みやすさを分析した。その結果、記事ページの平均単語数は 1,280 語とガイダンスページと比べて多く、ほとんどの記事ページが読みにくい又はかなり読みにくいページであると評価された。

ウェブスクレイピングとは、ウェブページから必要な情報をこすりとって（スクレイプして）収集する技術のことである。ウェブスクレイピングを行うことで、手動で情報収集を行う場合と比べ、手間と時間を削減することができる。例えば、インターネット上の価格やニュース等の情報収集や市場調査等で使用されている250)。
一方、ウェブスクレイピングを行う際には、著作権法違反やウェブサイトの利用規約違反とならないよう、注意が必要である。また、情報収集に当たり、頻繁にウェブサイトへアクセスすることとな
るため、ウェブサイトのサーバダウン等を引き起こさないよう、アクセス間隔にも配慮が必要となる。

251)

ア 検査の背景・目的
NAO では、2015 年～2016 年にかけて、HMRC のカスタマーサービスに関する VFM 検査を実施した252)。その際、イギリス政府のウェブサイト「GOV.UK」に掲載されている、納税者及び広く一般に対して必要な手続を説明しているページの単語数及び読みやすさ（可読性）を、ウェブスクレイピン
グを用いて調査した253)。本事例で取り上げる Audit insights254)では、その際に使用したウェブスクレイ
ピングの手法が説明されている。
250) Octopus Data（2021）
251) パソナテック（n.d.）252) 当該 VFM 検査については NAO 報告書 “The quality of service for personal taxpayers” (HC17, Session 2016-17)を参照されたい。
253) 「GOV.UK」とは、情報公開の目的のもと、イギリス政府が政府横断的に利用しているウェブサイトである。詳細は第 2 章

第 2 節 イギリスにおける公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の概要（p.30）を参照されたい。
Audit insights は、NAO が検査で用いた革新的又は新しい分析手法の方法論や手法がまとめられているレポートのシリーズである。これまで、本事例の政府横断的テーマのほかに、労働・年金、規則、健康といったテーマで複数のレポートが発出されており、NAO のウェブサイト（https://www.nao.org.uk/highlights/audit-insights/）から参照できる。

254)

173

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

イ 調査・検査手法
NAO は、GOV.UK 内の自動検索、ページの分類、及びコンテンツの可読性評価という 3 ステップを実行するためのアプリケーションをプログラミング言語 Python を用いて作成し、調査した。アプリ
ケーションの作成に当たっては、Python の標準ライブラリのほか、pandas、BeautifulSoup、urllib、urllib2、
datetime、matplotlib のライブラリも使用した。
Python は、1991 年に開発されたプログラミング言語で、アプリケーションの開発や機械学習、デー
タ解析等多様な用途に使用できる。コードが比較的シンプルで学びやすく、国や官民を問わず広く利用されている言語で、例えば YouTube や Google 等のサービスでも Python が使用されている255)。
また、プログラムを作成する際には関数を用いることも可能である。関数はライブラリ256)にまとめられている。Python には、標準ライブラリと呼ばれるライブラリがインストール時点で備わっている
ほか、その他のライブラリもパッケージとしてダウンロード及びインストールすることができる。それらも活用することで、ゼロからコードや関数を書かなくても幅広いプログラムを組むことができる。本調査で使用されたライブラリの概要は、以下のとおり。

257)

pandas は、オープンソースで公開されているデータ解析用のライブラリで、様々な形式のデータ読
み込みやグラフ化等、データ分析や機械学習を行う際に用いられる。データの並び替えや欠損値の補完を行うことができ、データ分析の前処理段階で多く利用されている258)。
BeautifulSoup は、Python でウェブスクレイピングを行う際に使用される代表的なライブラリの一つ
で、HTML や XML からデータを抽出することができるライブラリである259)。なお、ウェブスクレイ
ピングの代表的なライブラリとして、BeautifulSoup のほかに Selenium と呼ばれるライブラリもある。
urllib は、urllib.request（URL を開いて読むモジュール）や urllib.parse（URL をデータ構造の集合体に変換するモジュール）等、URL に対する作業を行うモジュールを複数集めたパッケージであり、ウェブサイトにあるデータにアクセスするために使用される260)。
urllib2 も、urllib と同様に URL にアクセスしデータを読み出すために使用されるモジュールのパッ
ケージであるが、urllib とは異なり HTTP だけでなく HTTP ヘッダーのカスタマイズ等にも使用できる。

261)

datetime は、日付や日時に対して操作を行うモジュールで、日付や時刻の取得、時間及び日付の加減
算、日時情報から月情報のみの抽出等をすることができる262)。
matplotlib は、グラフを描画するために使用されるライブラリで、3D も含めた多様な種類のグラフを作成することができる。また、pandas と組み合わせて、データや分析結果を可視化する目的でも使用される263)。

255) TechAcademy マガジン（2017）
256) ライブラリとは、複数の関数のまとまりであるモジュールをさらに複数集めて一つにまとめたものである。Python ではこれをライブラリと呼び、R 言語ではパッケージと呼ぶ。
257) インターネット・アカデミー（n.d.）258) TechAcademy マガジン（2018-d）259) パソナテック（n.d.）260) TechAcademy マガジン（2018-c）
261)

TechAcademy マガジン（2018-a）262) TechAcademy マガジン（2018-b）
263) TechAcademy マガジン（2018-d）

174

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

本手法により、GOV.UK 内には以下の図表 68 のとおり、4 種類のページがあることが確認された。
この結果を踏まえ、単語数や可読性の分析は、大量のテキストコンテンツが含まれるガイダンスペー
ジと、記事ページの 2 種類のページを対象とすることとした。これらの対象ページから、Python のア
プリケーションを用いてコンテンツを収集、その単語数や可読性等の指標を用いて分析を行った。
図表 68 GOV.UK 内の 4 種類のページ分類
種類

概要

ガイダンスペー

最もシンプルな内容のページで、複数ジ

例のパートに分かれていることが多く、上「所得税」（Income Tax）ページ
https://www.gov.uk/income-tax

位説明を含む。
インタラクティブページ

自身の状況を選択することで必要な手「税申告書の提出が必要かチェックする」

続が示されるようなセルフヘルプツール（Check if you need to fill in a Self Assessment

を含むインタラクティブなページ。

tax return）ページ
https://www.gov.uk/check-if-you-need-tax-return

詳細トピックページ
記事ページ

より詳細かつ専門的な内容（記事ページ等）へのナビゲーションページ。
政府の各省庁に帰属するページで、概「VAT」ページ
https://www.gov.uk/topic/business-tax/vat「緊急対応・復興」（Emergency response andrecovery）ページ

して、より詳細な内容を含む。

https://www.gov.uk/guidance/emergencyresponse-and-recovery

出所：報告書（Audit insights 8）
ウ データの収集・分析方法（ア）データの収集方法
データの収集は 2015 年 10 月 15 日に実施し、その時点で GOV.UK 内にあった 18,000 以上の個別ページを対象に、アプリケーションを用いてデータの収集及び調査を行った。このうち、テキストコン
テンツを多く含むガイダンスページと記事ページを対象に、単語数と読みやすさの分析を行うこととし、ガイダンスページ約 1,350 ページ及び記事ページ約 1,550 ページの合計約 2,900 ページを分析した。
なお、データ分析を行うに当たって、ページの書式を考慮し、収集したテキストコンテンツのデー
タのうち、箇条書きとなっているコンテンツに関しては、それぞれを独立した文章とみなすために各箇条の最後にピリオドを追加するという前処理を行った。また、ページ上部のナビゲーションアイテ
ムやフッター、連絡先情報は、分析対象のテキストコンテンツから除外した。
（イ）データの分析方法
各ページのテキストコンテンツを自動で収集した後、英語の可読性を計測するための Flesch Reading
Ease という指標に基づいて、1 単語当たりの平均音節数と 1 文当たりの平均単語数から、各ページの可読性スコアを採点した。なお、スコアの計算にライブラリを用いたか、NAO が関数を作ったか、又
175

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

は手作業でスコアリングしたかについては、本 Audit insights のレポートには記載されていない264)。
各ページの可読性スコアは概ね 0 から 100 の間となるが、極端に単語数の少ないページ等は 0 から
100 の枠外の点数付けがなされる場合がある。これらの例外を除いた 0 から 100 のスコアとなったページを、本調査の分析対象とした。なお、0 が最も可読性が低く、100 が最も可読性が高いスコアである。このスコアが 60 から 70 の間の文章は、Plain English（専門用語を回避し、明確さと簡潔さが強調された分かりやすい英語）とみなされる。
エ 調査・検査結果
ガイダンスページは、記事ページと比較して大まかな内容が記載されている一方で、記事ページは各省庁の管理下にあり、より詳細な内容が記載されている。そのため、分析の結果でも、ガイダンス
ページの方が記事ページよりも単語数が少なく、ガイダンスページの平均単語数は 670 語で、ガイダ
ンスページ全体の 53%は 500 語以下のページであることが分かった。記事ページ全体の 57%は 1,000
語未満のページであったが、記事ページ全体の平均単語数は 1,280 語で、ガイダンスページよりも 1
ページ当たりの単語数が多かった。
また、ガイダンスページの 79%は可読性スコア 60 点以上（Plain English 又はさらに簡単な文章）であると評価されたが、記事ページで同様のスコアを得たページは 27%の割合に留まった。ほとんどの記事ページは、可読性スコア 40～60（読みにくい又はかなり読みにくい文章）であると評価された。
サービスカテゴリー別の可読性分析も行ったところ、同様にガイダンスページは概ね Plain English
かそれよりも簡単であると評価された265)。特に、財産と税（Money and tax）というサービスカテゴリ
ーに分類されるページ（合計 103 ページ）が最も高いスコア評価となった。
オ 勧告と受検機関のコメント・対応
本事例の Audit insights は検査報告書ではないため、勧告は掲載されていない。ただし、本資料では、
ウェブスクレイピングは、大量のウェブページを、迅速かつ効率的に分析する手法として役立つ手法
であると結論付けている。また、ウェブスクレイピングに関する図表 69 のような幾つかの課題を指摘したうえで、ウェブスクレイピングだけで最終的な答えを出せるわけではないが、調査の方向性を決めるうえでも役立つツールであるとした。
図表 69 本件検査での課題と限界

・ アプリケーションが、GOV.UK 上のすべてのコンテンツを特定できたかどうかは、断言できない。
・ 一般市民から専門家まで、様々な人を対象とした GOV.UK のコンテンツは、その内容も幅広いものである。分析対象コンテンツを、一般市民向けに作成されていることが多いガイダンスページと記事ページに絞ることで、対象者をある程度限定するよう試みたものの、本調査では検討できなかった一般市民

264) Python で Flesch Reading Ease 指標による可読性を計算する場合は、textstat のライブラリ（https://pypi.org/project/textstat/）を使用することができる。
265) サービスカテゴリーとは、教育と学び（Education and learning）や犯罪、司法及び法律（Crime, justice and the law）といった利用者のために設けられたGOV.UK 上の情報分類であり、調査時点では16 のサービスカテゴリーが設定されていた。
また、
これらのサービスカテゴリーは、学校とカリキュラム（Schools and curriculum）や刑務所と執行猶予（Prisons and probation）
といったサブカテゴリ―にさらに分類され、これらのサブカテゴリ―では、特定の政府サービスに関するヘルプやガイダンスが掲載されているウェブサイトや、セルフヘルプツールなどを掲載している。

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第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

向けの関連ページも存在する。

・ 可読性の指標は、ウェブページの読みやすさの一側面を評価するものであり、書式やレイアウトといった、読みやすさに影響を及ぼすその他の要素を考慮できていない。また、リスト化されたコンテンツについてはピリオドを打ち文章とみなすこととしたが、幾つかのページにおいては、これが原因でスコアが上がってしまった可能性もある。

出所：報告書（Audit insights 8）を基にあずさ監査法人が作成

177

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

3.1.2

事例 14 データマッチングを用いた業務の検査事例

National Audit Office (2019) “Investigation into overpayments of Carer’s Allowance,” HC 2103, Session 20172019
イギリス会計検査院（2019）「介護者手当の過払いに関する調査」、HC 2013、2017-2019 年度
https://www.nao.org.uk/report/investigation-into-overpayments-of-carers-allowance/
事例のポイント・ DWP による介護者手当の過払いに関する調査を行った事例である。
・ DWP では、1990 年代以降データマッチングによる過払事例の検出を行っている。当初は年次データを使用したデータマッチングであったが、マッチング頻度を月次、日次にする等、徐々にその手法の改善が図られてきた。

・ 2018 年以降に利用されているデータマッチングシステムでは、上限額を超える収入データについて日次でアラートが発出されるために、介護者手当申請の承認前に当該事例の調査を行うことができ、その結果、介護者手当の過払いの防止につながっている。

・ 一方、介護時間に関する要件（週 35 時間以上）を満たさない介護者に対する手当の支給等、データマ
ッチングでは検出できない過払事例もある。また、データマッチングで検出された事例が実際に過払いに該当するかどうかを確認するには職員による個別調査が必要となるが、人員不足によりすべての検出事例の確認ができていないという課題もある。

データマッチングは、組織内外の様々なデータを読み取り、一定のルールに該当するデータを検出する仕組みである。本調査事例の場合、DWP が保有する介護者手当の受給者の情報を、HMRC が保有する納税者の情報と照らし合わせ、介護者の収入が一定額（週当たり 123 ポンド）以上となっているデータを検出することにより、介護者手当の受給条件となっている収入要件を満たしていない介護者に対する手当の支給事例を特定している。

ア 検査の背景・目的
DWP では、障害給付金を受給している要介護者に対して週に 35 時間以上介護を行っている者のう
ち、週当たりの収入が 123 ポンド以下の介護者を対象に、週当たり 66.15 ポンドの介護者手当を支給している（スコットランドでの支給額は 74.85 ポンド）。2010 年に女性の年金受給開始年齢が引き上げられたこと、2013 年に個人自立手当が導入されたこと、要介護者の寿命が延びたこと等により、障害給付金を受給する要介護者が増加している。それに伴い 2017-18 年度の介護者手当の受給者は 201011 年度より 50%増加して 826,000 人に上り、介護者手当による支出額も過去 10 年間で増加している。
2007-08 年度は介護者 471,000 人に対して合計 16 億ポンドであった総支給額が、2017-18 年度には合計
29 億ポンドとなった。
一方、当該介護者手当の支給プログラムには、受給者による不正又は過誤申請若しくは職員による過誤等を理由として支払金額の過不足が生じている。例えば、DWP の試算によれば、2017-18 年度の過払いは介護者手当支出全体の 5.5％に当たる 1 億 6,000 万ポンドであった。労働・年金特別委員会では、2018 年 11 月に介護者手当の過払いに関する調査を発表した。また、当該調査で得られた初期の
178

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

知見に基づき、労働・年金特別委員会は NAO に調査の実施を要請したため、本調査が実施された。
イ 調査・検査手法
労働・年金特別委員会の要請を受け、NAO は、①近年増加している過払検出事例及び DWP がどのように過払金回収に取り組んでいるか、②介護者手当過払の原因を DWP がどのように理解しているか、並びに③DWP はどのように過払いの検出策及び防止策を改善してきたか、の 3 点について調査した。
NAO は検査のために以下の調査手法を用いた。
・ 介護者手当の申請処理プロセス、並びに過払いの特定及び対処プロセスを確認することを目的とした、DWP 職員へのインタビュー調査
・ 大規模過払事例 25 件、介護者手当に関する内部監査報告書、及びそれら内部監査でサンプルとして取り上げられた過払事例 75 件の調査
・ 公式ガイダンス、業務計画、内部レビュー文書、定量分析資料、及び DWP の職員間のやり取り等、DWP 内の文書の調査
ウ データの収集・分析方法
本調査報告書には、具体的なデータの収集及び分析方法、インタビュー対象職員や調査対象となる文書の特定及び入手方法についての具体的な言及はない。なお、過去の過払事例 100 件の調査には、
内部監査チームの協力を得たと記述されている。
エ 調査・検査結果
本件の三つの観点に関する調査結果は、それぞれ以下のとおり。なお、データマッチングによる過払検出については、③の調査対象である。
①近年増加している過払検出事例及び DWP がどのように過払金回収に取り組んでいるか
DWP ではデータマッチング等の方法を用いて過払いの検出に取り組んでおり、2018-19 年度には
過去 5 年間の平均年間検出件数 41,000 件を超える 93,000 件の過払いを検出した。検出件数増加の一因は、以前は人員不足で確認しきれていなかった過去の未処理分を人員の補強及び新しいシステ
ムの導入により捕捉できていることにあるが、詳細は以下③で検討されている。これらの過払いの
多くは 1 週間分のみの支給であったものの、より長い期間の過払いが行われていたケースも散見された。過払支給額が 2 万ポンド以上の場合は約 8 年間にわたって過剰に手当が支給されており、中には 10 年以上もの期間にわたり過払いがなされていた事例も存在した。これらを含めると、201819 年度の平均過払期間は 28 週であった。
また、検出結果を受けて、DWP では受給者の不正又は過誤申請によって生じた過払手当の回収にも努めている。DWP では、法的に回収可能な過払いは過去 6 年間の過払件数全体の 40%に留まると考えている。これは、DWP 職員による手続の過誤によって発生した過払いは回収をしないとの法的規定となっているほか、申請者による故意の不正申請でない限り 65 ポンド以下の過払いについては回収をしない、としているためである。検出された過払事例の増加に伴い、DWP は 2018-19 年
度時点で、過去最大となる 8 万人弱の介護者から合計 1 億 5,000 万ポンドの過払手当の回収に取り
179

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例組んでいる。2018-19 年度には 2,200 万ポンドの過払手当が回収されており、この割合で今後も過払手当が回収されると仮定すると、1 億 5,000 万ポンド全額の回収には約 7 年を要すると見込まれる。
過払手当の回収は、原則として、支給額の減額、又は介護者の収入から最大 20%となる額の徴収、のいずれかの方法で行われている。介護者が他の公的扶助を受けており、故意の不正申請による過払いでないと判断された場合、法規定に基づいて標準公的手当支給額の 15%に当たる 11.1 ポンドが手当より減額されて支給されることとなり、この場合は過払額の全額回収に平均 3 年 3 か月がかかると見込まれている。DWP が過払手当回収に取り組む 8 万人弱のうち、約半数への過払額は 1,000
ポンド以下である一方、2019 年 3 月時点で 133 人の介護者は 2 万ポンド以上の返済が必要な過払額を抱えていた。2 万ポンド以上という高額の過払いが発生している介護者が、その他の手当や年金を受給している場合は、全額の回収までに 34 年を要するものと見込まれている。
DWP では、過払手当の回収が介護者や要介護者にどのような影響を与えるのか把握をしておらず、DWP の過払手当回収方針の影響についての評価も行っていない。これは、法規定に基づく調査の必要性がないためである。一方、過払手当の返済が困難な介護者に対しては、個別に標準よりも低い返済率を適用している。調査当時にこの適用を受けていたのは 1,000 人弱の介護者のみであった。
また、介護者手当と要介護者への重度障害手当の重複受給は認められていないため、介護者手当の受給に当たっては、多くの場合、要介護者が重度障害手当を受け取るか、又は介護者が介護者手当を受け取るかのどちらかを選択している。もし、介護者手当の受給者に受給資格がないことが手当支給後に判明した場合は、介護手当は過払いとなり回収の対象となるが、その一方で当該介護者から介護を受ける要介護者は重度障害手当の受給資格を得ることとなるため、DWP はこのような場合、未払いとなっている重度障害手当を支給することとなる。毎週の支給額はほぼ同額であり、DWP はこのような事例を特定するプロセスを有しているが、介護者手当過払検出の結果として重度障害手当等の公的手当を支給する事例がどの程度あるのかについては記録していない。
②介護者手当過払の原因を DWP がどのように理解しているか
DWP ではサンプルを基に、未検出の事例を含めた介護者手当の過払いは 5.5%の割合、不足払は0.1%の割合で発生していると推定しているが、この推定割合は 20 年以上前の測定値によるものである。NAO では、以前の検査でこの推定割合の更新を勧告しており、DWP は 2020 年度に向けて新しい推定割合の算定を進めている。
過払額全体の 89%は、不正又は介護者の申告時の過誤によって起きているものであると DWP は
分析しており、これらは回収の対象となる。また、2008 年以降に検出された過払額全体のうち 70%
は、介護者の収入額が手当受給資格で定める上限額を超えていた事例に対して支給されたものであった。介護者手当受給者はその収入等の状況に変更がある場合、速やかに DWP へ通知する必要があると規定されているが、故意であるか否かにかかわらず受給者からの通知が遅れると、介護手当の過払いにつながることとなる。DWP では、過払いが発生した事例に関して、介護者の収入が上限額を超えている者が何名存在し、その者はいくら超えているのか測定していないが、本調査で確認対象とした過払額回収中のサンプル事例の中には、上限額をほんのわずかに超えているだけの事例も多く見られた。他の各種公的手当と異なり、介護者手当は一定金額を支給する仕組みとなっているため、受給資格の有無は明確に二分される。したがって、DWP への収入状況の速やかな通知等、
180

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

介護者手当受給者による規則に基づくルールの正確な理解は、手当の過払支給を防ぐためにも重要であり、DWP では様々な形のコミュニケーションツールを活用して、受給者の責任の周知に努めている。
調査時点では、介護者手当受給者への通知レターやオンラインガイドの見直しを行っていた。
DWP が故意の不正申請を行ったとみなした介護者数は、
2014-15 年度は 1,176 名であったが、201819 年度には 483 名に減少した。また 2018 年には、不正申請を行った請求者がそれを認めた場合、5,000 ポンドを上限として過払額の半分を罰金として支払うという行政処分を、それ以前よりも多くの事例に適用している。過去 4 年間の平均行政処分件数は 860 件であったが、2018-19 年度には
1,253 件に対して実施し、検察庁への送致を検討していた 1,000 件の未処理事例についても対処した。
また、DWP 内部での過誤による過不足払いについてもサンプルに基づいて推定しており、201718 年度は、DWP 内の過誤による過払割合が 1.8%、不足払割合が 0.8%であったとしている。例えば、収入状況が変更となる可能性等について介護者が DWP に通知した後、受給資格の有無の確認において職員による誤りが生じた場合は、この DWP 内の過誤による過払事例に該当することとな
り、回収の対象にならない。
③DWP はどのように過払いの検出策及び防止策を改善してきたか
DWP では過払事例の検出に取り組んでいるが、この取組は全ての過払いを検出しようとするものではなく、抑止力の発揮を一つの目的として行われている。過払いの検出は、主に（1）収入デー
タと介護者手当申請データ間でのデータマッチングの活用、（2）国家手当不正受給ホットラインによる通報の受付、及び（3）DWP 職員による個別照会、の三つの方法により実施されている。介護者の収入要件が上限額を超えているために過払いとなる事例が比較的多いことから、特に（1）のデータマッチングによる過払いの検出に注力している。
データマッチングには、雇用者や年金支給者が課税のために HMRC に登録する収入データを用いており、HMRC の収入データが介護者手当の受給資格となる収入上限を超えている場合、過払いの可能性があるフラグ事例として検出される。これらのフラグ事例は、DWP 職員による介護者自身への収入状況の個別確認を経た上で過払事例と確定されるが、個別確認の結果、過払事例とならない場合も多くある。これは、HMRC のデータが必ずしもすべて正確かつ最新でないことや、古いデータシステムは雇用期間や週単位の賃金といったデータが欠落していることに起因する。

181

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

DWP におけるデータマッチングの仕組み
DWP では、データマッチングのために以下の図のような環境を構築しており、介護者手当に限らずその他の公的扶助制度においても同様にデータマッチングによる不正検出を行っている。
図表 70 DWP におけるデータマッチング環境 266)

出所：資料よりあずさ監査法人が作成267)

DWP では、過去 5 年間にわたり、データマッチングによるフラグ検出の正確さ及び適時性を向上させるため、図表 71 及び次に示すとおり、システム及びデータマッチング精度の改善に取り組んできた。

266) 図中の FRAIMS とは、不正照会及び処置管理システム（Fraud Referral and Intervention Management System）のことである。

FRAIMS は、イギリス国内でネットワーク化された単一の IT システムであり、すべての不正行為と利用者コンプライアンスの事例及び結果を記録している。このシステムには、氏名、住所、不正行為の詳細のほか、財務情報及び地理情報が含まれており、月次でデータが作成されている（Find open data, 2013）。
267) DWP によるワークショップ資料「Fraud and Error in the Social Security System: Data Matching」（世界銀行主催 Reducing
Error, Fraud & Corruption (EFC) in Social Protection Program）
https://www.worldbank.org/content/dam/Worldbank/Feature%20Story/ECA/Romania/Conferencejune2014/EFC%20workshop_Opatija_
Session%206_UK_Final.pdf (accessed 2021-12-10).

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第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

図表 71 DWP が 2014 年以降使用しているデータマッチングシステム

[1]
[2]

DWP では、RD23 スキャンを 1990 年代には利用していたことを確認できているが、それ以前にも使用していた可能性がある。
歳入関税庁（HMRC）が 2013 年 4 月に導入した源泉徴収（PAYE：Pay As You Earn）制度のためのシステム。給与支払の際又はそれ以前に、雇用者が政府ウェブサイトから、給与額、控除額、所得税額、及び社会保険料をリアルタイムで HMRC に申告することにより、雇用者から精緻な情報を得ることを目的に導入された。（出所：淺野（2020 ）「英国の税務行政と最近の主な取組」
https://www.nta.go.jp/about/organization/ntc/kenkyu/journal/saisin/0020009-105_asano.pdf）[3]

DWP が、RTI の利用に関する 2014 年 8 月～2016 年 7 月までの間のデータを保有していないため、RTI の検出率は 2016 年 8 月～2018

年 9 月までの期間を対象としたものである。
[4]

P45 は、イギリスにて、離職時に雇用者から発行される証明書で、被雇用者に適用される税金コードが記入されている。P46 は、P45を紛失した際に HMRC から暫定的に発行される証明書である。
[5]

SA100 は、個人用の税申告書であり、収入や学生ローン返済額、年金等を申告するために使用される。

出所：検査報告書（HC 2013）【DWP がこれまで使用してきたデータマッチングシステムの詳細】

・ RD23 スキャン
2015 年以前に利用されていた RD23 スキャンでは、年次で更新されるデータを利用したデータマッ
チングを行っていた。また 2008 年まではコンピューターエラーの発生によりそれまでに検出できた
フラグ数が少なかったため、2009 年から 2015 年にかけてその未処理分の対応を行った。これにより、
2010-11 年度の過払確定件数が最大となった。未処理事例の対応は 2015 年以降実施しておらず、現在も約 12 万件の未解決事例（データマッチングによりフラグ事例として検出されたが、過払事例である
かという個別調査ができていない事例）残っている。DWP では、本調査実施当時、2019-20 年度にこのうちの約半数を調査することを検討していた。また、残りの約半数の未処理事例については、そのうちの95%はすでに新しいデータマッチングシステムによりフラグ事例として検出された若しくは今後される事例、又は調査不要の事例であるとの考えから、個別調査をせずに削除する予定とした。

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第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

・ リアルタイム・インフォメーション（Real time information（以下、「RTI」という。））
2014 年から 2018 年の間に使用された RTI は月次データを利用したデータマッチングであり、それによって検出されたフラグ事例は、8 名のフルタイム職員に相当するチームを配置して調査を行った。
未処理事例となっている 5,000 件については、2019-20 年度に 16 名のフルタイム職員を配置して調査する計画（本調査実施時点）としていた。

・ ジェネラル・マッチング・サービス（General Matching Service （以下、「GMS」という。））
2017 年には、RTI システムと並行して実行される GMS の収入データとのマッチングを導入した。
DWP では、GMS とのデータマッチングで検出されるフラグ事例すべての個別調査を行うこととしていたが、人員不足により適時の対応が困難であったため、2018 年 7 月時点での調査が必要な未処理事
例数は 13,000 件であった。

・ 収入・年金確認サービス（Verified Earnings and Pensions service（以下、「VEPs」という。））
2018 年 9 月には、新しく VEPs が導入された。VEPs は、それまでのシステムとは異なり、過払いの発生を抑制するアプローチとして、RTI と同様のデータを用い、介護者の収入が上限を超えたとデータが示す場合に日次でアラートを発出するシステムである。DWP では、介護者手当のみでなく、住宅手当や年金クレジット268)といった他の公的手当にも VEPs を適用している。DWP では、介護者手当
への VEPs の適用に 690 万ポンドの財源を確保しており、33 名のフルタイム職員を配置して検出されたフラグ事例の処理を行っている。この日次アラートにより、DWP では新しい介護者手当受給申請を承認する前に、介護者の収入額を確認することができるようになった。DWP では、VEPs 適用による
日次でのフラグ事例検出は、2025-26 年度までに介護者手当における不正や過誤を減少させ、1 億 3,600万ポンドの財源の節約につながると見込んでいる。
一方、VEPs を利用しても、すべての過払事例を特定できるわけではない。例えば、過去のシステム
でフラグ事例として検出されたものの未処理となっている事例について、DWP は 95%の確率で新しいシステムで検出済み若しくは検出される、又は調査が不要であるとしているが、介護者がすでに介護者手当を受給していない場合、VEPs では過去の過払事例を検出することができない。また、生年月日の確認ができていない 25,400 名の介護者（介護者手当受給者の 30%相当）については、VEPs に生
年月日情報が欠落した状態で登録されてしまうと、ソフトウェアのエラーによって他の手当支給が自動的に一時停止されてしまう恐れがあることから、VEPs に登録できておらず、したがって介護者手当
過払検出の対象にもなっていない。DWP では、本件に対する解決策の特定に取り組んでいるが、解決までの間は、該当介護者に対する過払いは他のデータマッチングシステムによる検出によらざるを得ない。さらに、現在 VEPs で提供される RTI データは過去 12 か月のデータのみとなっており、それ以前に発生した過払いの検出が困難となっている。DWP では、将来、全面的にサービスが展開されれ
ば、RTI が導入された 2012-13 年度以降の全 RTI データが提供される見込みであるため、この問題は解決されるとしている。
268)

年金クレジットとは、年金生活者となる 60 歳以上の低所得者に対する公的扶助制度として、2003 年に導入された制度である。保有資産の有無や規模にかかわらず所得要件のみで受給できる「保証クレジット」と、貯蓄した分だけ給付額が増える「貯蓄クレジット」の 2 部構成となっている（菅谷，2015）。

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第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

また、VEPs を効果的に活用するには、発出されたアラートを確認する十分な人員が必要となる。
DWP では、年間 75,000 件のアラートが発出されると推定しているが、33 名のフルタイム職員が配置されていることを勘案すると、1 名当たり毎月 190 件のフラグ事例を確認することとなる。VEPs 以前のデータマッチングシステムを利用していた際は、1 名当たり毎月 47 件のフラグ事例を調査することが要求されていたが、VEPs ではそれ以上の件数となっている。フラグ検出後の調査では、介護者の収入が一定額を超えていたとしても、控除される支出額を個別に確認する必要がある等の理由から、
DWP では現在この確認作業を自動化する計画はなく、今後追加で何名のフルタイム職員が必要となるか検討している。
なお、データマッチングで介護者手当の過払いをすべて検出することはできていない。例えば、データマッチングは HMRC システムを利用しているため、自営業等で HMRC の課税システムに最新情報を登録していない場合等の介護者に対して発生している過払いは検出できない。また、介護者手当の支給条件の一つである週 35 時間以上の介護の実施有無も、データマッチングでは確認できない。加
えて、前述のように、データマッチングでのフラグ事例検出後は職員による確認作業が不可欠である
一方で、人員に限りがあるために未処理となっている事例が数多くあり、フラグ事例を検出しても適時に過払確定ができていない点も課題として挙げられている。
オ 勧告と受検機関のコメント・対応
本事例は、議会からの要請を受けて行った調査であり、DWP に対する勧告及び DWP のコメント又は対応は報告書に記載されていない。

185

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

3.2.
3.2.1

第二段階：データ加工
事例 15 モデリング調査、データクリーニングの事例

National Audit Office (2013) “Maternity services in England,” HC794, Session 2013-14
イギリス会計検査院（2013）「イングランドにおけるマタニティサービス」、HC794、2013-14 年度
https://www.nao.org.uk/report/maternity-services-england-2/
事例のポイント・ NAO は、イングランドでのマタニティサービスのパフォーマンス及び管理状況について、VFM 検査を実施した。

・ 検査の一環として、ソフトウェアを用いたモデリング調査を実施し、マタニティサービスにおける需要が変化した場合、トラスト（病院）におけるリソースにどのような影響をもたらすのか、七つのシナリオを作成して検討した。

・ 調査の結果、NHS が提供しているマタニティサービスはほとんどの女性にとって良い結果と肯定的な経験をもたらしており、特に 2007 年以降は改善が見られている一方で、マタニティサービスにはさらなる改善の余地があり、保健省がマタニティサービスに対して行っている支出は VFM を達成していない、と結論付けた。

ア 検査の背景・目的
出産は、イングランドにおける入院の最も一般的な理由である。2012-13 年度のイングランドの出
生数は 694,241 人であり、NHS がマタニティサービスに対して同年に支出した費用は約 26 億ポンド
（1 人の出生当たり 3,700 ポンド強）であった。これは、医療費の約 2.8%に相当する額で、10 年前とほぼ同じ割合となっている。一方、過去 10 年間で出生数は約 25%増加しており、NHS のマタニティ
サービスに対する需要が増加している。また、近年増加している双子のような多胎児や 40 歳以上の高齢、肥満や既往症を持つ女性等の複雑な出産の場合は、出産時のリスクも高くなり、より高度な医療が必要とされる。
イングランドにおけるマタニティサービスは他のヘルスケア分野と同様に保健省が管轄しているが、実体的な運営は業務委託をしており、医療関連の法令や規制等によって管理を行っている。産前から産後までのマタニティサービスは他のヘルスケアと同様、2013 年 3 月末までは 151 のプライマリーケ
アトラスト（PCT）という組織が業務委託の責任を持ち、10 地域に設けられている戦略的保健当局が保健省に代わって監督してきた。しかし、2012 年に NHS の改革を目的に可決された Health and Social
Care Act 2012（医療・社会保障法 2012）の施行に伴って PCT や戦略的保健当局が廃止されることとな
り、2013 年 4 月 1 日以降は、地域医療を担う 211 の医療委託グループ（Clinical Commissioning Groups）（以下、「CCGs」という。）が委託の責任を持ち、NHS イングランドが監督する体制となった（なお、CCGs では、地域医療サービスを提供する NHS トラストや NHS ファウンデーショントラスト（ど

186

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

ちらも病院）に、マタニティサービスを委託している）269)。
保健省では、マタニティサービスに関して以下の五つの目標を掲げており、2007 年には「Maternity
Matters」（マタニティは重要である）において、マタニティサービスに関する戦略の概要を示した。
この戦略では、女性に対して出産の場所と方法の選択肢を提供するとともに、マタニティケアを継続的に提供することや、ネットワークとケアパスを通じた統合サービスを確保することにより、保健省のマタニティサービスに関する目標を達成することを目指している270)。
図表 72 マタニティサービスに対する保健省の主要な目標

・ 品質と安全性に関する指標のパフォーマンスを向上すること
・ 母親からマタニティサービスにおける経験に関しての良い評価を得ること
・ 不必要な介入を減らし、出産の正常化を促進すること・ 不平等の減少に焦点を当てた公衆衛生を促進すること・ 妊娠に関連する精神的な問題を抱える女性への診断とサービスを向上させること
出所：検査報告書（HC794）を基にあずさ監査法人が作成
NAO では、このような体制下で実施されているイングランドにおけるマタニティサービスのパフォーマンス及び管理について VFM 検査を行った。
イ 調査・検査手法
NAO では、（1）保健省は、マタニティサービスに対する支出による VFM の達成を保証できているか、（2）保健省のマタニティサービスに関する戦略に対して NHS が提供しているサービスレベルと今後到達しうるレベル、及び（3）期待されている結果の NHS による達成度合い、の 3 点について調査を行った。調査手法は以下のとおりである。

・ マタニティサービスのパフォーマンスに関する既存データの分析
・ 目的の定義、達成可能性の評価、及び進捗のモニタリング状況について評価するための保健省、NHS イングランド、医療の質委員会（Care Quality Commission）の職員へのインタビュー
調査・ Maternity Matters の戦略や目標に関する保健省内の文書のレビュー
・ トラスト（病院）への訪問事例調査
・ 英国周産期医学協会（British Association of Perinatal Medicine）、出生時外傷協会（Birth Trauma「NCT」
Association）、electivecesarean.com271)、ナショナル・チャイルドバース・トラスト（以下、269) NHS トラストは、医療サービス（手術や入院等）の提供業務を受託し、傘下の複数の病院において地域住民に対する 2 次

医療を提供する国立病院に当たる医療機関である。2012 年までは PCT が、2013 年以降は CCGs が、NHS トラストへの医療サービス提供業務の委託者であり、それぞれ保健省の管轄で業務委託を行っている。通常の場合、地域住民は一般家庭医より 1 次医療を受け、一般家庭医からの紹介でトラストを受診する。元来、独立採算制の NHS トラストは保健省から一定の独立性を有していたが、2004 年以降は人事や運営に関する保健省の関与を撤廃して、地域住民等で構成される役員会による自治的な運営がなされる NHS ファウンデーショントラストの制度を開始した（厚生労働省，2013）。
270) ケアパス（care pathways）とは、クリニカルパスやクリティカルパスと同義であり、検査や治療等のケアの流れを意味する（池田光穂，n.d.）。
271) electivecesarean.com は現在の CAESAREAN BIRTH という団体の前身団体である。帝王切開の研究やマタニティケアにおけるバランスの是正を目的として活動している (CAESAREAN BIRTH, n.d.)。

187

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例という。）272)、英国助産師学会（Royal College of Midwives）、英国産婦人科医協会（Royal College
of Obstetricians and Gynaecologists）、Sands273)、及び学術研究者等、ステークホルダーへの意見照会

・ トラスト（病院）へのウェブアンケート調査
・ 産科病棟のマッピング
・ 必要なリソースを把握するためのモデリング調査
・ 病院活動データ（患者レベル）の分析
・ 妊産婦経験者へのアンケート結果のレビュー
・ 医療機関の質及び安全に関するパフォーマンスや医療機関の効率性等に関する NHS による
文献及び学術文献の文献調査調査の一環として、NAO は妊産婦経験者へのアンケート調査の結果を用いた回帰分析を行い、異なる母親グループ間でマタニティサービスへのアクセス、経験、及び満足度のレベルに違いがあるかを検討した274)。さらに、モデリング調査には離散事象シミュレーションを用い、必要となるリソースが変わった場合に地域におけるマタニティサービスにどのような影響があるのかを検証した。

離散事象シミュレーションとは、待ち行列タイプのモデルによるシミュレーションのことである。人気店に並ぶ客の列等の待ち行列を作りうる、ランダムに発生する事象（イベント）の処理をモデル化し、工場における製品の製造や、病院における人員配置、コールセンターの体制等の各工程をシミュレーシ
ョンで再現することで、目標とするパフォーマンスの達成度合いや、達成の支障となっている課題がどこにあるかを確認することができる。時間をベースにシミュレーションを行うため、関連するすべてのリソースの制約が、時間の経過及び事象の発生に伴ってどのように相互に作用するかも考慮することができる275)。

ウ データの収集・分析方法（ア）データの収集方法分析に用いたデータは、2013 年 1 月～9 月にかけて収集した。個別のデータ収集方法及び分析方法の概要は以下のとおりである。なお、以下に記載のないデータについては、検査報告書に詳細な収集方法が記載されていない。



マタニティサービスのパフォーマンスに関する既存データの分析
保健省には定量化されたパフォーマンス指標がほとんどなかったため、NAO では推奨ベンチマー
クとの比較、時系列での比較及びサービス提供者間の比較分析によりパフォーマンス評価を行った。
また、公正な比較を行えるよう、可能かつ適切な場合には、母体の特徴やリスク要因の違いを考慮し272) ナショナル・チャイルドバース・トラスト（NCT）は、1956 年の設立以降、特に親になってまだ間もない両親や母親に対する支援を行っているイギリス最大の非営利団体である (NCT, n.d.)。
273) Sands は、死産及び新生児死亡に対する慈善団体で、死産数及び新生児死亡数を減らすとともに、死産や新生児の死亡により影響を受けた人が、必要な限り最善のケアとサポートを受けられるよう支援している (Sands, n.d.)。
274) 回帰分析の詳細については、検査報告書に記述されていない。
275) スリーワンシステムズ株式会社（n.d. -b）

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第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例て調整率を算出した。既存データとしては、妊産婦の経験に関する全国調査、国家統計局の死亡率データ、医療・社会保障情報センター（Health and Social Care Information Centre）による病院介入率と労働者数に関するデータ、訴訟請求データ、及び保健省内の参照コストデータ等の、活動、結果、及びコストに関するデータを用いた。
また、異なる母親グループ間でのアクセス、経験、及び満足度のレベルに違いがあるかを把握するための回帰分析には、医療の質委員会が 2010 年に収集した妊産婦経験者の経験データを用いた。
さらに、NAO はロンドン大学インペリアルカレッジの Dr Foster Unit と協働し276)、病院データ（HES：
Hospital Episode Statistics）を用いて、品質、安全性、介入率に関する指標の開発を行った277)。これらの指標の多くは英国産婦人科学会（Royal College of Obstetricians and Gynaecologists）が 2013 年に公表した研究結果を踏まえて開発し、母親の年齢、新生児の性別、分娩数、多胎分娩か否か、社会経済的困窮状況、帝王切開の経験有無、民族、妊娠期間、出生体重、分娩方法、及びその他の母親の状態等、症例の種類による違いの調整を行った278)。
加えて、コストを加味した活動量とスタッフ配置を比較することにより、スタッフの配置に関する指標の作成も行った。コスト加重活動量は、各トラスト（病院）の 2011-12 年の年間産科活動量を平均料金コストに乗じて算定した。また、一部の医療施設ではより多くの医療的介入を行っており、その結果としてコスト加重活動量が増加してしまうことから、分娩入院に関しては標準コストを適用して偏りの減少を行った。さらに、コスト加重活動量の総計を、常勤助産師数で除して、各トラストにおける割合を算出した。



トラスト（病院）への訪問事例調査
NAO では、本検査において実施した定量的な分析を補完するために、トラスト（病院）がマタニティサービスを提供する上でどのような課題に直面しているかを把握することを目的に、NHS トラストと NHS ファウンデーショントラスト（どちらも病院、差異は脚注 266 を参照）を対象とした計 4 回の事例調査のための訪問を行った。事例調査先の選定は、トラスト（病院）内の産科病棟の数や構成、
地理的位置等、サービスの構成に影響を与えうる重要な要因を考慮して行った。訪問の際には、一般
職員、臨床管理職員、臨床医、及び地域の委託者やマタニティサービス連絡会の代表者に対してイン
タビューを実施した。なお、検査開始時に 2 件の事例調査を実施して潜在的な問題を把握した後にその他の調査・分析を進め、検査終盤において再度 2 件の事例調査を行った調査の過程で新たに発見し276) Dr Foster Unit とは、ロンドン大学インペリアルカレッジ内に設置されている部門である。それぞれの病院から前処理されていない状態で集められる病院データに対して処理を行い、死亡率等の病院のパフォーマンスを測る指標に変換するシステ
ムを開発する等、医療の安全性と質に関する分析を行っている。なお、Dr Foster Unit は、イギリスにおいてヘルスケア関連情報を提供する Dr Foster 社（現 Telstra Health UK 社）とのパートナーシップにより 2002 年に設立された組織である (Imperial
College London, n.d.)。
277) 病院データ（HES：Hospital Episode Statistics）は、イングランド内の NHS 病院におけるすべての入院、救急外来（A&E
attendance）の利用、及び外来予約の詳細情報を保有するデータベースである。Commissioning Data Set（CDS）の一部として患者の入院等期間中に収集されたデータは、NHS Digital に提出され、処理が終わると Secondary Uses Service（SUS）データセットとして、支払情報も含めた形で医療機関に返却される。この SUS データは医療サービスを提供した病院が支払を受ける際に使用されるが、同じデータを研究や医療サービスの計画等、臨床以外の二次的用途の目的でも使用することができる。このように二次的用途で利用されるデータが HES データセットである。公開されているすべての HES データは、患者の機密情報を漏洩しないよう、厳格な統計情報管理を適用が適用されている (NHS Digital，n.d.)。
278) NAO が指標の開発に当たって参照した先行研究は、Royal College of Obstetricians and Gynaecologiests (2013) “Patterns ofMaternity Care in English NHS Hospitals 2011/12,” https://www.rcog.org.uk/globalassets/documents/guidelines/research--audit/patterns-ofmaternity-care-in-english-nhs-hospitals-2011-12_0.pdf である。

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第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

た事項の検証を行った279)。



トラスト（病院）へのウェブアンケート調査
産科病棟の分布やキャパシティ等、既存の情報では欠けていた情報を得るために、イングランドのすべての急性期対応トラスト（病院）及び個々の産科病棟を対象にウェブアンケートを実施した。ア
ンケートを送付した 139 のトラスト（病院）のうち 131 のトラスト（病院）から回答を得られ、トラスト（病院）における回答率は 94%であった。産科病棟については 316 病棟に対してアンケートを送付し、88%に当たる 277 病棟から回答を得た。アンケート内容は、Healthcare Commission が 2007 年に実施したアンケートを基に作成した280)。



産科病棟のマッピング
女性がマタニティケアを提供する施設にアクセスする方法及びその変遷を検討するため、2009 年にNCT の委託調査内容を基に、マッピングを行った。マッピングはソフトウェアを使用して行い、ウェ
ブアンケート調査で収集した郵便番号を基に産科病棟で提供されているサービスの種類及び現在の住所をマッピングした281)。なお、各医療施設の郵便番号は、BirthchoiceUK のデータで検証も行った282)。
その上で、2007 年及び 2013 年時点での最寄りの産科病棟までの距離（車での所要時間）を産科病棟のタイプ別に評価した。



必要なリソースを把握するためのモデリング調査
地域における管理の問題や政策目標を達成するために必要なリソースについて理解するために、あるトラスト（病院）における詳細なモデリング調査を実施した。トラスト（病院）の患者管理システ
ム（Patient Administration System）、Evolution という助産師が使用する IT システム、及び個別の手術室のデータセットから提供を受けた 2011-2012 年と 2012-2013 年のデータを使用し、対象トラスト（病院）におけるマタニティケアの「離散事象シミュレーション」モデルを開発した上で、需要（出生率等）、地域におけるキャパシティ（病院の稼働率等）、及び目標（陣痛時のマンツーマンでのケア対応をするか否か等）における変化がどのような影響をもたらすかを評価した。なお、モデリング調査
では、
マタニティサービス全体のうち、出産前後の入院期間中のマタニティケアに焦点を当てている。
このモデリング調査の実施方法については、以下の（イ）で詳述する。
（イ）データの分析方法

データクリーニングの実施
モデリング調査の実施に当たり、まずはマタニティサービスにおける女性の経過情報を患者管理シ
ステム、Evolution システム、及び個別の手術室のデータセットから入手した上で、データクリーニン

279) 選定された調査先については調査報告書に明記されていない。
280) Healthcare Commission は、NHS によって提供されている医療サービスの水準評価を行う役割を担い、2004 年に設立された委員会であるが、その役割は 2009 年以降は医療の質委員会（Care Quality Commission）に引き継がれている (GOV.UK, n.d. i)。
281)
使用したソフトウェアの名称等は、検査報告書に記載されていない。
282) BirthchoiceUK は、妊婦による出産場所（施設や方法）の選択を支援する非営利団体のようであるが、現在はウェブサイト
（http://www.birthchoiceuk.com）が有効でなく、詳細は確認できない。

190

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例グを行った。例えば、異なるデータセットの日時情報を比較し、最も現実的な日時情報を評価した。
また、誤ったコーディングに起因すると考えられる外れ値（例えば、入院期間がマイナスの日数となっている値）を除外する作業も行った。
また、手術室の利用時間については、手術室入室時刻とその後の分娩室又は産後室への入室時刻の比較によって得られる時間データではなく、実際の手術時間を採用することとした。実際の手術時間とは手術室のベッドが利用されている時間であり、手術を終えた女性はその後 45 分ほど回復室で過ごしたのちに分娩室又は産後室に戻されるので、入室時刻の比較によって得た時間データは正確に手術時間を表していないためである。
なお、手術が行われない分娩の場合も、分娩を終えても産後室に空きがないために分娩室で待機するという状況が発生している。そのため、分娩室の利用時間として用いている分娩室に入室した時刻と産後室に入室した時刻の差による時間データは、分娩時間と必ずしも一致しない。このような「見えない待機時間」についてもデータクリーニングの実施を試みたが、採用できるようなより確からしい時間の算定方法がなく、データクリーニングは行わずにモデリング調査を実施することとした。このため、このモデルにおける妊婦が助産師を必要とする時間は、上限推定値である可能性が高くなっている。

モデリング調査の対象とリソースモデリングは、産科病棟、併設型助産院、及び独立型助産院という 3 種類のマタニティケア施設すべてを有する都市部のトラスト（病院）を対象として実施した283)。同トラスト（病院）の 2012-13 年
度の出生数は約 6,000 名であり、そのうち 1%以下の出産が自宅出産であった。また、入院した一方で出産に至らなかった事例が約 1,700 件あり、これらの事例に対しても出産事例と同様のリソース（ベッド、スタッフ等）が必要であるため、モデルに組み込んだ。
モデリング調査の対象トラスト（病院）の主要なリソースは図表 73 のとおりである。なお、助産師については、基本的に同時に複数の妊婦に対してケアを提供できるため、リソース上は数量を設定せずに検討した。
ただし、妊婦に対して常時マンツーマンのケアを提供することを検討する場合には、制約のあるリソースとして取り扱った。また、これらのリソースの特定に当たっては、トラスト（病院）へのアンケート調査の回答を利用し、トラスト（病院）の職員へのインタビュー及び英国国立医療技術評価機構（National Institute for Health and Care Excellence）のガイダンスを踏まえて、1 日を通してのリソースの利用可能性、並びに分娩に伴ってリソースが求められる時及び解放される時のリソースの利用可能性を示す「リソースルール」を策定した。

283) NAO では検査に際し、マタニティケアに必要な施設の区分として、産科病棟、併設型助産院、及び独立型助産院という 3区分を採用した。
第1の区分である産科病棟は、産科医が陣痛や出産時の合併症のリスクが高い女性を専門的に担当しつつ、チームでマタニティケアを提供する施設である。産科病棟では、リスクの高さに係わらず助産師がすべての妊産婦にケアを提供し、正常な妊娠をしている女性に対しては陣痛と出産時の第一の責任も助産師が負う。また、産科、新生児科、麻酔科
を含む診断と治療の医療サービスすべてを、同じ施設内で受けることができる。第 2 の併設型助産院では、正常な妊娠をしている女性に対して陣痛及び出産時のケアを行い、助産師がその専門的ケアの責任を負う。産科、新生児科、麻酔科等、別の診断や治療が必要な場合は、同じ建物内又は同じ敷地内の別の建物で、それらの医療サービスを受けることができる施設であり、建物内又は建物間の移動には、通常、トロリーやベッド、車いすが使用される。最後の独立型助産院は、正常な妊娠をしている女性に対して陣痛及び出産時のケアを行い、助産師がその専門的ケアの責任を負う点は、第 2 の併設型助産院と差異はないが、一般家庭医がケアに関与する場合があるほか、産科、新生児科、麻酔科等の別の医療サービスをすぐには利用できない点が特徴である。これらの別の医療サービスが必要な場合は、通常は車又は救急車を使用して別の場所に移動することとなる。

191

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

リソースの利用方法については、①各リソースに別々の待ち行列を作る方法と、②リソース別の待ち行列は作らず、一連のケアの流れでリソースを利用する方法の 2 通りを検討した。①の場合、例えば産後用のベッドに空きがなくても分娩が終了した後すぐに妊婦が分娩室から移動し、次の妊婦が分娩室を利用できるようになるが、②の場合は産後用ベッドに空きが出るまで妊婦は分娩室で待機することになるため、次の妊婦が直ちに分娩室を利用できる状況にならない。対象トラスト（病院）を訪問し運用状況を観察した上で、NAO では②の方がより運用上現実的な方法であるとして、②を採用した。
図表 73 対象トラスト（病院）の主要なマタニティサービスにおけるリソース
項目
ベッド

キャパシティ又は数量
産後用 32 台
分娩室 15 台
出産前用 10 台
併設型助産院 5 台
独立型助産院 3 台

助産師が管理する分娩室及び手術 11 部屋（トリアージ用 2 部屋含む）
室

併設型助産院 4 部屋（日中）、3 部屋（夜間）手術室

2 部屋（第 1 手術室は 24 時間稼働、第 2 手術室は選択的帝王切開専用で午前 8 時～午後 1 時の間のみ稼働）

出所：検査報告書（HC794）を基にあずさ監査法人が作成

モデル作成方法
離散事象シミュレーションモデルの作成には、Simul8 というソフトウェアを用いた284)。マタニティ
ケアの流れ（ケアパス）をモデル化して再現する際、エビデンスとして使用するデータの欠落や複雑さ等を考慮して、医療及びモデリングの外部専門家との議論の上で、図表 74 のとおり、一定の仮定に基づいて簡略化を行った。
図表 74 ケアパスを再現する際の仮定

課題

理由

仮定

出産に至らなかった事例の場合、 匿名化されたデータを使用してい 出産と非出産は、二つの異なる事
その妊婦が最終的に出産する場合 るため。

例として扱う。（そのため、モデルに再入院したかどうかが分からな

上は同じ妊婦を複数回カウントすい。

る可能性がある）

同じ入院期間中に、非常に多くの 余分なコーディングがなされてい 6 件以上の症例情報があった事例
症例情報を持つ妊婦がいる。

るため、又は非典型的な複雑な出 は、母親全体のわずか 2.4%であっ284) Simul8 は、Windows で利用できるプロセスシミュレータである。性能が高く、複雑な操作なしにマウスを使って容易にモデルを構築できるため、世界で幅広く利用されている。分析結果は、定量的に表したり、グラフやアニメーション等で視覚的に示したりすることもできるほか、R 言語へのインターフェイスも用意されており、R 言語を利用した視覚化もできる（スリーワンシステムズ株式会社，n.d. -a）。

192

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

課題

理由

仮定

産事例であるため。

たため、そのような事例は除外する。

利用率が非常に少ない病室があ コーディングが誤っているため、 利用率の低い、非参加病棟の病室る。（例：放射線科の日中病棟では 又は非常に非典型的な事例である は除外する。
1 回の使用）ため。

産前用の病室と産後用の病室を互 繁忙期には、すべての妊婦にベッ モデル上は産前及び産後用の病室換的に使用している。

ドを提供するために、これらのリ を同一の病室であると見なし、病ソースがプールされているため。

室というリソースとそれに対する需要の双方をプールする。

多岐にわたる出産方法が記録され 患者の特性や症例群が異なる場 稀な方法は除外する（例：最終的に合、必要となる臨床情報も異なる 「逆子出産」となった事例は 0.2%

ている。

ため。

のみである）。また、臨床的に類似している方法は、同一の方法として整理する（例：吸引分娩及び監視
分娩は同一の方法とする）。

出所：検査報告書（HC794）を基にあずさ監査法人が作成
さらに、文献調査及び産科専門医との議論に基づき、以下の図表 75 に示す 5 つのケアパスをモデ
ル化し、それぞれのケアパスの運用状況についても対象トラスト（病院）を訪問し、患者メモのサン
プルを閲覧して理解を深めた。なお、図表中には、対象トラスト（病院）における各ケアパスモデル
での症例割合を示しているが、他の医療機関を対象とした病院データ（HES）の要約データと比較し、この症例割合が一般的であることも確認している。
図表 75 5 つのケアパスモデル
ケアパスの種別

症例割合（%）

自然分娩（経膣分娩で頭を下にしての出産）

53

緊急帝王切開13

選択的帝王切開

6

器械分娩（吸引分娩、鉗子分娩）

6

出産しない（入院しても出産しない場合）

23

出所：検査報告書（HC794）を基にあずさ監査法人が作成モデルとなるケアパスを特定した上で、ある施設（病室、病棟、手術室等）から別の施設に移動する可能性や、それぞれのケアパスの妊婦がどのような施設移動のルートをたどるかという可能性を定義した。なお、非常に稀に起こる転院については除外している。
妊婦のトラスト（病院）への到着時間（入院時間）については、実際のデータ及び運用を踏まえて設定した。
選択的帝王切開の場合は、
平日午前 8 時に来院予約をして入院する手続となっているため、
193

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

実際の選択的帝王切開での年間分娩件数を平日の日数で除した結果、平日午前 8 時に 2 名ずつ入院をするという設定とした。
また、誘発分娩を予定している場合も指定された日時に来院し入院するため、実際の年間件数を 365 日で除した結果、毎日 3 名ずつが入院するという設定を設けた。その他の分娩方法のデータを確認した結果、すべてのケアパスにおける各日の入院数はポアソン分布285)で説明できることが分かったため、それぞれのトラスト（病院）への到着時間の間隔については指数分布を用いて説明することとし、1 日の新規入院数は 16.3 名、到着時間の間隔は 1.47 時間と設定した。モデル上、エントリーポイント（トラスト（病院）への来院と同義）に 1.47 時間間隔で到着した女性は、症例割合に基づいて特定のケアパスに振り分けられ、さらにその中で異なる移動ルートを経て退院に至る。



シナリオ
モデル調査に当たっては、まず対象トラスト（病院）でのマタニティサービスのリソース（図表 73）
やケアパス（図表 75）等の現状のレベルを採用して、基礎となるベースラインシナリオを作成した。
その上で、要件を変更して合計七つのシナリオを用意し、要件の変化が対象トラスト（病院）のマタ
ニティサービスにどのような影響を及ぼすのかを、現状のレベル（ベースラインシナリオ）と比較して検証した。
各シナリオで変更した要件は、地域の NHS 委託サポートサービスが行った 5 年後のマタニティサービスへの需要の変化予測を採用した。具体的には、複雑な出産事例の増加（帝王切開率の上昇）、
マンツーマンでの助産師によるケアの提供、分娩件数の増加、助産院の利用増加、自宅出産件数の増
加、手術室の利用時間延長、及び入院期間の短縮を想定した。各シナリオの要件及び結果については、
以下エで示す。

エ 調査・検査結果
調査の結果、NHS が提供しているマタニティサービスはほとんどの女性にとって良い結果と肯定的な経験をもたらしており、2007 年以降は助産院が増え、専門医の存在感が増し、助産師の数を増やすという政府の公約に対しても進展があったため、マタニティケアに関して改善が見られた、と NAO は述べている。一方で、2007 年の戦略の目標は、意味を幅広く捉えることができる用語で表現されており、解釈の余地があるためパフォーマンスの測定は困難であり、保健省によるマタニティサービスの実施は、同省が野心的に目指している内容に見合うものではなかったとも結論付けている。さらに、保健省は戦略に対する進捗状況のモニタリングを行っておらず、VFM についての保証も限定的である点も指摘した。NHS による成果の調査結果としては、質と安全性、コスト、及び効率性の指標に対するパフォーマンスに地域によるばらつきがあることが判明した。以上を踏まえ、NAO では、マタニ
ティサービスにはさらなる改善の余地があり、保健省がマタニティサービスに対して行っている支出
は VFM を達成していない、と結論付けた。
モデリング調査のシミュレーション結果としては、対象としたトラスト（病院）にはベッド数が十分にあり、マタニティサービスの需要が比較的大きく増加しても、おそらく対応可能であるとの結果となった。また、需要が増加した場合、最初に満床となるのは産後室であることも示された。一方、
285)

ポアソン分布とはある一定の時間内に事象（イベント）が起こる確率であり、指数分布とはその事象（イベント）が起こる時間間隔のことである。ポアソン分布と指数分布は、同じ事象（イベント）を、その発生確率で見るか、発生時間間隔で見るか、という逆の視点から見ている関係性にある（「経営と情報」に関する教材と意見，n.d.）。

194

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

約 23.5%の時間で、陣痛中及び手術中の妊婦の数が助産師の数を上回るために、すべての妊婦に対して陣痛中に 1 対 1 でのケアを常時提供するのは非常に難しいとの結果も出た。これに対しては、もし助産師を 3 人増やすことができれば、5%の時間を除くすべての時間帯でマンツーマンケアが提供できるようになることも分かった。加えて、今回の調査で、これまではあまり利用されていなかった助産師主導の独立型病棟の利用を増やすことで、産科病棟におけるリソースの圧迫が緩和されることが判明した。また、予測されている入院日数の短縮は、リソースのキャパシティを大きく開放する可能性があることも分かった。モデリング調査で検討した各シナリオにおける要件とシミュレーション結果については、図表 76 のとおりである。なお、これらのモデリング調査の結果を、上記の検査結果にどのように反映させているのか、その論証過程については、検査報告書では詳述されていない。
図表 76 モデリング調査にて検討したシナリオとその結果
内容
複雑化

要件

結果

・ 緊急帝王切開での分娩割合が・ 手術室（2 室）の利用が増える。（第 1 手術

9.2%、選択的帝王切開での分室はベースライン 16.5%の利用率が 17.8%

娩が 9.8%、それぞれ増加するに、選択的帝王切開用の第 2 手術室はベース（したがって自然分娩の割合

ライン 55.4%の利用率が 61.4%に増加）

・ この増加に伴って、選択的帝・ 産後室の利用が 3%増加する。
・ 入院期間は大きく増加しないため、複雑化

王切開については、
週当たり 1（帝王切開増加）という需要変化に、対象ト件の追加来院を想定する。

ラスト（病院）は対応できる見込み。

が減少する）。

常時のマンツ ・ 妊婦が分娩室又は併設型助産・ 分娩室の場合、23.5%の時間において、妊婦の院にいる時間はすべて、助産師

人数が対応可能な助産師の人数を上回る。助によってケアをされると想定

産師を 3 名追加すれば、5%の時間を除き、すする（この時間には、「見えなべての時間で常時のマンツーマンケアが提い待機時間」が含まれている点

供できるようになる。

ーマンケア

に留意）。

・ 併設型助産院の場合、助産師の数が多い日中

・ 分娩室又は併設型助産院にいであれば、妊婦の人数が助産師の人数を上回る妊婦の数が、対応可能な助産る時間は、4%にとどまる。一方、夜間は助産師の数を上回っている時間が師の数が減り、11.8%となる。なお、併設型助

何割あるかを検証する。

産院のデータは分娩中と分娩後の切り分けができないため、この数値には分娩後のケアの時間も含まれていることを踏まえると、併設型助産院は妊婦に対して常時マンツーマ
ンケアを行うという目的を、すべての時間帯
において達成できる可能性が高い施設である。

分娩件数増加・ 来院数が 10%増加する。
・ 選択的帝王切開については、週・ 各リソースの利用率が増加する。特に二つの手術室の増加率が高い（第 1 手術室は 11%の

195

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

内容

要件

結果

当たり 1 件の追加来院を想定

増加、選択的帝王切開用の第 2 手術室は 13%

する。

の増加）。

・ 誘発分娩を行う患者は、4 日ご・ 産後室は、ベースラインシナリオの時点でのとに 1 件の追加来院を想定す

利用率が 68.8%であるが、分娩件数が増加する。

るとその利用率は 74.5%にまで増加する。対象トラスト（病院）が内部ポリシーとして掲げている占有率 80%以内という要件は満たすものの、分娩件数増加の影響が最も懸念されるリソースである。

・ 対象トラスト（病院）は、増加する需要に対応するだけのキャパシティを、ベッド数という観点からは有しているが、産後室について
はキャパシティの問題が生じる可能性がある。
助産院利用の ・ 併設型助産院への入院割合が・ 併設型助産院の利用率は、入院割合の増加と11%、独立型助産院への入院割

同様に、11%増加する（転院を想定していな

合が 2%増加する（したがって

いため）。

増加

産科病棟への入院割合が減少

・ 合計の入院期間が減少する。特に自然分娩のする）。

ケアパスにおいて顕著である。これは、産科・ 誘発分娩は助産院では実施さ病棟よりも助産院の方が、平均入院期間が短いためである。

れないため、当該件数は変更しない。

・ 併設型助産院でより多くのリソース（ベッド等）が必要となる時間の割合が、ベースライ
ンシナリオでは 1.2%であるところ、助産院利用が増加すると、2.6%に増加する。一方、産科病棟の利用が減少しても、より多くのベッドが必要となる時間の割合には実質的な変化がない。したがって、病床の占有率は平均的に下がるものの、病院のリソースに対する需要のピークを実質的に減らすことにはならない。

自宅出産の増 ・ 自宅出産率が 5%に増加する
加・ 併設型助産院の利用率が、ベースラインの（ベースラインは 1%以下）。

・ 自宅出産数の増加分は、併設型

38.8%から 37.3%に減少する。

・ 自然分娩の合計入院期間が、33.6 時間から
32.8 時間に減少する。

助産院の来院数から減らす。

・ ただし、トラスト（病院）のマタニティサー
ビスの運営に対して、自宅出産率が 5%に増

196

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

内容

要件

結果
加するという実質的な増加がもたらす影響は大きくなく、自宅出産の増加によって、トラスト（病院）において利用可能となるリソースはほとんどない。

手術室 2 室の ・ 24 時間稼働の手術室の数を、1・ 妊婦が手術室に運ばれる前に利用する分娩部屋から 2 部屋に変更する。

室の利用率が減少する（待機場所として必要

・ 選択的帝王切開用となってい以上に長い時間利用される場合もあるた

24 時間稼働る第 2 手術室（利用時間は午前め）。

8 時～午後 1 時）を除外する。

・ 手術室を利用するまでに待機している妊婦

・ 手術室利用の需要は変化させの数が減少し、結果としてサービスの質の向上、入院期間の短縮にもつながる。入院期間ない。

の短縮は、特に選択的帝王切開の場合で顕著である。

・ 選択的帝王切開の場合を除けば、同時に二つの手術室が緊急的に必要となる時間の割合
は 1.2%にとどまる。
入院期間の短 ・ 産後室の利用期間から以下の・ 産後室の利用率減少への影響が最も大きく

とおり、それぞれのケアパスの（23.7%の減少率）、程度は低いものの先行す

入院期間を一定の割合で短縮る各リソースの利用率も減少する。

縮

する。

-

・ 産後室でベッドを必要とする女性の数が、ベ

自然分娩：45%

ッド数を上回る可能性は極めて低い。

器械分娩：35%

・ 本シナリオであれば、対象トラスト（病院）

緊急帝王切開：26.5%

はキャパシティを削減することも検討でき

選択的帝王切開：短縮しないる。

出所：検査報告書（HC794）を基にあずさ監査法人が作成
オ 勧告と受検機関のコメント・対応
NAO は、保健省、NHS イングランド及び CCGs に対して、以下の勧告を行った。なお、受検機関のコメント及び対応は、本調査報告書には記載されていない。

・ 保健省と NHS イングランドは、マタニティサービスの成果や活動に関するデータを取得し、その実績を保証するための枠組みを構築すること。

・ 保健省は、2007 年に策定したマタニティサービス戦略の達成可能性、費用対効果、地域への影響を評価し、戦略上の様々な取組を実施するためのリソースが十分であるかを評価すること。

・ NHS イングランドと Monitor は、マタニティサービスの支払の仕組みが公正で、費用対効果

197

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例の高い行動を促すものにすること286)。特に、マタニティサービスの提供者ごとにコストが大幅に異なっている現状を踏まえ、最近導入されたパスウェイ料金システムを見直し、料金設定が適切に行われており、意図したとおりに機能しているかを確認すること287)。

・ NHS イングランドは、女性がマタニティサービスの提供機関を選択する際に、移動距離、人口統計学的要因、専門サービスの利用可能性等、どのような要素が影響するのかを理解するための研究を監督し、各地域の NHS がより適切な稼働率管理を行えるよう、支援すること。

・ CCGs とトラスト（病院）は、それぞれの地域でのマタニティサービスの分布とキャパシテ
ィに関する長期的な地域ごとの計画に合意すること。この計画には、ネットワークを通じた
近隣のトラスト（病院）や参加施設との協力方法に関する合意や、予想される稼働率が達成されていない場合にリソースを効率的に活用するための取り決め等を含むべきである。

・ すべての CCGs は、トラスト（病院）との間でサービス仕様に合意すること。このサービス
仕様には、精神衛生や不平等の是正等を含め、保健省の目標達成に対して地域のマタニティ
ケアがどのように貢献することが期待されているかを含める必要がある。また、サービス仕様を作成するに当たって、各地域の NHS は、地域のパフォーマンスとリソースの比較を行い、著しい差異がないかを調査すること。

286) Monitor は、NHS ファウンデーショントラストの規制を行うことを役割として 2004 年に設立された組織である。2016 年 4

月 1 日にはその他組織と統合し、NHS Improvement という組織体（NHS トラストとファウンデーショントラストの監督を行う組織）となった (Monitor, 2014; GOV.UK, n.d. -b)。
287)
パスウェイ料金システム（pathway tariff）とは、ケアパスの種別ごとに一定の料金を定めて支払を受けるシステムのことで、処置を行った内容に応じて課金するシステムと異なり、よりコスト効率のよい治療を行うインセンティブとなりメリットがある。NHS イングランドでは、2012 年よりパスウェイ料金システムを採用している (HFMA, 2011)。

198

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

3.3.

第三段階：データ分析

3.3.1

事例 16 クラスター分析、主成分分析、ロジスティック回帰分析の事例

National Audit Office (2010) “Business, Innovation and Skills: Helping over-indebted consumers,” HC 292, Session
2009-2010
イギリス会計検査院（2010）「ビジネス・イノベーション・技能：多額債務を抱える消費者への支援」、HC 292、2009-2010 年度
https://www.nao.org.uk/report/helping-over-indebted-consumers/
事例のポイント・ 債務者へアンケート調査の結果を用いて、債務者の状況、特徴、アドバイスサービスへの考え等について、それらの傾向を分析した。

・ データ分析には、クラスター分析、主成分分析、及びロジスティック回帰分析の手法を用いた。
・ クラスター分析及び主成分分析の結果を合わせることで、消費者の債務状態と、それに対する債務者
自身の意識や態度について傾向を把握した。

・ ロジスティック回帰分析において用いた回帰モデルは、クラスター分析の結果と比較することで、その有意性を確認することができた。

ア 検査の背景・目的ビジネス・イノベーション・技能省（Department for Business, Innovation and Skills）（以下、「BIS」という。）では、イングランドとウェールズの消費者に対する対面及び電話窓口による債務アドバイ
スサービスを支援している。2004 年 4 月から 2011 年 3 月までの間に、対面での相談サービスには 1
億 3,000 万ポンド、電話窓口には 1,300 万ポンドの費用を支出した。本件検査は、BIS が支援している
債務アドバイスサービスと多額債務者支援戦略についての VFM 検査を実施したものである。
イ 調査・検査手法
NAO が用いた調査の手法とその目的はそれぞれ図表 77 のとおり。このうち、4 の多額債務者へのアンケート調査によって得られたデータを用いて、クラスター分析、主成分分析及びロジスティック
回帰分析を実施した。
図表 77 検査に用いた手法とその目的
1

手法

目的

重要文書のレビュー：

以下の 3 点について把握するため。

以下のような文書を対象に、レビューを実施。

・ BISの対面債務アドバイスサービスの調達方・ 調達文書（入札仕様書の準備文書、入札書の法

・ プロジェクトが適時に、また予算内で、効率評価書）

・ 16 のプロジェクトに関するプロジェクト管的に行われているか・ 計画改善のための BIS での情報の利用方法

理文書

・ 財務モニタリング及びパフォーマンス管理
199

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

手法

目的

報告書

・ BISによる多額債務のレベル及びプロファイ
ルに関するモニタリング計画書
2・ 多額債務状況のモニタリング方法の理解
主に、ブリストル大学の Personal Finance Research ・ アンケート調査の設問準備
Centre の研究報告書及び BIS による委託調査報告 ・ 消費者への債務アドバイスの効果の理解
文献調査：書を中心に、多額債務消費者へのアドバイスに係る文献を実施。
3・ 多額債務問題への取組戦略がどのように実半構造化インタビュー：
以下の組織から 20 名の主要ステークホルダーに対施されたのか、特に同戦略で役割を果たしたして実施。

他の政府省庁の見解を明らかにする。

政府省庁

・ 政府による多額債務関連プログラムの管理・ 労働・年金省（DWP）
・ 法務省
・ 財務省

状況について、アドバイスを提供する団体や業界団体の意見を把握する。

・ BISがどれだけ効果的にプログラムを管理し規制局ているか把握する。

・ 金 融 サ ー ビ ス 機 構 （ Financial Services
Authority）

・ 公正取引庁
債務アドバイス団体

・ Citizens Advice
・ 消費者信用カウンセリングサービス（Consumer Credit Counselling Service）

・ Payplan・ Advice UK
業界団体

・ British Bankers Association
・ UK Cards Payment Association
4

多額債務者へのアンケート調査：「Tackling Over-indebtedness」（債務超過対策）戦略

調査手法については以下のウで詳述する。

が、以下のような多額債務を抱える消費者のニーズをどの程度満たしているか、調査し評価するため。

・ 債務の種類と状況の深刻さ
・ 多額債務を抱える消費者の人口統計学的特徴・ アドバイスを受ける際の消費者の好み・ アドバイスサービスの認知度
・ 消費者の信頼度
200

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

手法

目的・ アドバイスサービスを受ける際の障害
・ アドバイスサービスでの顧客体験
・ 多額債務に対する考え方
・ 破産手続や任意整理手続の経験
5・ BIS が調達手続、モニタリング体制、総コス

債務アドバイス提供者へのアンケート調査：
インターネットベースのアンケート調査を行い、以ト回収の 3 点で、第三者機関の協定に準拠し下のような債務アドバイス提供者 140 名から回答ているかの把握。

・ 債務相談部門におけるアドバイスサービスを受けた。

・ 政府が出資する第三者債務相談機関
・ その他第三者債務相談機関
・ 民事法律扶助の債務相談機関
・ 有料の債務相談機関の性質の把握。

出所：検査報告書（HC292）を基にあずさ監査法人が作成
ウ データの収集・分析方法（ア）データの収集方法
本検査では、多額債務者の債務状況、意見、行動に関して、2009 年 7 月から 9 月初旬にかけて電話
によるアンケート調査及びインタビュー調査を実施し、その収集データを用いてクラスター分析及びロジスティック回帰分析を実施した。ここでは、そのアンケート調査及びインタビュー調査の実施方
法についてまとめる。なお、本検査に先行して、これらの内容に関する公開データはほとんどなかった。
アンケートは、市場調査会社 GfK-NOP と実施した。アンケートの質問内容は、文献調査を踏まえ、多額債務者の意見や行動の要素を中心に、社会的、地理的質問事項も加えることとした。その後、GfKNOP が、コンピュータを用いた CATI（Computer Aided Telephone Interview）にアンケート内容を入力
し、NAO が事前スクリーニングにより選定した回答者を対象に、調査会社 ICM が複数の調査主と行ったオムニバス調査を用いて、アンケート調査の試験実施を行った288)。試験実施により、不明瞭な質問内容が特定されたため、アンケート質問内容を修正した上で、本検査のためのアンケートを実施した。なお、アンケートの所要時間は、平均 20 分となった。
アンケートは、RDD（ランダム・デジット・ダイヤリング）により行われた289)。多額債務状況を測る指標は、客観的な指標（債務件数等）と主観的な指標（自身が多額債務者である、つまり、債務を返済できなくなっている、と認識している）があるが、本アンケートでは、後者を採用した。これは、調査時点ですでに多額債務状態にある者だけでなく、多額債務状態に陥るリスクのある者も対象とし288) オムニバス調査とは相乗調査のことで、調査を行いたい複数の組織や企業（調査依頼者）がいる場合に、調査会社がそれぞれの調査依頼者からの質問事項を取りまとめて一つの調査票を作成し、一つの調査として実施される形の調査である。対
象者の選定、調査への回答依頼、及び集計等の調査実施に係る一連の作業は調査会社が行う。マルチクライアント調査とも呼ばれる（株式会社日経リサーチ，n.d. -b）。
289)
RDD（ランダム・デジット・ダイヤリング）とは、コンピュータで無作為に電話番号を抽出して調査対象とする方法で、抽出されたサンプルに対して電話をかけてアンケート等の調査を実施する際に用いられる。日本でも、世論調査等において利用されている（株式会社日経リサーチ，n.d. -a）。

201

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

たかったことと、多額債務者支援サービスを利用する可能性のある多様な者を対象としたかったことによる。
電話アンケートの回答率は 6%で、1,361 人から有効な回答を得た。回答率が低かったのは、RDD を用いたためである。アンケート実施に当たっては、まず対象候補者に電話をかけ、アンケート開始前に該当する状況にあるか尋ねた上で、該当すると回答した者に対してアンケートを実施したが、回答率の算定には、多額債務状況にない者、又はそのリスクのない者は、対象外ではなく「無回答」として計算されている。
（イ）データの分析方法クラスター分析クラスター分析では、データ分析ツールである SPSS を用いて、Two-Step クラスター分析を実施した。本件検査では、アンケートの結果から、債務者が債務をどの程度管理できていると考えているか、返済が滞っている借入件数、及び全借入件数の 3 要素を用いて、クラスター分析を行い、多額債務者
を四つのクラスターに分類した。

SPSS は、全世界で広く使用されている社会科学の統計分析のための代表的なソフトウェアで、現
在は IBM 社が提供している。Two-Step クラスター分析では、第 1 段階で小さなクラスターを作成したのちに、第 2 段階で小さなクラスターを段階的に結合し、まとめる作業が行われる。これによって、データ数の大きなデータを対象とする一方、クラスター数をあらかじめ指定することなく、データの分析を行うことが可能となる290)。



主成分分析
主成分分析では、債務者の自身の財務状況に対する思考を問う七つの設問への回答を用いた。図表
78 のとおり、七つの設問のうち六つが自身の財務状況に関する感情や態度について、残り一つは債務者の知識に関する設問であった。アンケート回答者は、これらの設問に対し、「非常にそう思う」、「そう思う」、「どちらでもない」、「あまりそう思わない」、「全くそう思わない」の 5 段階で回答した。
図表 78 主成分分析に用いた設問
1. 自身の財務状況について誰かに相談することは、メリットがあると思う。
2. 適切なアドバイスを受けられれば、自身の資金難は解決することができるだろう。
3. 返済が滞っている支払があり、状況を改善できないと思う。
4. 返済が滞っている支払に気が付いた時、その事は考えたくない。
5. 現在の財務状況を改善するためにできることは、何もない。
6. 時間がたてば、自然と状況は良くなると思う。

290) クラスター分析の代表的な手法には、K-means 法と段階クラスター分析があるが、それぞれ以下の欠点がある。K-means ではあらかじめクラスター数を定める必要があり、段階クラスター分析は近しいデータをまとめていき最終的にクラスターに絞っていくため比較的少数のデータ分析に使用される。Two-step クラスター分析は、双方の手法を段階に分けて適用することで、それぞれの欠点を補うことができる（IBM，n.d. -a）。

202

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

7. 財務状況に関するアドバイスが必要な場合、どこでアドバイスを受けられるか知っている。
出所：検査報告書（HC292）を基にあずさ監査法人が作成
そのうえで、バリマックス回転により、前者の六つの設問は、相互関係性から 3 グループに分類し、クラスタリングの結果と合わせて、債務者の傾向を分析した。さらに、3 グループそれぞれの平均値を算出し、クラスター分析によって得られた四つのクラスター間で、年齢層の割合等の比率が異なるかどうかを検証した。

バリマックス回転とは、因子分析における因子の解釈を容易にするために行われる回転の手法の一つである。回転を行うことで、それぞれの変数がどの因子と強い関係を有しているのかが明らかとなり、その後の解釈がしやすくなる。バリマックス回転は、それぞれの因子負荷量を、大きい負荷はより大きく、小さい負荷はより小さくなるよう回転させることにより、因子負荷行列を単純構造に接近させる方法であり、研究者の間で頻繁に利用されている291)。



ロジスティックス回帰分析292)
ロジスティック回帰分析では、多額債務者になる可能性を被説明変数として検討した。その際、図表 79 の八つの独立変数を用いた。
図表 79 ロジスティック回帰分析における独立変数
1. 年齢が 16 歳～34 歳
2. 年齢が 35 歳～54 歳
3. 収入が 10,000 未満～15,000 ポンド以下
4. 扶養する子供がいない
5. 社会住宅（social housing）に居住している
6. 民間賃貸住宅に居住している
7. 失業中又は就業できない
8. 自身の状況を諦めている（状況を改善する方法は何もないと強く思い、自身の状況について考えたくないと思っている）

出所：検査報告書（HC292）を基にあずさ監査法人が作成
なお、例えば債務を抱える可能性を低・中所得層と高所得層で比較するため、これらの独立変数に参照グループを作成し、それぞれの比較を行った（この例では、三つ目の独立変数に対する参照グループとして高所得層を作成した）。また、独立変数の使用に際しては、ホスマー・レメショウ検定293)291) 株式会社日経リサーチ（n.d. -c）292) ロジスティック回帰分析については、前述の第 3 章第 2 節 2.3 第三段階：データ分析 2.3.3「事例 7 ロジスティック回帰の事例」（p.124）を参照されたい。
293) ホスマー・レメショウ（Hosmer-Lemeshow）検定とは、ロジスティック回帰分析の回帰モデル全体の適合度を評価するために用いる検定である。ホスマー・レメショウ検定では、回帰式で計算された発生確率をその大きさ順に並べ、あらかじめ定めた数の群に分割した上で、実際に観測された発生件数と、回帰モデルを用いて計算された予測の発生件数を比較して得られる差によって、モデルの適合度を確認する。この検定は、多くの統計解析ソフトウェアに実装されている（宮田，n.d.）。

203

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

により回帰モデルとの適合度を確認しており、データとモデルは適合しているものとみなされた。その他、多重共線性を確認したが、八つの独立変数に多重共線性は確認されなかった。なお、多重共線
性とは、独立変数間に高い相関関係がある場合に生じるものであり、互いに相関性の高い変数を使用すると誤った結論が導かれる可能性がある。
エ 調査・検査結果
NAO は、VFM 検査結果を以下のとおり述べている。

・ BIS の対面での債務相談サービスは、良い VFM を提供できている。2006 年 4 月から 2009 年
9 月の間に、計画人数の 26 万 1,000 人を超える 27 万人以上の消費者に対してアドバイスを提供し、一人当たりの費用は 311 ポンドと予算の 330 ポンドよりも低く抑えられたほか、アドバ
イスを受けた消費者からも、助言内容について高く評価されている。一方、景気下降によりサービス需要は増えているが、サービス提供側は需要増には十分に対応できていない。また、コストもサービス提供者により 201 ポンドから 377 ポンドと幅があり、効率性の向上ができる余地もまだある。

・ BIS の多額債務者支援戦略については、民間のアドバイスサービス提供機関の役割に関する検討や、消費者にあったサービスメニュー（対面、電話、インターネット等）の提供、サービス及び戦略の改善のためのデータの利用に課題がある。また、同戦略の目標達成に対して責任を持つ部署やプログラム管理・調整機能が欠如しており、多額債務者支援プログラム全体についての評価も実施されていない。そのため、戦略は VFM を提供できていない。
なお、各データ分析による調査結果は、それぞれ以下のとおりである。これらの各個別分析の調査
結果をどのように全体の検査結果に紐づけたかについては、その論証過程が NAO の検査報告書に記載されておらず、明らかでない。

クラスター分析クラスター分析の結果、アンケート対象の債務者は以下の図表 80 のとおり、四つのクラスターに分類された。
図表 80 クラスター分析の結果(1)

クラスター名定義

債務不安返済できていない借入れはなく、借入件数も多くないが、時折

構成比

大分類

49%

不安あり

返済に苦労することがある債務者(2)

常時債務不安返済の滞納はないが、常に返済に苦労している債務者

22%

(3)

多額債務

過剰の多額負債はないが、滞納している請求書がある債務者

14%

(4)

過剰多額債務多数の借入れを行っており、返済も多数遅れている債務者

15%

出所：検査報告書（HC292）を基にあずさ監査法人が作成

204

債務状態

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

このうち、(1)と(2)及び(3)と(4)、それぞれ同じ特徴を共有する傾向にあり、その際は前者を「不安あり」、後者を「債務状態」としてまとめて分析を行っている。それぞれのクラスター及び大分類については、以下ようなの傾向が見られた。

・ 「債務状態」は、若年層及び低所得者層にあり、扶養家族、特に子供を持つ傾向にあった。
・ (4)は失業していたり、長期の病気や障害により就業ができなかったりする状態にあり、社会住宅に入居している傾向にある。

・ 「不安あり」は「債務状態」よりも学歴が高い傾向にある。また、年齢層は高くなる傾向にある。

・ 返済状況に関しては、(3)は 1 か月ほどの支払遅滞であるのに対し、(4)は 3 か月かそれ以上の遅滞となっている。したがって、(4)は、一時的ではなく、構造的な多額債務の状況に陥っている可能性がある。

・ 「不安あり」は、「債務状態」と比べて返済を滞納するきっかけとなるような収入減少や急な支出といった出来事は経験していないが、それでも自身の財務状況についての不安は持っている。なお、収支に関連する出来事の種類に、クラスター間で大きな違いはない。

・ 「債務状態」は、消費者債務アドバイザーから無料のアドバイスを受ける傾向にある一方で、「不安あり」は有料の専門家からアドバイスを受ける傾向にある。

・ 「債務状態」は、「不安あり」に比べて、アドバイスを受ける方法について強い希望を持っており、特に「請求書や明細書への情報記載」、「債権者からの電話」、「公共職業安定機関の利用」を好む傾向にある。うち、「公共職業安定機関の利用」については、「債務状態」の債
務者が「不安あり」と比べて失業している傾向が高いことに関係すると考察している。

・ 「債務状態」は「不安あり」よりも債務アドバイザーを信用する傾向にあり、「不安あり」は銀行をより信頼する傾向にある。

・ クラスター別でどのアドバイス方法を選択するかに違いはなかったが、どの方法を選択しない
か、については差異が見られ、「債務状態」は対面や電話での相談を望まない傾向にある。



主成分分析
主成分分析では、六つの設問を①否定、②諦め、③アドバイス希望の 3 グループに分類し、クラス
ターごとの回答の傾向を分析した。その結果、以下のような傾向が見られた。

・ 「債務状態」のクラスター大分類に入る債務者は、「不安あり」と比べて、①否定のグループに入る傾向がある一方で、③アドバイス希望にも分類される傾向にある。

・ (1)にクラスタリングされた回答者の 74%は、アドバイスが必要な場合にどこで相談できるかという知識がある一方で、(4)にクラスタリングされた回答者でその知識があった割合は 62%にとどまった。

205

第3章



各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析では、図表 81 のとおり、八つの独立変数のうち、多額債務者になる可能性を予測するのに有意な六つの変数を特定した。また、回帰モデルは、アンケートに回答した多額債
務者のうち 71%を、クラスター分析の結果と同様の「不安あり」又は「債務状態」のどちらかの大分類に、正しく分類することができた。
図表 81 ロジスティック回帰分析の結果
独立変数

多額債務者になる可能性

参照グループ

1.年齢が 16 歳～34 歳

3倍

年齢が 55 歳以上

2.年齢が 35 歳～54 歳

2倍

年齢が 55 歳以上

3.収入が 10,000 未満～15,000 ポンド以下

2倍

収入が 40,000 ポンド以上

5.社会住宅に居住3倍持家を持っている

6.民間賃貸住宅に居住4倍持家を持っている

8.自身の状況を諦めている

3倍

自身の状況を諦めていない

出所：検査報告書（HC292）を基にあずさ監査法人が作成
オ 勧告と受検機関のコメント・対応
NAO は検査を踏まえ、以下の勧告を行った。

・ 各サブプロジェクトに支払われている助成金の変動を分析し、効率性の違いがどの程度その変動に影響しているかを評価すること。また、効率的な取組を、低効率なサービス提供者に広めること。加えて、資金提供期間が終了する 2011 年以降については、サブプロジェクトとともに変化する需要に対応できるような契約を準備し、より効率性を高める仕組みを提供すること（NAO の Third Sector Decision Support Tool が活用できる）。

・ サービス利用者の 25%は、対面相談よりも電話相談を希望していたという調査結果を受け、利用者のニーズに基づいて、別の方法でアドバイスを提供できるよう、財務省との契約において柔軟性を確保できないか検討すること。また、相談希望者に対して、電話やインターネットという方法があることを周知すること。異なる方法の費用対効果を比較するため、電話やインターネットによるアドバイスサービスの相対的有効性を評価すること。その比較の際には、最も費用対効果の高い方法にリソースを大幅に移すことを検討すること。

・ 変化する経済状況等に対応した戦略のアップデートや将来的な債務アドバイス提供を可能とするため、他の省庁とともに、より効率的なプログラム管理フレームワークを確立すること。

206

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

3.3.2

事例 17 回帰分析（線形回帰、ロジスティック回帰）の事例

National Audit Office (2007) “Staying the course: the retention of students in higher education,” HC616, Session
2006-2007
イギリス会計検査院（2007）「最後までやり遂げる：高等教育における学生の定着率」、HC616、20062007 年度
https://www.nao.org.uk/report/staying-the-course-the-retention-of-students-in-higher-education/
事例のポイント・ NAO では、学生の定着率改善に対する高等教育部門による取組が向上しているか検査を行った。
・ 検査の一環として、高等教育統計局から得た学生データを用いた回帰分析（線形回帰分析及びロジス
ティック回帰分析）を行い、学生の定着率に影響する要素について検討した。

・ 回帰分析の結果、NAO は、教育機関ごとの学生の学習継続率に影響する四つの要件と、学生の学習継続を左右し得る五つのポイントを報告している。

・ 検査結果としては、これまで行われてきた定着率向上の取組は良い成果を収めていると結論付けている。

線形回帰分析は、回帰分析のうち、説明変数に対して被説明変数が線形又はそれに近い形で示される状態となるものをいう。線形回帰のうち、説明変数が一つの場合は単純線形回帰又は単回帰、二つ以上の場
合は重回帰となる。回帰分析は教師あり学習に該当し、線形回帰分析、非線形回帰も同様である294)。なお、対比となる回帰分析は、非線形回帰である。非線形回帰分析の代表的な分析手法はロジスティック回帰分析である。ロジスティック回帰分析については、前述の第 3 章第 2 節 2.3 第三段階：データ分析 2.3.3「事例 7 ロジスティック回帰の事例」（p.124）を参照されたい。
ア 検査の背景・目的
高等教育の修了は、学生にとってその後の人生においてより良い機会をもたらし、その後の就労期間全体で、高等教育を修了していない人よりも平均 10 万ポンド以上多く収入を得るとされている。また、高収入者による納税といった観点等からも、より多くの学生が高等教育を修了した方が、雇用者、経済及び社会にとっての利益となると考えられる。一方で、2004-05 年度に学部生として就学した学生のうち、フルタイムの学生 28,000 人及びパートタイムの学生 87,000 人は 2005-06 年度には高等教育課程に在籍していなかった295)。
このような背景を踏まえ、NAO では、2002 年に下院決算委員会と共同で、高等教育における学生の定着状況についての調査を実施した。2007 年に行われた本検査は、その 2002 年の調査を基礎としつつ、2002 年以降、教育部門で学部生の定着率を高めるための取組がさらに改善されているかについて検査を行ったものである。

294) 渡邊（2021）
295)

フルタイムの学費を払い、在学中は少なくとも 24 週間にわたり教育機関等に通学し、その間は平均 21 時間以上の学習、授業、又は職場体験等を行うことが求められている場合、その学生はフルタイムの学生であると記録されている。これらの定義に満たない学生はすべてパートタイムの学生として記録されている。

207

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

イギリスの高等教育課程及び教育機関について296)
本検査における高等教育課程とは、以下のような資格を取得できる課程を指す。なお、学部課程や職業特化型の学位を対象としており、本検査では修士号以上の大学院教育課程は対象としていない。

・ 学士号（honours degree）：フルタイムの場合 3～4 年で取得できる学位で、主に大学（University）の学士課程において、First（秀）、Second（優）、Third（良）の上位 3 分類の成績を収めた場合に得られる。
なお、これらの 3 分類には至らないものの Pass（可）となった場合に取得できる学位は Pass degree と呼ばれる。

・ 学士課程単位（undergraduate credits）：学士課程で履修し取得できる単位で、これらを取得することで最終的に学士号等の Degree の取得につながる。

・ ファウンデーション学位（Foundation degree）：ビジネスに必要な知識と技術に特化した学位で、高等技術教育課程を履修することにより、フルタイムの場合は 2 年間で取得できる。3 年間の学士号の 2 年間分に相当し、ファウンデーション学位の取得後にもう 1 年学習すれば、関連する学位を取得することもできる。

・ HND（Higher National Diplomas）：職業特化型の学位で、高等技術教育課程を履修することにより、フルタイムの場合は 2 年間で取得できる。

・ HNC（Higher National Certificates）：職業特化型の学位で、高等技術教育課程を履修することにより、フルタイムの場合は 1 年間で取得できる。

・ その他の高等教育ディプロマ
これらの高等教育課程を提供している教育機関は、高等教育機関と継続教育カレッジに大別される。それ
ぞれの詳細は以下のとおりである。

・ 高等教育機関（Higher education institutions）：大学及び高等教育カレッジを指す。イギリスの大学は独立した教育機関で、バッキンガム大学を除くすべての大学が公立大学であり、それぞれの大学には学位授与の権限がある。高等教育カレッジも大学同様に独立した教育機関であるが、すべての高等教育カレ
ッジが学位授与の権限を有しているわけではない。学位授与の権限がない高等教育カレッジで提供している課程は、その他の大学や国の認定機関によって、その有効性が保証される仕組みとなっている。
検査報告書によれば、2006-07 年度には、合計して 132 校の高等教育機関があった。

・ 継続教育カレッジ（Further education colleges）：継続教育を提供する独立した教育機関である。継続教
育（FE：Further education）とは、義務教育終了後の 16～18 歳以降に実施される教育のことで、主に義務教育と大学等の高等教育機関の間で提供される教育（大学準備コース含む）を指す。高等教育カレッ
ジ同様に学位授与の権限を持つ場合もある。それ以外の場合は、その他の大学や国の認定機関等によって、授与できる資格の有効性が保証されている。検査報告書によれば、2006-07 年度には、143 校の継続教育カレッジが HEFCE から資金を得てファウンデーション学位等の高等教育課程を提供していた。
多くの継続教育カレッジが、大学とのパートナーシップを締結しており、学生にその他の高等教育資格を授与できる仕組みも整えている。

各教育機関がパートナーシップ等により様々な資格を提供できるようにしているため、どちらの教育機関

296) NIAD-UE (2015)、GoStudyUK (n.d.)

208

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

でどの資格が取得できるのかを明確に区分することは困難であるが、学士号、学士課程単位、及び HND は主に高等教育機関で、ファウンデーション学位及び HNC は主に継続教育カレッジで取得することができる。

イ 調査・検査手法
本検査では、（1）教育部門による学生の定着率向上に関する取組が 2002 年の調査以降さらに向上
したか、（2）イギリス高等教育財政審議会（Higher Education Funding Council for England）（以下、「HEFCE」という。）は、教育部門による学生の定着率向上の取組を促進させるために、さらなる取組を行えるか、（3）教育機関は、学生の定着率を向上させるために、さらなる取組を行えるか、という 3 点について検査を行った。主な調査手法は以下のとおりである。

・ 高等教育統計局（Higher Education Statistics Agency）の学生データの分析、及び高等教育パフォーマンス指標の量的分析

・ 退学者への電話調査を含む、教育機関の事例調査
・ 学生の定着率に関する公開記事、年次報告書、政策文書、学術的研究等の文献調査
・ 国際比較調査
・ ステークホルダー組織、イノベーション・大学・職業技能省（Department for Innovation,
Universities and Skills）及び HEFCE の職員とのディスカッション及び意見照会、並びに専門家への意見照会
このうち、NAO では学生及び教育機関の複数の特徴が高等教育における学生の定着率にどのように影響するかについて、学生ごとのデータを用いたロジスティック回帰分析と、教育機関ごとのデータを用いた線形回帰分析を実施して検討した。
なお、学生の定着率の測定においては、「修了率」と「継続率」を用いている。「修了率」は、ある年の入学者全体のうち、1 年以上の継続的な離脱期間がなく、学位等を取得するまで学業を継続した学生の割合である。多くの高等教育課程の修了には複数年を要するため、高等教育統計局は予想修了率を算出している。「継続率」とは、入学者のうち翌年も学校に在籍している学生の割合であり、より直接的に定着率を示す指標である。
ウ データの収集・分析方法（ア）データの収集方法

・ 学生データの分析
学生データの分析には、主に高等教育統計局の Individual Student Record（個別学生記録）からのデー
タを活用した。このうち回帰分析には、個別学生記録から 2004-05 年度入学者のデータを用いた。

・ 教育機関の事例調査
事例調査は、図表 82 のとおり、大学 8 校と継続教育カレッジ 4 校を対象とし、主に学生の定着率が改善している学校を選んだ。各校を 1～3 日間の日程で訪問し、様々なスタッフや学生を対象として、平均 10 回のインタビュー調査又はフォーカスグループ（グループインタビュー）を行った。また、事例調査対象の 7 校を 2004-05 年に退学した学生 17 名に対して、電話又は対面での半構造化イン

209

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

タビュー調査も実施した297)。さらに、エッジ・ヒル大学から同校が実施した早期退学者に関する調査
結果と、ノッティンガム・トレント大学から探索的研究におけるアンケートの一次回答について、提供を受けた。
図表 82 事例調査の対象校
種別

教育機関名

・ アストン大学（Aston University）
・ バース大学（University of Bath）
・ イースト・ロンドン大学（University of East London）
・ エッジ・ヒル大学（Edge Hill University）
・ リバプール大学（University of Liverpool）
・ ニューカッスル大学（Newcastle University）
・ ノッティンガム・トレント大学（Nottingham Trent University）
・ ティーズサイド大学（University of Teesside）

大学

継続教育 ・ マックルズフィールドカレッジ（Macclesfield College）（HEFCE より資金提供先として承認
カレッジされているマックルズフィールドコンソーシアムの一部）

・ ミッドチェシャーカレッジ（Mid Cheshire College）（マックルズフィールドコンソーシアムの一部）

・ サウスチェッシャーカレッジ（South Cheshire College）（マックルズフィールドコンソーシア
ムの一部）

・ ノースリンジーカレッジ（North Lindsey College）
出所：検査報告書（HC616）よりあずさ監査法人が作成
加えて、2003-04 年度までに少なくとも 3 年連続で学生の定着率に関する基準を少なくとも 2 ポイ
ント下回った教育機関を 6 校特定し、それらの教育機関のパフォーマンスを向上させるために HEFCEが実施した取組についても、HEFCE の代表担当者や該当する教育機関のシニアマネージャーとの意
見交換を行って調査した298)。

・ 国際比較調査
国際比較調査の実施は RAND ヨーロッパ研究所に依頼し、アイルランド、オランダ、アメリカ及びオーストラリアの高等教育システムから得られた取組や学びを比較した。なお、学生の定着率に関する情報及びデータが入手可能であること、大概して定着率が改善傾向にあること、高等教育での定着率最大化のために興味深い又は革新的な取組をしていること等を理由に、この 4 か国を比較対象とした。RAND ヨーロッパ研究所が実施した調査の結果は、別のレポートとして取りまとめられ、NAO の297)

他の退学者にもインタビューの実施を試みたが、引っ越しや電話番号の変更等により連絡を取ることができなかったとのことである。
298) なお、本事例の検査報告書には 6 校を特定したことは記述されているが、具体的な教育機関の名称は記載されていない。

210

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

ウェブサイトで公開されている299)。
さらに、NAO では、北アイルランド、ウェールズ、及びスコットランドにおける高等教育への資金提供機関の代表者に照会し、それぞれの地域で学生の定着率に影響を及ぼしている課題の概要を把握するとともに、制度的取組についてより定性的な情報を確認した。NAO が問い合わせた各地域の機関
はそれぞれ、北アイルランド雇用学習省（Department for Employment and Learning）、ウェールズ高等教育財政審議会（Higher Education Funding Council for Wales）、及びスコットランド財政審議会（Scottish
Funding Council）である。

・ ディスカッション、意見照会
NAO では、本件検査の実施に当たり、図表 83 の専門家及びステークホルダー組織や独立機関の代表者への意見照会を行った。特に検査結果の検討及び報告書と勧告の作成に当たっては、西イングラ
ンド大学（University of the West of England）で学生支援を行っている Neil Harrison 氏と、ティーズサイ
ド大学の Diane Nutt 博士から意見を得た。Diane Nutt 博士からは学術的観点を得ることを目的とした。
さらに、検査全体を通して、
HEFCE の本部職員及び地方職員とディスカッションを行い、規制活動、資金提供、評価・研究、優良事例の普及等、HEFCE の法的な役割すべてにおいて、高等教育における学生の定着率の問題がどのように扱われているかを調査した。
図表 83 意見照会を行った機関等

・ Action on Access（高等教育を提供する教育機関に対して、教育へのアクセス、参加、定着に関する情報・アドバイス提供を行っている機関）・ The Association of Managers of Student Services in Higher Education（AMOSSHE）（学生支援のリーダーを養成する団体）・ カレッジ協会（Association of Colleges）
・ Brightside Trust（障害のある学生に対してオンラインメンター制度を提供している教育慈善団体）
・ 高等教育カレッジ連合（GuildHE）
・ 英国学生連盟（National Union of Students）
・ 公正機会局（Office for Fair Access）
・ 高等教育独立調停局（Office of the Independent Adjudicator for Higher Education）
・ その他大学（レスター大学、ロンドン・メトロポリタン大学、ロンドンサウスバンク大学、北東ウェールズ高等教育インスティチュート、シェフィールド・ハラム大学）

・ 高等教育質保証機構（Quality Assurance Agency）
・ 研究者（アルスター大学 Anthony Cook 博士、西イングランド大学 Neil Harrison 氏、イースト・ロンド
ン大学 John Storan 教授、ロンドン・メトロポリタン大学教育政策研究所 Jocey Quinn 教授、ランカスタ
ー大学教育研究学部 Mantz Yorke 客員教授）

・ Robson Rhodes（会計事務所）

299) RAND ヨーロッパ研究所による調査レポートは、van Stolk, Christian, Jan Tiessen, et al. (2007) Student Retention in Higher

Education Courses: International Comparison,
https://webarchive.nationalarchives.gov.uk/ukgwa/20170207052351/https://www.nao.org.uk/wpcontent/uploads/2007/07/0607616_international.pdf である。

211

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

・ Skill: National Bureau for Students with Disabilities（障害のある学生の修学と学習支援を行う慈善団体）
・ Unison（イギリス最大の労働組合）
・ University and College Union（イギリス最大の教職員組合）
・ 英国大学協会（Universities UK）
出所：検査報告書（HC616）よりあずさ監査法人が作成（イ）データの分析方法
ここでは、学生データの分析に用いられた線形回帰分析及びロジスティック回帰分析の方法について説明する。なお、データ分析は NAO が実施し、その後 HEFCE の分析チームがレビューを行った。


線形回帰分析
NAO では、121 の教育機関が提供した個別学生記録データを用いて線形回帰分析を行い、特定の社会的グループからの学生の割合や A レベルのスコア等の複数の説明変数が変化した場合における教育機関ごとの継続率（被説明変数）への影響を分析した300)。なお、分析に当たってはステップワイズ
法を用いた301)。
決定係数 R2 からは、NAO が作成した回帰モデルはフルタイムの学生の継続率の変動を 71%説明していることが示されており、NAO はこのモデルは比較的良いモデルとしている302)。一方、パートタイムの学生を対象に作成した回帰モデルは、継続率の変動を 21%のみしか説明できていないことが分かったため、検査報告書ではパートタイムの学生に関する回帰モデルは使用されていない。



ロジスティック回帰分析
学生の継続率に可能性を与える要因のさらなる理解を目的に、NAO ではフルタイムの学生 299,000
人及びパートタイムの学生 229,000 人のデータを用いて、フルタイムとパートタイム別の二つのモデルを構築し、学生の年齢や学習科目等の説明変数と、学生の学習継続（被説明変数）との関係を分析した。なお、高等教育課程の継続に当たっての学生の選択は「継続する」又は「継続しない」の 2 値のどちらかとなるため、ロジスティック回帰分析を使用した。構築した回帰モデルでは、学生の学習継続と様々な説明変数間の関係性を同時に検討し、有意でない変数についてもその影響を考慮するためモデルに含めた。
エ 調査・検査結果
イギリスの高等教育は、国際的にも学生の定着率が高い。NAO では、そのような中で高等教育部門
が定着率をわずかでも向上させるとともに、学生数の増加や多様性の向上と両立させていくことは大きな挑戦であるとしている。そのため、これまで行われてきた定着率向上の取組は良い成果を収めて300) A レベルとは、イギリスの高校卒業資格及び大学入学資格として認められている統一試験（General Certificate of Education,

Advanced Level）のことである。A レベルの試験に合格すれば、大学の 1 年次に入学することができる（Nisai British International
Online School，2021）。
301) ステップワイズ法とは、回帰モデルに一つずつ説明変数を追加したり削除したりしながら、最適な説明変数の組合せを探す、説明変数の取捨選択方法の一つである。詳細な説明は、前述の第 3 章第 2 節 2.3 第三段階：データ分析 2.3.7「事例 11
主成分分析の事例」（p.161）を参照されたい。
302) なお、この回帰モデルの作成に当たって、決定係数の確認以外に多重共線性の処理等を実施しているかについては、検査報告書に記載されていない。

212

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

いるとの結果がまとめられた。
一方、定着率には一部の教育機関の間で開きがあり、少数の教育機関では定着率が悪化していることから、今後も定着率の改善余地はあるとされた。学生の定着率を向上させるために必要な取組は、高いコストを要する取組である必要はなく、それらの取組の実施は学生の経験を向上させるとともに、教育の質の向上に貢献するため、学生と公的資金双方にとってより良い VFM に繋がるものである。
また、今後学生数が増えたり多様性が増したりすることによって、サポートが必要となる学生も増えるため、定着率を高める取組は今後さらに重要性を増すとした。
なお、それぞれの回帰分析の結果は以下のとおりである。


線形回帰分析
線形回帰分析では、教育機関ごとの継続率（被説明変数）に影響を及ぼす要素を図表 84 のとおり
八つ特定した303)。そのうち六つの変数においては、変数の値が増加すると継続率にも増加がみられ（同
図表で回帰係数がプラスの変数）、残り二つの変数は、その値が増加すると反対に継続率は減少した（回帰係数がマイナスの変数）。この分析結果から NAO では、フルタイムの学生の継続率に関する教育機関ごとの差異のうち 70%強は、大きく分類して四つの要素の影響を受けており、以下の四つの要件を満たしている教育機関では継続率が高くなる、と報告している。

・ 高等教育への就学率がより高い地域から、より多くの学生を募集している教育機関。
・ より高い入学資格を持っている（A レベルのスコアがより高い）生徒を入学させている教育機関。

・ 21 歳以上の入学生の割合が小さい教育機関。
・ 実務的な科目を提供している教育機関。特に、教育学、医学・歯学、医学関連科目、及びクリエイティブアーツ（創造的芸術）を専攻している学生の割合が大きい教育機関は、高い継続率である可能性が高い。
図表 84 継続率に影響を及ぼす変数
変数
回帰係数
0.134
医学・歯学を専攻している学生の割合
0.131
教育学を専攻している学生の割合
0.035
医学関連科目を専攻している学生の割合
0.033
クリエイティブアーツ（創造的芸術）・デザインを専攻している学生の割合
0.029
高等教育への就学率が平均的な地域
0.006
A レベルの平均スコア-0.060ヨーロッパの言語、文学及び関連科目を専攻している学生の割合-0.07021 歳以上の学生の割合
0.785
（定数項）

p値
0.00010.00000.03890.00030.00010.00000.00680.00210.0000

出所：検査報告書（HC616）

303) 本検査では、有意水準を 0.050（5%）に設定し、被説明変数に対して p 値が 0.050 を超える説明変数の場合、帰無仮説を棄却した。これは有意水準を超える p 値を示した変数は、統計的に有意でないことを示している。したがって、継続率に影響を及ぼさない。検討した複数の変数のうち、民族性やジェンダー等に分類される変数は、統計的に有意な結果が得られなかった。なお、その他、モデル全体の相関係数や決定係数に関しては、検査報告書に記述されていない。

213

第3章



各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析の結果としては、ある一つの説明変数が異なる二つのグループそれぞれにおいて、学生の学習継続の可能性が示されることになるが、本検査においては、さらにその結果をオッズ比という尺度に変換した上で示している。
オッズ比とは、一つの説明変数のみ値を変えつつ、残りの変数は同じ値のままで算出した二つのグループの被説明変数の値を比較した数値である。例えば、本事例の学生が「女性」である場合のオッズ比は、以下の手順で計算されている。

①フルタイムの「女性」の学生が学習を継続する可能性（被説明変数）は 91.6%（継続しない可能性は
8.4%）→退学する学生 1 人当たりの継続する学生数は、「女性」の場合 10.9 人 （91.6÷8.4＝10.9）②フルタイムの「男性」の学生が学習を継続する可能性（被説明変数）は 89.4%（継続しない可能性は
10.6%）→退学する学生 1 人当たりの継続する学生数は、「男性」の場合 8.4 人 （89.4÷10.6＝8.4）③オッズ比は、①÷②で求める→学生が「女性」である場合のオッズ比は、1.30 （10.9÷8.4＝1.297）

本事例の場合、オッズ比が 1.00 となる要素は、ロジスティック回帰分析の結果として得られたこれら二つのグループの学生の学習継続の可能性が同じであることを示しているが、オッズ比が 1.00 よりも大きい場合は、一つ目のグループの方が比較対象グループよりも継続の可能性が高いことを示している。つまり、学生が「女性」である場合のオッズ比は 1.30 であり、女性の学生グループの方が、男性の学生グループよりも、学習を継続する可能性が高いことが示されている。

ロジスティック回帰分析の結果、特に統計的に有意なものは図表 85 にまとめられている。この分析結果から、NAO では特に以下五つのポイントを報告している。

・ 学生の継続率に最も影響を及ぼす要素は、その学生がフルタイムで勉強しているか、又はパートタイムで勉強しているかである（オッズ比 3.3）。フルタイムの学生の方が、パートタイ
ムの学生よりも継続率が高くなる可能性がある。

・ フルタイムの学生の場合、学生の継続率に最も大きな影響を及ぼす要素は、入学時の資格（Aレベルのスコア）である。

・ パートタイムの学生の場合、特にファウンデーション学位を過去に取得しているパートタイムの学生の場合は、学士課程に継続して在籍する可能性が高まる。

・ パートタイムの学生の場合、大学等で提供される高等教育課程を履修している学生よりも、継続教育カレッジで開講されている高等教育課程を履修している学生の方が、継続して学習を続ける可能性が高まる。一方、フルタイムの学生については、この逆が当てはまる304)。
304)

大学等の高等教育機関及び継続教育カレッジでは、パートナーシップ等を締結しており、大学に所属していても継続教育のコース（課程）を受講することができる。イギリスにおける高等教育の概要については、前述の「イギリスの高等教育課
程及び教育機関について」（p.208）を参照されたい。

214

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

・ フルタイム及びパートタイムどちらの場合でも、自身の障害を申告している学生の方が、申請されている障害がない学生と比較して、継続して学習する可能性がわずかに高い。
図表 85 ロジスティック回帰分析の結果（被説明変数のオッズ比）
学生の特徴

高等教育機関の課程を履修し
ている

オッズ比
フルタイム
パートタイム

高等教育機関に登録しているが、継1.43-

高等教育機関の課程を履修してい

-

1.56

1.32

1.91

1.19

1.20

1.44

-

2.21

1.49

女性

1.30

1.11

男性

18 歳

1.23

-

20 歳305)

最も高い就学率の地域出身

1.19

1.07

最も低い就学率の地域出身

階層分類 1～3（中流階級）306)

1.10

1.30

階層分類 4～7（労働階級）

中国系又はインド系

1.20

-

白人

白人

-

1.11

中国系又はインド系

1.09

-

白人

白人

-

1.24

障害を申告している学生

1.05

1.11

が、
継続教育カレッジの課程を履修しているファウンデーション学位を取得した上で、他の高等教育課程に転入した
戦略上重要な科学、技術、工学、
又は数学の課程を履修していない
現代外国語の課程を履修していない
A レベル又は同等の試験で三つの A 評価を取っている

学
生
個
人
の
特
徴

続教育カレッジの課程を履修している

高等教育機関に登録している

学
習
面
の
特
徴

比較対象グループ

パキスタン系又はバングラデ
シュ系

る

ファウンデーション学位課程を履修したことがない

科学、技術、工学、又は数学の課程を履修している

現代外国語の課程を履修している
Aレベル又は同等の試験で二つのD評価を取っている

パキスタン系又はバングラデシュ
系
申告されている障害がない学生

出所：検査報告書（HC616）305) 学生が 21 歳以上の場合、継続率に対する影響は極微であった。
306) 階層分類（Socio-economic classification）には、公的な統計や学術的研究において使用されている NS-SEC という階層分類を採用している。NS-SEC では社会経済的な階層を次の八つに分類しており、NAO の本件検査で使用している番号（1~3、4～7）もこの分類番号と一致しているものである。分類は、①上級の経営職・管理職・専門職、②下位の経営職・管理職・専門職、③中級の職種、④小規模雇用者及び自営業、⑤下級の監督及び技術的職種、⑥セミルーティン業務の職種、⑦ルー
ティン業務の職種、⑧就労経験がない又は長期間の失業、である (ONS, n.d.)。

215

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

オ 勧告と受検機関のコメント・対応
各教育機関が以下の勧告内容を実施できるよう NAO は HEFCE に各教育機関と協力するよう勧告した。NAO では、学生の定着率が低下している教育機関との連携が特に重要であると考えていると述べているが、HEFCE もこれに同意しており、HEFCE は、本検査で得られた情報、分析及び教訓を活用して各教育機関における対応を促進し、学生の定着率の最大限の向上を目指すとしている。

・ 各教育機関は、異なる学生グループごとの定着率を定期的にレビューすること。また、そのモニタリングは、学生、教員、コースの各レベルで実施されるべきである。

・ 学生の定着率に特に問題がある場合、退学者調査を実施し、学生が退学した理由や、退学を防ぐための別の方法があったか等の理解を深めること。

・ 個別指導制度のような学生支援制度は、単に学生の欠点を指摘するのではなく、成績を向上させる機会であり、この観点から、教職員と事務職員は本制度とプロセスの見直しを行うこと。

・ 各教育機関は、障害学生手当を受ける資格があると思われる学生が、実際に手当を受けているかどうか確認すること。もし受けていない場合には、どのように学生を支援できるか、その方法を確認すること。

・ 各教育機関は、他の教育機関の優良事例を取り入れ、内部で広く展開することで、定着率の改善を図ること。特に学生の募集状況やカリキュラム等のベンチマークがほぼ同等の他の教育機関と比較することで、定着率に関するパフォーマンスの差異を検討することができる。
さらに、HEFCE は、本検査の過程で NAO から協議を受けた以下の 3 点の具体的な行動の実施にも同意した。

・ パートタイムの学生の定着について、可能であれば適切なパフォーマンス指標を策定するため、高等教育部門と協働すること。

・ より長期の時系列データ（実データ）が蓄積されており利用できるようになっているため、予想修了率が実際の修了率にどの程度近いか、検証すること。

・ 障害学生手当の受給における教育機関の間の明確な差異が、受給資格のある学生の受給機会の損失をどの程度反映しているか、委託調査を実施すること。その上で、障害者権利委員会等と協力して教育機関による学生の手当受給申請の支援を改善するとともに、イノベーショ
ン・大学・職業技能省に対して同省がどのように潜在的な申請者にアプローチし支援することができるか助言をする。

216

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

3.3.3

事例 18 操作変数法の事例

National Audit Office (2016) “Benefit sanctions”, HC628, Session 2016-17
イギリス会計検査院（2016）「給付制裁」、HC628、2016-17 年度
https://www.nao.org.uk/report/benefit-sanctions/
事例のポイント・ 労働・年金省（DWP）が、給付金の条件を満たさない受給者に対する制裁措置の管理において、 VFMを達成しているかどうかを検討した。

・ 制裁措置が、給付金の受給者に対してどのような影響を与えるかについて分析するため、統計モデル
を用いて分析を行った。

・ 統計モデル上、制裁措置を受けることと雇用されるかどうか等のアウトプットとの間に相関があると考えられた307)ため、操作変数法を用いて、内生性を除いた上で推計を行い、制裁措置を受けることが雇用等に影響を与える可能性を示した。

ア 検査の背景・目的
350 万人以上の人々が、求職者手当、雇用・扶養手当、ユニバーサル・クレジット、所得サポート等の就労外給付を受けている。これらの人々の多くは、DWP から、仕事を探すための支援を受けている。就労支援は、公共職業安定機関に加えて、民間の組織（「プロバイダー」と称される）によっても提供されている308)。
受給者が仕事外の給付を受けるためには、条件を満たしていることを証明しなければならないとされている。例えば、求職者手当の受給者は、積極的に仕事を探すことが法律で義務付けられている。
DWP はこれらの条件を解釈し、管理している。また、公共職業安定機関の予約に参加することや、ワークプログラム等の外部の就労支援計画に参加することも要求できる。
正当な理由なく条件を満たさない受給者は、制裁を受けることがある。制裁とは、すでに低所得である人々に対して、給付金の支払を減らしたり、失ったりすることである。4 週間の求職者手当の制
裁は、25 歳以上の単身の受給者が約 300 ポンドの給付を失うことを意味する。2015 年には 40 万件の制裁措置が取られた。制裁の期間は最長で 3 年である。制裁期間は最大 3 年間だが、受給者が受給条件を満たすまで無期限に続けることもできる。
しかし、制裁措置が広く普及しているからといって、それが適切に設計され、公正に運用され、効果的であるとは限らない。
本報告書では、DWP が制裁措置の管理において、VFM を達成しているかどうかを検討している。
VFM を示すためには、DWP は以下のことを証明しなければならない。

・ 制裁の使用について明確な目的を設定し、証拠に基づいて設計を選択し、一貫性と結果のためのリスクを考慮していること（第 1 部）

・ 判断が一貫していて、正確でタイムリーであることを保証する方法で制裁措置を使用してい307) 報告書では「different unobserved characteristics that make them both more likely to receive sanctions and less likely to find work.」と記述されており、その要因は明確にされていないが、例えば、給付金の受給者のモラルが低ければ、制裁措置を受ける可能性も高くなり、雇用される可能性も低くなると考えられる。
308) 内閣府（2010）

217

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例ること（第 2 部）

・ 今後の制裁措置の設計と運用に役立てるために、受給者と公的支出の結果を評価していること（第 3 部）
イ 調査・検査手法
本検査の手法は以下のとおり。
図表 86 調査・検査手法
基準

検査手法

①DWP は制裁措置の使用について明確な目的 ・ DWP の研究と分析のレビューを設定し、証拠に基づいて設計を選択し、一貫 ・ 省庁のガイダンスのレビュー
性と結果のためのリスクを考慮しているか。

・ ステークホルダーとの協議②制裁措置は、その決定が一貫性を持ち、正確 ・ 制裁を担当するスタッフへのインタビュー
でタイムリーであることを保証する方法で使用 ・ DWP のデータの分析されているか。

・ 公共職業安定機関や他の DWP のオフィスへの訪問と電話インタビュー

・ 制裁に関する内部ガイダンスのレビュー③DWP は、制裁措置の将来的な設計と管理に役 ・ DWP の調査・分析のレビュー立てるために、受給者と公共支出の結果を評価 ・ DWP のデータの分析

・ ステークホルダーとの協議
・ 制裁の結果に関する公表された研究のレビューしたか。
出所：検査報告書（HC628）

上記の「③制裁措置の将来的な設計と管理に役立てるために、受給者と公共支出の結果を評価したか。」の部分の検査の一環として、統計モデルを作成し、操作変数法を用いた推計を行っている。
操作変数法は、回帰変数と誤差項が相関しているときに、一致性のある推定量を得るために使われる手法である。操作変数とは、誤差項とは無相関な回帰変数の変動に関する情報をもたらす変数である。この情報を使うことにより、他の要素を一定としたときの、回帰変数の被説明変数に対する影響を調べることができる。

309)

例えば、下図のような場合、年収と学歴の間には相関があり、推計が正確にできない。
年収と、学歴の間には関係がありそう。
→地頭など、共通の因子が影響している可能性がある。
→学歴（在学年数）と ui が相関してしまって、推計が正確に実施できない。

年収 i＝α＋β1×学歴（就学年数）i＋β2×地域特性 i＋ui

309)

西山（n.d.）

218

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

そのため、学歴（就学年数）を外生変数（予測値）として扱うことで、学歴（在学年数）と年収との間の内生性を除去するのが操作変数法による推計の方法である。例えば、以下のような形で、父親の就学年数という操作変数を設定し、まずは学歴（在学年数）の予測値を得る。
※ただし、年収が父親の就学年数と相関がないことが前提

学歴（在学年数）i＝α＋β1×父親の就学年数 i＋β2×地域特性 i＋ui
次に、予測値を用いて元のモデルに沿った推計を行うことで、内生性を回避する。

年収 i＝α＋β1×学歴（就学年数）の推計値 i＋β2×地域特性 i＋ui
予測値（外生変数）

これによって、内生性を回避した状態で元の推計モデルの係数を推計することができる。

よって、本検査の検査手法の全体像は以下のとおり。なお、検査の証拠から得られた内容をどのように結論に紐づけたかについては、その論証過程が NAO の検査報告書に記載されておらず、明らか
でない。

219

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

図表 87 本検査の検査手法の全体像
政府の目的
DWP は、雇用を増やすことを目的としている。人々が仕事に就く準備をしたり、人々が仕事を探すのを助けるた
めの経済的支援とサービスを提供している。このような活動を奨励するために、条件を設けている。例えば、積極的に仕事を探すことを求職者手当の受給条件としている。
どのように達成するか制裁とは、受給者が条件を満たさなかった場合に、DWP が課す給付金の減少または喪失のことである。同省は、制裁の可能性があることで、より多くの人が条件を遵守するようになると考えている。また、受給者が責任を果たさない場合に制裁を課すためにも活用される。
本検査
DWP の給付制裁の管理について調べた。
検査の基準
DWP は制裁措置の使用について
明確な目的を設定し、証拠に基づいて設計を選択し、一貫性と結果のためのリスクを考慮しているか。

制裁措置は、その決定が一貫性を持ち、正確でタイムリーであることを保証する方法で使用されているか。

DWP は、制裁措置の将来的な設計と管理に役立てるために、受給者と公共支出の結果を評価したか。

- 制裁を担当するスタッフへのインタビュー- DWP のデータの分析- 公共職業安定機関や他の DWPのオフィスを訪問し、電話イン
タビューを行う。公共職業安定機関や他の DWP のオフィスへの訪問と電話インタビュー- 制裁に関する内部ガイダンスのレビュー- DWP の調査・分析のレビュー- DWP のデータの分析- ステークホルダーとの協議- 制裁の結果に関する公表された研究のレビュー

検査の証拠- DWP の研究と分析のレビュー- 省庁のガイダンスのレビュー- ステークホルダーとの協議

結論
DWP による制裁措置は一貫していない。制裁報告率は、公共職業安定機関やプロバイダーによって大きく異なり、請求者のコンプライアンスの変化では説明できない方法で、時間の経過とともに変動している。DWP は早期にエラーを修正しているが、制裁報告と制裁の決定の質が向上していることを示すためにもっと努力する必要がある。
入手可能な証拠を検討した結果、DWP の制裁措置の適用は、受給者の行動と同様に、経営上の優先順位や現地ス
タッフの裁量に関連していることが判明した。DWP が、高いエラー率のような特定の問題に対応して、制裁措置へのアプローチを改善するための措置をとったことは心強い。しかし、問題に対応するだけでなく、それ以上のことをする必要がある。
制裁は、制裁を受ける人にとっても、政府にとってもコストがかかる。制裁措置が意図したとおりに機能しているかどうかを確認するために、制裁措置の具体的な設計上の選択についての証拠がほとんどないため、政府はデータを使用しなければならない。ある種の制裁措置を広く行うことで効果があるとする国際的な証拠に頼るだけではいけない。DWP が制裁措置の使用に一貫性を持たせ、その効果がコストに比例していることを実証するまでは、DWP
が VFM を達成していると結論づけることはできない。

出所：検査報告書（HC628）

220

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

ウ データの収集・分析方法①データの収集・分析方法
統計モデルの推計には、以下のようなデータを用いた。
図表 88 推計に用いたデータの情報源
データの種類情報源

詳細

受給者の制裁履歴

意思決定と不服申立てシステム

DWPのシステム

意思決定と不服申立ての事例記録

DWPのシステム

給付金請求履歴

全国給付金データベース

DWPのシステム

雇用と収入

リアルタイム情報

DWPが歳入関税庁（HMRC）のデータから抽出した。

ワークプログラムへの参加 ワークプログラムの分析データセット

DWPのシステム

出所：検査報告書（HC628）②アプローチとモデルの仕様
モデルの仕様制裁を受けた人と受けていない人の結果を単純に比較しても、受給者が制裁を受けることでどのような影響を受けるかはわからない。なぜなら、制裁を受ける人は、制裁を受ける可能性が高く、かつ仕事を見つける可能性が低いという異なる未観測の特性を持っている可能性があるからである。結果に影響を与える他の要因から、制裁を受けたことによる影響を区別する方法が必要であった。
操作変数を用いたアプローチ
NAO は、未観測の特性の問題に対処するために操作変数法を採用した。NAO は、Boockmann et al.
(2014)がドイツの受給者に対する制裁措置の影響を分析する際に用いた方法に従った。
操作変数は、2014 年 2 月から 5 月までの各就労支援プログラムの契約における制裁報告率（average
sanction referral rate）310)の平均値である。これにより、同一の就労支援プログラムの契約の対象地域内におけるプロバイダーごとの制裁報告率のばらつきを利用することができる。プロバイダーごとの制
裁報告率が異なるため、（参加者を）自然実験の形でプロバイダーに無作為に割当てることによって、別のプロバイダーに割当てられた同種の参加者の結果と比較することができる。
2 段階の最小二乗回帰モデルを推計した。このモデルでは、ある人が制裁を受ける確率と、関心のある各アウトカム（雇用状況、請求日数、就労日数、収入）との関係を推定する（図表 89）。このモデルでは、他の多くの変数をコントロールしている。

310) 制裁のプロセスは、まず、DWP や就労支援プログラムの提供会社が、制裁対象となる行為をした疑いのある労働者を報告（referral）し、DWP の制裁決定者ないしは公共職業安定機関の制裁決定者が最終的な判断を下す。制裁決定前に、送致対象の労働者は異議申立てをすることができる。ただし、報告書の手法について言及する箇所では制裁報告率という言葉を用いているが、統計モデルを分析している箇所では、制裁を受けたかどうかという表現になっており、制裁報告と制裁を区別せずに論じているため、執筆者はその差をあまり意識していない可能性がある。

221

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

図表 89 推計に用いたモデル
第 1 ステージのモデル
Si＝σZi＋αXi＋εi
Xi は共変量のベクトル（コントロール変数）、Zi は連続操作（変数）、Si は個人 i が制裁を受けたか（Si =1）、受けていないか（Si = 0）を示すダミー変数、i は条件付き平均 0 の誤差項である。εi は条件付き平均がゼロの誤差項である。

第 2 ステージのモデル
Yi＝βXi＋θSi＋ui
Yi は対象となるアウトカム変数（例：Yi=1 は個人 i の雇用、Yi=0 は非雇用を表す）、Si は個人 i が制裁を受けるフィット確率、Xi は第一段階モデルの項と同様の共変量のベクトルで、個人と地域レベルである。
この誤差項と第 1 段階の式の誤差項εi は、エリア内の同じプロバイダーからのオブザベーション間で相関があることを認めている。

対象となるアウトカム
雇用状況：受給者が制裁を受けた後の 3 ヶ月、6 ヶ月、12 ヶ月の間に少なくとも 1 日は雇用されていたかどうか。

雇用/請求日数：制裁後 3 カ月、6 カ月、12 カ月の間に、雇用された日数。
請求した日数請求していない、又は雇用されていない日数
請求した日数と雇用された日数の両方

収入：制裁後の 3 ヶ月、6 ヶ月、12 ヶ月間の収入総額

図表 90 コントロール変数の定義
独立変数
個人の特徴

説明
年齢（歳）。
性別（男性又は女性）。
民族（白人、黒人、又は少数民族）。
障害の状態（障害者又は非障害者）。

機会の種類

仕事の準備ができているかどうかを示す、省庁が受給者に割当てる指標。

ワークプログラ ワークプログラムに参加してから 2014 年 2 月 1 日までの日数。
ムの期間
固定効果

プロバイダーの違いによって生じる差

222

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

独立変数

説明

契約パッケージ プロバイダーのパフォーマンス 2014 年 2 月から 5 月までの地域におけるプロバイダーの領域の固定効果

平均的なパフォーマンス（就職できた件数÷推定される取扱件数）

その他の注記

高収入の少数の人々を異常値として除外するのではなく含めた。
すべてのワークプログラム・プロバイダーを含めた。
ワークプログラムに参加しなかったことによる制裁だけでなく、すべての理由で課せられた制裁を含めた。
制裁を受けた日に有効な請求をしていた人のみを対象とした（対照群の仮想の制裁日）。
収入がマイナスである少数の人の収入をゼロに修正した。

出所：検査報告書（HC628）
エ 調査・検査結果



操作変数法の推定結果
操作変数法の推定結果は複数示されているが、代表的な結果を以下に示す。制裁が、雇用確率や、雇用され給付を請求していない日数との関係が有意であるとの結果が得られており、制裁が雇用に何らかの影響を与えている可能性が示された。その結果に基づいて、NAO は DWP が更なる分析を行う必要があるとした。
図表 91 結果：求職者の給付金請求
アウトカム

アウトカムへの影響 標準誤差

有意性

雇用確率：
3か月以内

+71 %

9.8 %

有意

6か月以内

+72 %

12.4 %

有意12か月以内+98 %18.3 %

有意

3か月以内

+24

3.7

有意

6か月以内

+86

8.5

有意

12か月以内

+225

20.4

有意

3か月以内

+29

4.1

有意

6か月以内

+76

12.7

有意

12か月以内

+236

41.1

有意

雇用され給付を請求していない日数:

雇用されていないが、給付請求もしていない日数:

雇用されず、給付を請求している日数:

223

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

アウトカム

アウトカムへの影響 標準誤差

有意性

3か月以内

-54

5.6

有意

6か月以内

-163

10.1

有意

12か月以内

-468

34

有意

雇用されているが、給付を請求している日数:
3か月以内

+1

2.0 有意でない

6か月以内

+2

3.9 有意でない

12か月以内+6

8.1 有意でない

3か月以内

+£795

£746 有意でない

6か月以内+£3,229£1,191

12か月以内+£1,208£2,207 有意でない雇用から得ている収入:有意

出所：検査報告書（HC628）



検査全体の結果

検査で明らかになった主な事項は以下のとおりである。
＜制裁の設計＞DWP は、ほとんどの申請者が制裁を受けることはなく、制裁の抑止効果によって条件を遵守するよ
うになると考えている。しかし、人々が制裁を受ける可能性にどのように反応するのか、またこの抑止効果が実際にどの程度あるのかについては、DWP は限られた証拠しか持っていない。また、制裁を受けた人々への直接的な影響も重要である。NAO は、求職者手当受給者の 24％がある時点で制裁を受けていることを明らかにした。
DWP の雇用支援に関する変更は、制裁措置の使用にリスクをもたらした。DWP は、雇用支援と制裁措置のアプローチを変更した。公共職業安定機関のスタッフが条件を調整するための柔軟性を高めることで、より適切な条件にすることができる一方で、制裁の使用方法に一貫性がなくなるリスクもある。
＜制裁措置の使用＞
制裁報告率は、時間とともに変化している。制裁報告件数の増減には様々な理由が考えられるが、受給者のコンプライアンスの変化で完全に説明することはできない。経営陣の集中力や地域のワーク
コーチの裁量が、制裁報告件数に大きな影響を与えていると考えられる。
制裁措置の使用は、公共職業安定機関間及びプロバイダー間で大きく異なる。公共職業安定機関間のばらつきの原因がわかるまで、DWP はそれが許容範囲内であるかどうかを判断できない。
制裁の報告対象となった受給者は、制裁に異議を唱えることができ、制裁を処理する過程で、報告
224

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

された制裁のうちの多くが覆される。2015 年に制裁報告を受けたワークプログラム参加者の 26%が制裁の決定を覆したのに対し、公共職業安定機関から制裁報告において決定が覆された比率は 11%であった。DWP から報告されたものについては制裁決定を覆すことが多いが、それは DWP の証拠収集プ
ロセスが、公共職業安定機関による制裁報告の場合よりも弱いためである。
DWP は、ほとんどの制裁決定について、時期に関する目標を達成しているが、ユニバーサル・クレ
ジットの目標は達成できていない。
＜受給者が得た成果＞
他の国際的文献では、
制裁措置によって給付金から雇用への移行が促進されることが示されている。
研究によれば、制裁を受けた人は仕事に就く可能性が高いが、その効果は短期間で終わり、賃金の低下を招き、給付金から非活動に移る人の数を増やすことになる。
DWP は、イギリスにおける制裁措置の影響を評価するために独自のデータを使用していない。NAO
は、ワークプログラム参加者が制裁にどのように反応したか、また、雇用効果と非活動や低収入等のマイナスの結果の相対的な大きさについて、新たな予備的分析（操作変数法を用いた統計モデル推計）を行った。その結果、さらなる調査が必要であるが、ワークプログラム参加者の制裁の結果を理解するために、DWP はもっと努力すべきであることがわかった。
DWP は、制裁の結果についての理解を深めるための幅広い活動を支援していない。また、DWP は、
制裁措置のコストと利益を追跡していない。さらに、制裁を受けた人を支援することで、地方自治体
による福祉支援等の公的支出が増加する可能性がある。DWP ではこれらの広範なコストと利益を把握していない。
＜VFM についての結論＞
DWP による制裁措置は一貫していない。制裁報告率は、公共職業安定機関やプロバイダーによって大きく異なり、受給者のコンプライアンスの変化では説明できない方法で、時間の経過とともに上昇・下降している。DWP はエラーを早期に修正しているが、制裁報告と制裁の決定の質が向上していることを示すためにもっと努力する必要がある。入手可能な証拠を検討した結果、DWP の制裁措置の使用
は、受給者の行動と同様に、経営上の優先順位と現地スタッフの裁量に関連していることがわかった。
高いエラー率のような特定の問題に対応して、DWP が制裁措置へのアプローチを改善するための措置をとったことは心強い。しかし、問題に対応するだけでなく、それ以上のことをする必要がある。
制裁措置には、それを受ける人にとっても、政府にとってもコストがかかる。制裁措置が意図したとおりに機能しているかどうかを確認するためには、制裁措置を選択する際の証拠がほとんどない中で、データを活用しなければならない。ある種の制裁措置を広く行うことで効果があるとする国際的な証
拠だけに頼るわけにはいかない。DWP が制裁措置の使用に一貫性を持たせ、その効果がコストに比例していることを実証するまでは、DWP が VFM を達成していると結論づけることはできない。
オ 勧告と受検機関のコメント・対応
NAO は、労働市場支援にさらなる変更を加えるに当たり、制裁措置の広範な見直しを行うことを勧告した。具体的には以下のとおり。

・ DWP は、制裁措置の影響についての理解を深めることを支援すべきである。収入に関するリ
225

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

アルタイムの情報を含むデータを利用して、働くことに障害のある人を含む雇用の可能性、期間、質に対する制裁措置の直接的・間接的な影響を追跡すべきである。また、学術研究者
や第三者機関との共同作業においては、
オープンで協力的なアプローチを採用すべきである。

・ DWP は、中央・地方政府に対する制裁措置のコストをより広く評価すべきである。また、制裁措置が公的資金によるサービスの需要にどのような影響を与えるかを追跡すべきである。

・ 制裁に対するアプローチを継続的に改善するために情報を利用すべきである。DWP は学習と改善のためのメカニズムを持っている。制裁プロセスの各段階からのフィードバックの利用を拡大し、
不必要な制裁報告や覆された決定につながる反復的な問題を解決すべきである。

・ 制裁のプロセス、変動、傾向に関する内部管理情報と公表された統計の両方を改善すべきである。また、公表した統計に関するすべての勧告を満たしていることを英国統計局に示すべきである。

・ DWP は、ユニバーサル・クレジットの決定に対する将来の需要をモデル化すべきである。大規模な決定バックログがすでに存在する。DWP は、今後増加する需要とそれに対応する意思決定者の能力を把握する必要がある。

・ DWP は、プロバイダーからの制裁報告のばらつきを減らす方法を検討すべきである。DWP
は、ワーク＆ヘルスプログラム等の新しいプログラムを開発する際に、ばらつきをよりよく管理する必要がある。

226

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

3.4.

第四段階：ビジュアル化

3.4.1

事例 19 ウェブスクレイピング、テキスト分析、センチメント分析（ビジュアル化）の事例

National Audit Office (2015) “Public service markets: Putting things right when they go wrong,” HC84, Session
2015-16
イギリス会計検査院（2015）「公共サービス市場：失敗を是正する」、HC84、2015-16 年度
https://www.nao.org.uk/report/public-service-markets-putting-things-right-when-they-go-wrong/
事例のポイント・ イギリス政府では、公共サービスの利用に際して問題が生じた際に、利用者が苦情申立及び救済申請を行えるようにしており、そこで得られた苦情に関するデータは公共サービスの改善等に活用されることとしている。NAO では、この苦情・救済措置について VFM 検査を実施した。

・ 検査方法の一環として、NAO では R 言語と Python を用いて、ソーシャルメディアの分析を行った。
そのうち、保護者向けのウェブサイトに投稿された内容の分析結果については、ワードクラウドにより視覚化して報告した。

・ NAO はオンブズマンに対して、ソーシャルメディアの分析を活用した課題の特定を検討するよう勧告した。

ア 検査の背景・目的
イギリス政府では、公共サービスが適切に実施されなかった又は管理されなかった場合に利用者が苦情を申し入れたり、救済を求めたりすることができる方法を提供しているほか、そこで得られた苦情や救済に関する情報を今後の公共サービスの改善に役立てることとしている。また、地方自治体やオンブズマン、規制当局等の苦情処理機関と救済機関が効果的に連携することで、苦情に関するデー
タが公共サービスの改善だけでなく、救済の提供にも利用されることとなっている。
本 VFM 検査では、公共サービスの利用者が活用できる苦情・救済措置のうち、特に幼児教育と成人への公的介護に関するサービスについて検査を実施した。
イ 調査・検査手法
NAO は、以下の（1）～（3）の観点と各調査手法により検査を行った。
(1) 苦情・救済措置が、公共サービス及び苦情・救済措置実施機関の改善にどのように役立つか。
【調査手法】

・ 公共サービスにおける消費者の選択に関する報告書、ユーザからの苦情が無視された事例に関する政府調査の内容、並びに苦情・救済制度の改善に関する議会及び政府の報告書を対象とした文献調査。

・ 公共機関及び民間部門のオンブズマンの調査。
・ 苦情・救済制度のコスト分析。
・ オンブズマン及び政府部門代表者との半構造化インタビュー。
227

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例(2) 利用者による苦情申立て及び救済申請の過程を、苦情・救済措置実施機関はどのようにサポートしているか。
【調査手法】

・ 2015 年に Which?（消費者支援団体）が実施した公共サービスにおけるカスタマーエクスペ
リエンス（顧客体験）に関する調査で得られたデータの分析。

・ 成人への公的介護と幼児教育サービスにおける苦情・救済措置プロセスのマッピング。
・ スコットランド公共サービスオンブズマン（Scottish Public Services Ombudsman）との比較。
・ 地方自治体、オンブズマン及び利益団体の代表者に対する半構造化インタビュー調査。
・ 地方自治体オンブズマン（Local Government Ombudsman）（以下、「LGO」という。）のケ
ースファイルの調査。
(3) サービス、システム及び利用者の満足度を向上させるため、公共機関が苦情・救済のデータをどれだけ活用しているか。
【調査方法】

・ 教育水準局（Ofsted）及び LGO の苦情処理担当者の業務観察調査。
・ 地方自治体への訪問調査。
・ 自治体やオンブズマンから提供された文書や管理情報のレビュー。
・ ソーシャルメディアの分析。
・ Which?による 2015 年の調査データの分析。
・ 苦情処理に関する政府報告書の文献調査。
・ LGO の財務的救済レベルのデータ分析。
ウ データの収集・分析方法（ア）データの収集方法
NAO では、2014 年 12 月～2015 年 4 月にかけて、以下の方法等によってデータを収集した。

・ LGO、議会・医療サービスオンブズマン、住宅オンブズマン機構、Ofsted 及びケアの質委員会の規制当局、並びに、教育省、保健省、内閣府、BIS 及びコミュニティ・地方自治省の各省庁等を対象とした半構造化インタビュー調査。

・ 苦情制度に関係するステークホルダー及び利益団体である、Which?、Healthwatch（保健・社会福祉利用者支援団体）、地方自治体協議会、Citizens Advice（市民支援団体）、National Day
Nurseries Association（保育セクター支援団体）、Association of Directors of Adult Social Services（成人への公的介護セクター支援団体）からの助言。

・ Ofsted と LGO の苦情処理チームに対する、苦情の管理・対応状況及びデータの収集・利用状
況についてのインタビュー調査及び業務観察調査。

・ Twitter の API を利用した 500,000 件のツイート内容の取得。
・ Python を用いたウェブスクレイピングによる Mumsnet311)内の保育園に関するフォーラム上の311) Mumsnet は、2000 年の開設以降、イギリス国内で広く利用されている保護者向けのウェブサイトで、保護者間でのアドバ

イスや意見交換、サポートを行うことを目的に運営されている (Mumsnet, n.d.)。

228

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

55,000 件の投稿の情報取得。
（イ）データの分析方法
ソーシャルメディアの分析（上記イ(3)の調査方法の一部に該当）に当たって収集した 500,000 件のツイート内容については、プログラミング言語の R とテキスト分析のためのパッケージである qdap
を用いて、センチメント分析を実施した312)。

R 言語は、
統計計算、視覚化に適したフリーソフトウェアのプログラム言語である313)。
R 言語は Windows、
Mac 等の OS で利用可能であり、誰でも無料で使うことができる。世界で最も広く普及している統計解析のプログラム言語のひとつである。R 言語では、様々なパッケージ（命令を実行するためのコードの一式）が既に用意されており、利用者はパッケージをインストールすることで、ゼロからコードを開発せずに利用することができる。

センチメント分析とは、ソーシャルメディアやブログ等の書き込みに込められている感情の分析を行うことである。テキストマイニングの手法を用いて、書き込みの内容を「肯定的」、「中立」、「否定的」の 3 パターンに分類するため、ネガポジ分析と呼ばれることもある。特定の商品やイベント、サービス等に対して利用者が抱いている感情を読み取ることで、まだ数値として見えていない課題の特定や改善、品質向上に役立てられる情報が得られるため、自然言語処理技術の発展と普及に伴い、マーケティング活動等においての利用が増加している314)。
AI でセンチメント分析を行う場合は、あらかじめ基本となる知識として評価基準を学習させた後、テキストの収集、特定の単語へのタグ付けや分類を行う。収集及び蓄積されるデータ数が増えれば、分析の精度も高まる。テキストのセンチメント分析のほか、コールセンターで収集した音声データを用いる音声のセンチメント分析や、動画等の人の表情をデータとする表情のセンチメント分析も行われている315)。

また、Mumsnet への 55,000 件の投稿に対しては、まず Python を利用してウェブスクレイピングによるデータ収集を行った316)。その後、潜在的ディリクレ配分法（Latent Dirichlet Allocation）を使用した
R 言語の topicmodels パッケージを用いて、投稿されている内容を分析した。
トピックモデルとは、文章の中で必ずしも直接的な単語では表現されていない主題（＝トピック）を推定するために構築されるモデルである。自然言語処理等で文章データからトピックを導き出すためのトピック分析において使用される。
潜在的ディリクレ配分法は、トピック分析を行う際に用いられるクラスタリング手法の一つであり、教312) qdap（Quantitative Discourse Analysis Package）は、R 言語用のライブラリで、文型、単語、文、話者、音節の頻度数を数える

等、分析に必要な処理の自動化が可能である。元は談話分析やトランスクリプト分析用に設計されたライブラリであるが、テキストマイニングや自然言語処理でも用いられている (CRAN, n.d.）。
313) The R Foundation (n.d.)314) コンタクトセンターの森（2021）
315)
東京 SEO メーカー（2021）316) ウェブスクレイピング及び Python については前述の第 3 章第 3 節 3.1 第一段階：データ収集 3.1.1「事例 13 ウェブスク
レイピングの事例」（p.173）を参照されたい。

229

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

師なし学習の一つである。文章のオリジナルデータから潜在的なトピックを推定した上で、設定したトピ
ック数にそれらの潜在的トピックを分類することにより、オリジナルの文章データを分類する際等に用いられる317)。Python で実行する場合は、Gensim という自然言語処理用のオープンソースライブラリ内の潜在的ディリクレ配分法ライブラリを用いることができる318)。
https://acro-engineer.hatenablog.com/entry/2017/12/11/120000
エ 調査・検査結果
検査により、NAO では以下の内容を明らかとした。また、これらを踏まえて NAO では、現状の苦情・救済措置制度は良い VFM を提供できているとは言えない、と結論づけた。
【主な調査結果】

・ 2014 年にはイギリス全体で約 1,060 万人の公共サービルの利用者（約 5 人に 1 人）が何かしらの問題に直面していた。

・ 苦情・救済措置のプロセスは複雑である。オンブズマンや苦情関係機関が多数あり、それぞれ異なる法規定等に基づいて活動しているほか、どの機関に苦情・救済の相談をしたら良いのかが、利用者にとって分かりづらい。また、例えば民間が提供している幼児教育に関する問題については救済を求める正式な独立ルートがない等、システムにはギャップがある。

・ 民間サービス利用と比較して、消費者は公共サービスに対しての苦情申立てをしない傾向にある。

・ 苦情処理に時間を要し、タイムリーな救済を受けられない場合がある。
・ 公共サービス全体で、苦情を申立てた結果に満足している人はわずか 31%であった。
・ 苦情処理プロセス全体を改善するための中心的なリーダーシップが不十分である。
・ 公共サービス提供機関では、サービス向上のために苦情の内容を十分に活用していない。イ
ギリスでは 90%以上の自治体が Twitter のアカウントを保有しているが、自治体や他の苦情・救済措置機関においてソーシャルメディアを利用した消費者の意見収集を行っていない。
なお、NAO ではソーシャルメディアへの投稿内容の分析により、今後ソーシャルメディアをサービスの品質についての課題を特定するために活用できるかを検討したが、ツイート内容のセンチメント
分析結果は、報告書に記載されていない。
Mumsnet への投稿については、ユーザが組織や部門に対して抱いている感情を測定し、議論されたトピックをテーマごとに分類するツールを用いて、センチメント分析を行った。その結果、分析当時
は、「子供に目が行き届いていない状態で放置されていること」が利用者の間で最も懸念されている事項であったことが分かった。一方、今回の検査で対象とした幼児教育を扱う組織の中でこの問題が増加傾向にあることを認識していたのは、苦情データを集計している Ofsted のみであった。
NAO では、センチメント分析の結果を、読み手が理解しやすいよう、図表 92 のようなデータのビジュアル化を施して報告書に掲載している。これは、苦情を含む投稿についてのワードクラウドであり、投稿で使用された 476,608 単語から頻繁に使用された意味のある単語を抽出（a や the といった助
317)

SPJ（2020）、鈴木大慈（n.d.）
Python 用 の 潜 在 的 デ ィ リ ク レ 配 分 法 の ラ イ ブ ラ リ は 以 下 の ウ ェ ブ サ イ ト（https://radimrehurek.com/gensim/models/ldamodel.html）を参照のこと。

318 )

230

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

詞等の単独で意味を持たない単語は除外）して、その頻出度合いに応じた大きさで単語を示すとともに、凡例のとおりに単語の意味に応じた分類で色分けをしている319)。

ワードクラウドとは、単語の出現回数をサイズで表現することでテキストの内容をビジュアル化して示す方法の一つである。非構造化データであるテキストを、テキストマイニングにより構造化データに変換した上で、そのデータを視覚的に表現する方法の一つとして利用される320)。

図表 92 Mumsnet への投稿におけるトピックの特定（データのビジュアル化）■肯定的な単語■否定的な単語■キーワード■監督機関■中立的な単語

出所：検査報告書（HC84）

オ 勧告と受検機関のコメント・対応
NAO は、公共サービスの提供者及びその委託者は、苦情をサービス改善に役立つものとしては捉えず、反対に恥ずべきものであると見なすことがよくあり、これは苦情を軽視したり苦情の申立てを思いとどまらせたりするようなインセンティブや報告の構造によるものであるとした。特にイギリスでは苦情処理機関が細分化されているために、実際に苦情の情報をサービスの向上に活用できる組織まで情報が届きにくいシステムとなっており、消費者も救済を求める際に途中で頓挫してしまうこともある。そのため、VFM の向上にはこのような構造自体の変革が必要であるとして、NAO は関連機関に対して以下のような勧告を行った。

319) 単語の分類に当たっては、学術論文（M Hu and B Liu (2004) “Mining opinion features in customer reviews,” National Conferenceon Artificial Intelligence, Department of Computer Science, University of Illinois at Chicago,
https://www.cs.uic.edu/~liub/publications/aaai04-featureExtract.pdf）を参照したと記載されている。
320) DATA VIZ LAB（2021）

231

第3章



各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

内閣府に対する勧告

・ 改革を実施・管理する当局を、政府内に指名する。指名された当局は、苦情・救済制度を変更するためのガバナンス及び権限を有するべきである。また当局は、公共サービスにおける救済制度及び民間部門における救済制度を統合する方法を検討する権限も持つべきである。

・ コミュニティ・地方自治省、BIS、保健省を含む中央省庁と協力し、サービス利用者が容易に救済措置を受けられるよう、オンブズマンやその他苦情処理機関における苦情処理の一貫性を高める。また、苦情・救済措置システム上のギャップを埋め、イングランドで単一のオンブズマ
ンを設置することを含めたシステム全体の統合方法を検討する。

・ 苦情・救済制度を、消費者が利用しやすいものとする。公共サービスにおいて問題に直面した利用者の多くは苦情の申立をしておらず、特に弱い立場にいる利用者は制度をうまく活用できていないほか、手続が長く扱いづらいと感じている。プロセスを改善し、手続のステップを明確化することで、利用者、特に弱い立場にある利用者が苦情を申立てる際に一貫したサポートを受けられるようにする。

・ 民間業者が公的資金を受けている場合の苦情処理体制の有効性を検討する。現在は、公的機関
が民間事業者に対して苦情処理や救済の基準を強制的に適用させることはできず、委託制度等を利用して民間事業者による苦情処理を管理している。より正式かつ強制力のあるアプローチ
を検討する必要がある。


オンブズマンに対する勧告
・ 苦情対応の質を向上させるため、システム全体での苦情データの集約・利用の改善を奨励する。
苦情を歓迎し、公共サービスの改善に活用するようなベスト・プラクティスを確立するため、
公共サービス提供組織と協力して、積極的な苦情申立てを行える文化を醸成できる報告制度の検討や、苦情をインテリジェンスとして活用するためのデータ基準の導入等を行うべきである。
・ 苦情処理を行う各機関と協力し、課題の検出のためにソーシャルメディアの利用を検討する。

地方自治体及び政府省庁に対する勧告
・ 議会幹部や部門委員会においては、それぞれの苦情及びその処理プロセスを見直し、オンブズ
マンが概説するベスト・プラクティスとそれぞれの苦情処理方法が合致するよう確認する。
なお、受検機関のコメント及び対応は、報告書に記載されていない。

232

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

3.4.2

事例 20 データのビジュアル化の事例

National Audit Office (2018) “Jobcentre journey time application”
イギリス会計検査院（2018）「職業安定所までの所要時間を測定するアプリケーション」
https://www.nao.org.uk/other/jobcentre-journey-time-application/
事例のポイント・ NAO は、可能な限り国民に確認してもらいやすい形で検査結果や検査データを開示することに努めている。本事例では、R 言語を用いて公共交通機関を使った最寄りの公共職業安定機関までの所要時間をモデルにより試算している。

・ 開発した可視化アプリケーション（インタラクティブマップ）は NAO のウェブサイト上で公開している。

・ アプリケーション開発に利用した R 言語のコードも公表されている（利用した元データも公開されていたようであるが、元データのウェブサイトにアクセスする際にエラーメッセージが表示され、現在はアクセスすることができない）。

ア 検査の背景・目的
NAO は、DWP の公共雇用サービス部門である公共職業安定機関に関する労働・年金委員会からの質問に答えるため、覚書（Memorandum for the Work and Pensions Committee）を作成した321)。労働・年金委員会では、福祉政策の変更が公共職業安定機関への来客数や公共職業安定機関の構成に与える影響を調査している。覚書では、公共職業安定機関の構成、公共交通機関を利用した公共職業安定機関
へのアクセス、失業関連給付の請求数の推移、失業申請者の特徴を調査した。
NAO は可能な限り国民に確認してもらいやすい形で検査結果や検査データを開示することに努めている。本事例では、公共職業安定機関に関する DWP の政策変更が利用者にどのような影響を及ぼしたのかについて可視化するため、インタラクティブなデータツールを用いてアプリケーションを開発した。アプリケーションでは、公共交通機関を使った最寄りの公共職業安定機関までの所要時間をモデルにより試算している。また、NAO のウェブサイトで開発したアプリケーションを公開している。
イ 調査・検査手法
アプリケーションモデルを作成する際には、プログラミング言語の R 言語（Shiny）を用いてアルゴ
リズムを開発した322)。
Shiny は、R 言語から直接インタラクティブな Web アプリケーションを簡単に構築できる R 言語のパッケ
ージのひとつである323)。スタンドアロンのアプリケーションを Web ページ上のテキストやダッシュボードに321) 覚書については、NAO (2017) Memorandum: The Future of Jobcentre Plus Inquiry, https://www.nao.org.uk/report/memorandum-the-future-of-jobcentre-plus-inquiry/を参照されたい。
322) プログラミング言語の R 言語については、前述の第 3 章第 3 節 3.4 第四段階：ビジュアル化 3.4.1「事例 19 ウェブスクレ

イピング、テキスト分析、センチメント分析（ビジュアル化）の事例」（p.227）を参照されたい。
323) R Studio (n.d.)

233

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例構築することができる。また、CSS、html widgets、JavaScript に拡張することもできる。

ウ データの収集・分析方法（ア）データの収集方法
本アプリケーションは、計 171,372 の調査区（平均約 125 世帯で構成される区画）から、最寄りの
公共職業安定機関 10 か所までの所要時間の推定している。
この推定値データは、Basemap 社の TRACC というソフトウェア使用して、2016 年 4 月に運輸省が作成したデータである。なお、新設された 80 か所の公共職業安定機関までの所要時間推定値はデータがなかったため、QGIS（地理情報システム）を用いてそれぞれの代理地点の設定を行った。
（イ）データの分析方法
アプリケーションモデルを用いて、①2015 年 1 月時点の公共職業安定機関施設への所要時間、②2017 年 1 月時点発表の DWP 計画による公共職業安定機関施設への所要時間、③2017 年 9 月時点での更新された DWP 計画による公共職業安定機関施設への所要時間、の三つの試算を行った。そして、①②③それぞれの所要時間を示すとともに、①と比較した②及び③それぞれの変化を見ることができる表示方法も用意した。
エ 調査・検査結果作成したモデルを利用したインタラクティブマップは、脚注欄の URL から参照可能である324)。
図表 93 Jobcentre journey time model の出力結果

出所：NAO（2018）324) NAO (n.d.) Jobcentre Modelling, https://nao-mesh.shinyapps.io/jobcentrejourneytimeapp1/ (accessed 2021-10-18).

234

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

本事例は検査報告書ではないため、検査結果の記載はない。以下では、参考として覚書325)に記載のある分析結果を示す。
1. イングランド、スコットランド、ウェールズに 713 の公共職業安定機関があり、現在、70 万人以上の求職者にサービスを提供している。公共職業安定機関の大半は都市部に位置し、農村部にある 28の公共職業安定機関のうち半数近くがウェールズに位置している。
2. 公共職業安定機関当たりの求職者数は、地域によって異なる。人口密度の高いロンドン等の地域では、人口密度の低い地域よりも数は少なくても規模の大きい公共職業安定機関が必要になる。
3. 最寄りの公共職業安定機関への移動にかかる平均時間（25 分）は、会社等が多く所在する最寄りの雇用の中心地への移動にかかる平均時間（33 分）よりも短い。
4. ほとんどの求職者は、公共職業安定機関まで公共交通機関で 30 分以内に到着している。
5. 2008-09 年の景気後退以降、6 か月以内の求職者手当の請求者数は 33％増加した。2009 年以前は 80
万人から 100 万人の間で変動していたが請求者数が、2009 年 3 月では 150 万人に増加した。その後数年間は 130 万人から 160 万人の間で変動し続け、2013 年以降減少に転じた。
6. 2007 年から 2009 年の間に失業関連給付の請求件数が最も増えた地域は、南東部と南西部であった。
7. 長期間にわたり失業関連給付を申請している求職者の割合は、2008-09 年の景気後退前に比べて 3 倍に増加した。
8. 一部の公共職業安定機関では、政策変更により来訪者数が増加する可能性がある。
9. 今後の公共職業安定機関の来訪者数は、デジタルサービスの利用状況、求職者のインターネットへのアクセス状況にも左右される。
なお、モデルに使用したとされる R 言語のコードは公表されており、無料でダウンロードが可能である326)。モデル参照しているデータに関しては、所在不明である。NAO によると参照データは国立アーカイブスに保存されているようであるが、2021 年 11 月 19 日に指定されたホームページの URL327),328)を確認するとエラーメッセージが表示される。そのため手元の R 環境での再現性の確認はできなかった。
オ 勧告と受検機関のコメント・対応
検査報告書ではないため、勧告はない。

325) 覚書については、NAO (2017) Memorandum: The Future of Jobcentre Plus Inquiry, https://www.nao.org.uk/report/memorandum-the-future-of-jobcentre-plus-inquiry/を参照されたい。
326) R 言語のコードは、以下（NAO (2017) Jobcentre journey time application, https://www.nao.org.uk/other/jobcentre-journey-time-

application/ (accessed 2021-10-18).）からダウンロードができる。
327) NAO (2017) Jobcentre journey time application, https://www.nao.org.uk/other/jobcentre-journey-time-application/ (accessed 2021-10-18).
328) The National Archives (n.d.) Jobcentre journey time model,

https://webarchive.nationalarchives.gov.uk/ukgwa/20180206135332/https://www.nao.org.uk/highlights/jobcentre-journey-time-model/(accessed 2021-10-18).

235

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

オランダにおけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例
4.1.

AI を使った公共サービスに対する検査

4.1.1

事例 21、22 AI を使った公共サービスに対する検査の事例

National Court of Audit (2021) “Understanding algorithms” “Audit Framework for Algorithms”
オランダ会計検査院（2021）「アルゴリズムを理解する」「アルゴリズムのための検査フレームワー
ク」
https://english.rekenkamer.nl/publications/reports/2021/01/26/understanding-algorithms
https://english.rekenkamer.nl/publications/publications/2021/01/26/audit-framework-for-algorithms
事例のポイント・ 本検査の目的は、公的機関におけるアルゴリズムの使用による機会とリスクを議論し、公的機関によるアルゴリズムの使用、評価、モニタリングに対して実践的な貢献をすることである。

・ 公的機関が使用するアルゴリズムに関し、使用の有無、種類、機能、国民等に与える影響、管理方法、文書化の有無等について分析した。

・ ガバナンス・説明責任、モデル・データ、プライバシー、ITGC、倫理の五つの観点から構成される「アルゴリズムのための検査フレームワーク」を開発した。

・ 公的機関がアルゴリズムを使用する際のリスクの有無、リスクの管理方法、改善すべき点が特定することを目的に、開発した「アルゴリズムのための検査フレームワーク」を用いて検査を実施した。
ア 検査の背景・目的
アルゴリズムは、コンピュータが問題を解決したり質問に答えたりするための計算を行う際に、自動的に従う一連の規則や指示のことである。アルゴリズムには、データ処理から、演算、自己学習型
アプリケーションまで様々な形態がある。アルゴリズムは、組織の運営、管理、サービス提供を支援
し、多くの場合で品質の改善に貢献している。オランダでは多くの公的機関が公共サービスの提供にアルゴリズムを使用している。
一方で、公的機関のアルゴリズムの使用に関しては、以下のリスクが指摘されている。

・ アルゴリズムに対する理解が不十分である。公的機関は、自らが使うアルゴリズムを十分に理解しておらず、アルゴリズムによる自らの意思決定への影響を理解していない。また、国民に対しても十分に説明できないことがある。

・ アルゴリズムやアルゴリズムが参照するデータに、差別につながる特定のバイアスが含まれている可能性がある。アルゴリズムは、プログラマーやデータサイエンティストの決定に依存する。アルゴリズムの開発者は、政策を実施するために必要な知識を有しているとは限らない。

・ 強化学習型のアルゴリズムでは、具体的に何を学習するのか、どの程度の学習効果があるのかに関して事前予測が困難である。

・ 公的機関が使用しているアルゴリズム及びアルゴリズムが組み込まれた IT システムの多く
は、外部のサプライヤーによって開発されている。公的機関がアルゴリズムのリスクを正確
236

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例に分析し、管理することは困難である。
本検査の目的は、公的機関におけるアルゴリズムの使用による機会とリスクを議論し、公的機関によるアルゴリズムの使用、評価、モニタリングに対して実践的な貢献をすることである。
イ 調査・検査手法
本検査では、公的機関の業務プロセスやサービス提供に影響を与える予測的（Predictive）、規範的（Prescriptive）なアルゴリズムを評価した。予測的アルゴリズムは「次に何が起こるか」という質問に答えるアルゴリズムであり、規範的アルゴリズムは「何をすべきか」という質問に答えるアルゴリズ
ムである。
本検査の調査対象はオランダの中央省庁及びその関連組織である。なお、関連組織に関して報告書に組織名の一覧は示されていない。一方、報告書では断片的に組織名が言及されている。一例をあげ
ると、従業員保険機構や社会保険銀行は本検査の調査対象になっている。
本検査の検査フローは以下のとおりである。
（1）

アルゴリズムに対する理解（2）

検討会（ブレインストーミングセッション）（3）「アルゴリズムのための検査フレームワーク」の開発

（4）

事例研究
図表 94 本検査の検査フロー

出所：資料を基にあずさ監査法人が作成329)

329) Netherlands Court of Audit (2021b)

237

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例（1）

アルゴリズムに対する理解
まず、本検査では公的機関が使用するアルゴリズムを分析した。検査手法は、関係機関に対するア

ンケートとインタビュー調査である。調査内容は、予測的アルゴリズムと規範的アルゴリズムが備わったアプリケーションの有無、機能、政府、国民、企業に与える実質的な影響、管理方法、文書化の有無である。
（2）

検討会（ブレインストーミングセッション）
上記の検査過程で、アルゴリズムの設計、開発、管理担当者が、オランダ政府間の協力関係の強化

や、公共機関が責任をもってアルゴリズムを使用するための実用的なツールを求めていることが判明した。
また、GDPR や ITGC 等アルゴリズムの個々の機能を規定するガイドラインや規格は存在したが、単一の包括的な検査フレームワークが存在していなかった。また、アルゴリズムを議論するための共通用語や定義がなく、アルゴリズムとは何か、説明可能性とは何か、また、誰にとってアルゴリズムが説明可能である必要があるのか、透明性は何を意味するか等の原理的な問いについても共通認識が存在していなかった。
以上の背景から、内務省・王国関係省、法務・安全保障省、経済・気候政策省の無線通信庁と共同で、2020 年 9 月 22 日に検討会（ブレインストーミングセッション）を開催した。検討会は、1 日のみ
1 回の開催であった。
検討会の開催目的は、アルゴリズムに使われている用語の違いを確認し、関係者間で議論し、その違いを埋めるための橋渡しをすることであった。検討会では「データドリブンな業務」、「データの質」、「人工知能とアルゴリズム」、「公的機関における人工知能」、「透明性」の五つのテーマに分けて議論した。そこでは、アルゴリズムの特徴や定義を、法律、技術、政策、科学、規制等の視点から議論し、アルゴリズムについての理解を深めるため、外部の有識者を含め、30 名の専門家が参加した。
（3）「アルゴリズムのための検査フレームワーク」の開発
本検査では、ガバナンス・説明責任、モデル・データ、プライバシー、ITGC、倫理の五つの観点から構成される「アルゴリズムのための検査フレームワーク」を開発した。「アルゴリズムのための検査フレームワーク」の概要は以下のとおりである。なお、「アルゴリズムのための検査フレームワー
ク」の詳細は、本事例調査の「オ 勧告と受検機関のコメント・対応」の文末に記す。

238

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

図表 95 アルゴリズムのための検査フレームワークの全体像

出所：資料を基にあずさ監査法人が作成330)

・ 「ガバナンス・説明責任」に関する要件では、役割、責任、専門性、アルゴリズムのライフサイクルの管理、使用リスク、外部サプライヤーとの賠償責任等に関する事項等に焦点を当てている。「ガバナンス・説明責任」の策定に当たっては、COBIT を参考にした。

・ 「モデル・データ」に関する要件では、データの品質、モデルの開発、利用、保守に焦点を当てている。ここには、データに含まれるバイアス、データの最小化、モデルの入出の検証
実施の有無等も含まれる。「モデル・データ」の策定に当たっては、文献や機械学習の実例を参考にした。

・ 「プライバシー」に関する要件は、GDPR への準拠、個人データの不適切利用、収集、不適切なデータ処理、アクセシビリティ、個人への影響、個人への周知に焦点を当てている。これは、アルゴリズムは、個人データの処理に関する法的規制を遵守しなければならないという考えに基づいている。「プライバシー」の策定に当たって、GDPR を参考にした。

・ TGC に関する要件は、アクセス権の管理、継続性、変更管理等従来の IT 統制に加えて、ア
ルゴリズムに関連したログデータ、アクセス権、パスワードの管理に焦点を当てている。ITGC
は、システムが信頼でき、倫理的に健全であることを保証するために組織が採用する IT に関する統制である。ITGC の策定に当たっては、ISO/IEC 27002（組織における情報セキュリティマネジメントシステムの仕様を定めた規格）と政府情報セキュリティ基準を参考にした。

・ 「倫理」に関する要件は、人間の自立性、セキュリティと品質、プライバシーとデータ保護、
無差別/公平性、社会への影響、説明責任、説明可能なアルゴリズムに焦点を当てている。倫理は独立した側面を構成するのではなく、上記の四つの観点すべてに織り込まれている。
（4）

事例研究
三つの事例を対象に「アルゴリズムのための検査フレームワーク」を用いた事例研究を行った。事

330) Netherlands Court of Audit (2021b)

239

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

例研究の目的は、公的機関がアルゴリズムを使用する際のリスクの有無、リスクの管理方法、改善すべき点が特定することである。
ウ データの収集・分析方法（ア）データの収集方法
必要な検査データは関係省庁から提供を受けた。事例研究の対象となったアルゴリズムのうち、外部サプライヤーが所有しているアルゴリズムに関しては、その一部のアルゴリズム及びデータが収集できなかった。
（イ）データの分析方法（1）

アルゴリズムに対する理解

まず、公的機関が使用するアルゴリズムの分析においては、アンケート調査及びインタビュー調査を実施した。インタビュー調査では、報告書を作成し、報告内容に誤りがないかインタビュー対象者に確認をとった。調査項目は以下のとおりである。

・ いつ、どのように、どんなアルゴリズムを使用しているか、アルゴリズムの使用に伴うリスクや影響はないか。

・ どのように運営し、品質を管理しているか。
次に、調査対象となった各省庁に、上記の調査で確認した 25 のアルゴリズムを、複雑さ（低―高）と技術的透明性（低―高）の観点から分類した。また、アルゴリズムの使用方法とその影響ごとに、アルゴリズムを記述的（Descriptive331)）、診断的（Diagnostic332)）、予測的（Predictive）、規範的（Prescriptive）に類型化した。本検査対象は、予測的アルゴリズムと規範的アルゴリズムとした。
（2）検討会（ブレインストーミングセッション）

イ.の(2)検討会（ブレインストーミングセッション）で言及したとおり、オランダ会計検査院は、ア
ルゴリズムに使われる用語の統一を図ることを目的に、2020 年 9 月 22 日、内務・王国関係省と共同で検討会（ブレインストーミングセッション）を開催した。
（3）「アルゴリズムのための検査フレームワーク」の開発、及び

（4）

事例研究

本検査では三つ事例を対象に「アルゴリズムのための検査フレームワーク」を用いて検査を実施した。三つの事例の選定理由は、いずれも日常的に使用されている予測的アルゴリズムであること、個
人や企業に大きな影響を与えること、それぞれ使っている技術が異なることであった。対象事例の概要は以下のとおりである。

331) 記述的アルゴリズムは手元のデータを平均、分散、グラフ、図表等で示し、データの示す傾向や性質を把握する手法である。
診断アルゴリズムは、医療現場でよく用いられる原因を特定する際の方法である。例えば医療現場の場合、症状や徴候、検査結果等を組み合わせて段階的に医師が患者を診断する際に用いる。診断アルゴリズムによって可能性の高い順に診断を行うことができる。

332)

240

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

図表 96 「アルゴリズムのための検査フレームワーク」を用いて検査した検査事例
事例番号
事例 1

概要

アルゴリズムのイメージ図

行政官が個人からの申請書を効率的に確認するための決定木
システム

事例 2

標準外の対象物を検出し、規制当局や調査官に対して情報提供をする評価システム

241

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

事例番号
事例 3

概要

アルゴリズムのイメージ図

現場や建物へ物理的アクセスする個人を許可するための顔認識システム

出所：資料を基にあずさ監査法人が作成333)
エ 調査・検査結果（1）

アルゴリズムに対する理解

公的機関の使用するアルゴリズムは、プライバシーリスクの軽減に多大な注意を払って開発、運用されていることが判明した。自動化された意思決定は、国民に影響を与えない単純な処理を行うアル
ゴリズムのみであり、複雑なアルゴリズムでは確認されなかった。また、アルゴリズムが意思決定を補助する目的で使われていたとしても、最終的な意思決定には人間の判断が介在していた。
さらに、オランダ会計検査院にとって、アルゴリズムはブラックボックスではなく、検査可能であることが判明した。
（2）

検討会（ブレインストーミングセッション）

2020 年 9 月 22 日に開催した検討会では以下の点が指摘された。

・ アルゴリズムは、公的機関でも長年使用されてきた。ネガティブな報道が多いため、国民から「怖い」存在として考えられている。使用用途を明らかにし、国民にとって理解しやすい
ものにすべきである。

・ 「アルゴリズムのための検査フレームワーク」は、実務担当者のニーズから作られたものである。

・ アルゴリズムの使われ方（コンテクスト）と目的の双方を考慮して、アルゴリズムを理解する必要がある。

・ 本検討会のテーマは、広範で抽象的である。本検討会だけでは、アルゴリズムの用語を統一することはできない。一方、用語を主な構成要素で分割し、それらを詳細に記述することで、共通の定義とすることに対して合意に至ることは可能である。

・ 政府全体でアルゴリズムやデータを管理する必要がある。
・ アルゴリズム全体又は一部の管理を外部のサプライヤーに委託している場合、公的機関は綿密に監理監督することはできない。公的機関内で管理されているアルゴリズムよりも、コン333) Netherlands Court of Audit (2021b)

242

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

トロールは弱くなる。

・ 計画上のアルゴリズムに問題がなくても、アルゴリズムの開発やデータ選択をするのは人間である。アルゴリズム（又は人間）にバイアスがなく、差別がないという完全な保証はない。
政策決定者が効果的で実用的な監視体制を整備する際は、この点を考慮する必要がある。

・ 政府は責任のあるアルゴリズムの使用ができるように、アルゴリズムの使用に関する最低要件を設定すべきである。
（3）「アルゴリズムのための検査フレームワーク」の開発、及び

（4）

事例研究

事例研究では、「アルゴリズムのための検査フレームワーク」の実用可能性について検証した。また、事前の調査分析では得られなかったリスクについて、より多くの情報を収集することも目的としていた。五つの観点別に事例研究の検査結果を記す。
図表 97 事例研究による検査結果
観点
対象事例に関する検査結果
考察
ガ バ ナ ン ガバナンス・説明責任の要件の充足度は 最高情報責任者の監督のもとアルゴリズムがス・説明責 対象事例によって異なっていた。一つの 意図した通りに実行されているか体系的に理事例では、アルゴリズムの要件、原則等 解する必要がある。アルゴリズムの使用に関任が数年にわって記録されていた。一方、 わる関係者の合意、役割、責任を明確にする必別のアルゴリズムでは、文書化されてい 要がある。
なかった。しかし、いずれの事例におい アルゴリズムのライフサイクル管理が不十分ても、行政担当者のアルゴリズムに対す である。アルゴリズムの設計と実装には多くる理解は十分であった。また、対象とな の時間とエネルギーが費やされているが、技った事例全てにおいて、運用後の定期的 術及び予算上の問題から、維持管理が十分でなかった。アルゴリズムの運用開始後に定めな評価とレビューを受けていた。
られた新たな倫理的・法的基準を満たさない
アルゴリズムが運用され続けるリスクがある。
モデル・デ モデルの設計、開発方法に関して、ほと データの質については、二つのリスクが特定ータ
んどの担当者は十分な専門知識を有して された。
いた。
① 過去のデータを使用することで、特定の一方で、対象となった三つの事例におい社会的変化を反映していない可能性がて、説明可能性に対する取組はそれぞれある。
異なっていた。一つの事例ではモデルの ② 特定の母集団が過去に異なる扱いを受
結果を説明する努力がなされていた。まけていた場合、アルゴリズムは、このバた別の事例では、意図的に透明性を回避
イアスを採用することになり、データバする方針がとられていた。このアルゴリ
イアスを生じる可能性がある。
ズムでは、申請書に問題があることを示 アルゴリズムの開発には、プライバシー、プロ
すだけで、理由をあえて説明せず、行政 グラミング、データの専門家は関与している担当者が能動的に確認することを促して が、法律、政策の専門家は関与していないこといた。そうすることで人の手を介さずに が多い。故にアルゴリズムがすべての法的・倫自動的にアルゴリズムによって判断が下 理的基準を満たしていなかったり、政策目標
されることを防いでいた。
を推進できなかったりする場合がある。また、選択されたデータに偏りがあるなどの倫理的なリスクを抑えるための措置が不十分となる可能性もある。
243

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

観点
対象事例に関する検査結果
考察
プライバシ 対象となった事例全てにおいて、アルゴ GDPR の形式的な要件に準拠するだけでは不ー
リズムに適用されると考えられるプライ 十分である。国民は、データがどのように使わ
バシー要件にほぼ完全に準拠していた。 れているかについて知る必要がある。
ただし、一つ事例では、プライバシーポ 国民はアルゴリズムを限定的にしか理解でき
リシー、使用されるデータ、アルゴリズ ない。対象となった事例の一つでは、国民が容「よくムの詳細が十分に公開されていなかっ 易に理解できる言葉で説明するために、ある質問」を作ったり、ビデオクリップを作成た。
したりしていた。
IT 全般統制 対象となった事例のうち、二つのアルゴ ITGC にはアクセス権とその管理、及びバック（ITGC）
リズムでは、外部のプロバイダーによっ アップが含まれる。対象事例のうち二つのアて管理されていた。そのうちの 1 つは、 ルゴリズムでは、関連する ITGC 基準が満たさ
公的機関のシェアードサービスが管理 れているか判断するための情報がなかった。
し、別の一つは、プロバイダー自身が管 その要因は以下のとおりである。
理していた。そのため、二つの事例に関 ① アルゴリズムが外部のプロバイダーによって管理されているため。
しては、
ITGC 基準に準拠しているかどう② 外部のプロバイダーが適用していた基かを確認することができなかった。
準は厳格な基準であったが、異なる
ITGC 基準であった。そのためアルゴリ
ズムに関する詳細説明はなかった。
倫理
アルゴリズムが公正性、説明可能性、透 人間の自律性の尊重：調査対象事例となった
明性という倫理原則を遵守しているかど アルゴリズムは、支援ツールとして機能してうかを評価するためには、データを特定 いた。検査日時点において、アルゴリズムによする必要がある。一つの事例では、個人 ってのみ自動化された意思決定は確認されな情報保護法を遵守するため必要なデータ かった。
が保存されていなかった。そのため、本 事故の防止：事故を未然に防ぐため、アルゴリ
検査でデータを確認することができなか ズムは設計通りに機能することが重要であった。同事例において、個人情報保護法 る。また、プライバシーが守られ、関連するデに準拠しているものの、倫理原則の順守 ータが保護される必要がある。
公平性：公平性に対策が講じられない場合、アについては調査できなかった。
ルゴリズムが偏った結論を導く可能性がある。
説明可能性と透明性：アルゴリズムの所有者
は、そのアルゴリズムをどのように設計し、どのように動作するかを説明する義務がある。
出所：資料を基にあずさ監査法人が作成
オ 勧告と受検機関のコメント・対応
オランダ会計検査院は、内務王国関係省に対して 6 の勧告を行った。内務王国関係省は、オランダ
会計検査院の検査報告書の価値と導き出した結論を承認し、オランダ会計検査院の勧告は建設的であると表現した。内務王国関係省は、既に関係省庁で対応している内容を紹介しつつ、勧告を受けた必要な制度設計や公共部門間の調整をすると回答した。以下、勧告内容の概要である。

・ 勧告 1：明瞭で整合した定義と品質要件の公表
アルゴリズムに関する明確で統一された用語と特定の品質要件を導入することを勧告する。
明確で一貫性のある定義と品質要件は、知識の共有を促進し、プロセスを合理化し、誤解が生じることを防止する。
244

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

・ 勧告 2：アルゴリズムの利用について国民へ周知、説明
どのデータがどのアルゴリズムに使用されているのか、どのように機能するのか、どのような影響を与えるのかといった情報を、国民がアクセスできるように整備することを勧告する。ここでいうアルゴリズムは、政府の行動、特定の案件、個人、企業に大きな影響を与えるアルゴリズムを指す。

・ 勧告 3：アルゴリズムの利用に関する合意を文書化し、アルゴリズムの利用を続けながらのモニタリングに向けた効果的なリソースの配置
アルゴリズムが目的に合っているかどうかを明確にするため、アルゴリズムの委託条件、組織、モニタリング（維持管理と現行法への準拠等）、評価を適切に文書化することを勧告する。特に、アルゴリズムを外注したり、外部のサプライヤーから購入したりする場合は、責任に関する全ての取り決めが契約書に記載されていることを確認する必要がある。

・ 勧告 4：「アルゴリズムのための検査フレームワーク」の実態を踏まえた運用と更新
各省庁の最高情報責任者が「アルゴリズムのための検査フレームワーク」を実用的な設計
基準やアルゴリズム開発のための品質要件にすることの責任を負うことに関して、内閣が関係省庁に指示することを勧告する。

・ 勧告 5：関連する全ての規律を踏まえたアルゴリズムの開発
アルゴリズムの開発に関連するあらゆる分野の専門家を参加させることを勧告する。技術的な専門家のみではなく、法律、倫理、政策分野の専門家の参加も必要である。

・ 勧告 6：ITGC に関する情報の開示各大臣及び州知事は、アルゴリズムを扱う職員が ITGC にアクセスし準拠し続けていることを確認する必要がある。この点に関して、内閣から各大臣及び州知事に対して指示を出すことを勧告する。アルゴリズムを管理する担当者は、IT 監査報告書等の正式文書で当該アルゴリズムが ITGC に準拠していることを示すこともできる。
（参考資料）「アルゴリズムのための検査フレームワーク」観点別一覧（和訳）「アルゴリズムのための検査フレームワーク」は、オランダ国内の公的機関に共有され、各組織がアルゴリズムを開発、運用する際に役立てている。同フレームワークは、ガバナンスと説明責任、モデルとデータ、プライバシー、ITGC、倫理の五つの要素からなり、倫理は他四要素にまたがる要素である。ガバナンスと説明責任、モデルとデータ、プライバシー、ITGC に関しては、リスク、検査における質問、リスクのコントール方法が記載され、また倫理との対応関係が記されている。以下、「アルゴリズムのための検査フレームワーク」を五つの要素別に記す334)。

334) Netherlands Court of Audit (2021a)

245

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

図表 98 「ガバナンスと説明責任」一覧
倫理原則との対応関係

1.07

1.08

出所：資料よりあずさ監査法人が作成

246

説
明
責
任

4.2

1.06

社
会
へ
の
影
響

4.1

1.05

3.2

1.04

アルゴリズムにはアルゴリズムは社
アルゴリズムの目的が明確でなく、管 明確に定義された目 会に影響をもたらすものである。目的は理や説明責任がな 的があるか。
明確に定義する必要い。
がある。
文書化された体系
アルゴリズムの使リスクに関する最新の分析がなけれ 用に関して定期的な 的なリスク管理プロ
ば、アルゴリズムを リスク評価をしてい セスを実施する。検査人は、専門家の判使用することの利点 るか。
断に基づき、リスクが欠点を上回るかにの種類とその発生頻ついて判断できな度を評価する。
い。
利用可能な定性
定性及び定量の両十分な専門知識（定性的及び定量 面から十分な専門知 的、定量的なリソー
的）がなければ、エ 識にアクセスできる スとその管理方法を理解している。
ラーのリスクが高く か。
なる。
アルゴリズムとア
アルゴリズムのプ全体像が理解できなければ、アルゴリ ロセス全体（ライフ ルゴリズムが構成すズムを管理できな サイクル）が文書化 るシステム全体を管理する。
されているか。
い。
役割を定義し、タ
役割、タスク、責役割、タスク、責任、及び権限が明確 任、及び権限（所有 スク、責任及び権限でなければ、リスク 権を含む）が定義さ を文書化する。
れ、実際に適用され
は高まる。
ているか。
アルゴリズムの品
アルゴリズムの品ポリシーがなければ、パフォーマンス 質とパフォーマンス 質とパフォーマンス
と品質目標を測定で 目標が合意され、文 目標を文書化する。
書化されているか。
きない。
外部のサプライヤ
アルゴリズムの開アルゴリズムの開発後に組織を去る外 発を外部委託する場 ーとの契約、過度な部の専門家へ依存す 合、関係する外部関 依存を防ぐ対策、出ることは、アルゴリ 係者との調整が行わ 口戦略、アルゴリズ
ズムの継続性と管理 れ、文書化されてい ムに使用されるデー
タの所有権を文書化が担保されていない るか。
する。
ことを意味する。
体系的な手順によ（少なくとも利用
アルゴリズムのモ
ニタリング管理がな 可能性、安全性、現 りモニタリングが行
いと、リスクが高く 在の法律や規制への われているか。
準拠性について）アなる。
ルゴリズムは定期的にモニタリングされ
ているか。

無
差
別
公
平
性

/

1.03

コントロール

プ
ラ
イ
バ
シ
ー
と
デ
ー
タ
保
護

3.1

1.02

検査における質問

セ
キ
ュ
リ
テ
ィ
と
品
質

2.2

1.01

リスク

2.1

1.1

No.

人
間
の
自
律
性

説
明
可
能
な
ア
ル
ゴ
リ
ズ
ム

✔

✔

根拠

COBIT
EDM02
APO02

/

COBIT
EDM03
APO12

/

COBIT
EDM04
/
APO07 / BAI09
COBIT
APO01.02
COBIT
APO01.02
EDM01

✔

✔

✔

/

COBIT
APO11
COBIT
BAI08 / APO09

COBIT
APO11 / BAI04 /
DSS04

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

図表 99 勧告「モデルとデータ」一覧
倫理原則との対応関係

2.07

2.08

2.09

2.10

2.11

2.12

247

説
明
責
任

4.2

2.06

社
会
へ
の
影
響

4.1

2.05

✔

3.2

2.04

アルゴリズムが目的 アルゴリズムの目的 戦略的な目的を基に沿って機能していな を達するために、アルゴ 準や指標等に分類すい。
リズムが使われている る。
か。どの特定のタスク、運用においてアルゴリ
ズムは使用されているか。
目的に関して共通認 アルゴリズムに共通 学際的なアプロー
識がなければ、エラーや の目的があるか。アルゴ チとコンサルテーシ
解釈の相違のリスクが リズムの所有者、開発 ョンを実施する。
者、及び利用者に説明可
高くなる。
能か。
アルゴリズムの運用 アルゴリズムが説明 記録を残し、該当すと操作が説明できない 可能であり、モデルの説 る場合は、説明可能性
か、説明が難しい。
明可能性とパフォーマ とパフォーマンスをンスのバランスをとろ バランスする方法を説明する。
うと試みたか。
アルゴリズムの設計 アルゴリズムの設計 設計プロセス（モデや実装の際になされた や実装の際になされた ルの選択、ROC曲線な
選択や意思決定の理由 意思決定の理由につい ど）及び実装中に適用が、追跡できない、また て、記録が残されている される考慮事項を文書化する。
か。
は説明できない。
文書化が足りず、プロ アルゴリズムの設計 最新、完全で、アクセスの継続性やアクテ と実装を説明する文章 セス可能な文書を文書化する。
ィビティを評価する指 があるか。
標がない。
ハイパーパラメータ ハイパーパラメータ ピアレビューを実ーがランダムに選択さ ーの選択は、協議と根拠 施する。
れ、その際に間違った選 によって裏付けられているか。
択が行われている。
国民、企業、利害関係 モデル（コードと操作 モデル（コード）を者に対する透明性の欠 方法）は公開され、利害 github.comなどのサイ如、並びに透明性に関す 関係者が利用できるか。 トで公開する。これにる法律の違反がある。 可能な場合、使用される は、モデルの動作方法
データも公開、利用可能 と使用されるデータの説明が含まれる。
であるか。
アルゴリズムだけで アルゴリズムが自動 自動化された意思意思決定が自動化され 化された意思決定につ 決定に関する法律及ている。または人間が意 ながる場合、関連する法 び規制に遵守する。
思決定に介入する機会 律に準拠しているか。
がない。
入力ソースが非常に 様々な利害関係者と アルゴリズムの開限定されていると、エラ 最終利用者がアルゴリ 発には、様々なバックーリスクが高まる。ま ズムの開発プロセスに グラウンドを持つ利害関係者と最終利用
た、アルゴリズムの目的 関与しているか。
者を関与させる。
や法律に反する。
アルゴリズムが、事前 データ処理の正確性 入出力動作を体系に決められた設定と操 と完全性を担保するた 的に確認する。
作に従って動作しない。 め、実行された入出力が確認されているか。
モデルが、法改正に対 モデルが現在の法律 現在の法律や規制
応して変更されている に合わせて、定期的に更 の準拠性と整合性を定期的に確認する。
か。変更されていない場 新されているか。
合、現行法違反となるリ
スクがある。
不適切な検定や検証 トレインデータ、テス トレインデータ、テは過学習やアンダーフ トデータの選択に関し ストデータ、検証デーィッティング、バイアス て、セーフガードが実施 タについて文書化する。「新鮮な目」によにつながる可能性があ されているか。
る確認、ピアレビュー
る。
を行う。協議、決定過

無
差
別
公
平
性

/

2.03

コントロール

プ
ラ
イ
バ
シ
ー
と
デ
ー
タ
保
護

3.1

2.02

検査における質問

セ
キ
ュ
リ
テ
ィ
と
品
質

2.2

2.01

リスク

2.1

1.1

No.

人
間
の
自
律
性

説
明
可
能
な
ア
ル
ゴ
リ
ズ
ム

根拠

✔

記載なし

✔

記載なし

✔

記載なし

✔

記載なし

✔

記載なし

記載なし

✔

✔

✔

記載なし

記載なし

✔

記載なし

✔

記載なし

✔

記載なし

✔

記載なし

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

倫理原則との対応関係

説
明
責
任

4.2

社
会
へ
の
影
響

4.1

3.2

無
差
別
公
平
性

/

コントロール

プ
ラ
イ
バ
シ
ー
と
デ
ー
タ
保
護

3.1

検査における質問

セ
キ
ュ
リ
テ
ィ
と
品
質

2.2

リスク

2.1

1.1

No.

人
間
の
自
律
性

説
明
可
能
な
ア
ル
ゴ
リ
ズ
ム

根拠

程を文書化する。
2.13

2.14
2.15

2.16

2.17

2.18

2.19
2.20

2.21

2.22
2.23

2.24

モデルが、特定の個 モデルに起因するバ バイアスを制限、相人、グループに対して体 イアスを回避するため 殺するための措置を系的に望ましくない分 のセーフガードが導入 とる。
散（バイアス）を示す可 されているか。
能性がある。
データには望ましく データに望ましくな バイアスを確認、検ない系統的分散（バイア いバイアスはないか。 証する。必要に応じてス）がある。
是正措置を取る。
トレインデータ、テス トレーニング、テス トレーニング、テス
トデータ、検証データを ト、検証のデータは別々 ト、及び検証データを適切に分けなければ、過 に処理されているか。 目に見える形で分離する。
学習につながり、正しく予測することができな
い。
データは標本であり、 アルゴリズムで使用 テストと検証を行
必ずしも全体を表すも されているデータは、全 う。
のではない。
体を表したデータを使っているか。
使用するデータを第 モデルに使用される 使用されるデータ
三者に依存している。 データの所有権を有し、 ソース及びデータに完全に所有しているか。 関して制限または義務がないことを確認する。
データの最小化とつ データの最小化を示 データの最小化をり合い（Proportionality） す証拠はあるか。つり合 優先し、つり合いにつに関する基本的な前提 いと補完性は考慮され いて明確に判断する。
とルールに違反する。 ているか。
パフォーマンスメト モデルの品質が文書 包括的に報告する、リックスがアルゴリズ 化されているか。
または検査結果（ROC
ムの目標と一致しない。
曲線）の証跡を残す。
モデルが学習するデ ターゲット漏洩の証 ターゲット漏洩をータは、結果が特定され 拠はあるか。（モデルの 確認する。
た後に初めて利用可能 学習時に使用している
データにモデルが予測となる。
しようとしている情報が含まれ、不当に使ってしまっていないか）
予測の品質が必要な パフォーマンス指標 ROC曲線や混同行
基準を満たしていない。 またはパフォーマンス 列などを使う。
メトリックが使用されているか。
モデルは常に実用で モデルの出力はモニ アウトプットをモきるとは限らない。
タリングされているか。 ニタリングし、評価を報告する。
国民は生活にアルゴ モデルまたはアルゴ モデルまたはアルリズムが使われている リズムの操作やその限 ゴリズムについて外ことを把握しておらず、 界について（実行できる 部の利害関係者に報アルゴリズムがもたら ことと実行できないこ 告する。
す結果や限界を認識し と）を、外部の関係者にていない。そのため、事 伝達されているか。
故、間違い、損害賠償請求が発生する可能性がある。
アルゴリズムの開発 アルゴリズムの保守 技術要素、モデル、に注目が集まり、アルゴ と管理を準備している 使用データ、パラメー
ターなどの保守と管リズムの管理または保 か。
理を行う。
守が考慮されず、行政の責任が明確でなくなる。

出所：資料よりあずさ監査法人が作成
248

✔

✔

記載なし

✔

✔

記載なし
記載なし

✔

✔

✔

記載なし

✔

記載なし

記載なし

✔

✔

記載なし
記載なし

✔

✔

記載なし

記載なし

✔

✔

記載なし

記載なし

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

図表 100 勧告「プライバシー」一覧
倫理原則との対応関係

3.07
3.08

3.09

3.10

3.11

3.12

3.13

3.14
3.15

249

説
明
責
任

4.2

3.06

社
会
へ
の
影
響

4.1

3.05

3.2

3.04

GDPRに基づく法規制 個人データの使用は記 GDPRに従って記録をに準拠していない。
録簿に記録されている 継続する。
か。
アルゴリズムの設計と 設計上のデータ保護の プライバシー保護を原則とする。
設定が、プライバシーを 証拠があるか。
保護する目的に適合していない。
データ保護影響評価 データ保護影響評価は データ保護影響評価を実施する。
（DPIA）の実施に関し 実施したか。
て、GDPRに基づく法規制に準拠していない。
GDPRで許可されてい 自動化された意思決定 自動化された意思決 ✔
ない場合でも、アルゴリ の証拠はあるか。意思決 定、またはそれが許可さズムにより自動化された 定を自動化している場 れた理由を文書化する。
意思決定をしている。 合、それは許可されているか。
GDPRに基づく法規制 関係者は自動化された 利害関係者と話し合っに準拠していない。
意思決定をオプトアウト た際の記録や手順を文書
できるか。
化する。
個人データの不適切な データの最小化の証拠 原則、操作手順を文書使用または収集をしてい はあるか。
化する。
る。
データの処理に関する データの処理は法定義 データ処理契約書また違法行為がある。
務に基づいて行われてい は登録簿を文書化する。
るか。
GDPRに基づく目的の アルゴリズムによる個 アルゴリズムによる個制限に準拠していない。 人データの処理は、本来 人データの処理が本来のの目的と適合している 目的と適合しているか確認する。
か。
責任の定義に関して アルゴリズムと使用す アルゴリズムを使用しGDPR に準拠していな るデータのコントローラ て個人データを処理するい。
ーとデータプロセッサー ための法的根拠があるこは指定されているか。 とを確認する。
憲 法 第 1 条 ま た は 使用したデータやモデ 例えば、民族、肌の色、ECHR第14条への違反し ルによる差別はないか。 性別、性的指向、郵便番ている。
号に基づき、差別していないか。データ自体だけでなく、プロキシ、モデ
ルバイアスなどの側面か
ら確認する。
GDPRの第4条（4）で定 プロファイリングの証 確認過程を文書化す義されているプロファイ 拠があるかどうか、及び る。
リングがGDPRに違反す これが許可されているか確認したか。
る。
情報提供元の個人に関 データが処理または使 利害関係者はアルゴリ
してGDPRに準拠してい 用されている個人に、事 ズムが個人データの処理ない。
前にまたは要求に応じて に使用されているという通知するための取り決め 事実と、起こりうる結果について通知する。
がなされているか。
論理とアクセシビリテ 使用されるアルゴリズ アルゴリズムのロジッィに関して、GDRPとグ ムとデータのロジック ク、動作方法、及び使用
ッドガバナンスの一般原 は、データ元の個人に明 されるデータは文書化され、アクセス可能である。
則に準拠していない。 確であるか。
情報元の個人への影響 アルゴリズムの使用の アルゴリズム内の人間に関してGDPRに準拠し 影響はデータ提供元に明 の介入可能性及び、そのていない。
らかにしているか。
理由について説明する。
情報元の個人に、権利 使用されるデータとア 公開されているプライ
または使用されたアルゴ ルゴリズムをカバーする バシーポリシーがあり、リズムとデータについて 公的に利用可能なプライ 使用されるデータとアル

無
差
別
公
平
性

/

3.03

コントロール

プ
ラ
イ
バ
シ
ー
と
デ
ー
タ
保
護

3.1

3.02

検査における質問

セ
キ
ュ
リ
テ
ィ
と
品
質

2.2

3.01

リスク

2.1

1.1

No.

人
間
の
自
律
性

説
明
可
能
な
ア
ル
ゴ
リ
ズ
ム

根拠

✔

GDPR 、 第30条✔

GDPR 、 第25条✔

GDPR 、 第35条✔

GDPR 、 第22条✔

GDPR 、 第22条✔

GDPR、第5条✔

GDPR、第6条✔

GDPR、第5条✔

GDPR 、 第26 条 、 第 27条、第28条✔

憲法第1条/
欧州人権保護条約（ECHR）
第4条✔

GDPR、第4条✔

GDPR 、 第
13条

✔

グッドプラ
クティスの一般原則（Awb）✔

GDPR 、 第12条、13条、14条
GDPR 、 第12条、13条、
14条

✔

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

倫理原則との対応関係

説
明
責
任

4.2

社
会
へ
の
影
響

4.1

3.2

無
差
別
公
平
性

/

コントロール

プ
ラ
イ
バ
シ
ー
と
デ
ー
タ
保
護

3.1

周知されていない。

検査における質問

セ
キ
ュ
リ
テ
ィ
と
品
質

2.2

リスク

2.1

1.1

No.

人
間
の
自
律
性

説
明
可
能
な
ア
ル
ゴ
リ
ズ
ム

根拠

バシーポリシーがある ゴリズムについても説明か。
されている。

出所：資料よりあずさ監査法人が作成
図表 101 勧告「ITGC」一覧
倫理原則との対応関係

説
明
責
任

4.2

4.06

社
会
へ
の
影
響

4.1

4.05

3.2

4.04

ログ情報がないと、調 アルゴリズムの操作に ログファイルが記録さ整が行われたときにトレ 関するログ情報は、評価 れ、保存期間が終了する
ースすることができな 可能な方法で記録及び保 までアクセスできるようにする。保存期間は、法存されているか。
い。
規制及びデータの検査サ
イクルと一致させる。
アクセス権が最新で アルゴリズムが動作 アクセス権は定期的なくなる。
する環境に関して、アク に最新であることを確
セス権が最新であるか 認し、また管理者によっどうかがチェックされ て再確認する。必要に応じて、インシデントレポているか。
ートと変更要求を送信する。
アルゴリズムへ違法な 人事異動があった際、 退職、人事異動がある
アクセスがある。
アクセス権は更新されて 度に、アクセス権が修正いるか。
され、識別及び認証ができなくなることを確認することをモニタリングする。
アクセス権が許可さ アクセス権が許可さ 権限のある承認者のれていない職員に発行 れた職員にのみ発行さ 承認後に、利用者と管理される。
れているか。
者にアクセス権を発行する。
アクセス権が競合する アルゴリズムにアクセ すべてのITリソースに場合にアルゴリズムが操 スできる個人がアルゴリ 関して、「必要な場合を作される。
ズムを使って権限外の処 除き、アクセスは許可さ理をすることを防ぐため れない」という原則を適のメカニズムはあるか。 用する。
多くのユーザーに特別 管理アカウントは一般 一般的な管理アカウン
な権限が付与されるほ アカウントになっていな トをブロックする。登録

無
差
別
公
平
性

/

4.03

コントロール

プ
ラ
イ
バ
シ
ー
と
デ
ー
タ
保
護

3.1

4.02

検査における質問

セ
キ
ュ
リ
テ
ィ
と
品
質

2.2

4.01

リスク

2.1

1.1

No.

人
間
の
自
律
性

説
明
可
能
な
ア
ル
ゴ
リ
ズ
ム

根拠

政府情報セ
キュリティ基準10.10.2335)

✔

政府情報セ
キュリティ基準11.2.4.1✔

政府情報セキュリティ基準8.3.3、11.2.1

✔

政府情報セ
キュリティ基準11.2.1.1✔

政府情報セ
キュリティ基準11.2.2.3336)

✔

政府情報セ
キュリティ基335) 「政府情報セキュリティ基準 10.10.2」は原文のとおり。最新の政府情報セキュリティ基準を確認すると該当ナンバーは存在しない。政府情報セキュリティ基準 12.4.1 が最も近しい内容であると思われる。
336) 「政府情報セキュリティ基準 11.2.2.3」は原文のとおり。最新の政府情報セキュリティ基準を確認すると該当ナンバーは存在しない。政府情報セキュリティ基準 9.2 が最も近しい内容であると思われる。

250

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

倫理原則との対応関係

4.13

4.14

4.15

説
明
責
任

4.2

4.12

社
会
へ
の
影
響

4.1

4.11

3.2

4.10

ど、
操作リスクは高まる。いか。管理アカウントの 後にアクセス可能とす
数と管理者の数の間に論 る、或いは、監視下での理的な関係はあるか。 み使用ができるようにする。
ユーザーを特定するこ ユーザーグループや役 管理の持続可能性を確とが困難である。
割によってアクセス権を 保するために、異なる利付与するときに、命令規 用グループまたは役割に則に基づいているか。ま アクセス権が付与される
た、体系的に行われてい 場合は、命令規則に基づ
き、アクセス権を付与するか。
る。
管理者とユーザーを ユーザーと管理者を 管理の持続可能性を特定するのは困難であ 識別できるように命名 確保するために、命令規る。
規則を使用しているか。 則はユーザーと管理者を識別するために使用する。
誰がアルゴリズムを開 管理者が、二つの異な 管理者が、管理者及び発したか変更したか不明 るユーザー名で、アルゴ ユーザーとしてアクティである。
リズムの管理と通常のユ ビティを実行するためーザーアクティビティを に、二つの異なるユーザ
ー名を使用する。
実行しているか。
ユーザーが基盤要素に ユーザーは基盤要素に ユーザーは、アプリケーション内外で同じ権利アクセスできる場合、デ アクセスできるか。
と制限がある。
ータベースの操作が可能となる。
（不適切な職務分掌に ユーザーアカウントの 退職、人事異動の職員より）ユーザーが基盤要 アクセス権の追加、変更 のアクセス権が修正さ
素にアクセスできる場 において、申請、承認、 れ、認証手順ができない
合、データベースは操作 処理の間には厳密な職務 ことを確認するためのモ
ニタリングを行う。
分掌があるか。
されやすくなる。
（パスワード管理が不 パスワードは相互に適 高リスクの場面で二段適切なために）ユーザー 切な品質で管理されてい 階認証を採用している。
パスワードを定期的に変が基盤要素にアクセスで るか。
更する。非アクティブのきる場合、データベース
場合、アカウントをロッは操作されやすくなる。
クする。事前に指定の回
数のログインを失敗するとアカウントをブロックする。
不正アクセス、変更、 アルゴリズムのコード 変更をテストし、承認データの損傷・損失する が変更した場合、検証は する。処理された変更をことは法律の不遵守とな 可能であるか。例えば、 定期的にモニタリングす変更後のコードはテスト る。
る。
され、承認されているか。
不正アクセス、変更、 アルゴリズムは保護さ セキュリティ
データの損傷・損失によ れ、不正アクセス、変更、り、アルゴリズムが操作 損傷、データの損失リス
されるリスクがある。 クはないか。
バックアップとバック アルゴリズムのバック バックアップと復元ポ
アップポリシーが一致し アップが作成され、アル リシーていない。回復手段がな ゴリズムとデータを復元
いため、アルゴリズムが できるか。
機能しなくなった場合にデータが失われるリスク

無
差
別
公
平
性

/

4.09

コントロール

プ
ラ
イ
バ
シ
ー
と
デ
ー
タ
保
護

3.1

4.08

検査における質問

セ
キ
ュ
リ
テ
ィ
と
品
質

2.2

4.07

リスク

2.1

1.1

No.

人
間
の
自
律
性

説
明
可
能
な
ア
ル
ゴ
リ
ズ
ム

根拠

準11.2.2✔

政府情報セ
キュリティ基準10.1.3.2/4

✔

政府情報セ
キュリティ基準10.1.3.2/4337)、

✔

政府情報セ
キュリティ基準11.2.2✔

政府情報セ
キュリティ基準11.2.2✔

政府情報セ
キュリティ基準11.2.1 / 3

✔

政府情報セ
キュリティ基準11.6.1.3338)

✔

政府情報セ
キュリティ基準 6.1.4 、10.1.4、10.3.2、12.5.2
政府情報セ
キュリティ基準 12.6.1.4 、11.4.5
政府情報セ
キュリティ基準 10.5.1.2 、10.5.1.3、✔

337) 「政府情報セキュリティ基準 10.1.3.2/4」は原文のとおり。最新の政府情報セキュリティ基準を確認すると該当ナンバーは存在しない。政府情報セキュリティ基準 9.2 が最も近しい内容であると思われる。
338) 「政府情報セキュリティ基準 11.6.1.3」は原文のとおり。最新の政府情報セキュリティ基準を確認すると該当ナンバーは存在しない。政府情報セキュリティ基準 9.4.3 が最も近しい内容であると思われる。

251

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

倫理原則との対応関係

社
会
へ
の
影
響

説
明
責
任

説
明
可
能
な
ア
ル
ゴ
リ
ズ
ム

根拠

10.5.1.1339)

がある。
4.16

4.2

4.1

3.2

無
差
別
公
平
性

/

コントロール

プ
ラ
イ
バ
シ
ー
と
デ
ー
タ
保
護

3.1

検査における質問

セ
キ
ュ
リ
テ
ィ
と
品
質

2.2

リスク

2.1

1.1

No.

人
間
の
自
律
性

設計においてセキュリ 設計におけるセキュリ 設計によるセキュリテ
ティがない場合、リスク ティを証明できるか。 ィポリーシーが適用さのレベルは高くなる。
れ、検証可能である。特定の設計においては、ISO / IEC27000においても規定がある。

政府情報セ
キュリティ基準14.2.1.1✔

出所：資料よりあずさ監査法人が作成
図表 102 勧告「倫理」一覧
No.
E1.1.1E1.1.2E2.1.1E2.1.2E2.1.3E2.1.4E2.1.5E2.1.6E2.1.7

倫理原則

検査フレ
サブカテゴリー ーム該当
番号

リスク

根拠

1.1人間の自 人間による確 2.08
立性認とモニタリングの実施。

アルゴリズムが自動化された意思決 European Commission (2019). High-level Expert
定を使用する。または人間が意思決定Group on Artificial Intelligence, Ethics Guidelinesに介入する機会がない。
for Trustworthy AI. Section Human agency andoversight, pp. 15-16
1.1人間の自 人間によるレ 2.08
アルゴリズムが自動化された意思決 European Commission (2020), White Paper on
立性
ビュー可能性。
定を使用する。または人間が意思決定Artificial Intelligence: a European approach toに介入する機会がない。
excellence and trust. Section Human oversight, p. 21
2.1セキュリ 技術的に堅牢 2.21
予測結果が必要な基準を満たしてい European Commission (2019). High-level
ティと品質 な ア ル ゴ リ ズ
ない。
Expert Group on Artificial Intelligence, Ethics
ム。
Guidelines for Trustworthy AI. Section Technicalrobustness and safety, p. 16
2.1セキュリ アルゴリズム 2.04 、 アルゴリズムの設計と実装で行われ European Commission (2019). High-level
た意思決定の根拠を追跡できない（説 Expert Group on Artificial Intelligence, Ethics
ティと品質 の 信 頼 性 が 高 2.21
Guidelines for Trustworthy AI. Sections Accuracy
明できない）。
く、正確で再現予測が必要な基準を満たしていな & Reliability and reproducibility, p. 17性がある。
い。
2.1セキュリ 使用期間中は 2.10 、 アルゴリズムが計画どおりに動作し European Commission (2020), White Paper on
Artificial Intelligence: a European approach to
ティと品質 アルゴリズムの 2.21、2.22 ない。
予測が必要な基準を満たしていな excellence and trust. Section Robustness and
エラー処理が可
accuracy, p. 20
い。
能である。
モデルが常に機能するとは限らない。
European Commission (2019). High-level
2.1セキュリ データ品質が 2.16 、 標本データが代表的でない。
ティと品質 目的に適合して 2.18、2.22 データの最小化とつり合いに関する Expert Group on Artificial Intelligence, Ethics
基本的な前提、規則に違反している。 Guidelines for Trustworthy AI. Section Quality andいる。高いデーモデルが常に機能するとは限らな integrity of data, p. 17
タ品質と目的適い。
合性。
モデルが常に機能するとは限らな European Commission (2020), White Paper on
2.1セキュリ アルゴリズム 2.22
い。
Artificial Intelligence: a European approach to
ティと品質 をリアルタイム
excellence and trust. Section Human oversight, p. 21で監視可能である。
アルゴリズムが自動化された意思決 European Commission (2019). High-level Expert
2.1セキュリ コンティンジ 2.08
ティと品質 ェンシープラン
定を使用する。または人間が意思決定Group on Artificial Intelligence, Ethics Guidelines
又は「停止スイッに介入する機会がない。
for Trustworthy AI. Section Fall-back plan andチ」がある。
general safety, pp. 16-17
設計においてセキュリティがない場 European Commission (2019). High-level
2.1セキュリ 基準を満たし 4.16
合、リスクレベルが極めて高くなる。 Expert Group on Artificial Intelligence, Ethics
ティと品質 た情報セキュリ
Guidelines for Trustworthy AI. Section Resilience
ティである。アto attack and security, p. 16
ルゴリズムが外339) 「政府情報セキュリティ基準 10.5.1.2、10.5.1.3、10.5.1.1」は原文のとおり。最新の政府情報セキュリティ基準を確認すると該当ナンバーは存在しない。政府情報セキュリティ基準 12.3.1 が最も近しい内容であると思われる。

252

第3章

No.

E2.1.8E2.2.1

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

倫理原則

検査フレ
サブカテゴリー ーム該当
番号部からの操作や
サイバー攻撃に抵抗できる。
2.1セキュリ アルゴリズム 4.16
ティと品質 が設計上、サイ
バーセキュリテ
ィの原則に準拠している。
2.2プライバ プライバシー 3
シーとデータとデータが保護保護されている。

E2.2.22.2プライバ データの品質 3
シーとデータと整合性が保護保護されている。

E2.2.32.2プライバ データへの合 3、4
シーとデータ法的にアクセス保護できる。

E3.1.1

3.1 無差別/ アルゴリズム 2.13
公平性
が差別をせず、 2.14
バイアスは最小限に抑えられている。
3.1 無差別/ 脆弱な人には 2.14
公平性
特別な注意が払 2.16
われる。

E3.1.2E3.1.3E3.1.4E3.2.1E3.2.2E4.1.1E4.1.2E4.1.3E4.1.4

リスク根拠

設計においてセキュリティがない場 Government of the Netherlands (2019), Strategic
合、リスクレベルが極めて高くなる。 Action Plan for Artificial Intelligence, p. 50

GDPRなどの法的要件への違反して European Commission (2019). High-level Expert
Group on Artificial Intelligence, Ethics Guidelines
いるリスクがある。
for Trustworthy AI. Onderdeel Privacy and data
governance, p. 17
GDPRなどの法的要件への違反して European Commission (2019). High-level Expert
Group on Artificial Intelligence, Ethics Guidelines
いるリスクがある。
for Trustworthy AI. Section Privacy and dataprotection, p. 17
GDPRなどの法的要件への違反して European Commission (2019). High-level Expert
Group on Artificial Intelligence, Ethics Guidelines
いるリスクがある。
ITGC基準への非準拠及びアルゴリfor Trustworthy AI. Section Access to data, p. 17
ズムへの不正アクセスをしているリスクがある。
、 モデルが特定の個人、グループに望 European Commission (2019). High-level
ましくない体系的な分散（バイアス） Expert Group on Artificial Intelligence, Ethics
Guidelines for Trustworthy AI. Section Diversity,を及ぼす。
データに望ましくない系統的分散 non-discrimination and fairness, p. 18（バイアス）がある。
、 データに望ましくない系統的分散 European Commission (2019). High-level（バイアス）がある。
Expert Group on Artificial Intelligence, Ethics
標本データが代表的でない。
Guidelines for Trustworthy AI. Section Equality,
non-discrimination and solidarity, p. 11
入力ソースが非常に限定的である European Commission (2019). High-levelと、エラーリスクが高く、目的や法律 Expert Group on Artificial Intelligence, Ethicsに違反している。
Guidelines for Trustworthy AI. Section Stakeholder
participation, p. 19

3.1 無差別/ アルゴリズム 2.09
公平性の利害関係者とエンドユーザーは定期的が関与する。
標本データが代表的でない。
European Commission (2019). High-level3.1 無差別/ データは十分 2.16
Expert Group on Artificial Intelligence, Ethics
公平性に広範、多様、代Guidelines for Trustworthy AI. Section Equality,
表的なものであnon-discrimination and solidarity, p. 11
る。
3.2社会への アルゴリズム 2.13 、 モデルが特定の個人、グループに望 European Commission (2019). High-level
ましくない体系的な分散（バイアス） Expert Group on Artificial Intelligence, Ethics
影響の社会的影響が 2.14
Guidelines for Trustworthy AI. Section Socialを及ぼす。
評価されていデータに望ましくない系統的分散 impact, p. 19
る。
（バイアス）がある。
―（原文に記述なし）
European Commission (2019). High-level Expert
3.2社会への アルゴリズム
Group on Artificial Intelligence, Ethics Guidelines
影響がその社会的及び民主的な影響for Trustworthy AI. Section Society and democracy,を考慮している。
p. 19
4.1説明責任 意思決定理由 1.07 、 アルゴリズムの開発後に利用組織を European Commission (2019). High-level
去る外部の専門家へ依存することは、 Expert Group on Artificial Intelligence, Ethicsが文書化され、 2.04
アルゴリズムの継続性と管理が担保さ Guidelines for Trustworthy AI. Section
説明可能であAccountability, pp. 19-20
れていないことを意味する。
る。
アルゴリズムの設計と実装で行われた意思決定の根拠を追跡、説明できない。
4.1説明責任 モデルの設計 2.05 、 文書が足りず、プロセスまたはアク European Commission (2020), White Paper onが文書化されて2.07
ティビティのパフォーマンスに継続性Artificial Intelligence: a European approach toいる。
がない。
excellence and trust. Section Keeping of records and
民間人、企業、利害関係者への透明性data, p. 19の欠如していることは、透明性に関する法律の違反を意味する。
4.1説明責任 デ ー タ の 収 2.07 、 民間人、企業、利害関係者への透明 European Commission (2020), White Paper on
性の欠如していることは、透明性に関 Artificial Intelligence: a European approach to
集、選択、処理が 2.12
する法律の違反を意味する。
文書化されていexcellence and trust. Section Keeping of records and
仮説検定における不適切なトレーニ data, p. 19
る。
ング及びテストの場合、過学習や過少学習、バイアスにつながるリスクが高まる。
仮説検定における不適切なトレーニ European Commission (2020), White Paper on
4.1説明責任 仮説検定（トレ 2.12
ーニング及びテ
ング及びテストの場合、過学習や過少Artificial Intelligence: a European approach toスト）に行われた
学習、バイアスにつながるリスクが高excellence and trust. Section Keeping of records anddata, p. 19
選択が文書化さ
まる。
れている。

253

第3章

各国におけるデータ分析・AI の活用に関する会計検査等の事例

検査フレ
サブカテゴリー ーム該当
番号

No.

倫理原則

E4.1.5

4.1説明責任データセットの特性が文書化されている。

2.16

E4.1.6

4.1説明責任

リスクの特定方法が文書化さ
れている。

1.02

E4.1.7

4.1説明責任

リスクの軽減策が文書化されている。

1.02

E4.1.8E4.2.1E4.2.2E4.2.3E4.2.4E4.2.5E4.2.6E4.2.7

リスク
標本データが代表的でない。

根拠
European Commission (2020), White Paper on
Artificial Intelligence: a European approach toexcellence and trust. Section Keeping of records anddata, p. 19

最新のリスクに関する分析がなければ、アルゴリズムを使用することの利点が欠点を上回るかどうかについて、十分な情報に基づいた判断ができない。
最新のリスクに関する分析がなけれ Municipality of Amsterdam, Modelbepalingen
ば、アルゴリズムを使用することの利 voor gemeenten voor verantwoord gebruik van
点が欠点を上回るかどうかについて、 Algoritmische toepassingen, article 6, p. 6
十分な情報に基づいた判断ができない。
役割、タスク、責任、権限の明確さ Government of the Netherlands (2019), Strategicの欠如はリスクを高くする。
Action Plan for Artificial Intelligence, p. 46

アルゴリズム 1.05
が誤動作した場合の責任の所在が明確である。
4.2説明可能 技術的な過程 2.03
アルゴリズムの動作を説明できな European Commission (2019). High-level Expert
Group on Artificial Intelligence, Ethics Guidelines
なアルゴリズが透明である。
い、または説明が困難である 。
ムfor Trustworthy AI. Section Explainability, p. 18
4.2説明可能 システムが透 2.03
アルゴリズムの動作を説明できな European Commission (2019). High-level Expert
Group on Artificial Intelligence, Ethics Guidelines
なアルゴリズ明である。
い、または説明が困難である 。
ムfor Trustworthy AI. Section Transparency, p. 18
アルゴリズムの動作を説明できな European Commission (2019). High-level Expert
4.2説明可能 個別処理にお 2.03、3い、または説明が困難である。
Group on Artificial Intelligence, Ethics Guidelines
なアルゴリズける意思決定がGDPRなどの法的要件への違反していfor Trustworthy AI. Section Explainability, p. 18
透明であるか、透ム
明にすることがるリスクがある。
できる。
4.2説明可能 アルゴリズム 1.01 、 アルゴリズムの目的が明確でなく、 European Commission (2020), White Paper on
なアルゴリズ の目的が明確で 2.01
管理や説明責任がない。
Artificial Intelligence: a European approach toムある。
アルゴリズムが目的に適していないリ excellence and trust. Section Information provision,
スクがある。
p. 20
4.2説明可能 効果的な運用 1.06 、 明確なポリシーがないと、効果と品 European Commission (2020), White Paper on
質の測定はできない。
なアルゴリズ のための条件が 2.19
Artificial Intelligence: a European approach to
パフォーマンスメトリックが、アルゴ excellence and trust. Section Information provision,ム
明確に記述されリズムの目的と一致しない。
ている。
p. 20
予測結果が必要な基準を満たしてい European Commission (2020), White Paper on
4.2説明可能 アルゴリズム 2.21ない。
なアルゴリズ がいつ正確に動Artificial Intelligence: a European approach toム
作し、どのようexcellence and trust. Section Information provision,に実行されるか
p. 20
明確に説明可能である。
4.2説明可能 データ元の個 2.02 、 目的に合意していない場合、エラー European Commission (2020), White Paper on
なアルゴリズ 人が必要であれ 2.07、2.23 や解釈の違いのリスクが高くなる。 Artificial Intelligence: a European approach to
民間人、企業、利害関係者への透明 excellence and trust. Section Information provision,ム
ば必ずアルゴリ性の欠如していることは、透明性に関 p. 20
ズムについてのする法律の違反を意味する。
明確な情報を得
国民は、生活にアルゴリズムが使わることができれていることを把握しておらず、アルる。
ゴリズムがもたらす結果や限界を認識していない。そのため、事故、間違い、損害賠償請求が発生する可能性がある。
4.1説明責任出所：資料よりあずさ監査法人が作成

254

第4章

調査研究結果の比較とまとめ

調査研究結果の比較とまとめ
各国の公的部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の状況の比較とまとめ
本節では、まず各国の公的部門における政策の変遷を概観し、AI 等の活用推進機関をまとめる。次に、データ管理、データ連携、データ公開、データ利用、その他に分類した特徴を記載し、最後に、各国における取組を表にまとめて記載する。

1.1.

アメリカの特徴

アメリカでは、1996 年にデジタル化の基盤となる法律が制定されて以降、デジタル化に伴うデータ公開やセキュリティ等の課題解決に向けた法整備、政策策定が進められている。2018 年以降、AI に関するワークショップやガイダンス等が作成されており、AI を活用する関係機関で AI 利用の改善が進められている。また、2019 年に AI 利用先進国になるべく AI におけるアメリカのリーダーシップ維持に関する大統領令が発令されている。
アメリカにおいては、各連邦機関の内部組織が高度なデータ分析、AI に関する研究を行っている。
各連邦機関がデータ公開や AI 活用を進める中、データ管理等の課題が発生することから、機関同士の連携を高めて課題を解決するための規制やガイドラインを OMB が作成している。
（1）

データ管理：アメリカの連邦政府機関はデータ公開サイトを用いるか、省庁間・民間企業等と契約を交わして情報収集を行っている。連邦政府機関は、OMB が発令した「戦略資源としての情報管理に関する省令」に記載されている連邦政府機関の義務に基づき、データを収集し、保存している。データは Data.gov や IT ダッシュボード等において公開されており、政府機関、民間企業、個人がアクセスできる。ただし、国家の安全保障に関わるデータ等は公開されておらず、そのような非公開データを用いた検査を GAO が実施する場合には、連邦政
府機関は情報を開示しなければならない。

（2）

データ連携：連邦政府機関は、各機関のウェブサイトで公開している情報を Data.gov、
USA.gov、IT ダッシュボード、USAspending.gov 等の公開サイトと連携させている。連携作業は公開サ
イトへのログイン権限を持つ限られた職員や民間委託行者のみが実行できる。GAO は、受検機関からの情報提供が不十分な場合、これらの公開データから統計情報や学術文献を収集し
ている。

（3）

データ公開：アメリカ政府は電子政府化推進に関する法律施行に伴い、様々なデータ公開サ
イトを作成した。公共機関が保有する様々なカテゴリーのデータは Data.gov、給付金や税金、移民等の幅広い情報は USA.gov、連邦政府の支出データは USAspending.gov、そして政府機関が開発したオープンソースソフトウェアのコードは Code.gov で公開している。これらの公開
サイト管理機関は、公開サイトの不正アクセス対策を行っている。例えば、Data.gov を管理している GSA は、サイトにアクセスしたユーザーの情報と検索ワードやクリックしたファイル等の情報を収集して異常な行動がないか監視している。

（4）

データ利用：連邦政府機関は、OMB の「戦略資源としての情報管理に関する省令」の連邦政府機関の義務に従い、データを利用している。GAO は技術評価設計ハンドブックを作成し、検査や技術評価等を行う際には分析結果の信頼性を高めるため、目的に合わせて必要なデー
タ、情報収集方法・分析方法を適切に選択する必要があると記載している。また、二次デー
255

第4章

調査研究結果の比較とまとめタを利用する場合にはデータの収集方法や特性等を明確にし、データの信頼性と適切性を評価してから利用する必要があることが述べられている。また、HHS-OIG は「2020-2025 年戦略計画」において AI と機械学習を活用した監査を実施すると明記しており、AI や機械学習を活用した分析ツール等を利用している。HHS-OIG はニューラルネットワークとアルゴリズ
ムを活用したデータ分析ツール（GAP）を開発し、業績検査における監査対象の特定、計画
策定、サンプル選定の情報収集に、財務検査ではターゲットの選定やデータ処理に利用している。他に、クラウド技術、Python や R、ランダムフォレスト、SAS、地理情報システムを活用してデータ分析を行っている。また、サイバー脅威ハンティング監査では、AI を活用した
サイバー脅威情報ソフトウェア「DRADIS」を導入し、連邦政府の保有システムやネットワー
ク上の脅威の検出に活用している。
（5）

その他：GAO が作成した財務監査マニュアルには、監査手続に関わる不正リスク対応時に用いる手法の例として、データマイニングやデータ抽出・分析ソフト（Interactive Data Extraction
and Analysis）や有料ソフト等の利用について記載されている。

1.2.

イギリスの特徴

イギリスでは、2003 年に EU で公共データ（PSI）利活用に関する EU 指令が発令されて以降、デー
タ保護や利活用等に係る政策やガイドラインが整備されている。2010 年以降は政府のデータのみならず企業が保有する消費者個人のデータの公開も推進されている。さらに、2017 年に施行されたデジタ
ル経済法に始まり、デジタル経済構築のための戦略が策定され、2021 年には AI の利用拡大に向けた
国家 AI 戦略が策定された。
イギリスにおいては、デジタル・文化・メディア・スポーツ省、中央デジタル・データ室、政府デジタルサービス、公共部門情報局等の政府機関及びその他関連組織が中心となり、公的部門及び民間部門のデジタル化、IT 化、及びデータ利活用が推進されている。
（1）

データ管理：イギリスの各省庁では、業務の実施に必要なデータを各自で収集・管理しており、その方法は統一されていない。各省庁は、国家データ戦略で定められているデータ品質
フレームワークを策定し、それに従ってデータの収集、管理を行っている。2013 年にイギリ
ス政府は政府クラウド・ファースト・ポリシーを制定し、省庁が収集、所有するデータのク
ラウド管理を義務付け、その他の公的部門にはクラウド活用推進支援を行っている。現状では各省庁が異なるクラウド上でデータを管理しているため、効果的なデータ連携に課題が残っている。アクセス管理に関しては、NCSC がガイダンスを作成している。また、多くの公的・民間部門は国家統計局が掲げるデータ管理・アクセス原則を採用している。

（2）

データ連携：政府デジタルサービス局は各省庁が利用するデータ管理システムを統一し、公的部門におけるデータ連携の効率化を図っている。国家データ戦略では政府機関のデータ連
携方法の改善の必要性と法的課題が指摘されており、デジタル経済法で付与されている権限の活用推進と、その他のデータ連携に対する法的な障壁の解消の検討を進めている。NAO は、受検機関からデータや関連書類を収集して検査を実施しているが、統計局等の第三者による公開データも必要に応じて用いている。NAO では、これらの公開データを共通のフォーマッ
トに標準化して集約しており、主に VFM 検査でのデータ分析の際に活用されている。

（3）

データ公開：イギリスの中央政府、地方自治体、及びその他の公的機関が保有するデータは、
256

第4章

調査研究結果の比較とまとめ

政府デジタルサービス局が管理する data.gov.uk で公開されている。公開データへの不正アクセス対策のため、内閣府は行政サービスのデジタル移行に伴うセキュリティ確保、レガシーシステムやサポートが終了しているソフトウェアの入替え、システム、データ及びアクセス
権限の更新等を行う予定である。本対策は国家サイバーセキュリティ戦略に基づいて 5 年間にわたって実施されるものであり、19 億ポンドが投入される。
（4）

データ利用：公的部門におけるデータ利用は、デジタル・文化・メディア・スポーツ省に事務局を置く、データ諮問委員会及びデータ・リーダーズ・ネットワークの二つの委員会によって監督されている。イギリス政府は、より良い政策及び公共サービスの実施のために公的部門内部でのデータ利用促進の取組を行ってきており、さらにはビッグデータから得られる有益なデータセットの利用促進にも取り組んでいる。また、各省庁は他の公的部門機関が収集、公開しているデータを利用して公共サービスの質を向上させる取組を行っており、NAO
はそのような取組の検査を行ったり、優良事例の取りまとめを行ったりしている。

（5）

その他：NAO では、データの処理や保管、検査におけるデータ分析の利用、及び、データのビジュアル化の 3 分野に及ぶ技術や手法を取り入れている。また、財務検査を担当する職員がこれらの技術や手法を活用できるよう、リスク評価・計画ツールやアプリケーションを開発して検査において導入しているほか、今後の検査品質及び効率向上のために新たに策定中
である検査手法の適用を支えるためのツールとして、現在ソフトウェアの開発も行っている。
さらに、公的資金の適切な利用を保証する役割を果たすため、中央政府等の公的部門におけるデータ利活用やデジタル化の取組に関する VFM 検査等を実施している。

1.3.

オランダの特徴

オランダでは、2000 年以前に個人情報の保護に関する法令が施行され、2010 年代後半からデータ分
析や AI に特化した行動計画や戦略が策定された。2015 年には、公的機関の情報の再利用に関する法
律が施行され、それ以降、データ公開、セキュリティ、データ保護に係る法整備が進められている。
さらに、2019 年以降、AI 戦略行動計画やオープンガバメント推進のための行動計画を策定された。
オランダには AI や革新的技術を管轄する専門的な組織が存在せず、各行政機関に AI 開発やデータ
分析、データ解析の専門部署を設置して、民間企業や大学等の外部の研究機関と連携しながら、高度なデータ分析や AI ツールの開発を行っている。
(1)

データ管理：公共機関は、データ公開サイトから情報収集をしている。2016 年にはオランダの行政機関における積極的な公的文書の開示が法律で義務付けられ、その後、公的機関の公表資料は PLOOI（オープンガバメント情報プラットフォーム）で一元管理されるようになった。統計データは、オランダ中央統計局が一元管理している。政府は政府情報セキュリティ基準に基づいて官公庁間での連携改善、情報セキュリティ向上等の方法でアクセス管理を行っている。

(2)

データ連携：PLOOI には政府のあらゆる文書が統一のプラットフォームで管理されているため、データ連携が容易である。PLOOI には標準化処理されたデータを保存しているため、日付、文書の種類、テーマ、発行元機関等のキーワード検索が可能である。オランダ会計検査院は受検機関からの関連書類、データの提出を求めているほか、必要に応じてオランダ中央統計局の公開データを用いて検査している。

(3)

データ公開：行政機関が保有するデータには個人情報が含まれる可能性があるため、行政機関
257

第4章

調査研究結果の比較とまとめは PLOOI でデータを公開する際、公開ルールを遵守しなければならない。本公開ルールはオランダ憲法や国内外の各種法規則にも従うものである。不正アクセス対策は、NCSC と DTC が、連携して取り組んでいる。また、NCSA は、2019 年に「国家サイバーセキュリティアジェンダ」
を定め、デジタル化による経済的・社会的機会を安全に活用し、デジタル領域における国家セキュリティを保護に努めている。
(4)

データ利用：2018 年 11 月にオランダ中央統計局が実施したアンケート調査によると、67 の行
政機関の内、48％がアルゴリズムを利用していた。アルゴリズムを使用している機関の割合は、省庁では 63％、地方自治体では 50％、地域水道局では 40％であった。アルゴリズムを利用していると回答した機関のうち、固定のルールに基づき一定の結論を導くルールベースのアルゴリ
ズムの使用が 16%、機械学習や AI により学習して、その学習結果に基づいて推定するケースベ
ースのアルゴリズムの使用が 37％、この両方が 47％であった。

(5)

その他：オランダの会計検査院は、アルゴリズムの理解を深めることを目的に「アルゴリズムを理解する」を作成して公表し、その中でまとめた「アルゴリズムのための検査フレームワー
ク」を基にアルゴリズムを用いた事例を検査した。
本節の最後に、公的部門における主な法律、公表物、所管官庁、データ管理、データ連携、データ

公開、データ利用の状況に関してアメリカ、イギリス、オランダの取組をまとめた比較表を次に記載
する。

258

第4章

調査研究結果の比較とまとめ

図表 103 アメリカ、イギリス、オランダの公共部門におけるデータ管理、データ連携、データ公開等の取組比較表
項目
主な法律

アメリカ
1996 年：改正電子情報自由法
2002 年：電子政府法、連邦情報セキュリティマネジ
メント法2009 年：オープンガバメントに関する連邦政令2013 年：デジタル政策
2014 年：DATA 法、連邦情報セキュリティ近代法
2015 年：不正削減及びデータ分析に関する法律2016 年：連邦ソースコード政策2018 年：政府データ公開法2019 年：証拠に基づく政策立案法、AI におけるア
メリカのリーダーシップ維持に関する大統領令

主な公表物

2010 年：連邦情報技術管理改革のための 25 の行動計画
2012 年：デジタルガバメント戦略、21 世紀の電子政府構築に当たって2018 年：技術評価：AI（GAO)2019 年：科学的機械学習の基礎研究ニーズに関す
るワークショップレポート：AI のコアテクノロジ
ー（労働省)
2020 年：連邦データ戦略、AI アプリケーションの規制のためのガイダンス
2021 年：S＆T：AI と機械学習の戦略的計画（国土安全保障省）、技術評価設計ハンドブック（GAO)
アメリカでは、各連邦政府機関内の組織が高度な
データ分析、AI に関する研究開発を行っている。
さらに、OMB といった機関同士の連携を高め、情報技術研究開発を促進するための規制やガイドラ
イン作成、監督を実施する機関が存在する。
・ 会 計 検 査 院 科 学 技 術 評 価 分 析 チ ー ム （ GAOSTAA）
・会計検査院戦略的予測センター
・連邦政府共通サービス庁テクノロジー・トランス
フォーメーション・サービス（GSA-TTS）
・国務省経済成長・エネルギー・環境担当国務次官
室・行政管理予算局（OMB）
・デジタルサービス
・各省庁の監察総監室（OIG）
・各省庁の最高データ責任者室（OCDO）
・各省庁の最高情報責任者室（OCIO）
・監察総監評議会（CIGIE）

主な所管官庁

イギリス
1998 年：データ保護法(Data Protection Act 1998)
2003 年：PSI 利活用に関する EU 指令
2005 年 ： PSI 再 利 用 規 則 (The Re-use of PSI
Regulations 2005 (S.I.2005/1515))
2013 年：PSI 利活用に関する EU 指令の改正
2015 年 ： 公 共 デ ー タ 再 利 用 規 則 (Re-use of PSI
Regulations 2015 (S.I.2015/1415))
2016 年：EU 一般データ保護規則(The General Data
Protection Regulation (2016/679))
2017 年：デジタル経済法(Digital Economy Act 2017)2018 年：データ保護法(Data Protection Act 2018)2021 年：UK GDPR
2010 年：Data.gov.uk 運用
2011 年：midata プロジェクト
2012 年：GOV.UK 開設
2017 年：イギリスデジタル戦略(The UK Digital
Strategy)2020 年：国家データ戦略(National Data Strategy)2021 年：国家 AI 戦略(National AI Strategy)

オランダ2015 年：公的機関の情報の再利用に関する法律（Who）2016 年：オープンガバメント法(Woo)（議員立法）2017 年: インテリジェンス及びセキュリティサー
ビスに関する法律（Wiv)
2018 年: 一般データ保護規則 (GDPR), ネットワー
ク及びインフォメーションシステムのセキュリテ
ィーに関する法律（Wbni)
2021 年：オープンガバメント法改正(Wob)

イギリスでは、デジタル・文化・メディア・スポ
ーツ省、中央デジタル・データ室、政府デジタルサービス、公共部門情報局等の政府機関及びその他関連組織が中心となって、公的部門及び民間部門のデジタル化、IT 化、及びデータ利活用の推進が行われている。
・デジタル・文化・メディア・スポーツ省
・中央デジタル・データ局
・政府デジタルサービス
・公共部門情報局
・オープン・ナレッジ・ファウンデーション
・AI 局（Office for Artificial Intelligence ）・イギリスデータサービス（The UK Data Service）

オランダでは、AI や革新的技術を管轄する専門的な組織はなく、各行政機関に AI 開発やデータ分
析、データ解析の専門部署を置き、時に民間企業や大学等の外部の研究機関と連携しながら、高度なデータ分析や AI の開発を行っている。

259

2019 年：「AI 戦略的行動計画（SAPAI）」、「デジタル政府アジェンダ 2019」2020 年：「オープンガバメント行動計（2020-2022）」
2021 年：「Understanding Algorithms」

第4章

調査研究結果の比較とまとめ

項目
データを
どのよう
に集めて
いるのか

アメリカ
各連邦政府機関は、データ公開サイトを用いて情報収集を行うか、もしくは省庁間や民間企業等と契約を交わして情報収集している。
また、各連邦政府機関は OMB が発令した「戦略資源としての情報管理に関する省令」に記載されている連邦政府機関の義務に基づきデータを収集している。本省令のデータ収集に関する項目を以下に抜粋する。
・連邦政府機関は情報処理等に関する他機関や民間企業との契約や合意条件が省庁内の戦略計画と合致し、関連政策や法的要件を満たすことを確認しなければならない。

イギリス
イギリス各省庁では、業務の実施に必要なデータを各自で収集及び管理しており、その方法は統一されていない。これに対し国家データ戦略では、デー
タ品質フレームワークを策定する等の取組を定めており、この戦略に従って取組が着実に進行している。
DCMS の Julia Lopez 閣外大臣も、2021 年 5 月 13 日に開催されたフォーラム「The future of UK digital
government」（イギリスデジタル政府の将来）において、「政府全体でのデータの収集、管理、利用方法の変革に取り組んでおり、統合された相互運用可能なデータインフラの構築を目指している」と述べ
ている。

データを
どのよう
に保存し
ているの
か

各連邦政府機関は OMB が発令した「戦略資源としての情報管理に関する省令」に記載されている連邦政府機関の義務に基づきデータを保存している。
本省令のデータの保存に関する項目を以下に抜粋する。
・連邦政府機関は情報の保管等に関する他機関や民間企業との契約や合意条件が省庁内の戦略計画と合致し、関連政策や法的要件を満たすことを確認しなければならない。
・連邦政府機関は保有する情報と情報システムをプライバシー保護とリスク回避の観点で管理しなければならない。
・連邦政府機関は委託業務や助成プログラム等で作成されたデータの長期保存方法を検討し、管理計画を作成しなければならない。

PLOOI と称する公的機関の公表資料を一元管理
政府の収集・所有するデータは、クラウド上での管理が進んでいる。イギリスでは、2013 年に政府ク するプラットフォームを開発中である。
ラウド・ファースト・ポリシー（Government Cloud 統計データは、オランダ中央統計局が一元管理してFirst policy）を制定し、IT 機器やサービスの調達を いる。
行う際にはクラウドの利用を第一に検討すること
を、中央省庁には義務化、その他の公的部門には推奨している。また、公的部門でのクラウド利用を支援するために、政府デジタルサービス局や国家サイ
バーセキュリティセンター（NCSC）では、公的部
門向けクラウド活用ガイド（Cloud guide for the
public sector）やクラウドセキュリティガイド（Cloudsecurity guidance）も策定している。一方、各省庁で異なるクラウド上でデータを管理しており、効果的なデータ連携に向けては一定の課題が残っている。

データの
アクセス
管理をど
のように
している
のか

各連邦政府機関は、Data.gov や IT ダッシュボー
ドでデータを公開し、政府機関や企業、個人がデー
タにアクセスできるようにしている。また、GAO を含む特定機関が連邦政府機関に対して一般公開していないデータを提供するように要求した場合に、連邦政府機関は対応しなければならない。

アクセス管理に関しては、国家サイバーセキュリ
ティセンター（NCSC）がサイバー評価フレームワーク（CAF）の中でガイダンスを示している。また、
国家統計局では Five Safes というデータ管理・アクセスの原則を掲げており、多くの公的・民間部門がこれを採用している。この Five Safes は、Safe people（安全な利用者）、Safe projects（安全なプロジェクト）、Safe settings（安全な環境）、Safe outputs（安全なアウトプット）、Safe data（安全なデータ）という五つの観点からデータやアクセスの管理方法を示している。

デ
ー
タ
管
理

260

オランダ
オランダでは、2016 年に議員立法によって制定されたオープンガバメント法（Woo）に基づき、オランダの行政機関の積極的な公的文書の開示が法律で求められてきた。2021 年に改正されたオープ
ンガバメント法（Wob）（2022 年 6 月 1 日施行）では、PLOOI（Platform Open Overheidsinformatie（オー
プンガバメント情報プラットフォーム）によるデー
タの開示が明記されている。さらに改正法下では、各行政機関は最善の努力をもって積極的な開示をすることが義務づけられることになる。

データのアクセス管理に関して、オランダでは、共通の政府 情 報セキュリ テ ィ基準（Government
Information Security Baseline）に基づき、官公庁間での連携の改善、情報セキュリティの向上、官民双方の事務負担の軽減、国際的な規制や基準の対応、維持管理費用の削減が図られている。

第4章

デ
ー
タ
連
携

デ
ー
タ
公
開

調査研究結果の比較とまとめ

項目
各省庁・
各データ
ベース間
の連携を
どのよう
に図って
いるのか

アメリカ
連邦政府機関が各機関のウェブサイトで公開している情報を、Data.gov、USA.gov 、IT ダッシュボード、USAspending.gov 等の公開サイトと連携させている。この連携作業は、公開サイトへのログイン
ID を持つ連邦政府機関職員もしくは委託業者のみが対応できる。

イギリス
政府デジタルサービス局は各省庁によって仕様の異なるデータ管理システムの統一を行い、公的部
門におけるデータ連携の効率化を図っている。同様に、国家データ戦略においても、政府におけるデー
タ連携の方法の改善が言及されている。加えて、同戦略は公的部門のデータ連携に関する法的課題についても言及し、デジタル経済法で付与されている権限の活用推進と、その他のデータ連携に対する法的な障壁の解消の検討を進めるとしている。

オランダ
PLOOI で保存されるデータは、データの出所に関わらず標準化の処理の上保存されており、共通の一般的用語で検索可能である。政府のあらゆる文書
が統一のプラットフォームで管理されているため、データの連携が容易となる。例えば、ウェブ上の検索ページには、様々な検索オプションが具備されており、日付、文書の種類、テーマ、発行元機関、キーワード検索が可能である。

会計検査
ではどの
ように活
用してい
るか

GAO は、受検機関からデータや関連資料を収集しているほか、統計情報や学術文献等はデータ公開
サイトから収集している。また、必要であれば専門家等との会議を開催して情報収集している。

NAO では受検機関からデータや関連書類の提出を受けて、検査を実施している。また、特に VFM
検査のデータ分析に当たっては、統計局等から出されている公開データを活用することもあり、検査で活用しやすいよう共通のフォーマットに標準化して集約している。

オランダ会計検査院の検査において、オランダ会
計検査院は受検機関からの関連書類、データの提出を求めているほか、必要に応じて、オランダ中央統計局のデータを用いて検査している。

データを
どのよう
に公開し
ているの
か

アメリカ政府は、電子政府化の推進に関する法整
備に伴い以下を一例とする様々なデータ公開サイトを作成した。
・Data.gov：連邦政府や州政府等の公共機関が保有するデータを公開
・USA.gov：給付金、政府機関と有権者、職業、税金、旅行と移民等の幅広い情報を公開
・USAspending.gov：USAspending.gov は、連邦政府の支出データ公開サイト
・Code.gov：政府機関が開発したオープンソースソ
フトウェアのコードを公開

イギリスの中央政府、地方自治体、及びその他の公的機関が保有するデータは、政府デジタルサービ
ス局が管理する data.gov.uk にて公開されている。

公開されるデータには個人情報が含まれる可能性があるため、共通プラットフォームである PLOOI
でデータを公開する際、各種法規則に従い様々な公開ルールが定められている。オランダ憲法 93 条では、条約及び国際機関の決議がオランダ国内の自然人及び法人に対して適用されるとあり、同 94 条では、オランダ国内法の適用が条約及び国際機関の決議と矛盾する場合は当該国内法が適用されないとある。そのためオランダでは、国内におけるデータ公開であったとしても関連する国際法への準拠が必要となる。

不正アク
セス対応
はどのよ
うになっ
ているの
か

データ公開サイトの管理機関が、データ利用者情報やアクセス状況を監視している。例えば、
Data.gov を管理している GSA-TTS は、Data.gov への無断アップロードや情報の公開情報の改ざんやサイトへの危害を防止するために、商用ソフトウェ
アプログラムを用いて不正を監視している。またデータにアクセスしたユーザーのインターネットア
ドレス、ブラウザと OS、アクセス日時、アクセス者が用いた検索ワードやファイル名、クリックした
データアイテム、ユーザーが Data.gov とデータ連携した場合には連携先のウェブサイトのインターネットアドレスの情報を収集している。

公開データに対する不正アクセスに関しては内閣府がサイバーセキュリティ対策を講じている。国家 サ イ バ ー セ キ ュ リ テ ィ 戦 略 （ National Cyber
Security Strategy 2016 to 2021）では、5 年間でサイバーセキュリティの分野に 19 億ポンドの資金を投入するとされた。同戦略は、行政サービスのデジタル移行に伴う前提としてのセキュリティ確保、レガシ
ーシステムやサポートが終了しているソフトウェ
アの入替え、並びにシステム、データ及びアクセス
権限の正確な更新等の取組について言及している。

オランダでは、ナショナル・サイバー・セキュリ
ティ・センター（NCSC）とデジタル・トラスト・センター（DTC）が、デジタル社会におけるセキュ
リティの維持を目的に連携している。また、NCSA
は、2019 年にサイバーセキュリティに求められる枠組み、「国家サイバーセキュリティアジェンダ」
を定め、デジタル化による経済的・社会的機会を安全に活用し、デジタル領域における国家セキュリテ
ィを保護に努めている。

261

第4章

デ
ー
タ
利
用

調査研究結果の比較とまとめ

項目
データを
どのよう
に利用し
ているの
か

アメリカ
OMB の「戦略資源としての情報管理に関する省令」に記載のある連邦政府機関の義務に基づいてデータを利用している。
また、GAO は技術評価設計ハンドブックに、検査や技術評価等を行う際には分析結果の信頼性を高めるため、目的に合わせて必要なデータ、情報収
集方法・分析方法を適切に選択する必要があると記載している。データ利用にかかる留意点には、研究や検査に用いるデータは特性に合わせて定量・定性分析を行う必要があること、また、二次データを利用する場合にはデータの収集方法や特性等を明確にし、データの信頼性と適切性を評価してから利用する必要があることが述べられている。

イギリス
オランダ
オランダ中央統計局が 2018 年 11 月に実施した
公的部門におけるデータ利用は、DCMS に事務局を置く、データ諮問委員会（the Data Advisory Board） アンケート調査によると、返答のあった 67 の行政及びデータ・リーダーズ・ネットワーク（the Data 機関の内、48％に当たる 32 機関でアルゴリズムを
Leaders Network）の二つの委員会によって監督され 利用していると回答している。省庁では 63％（8 機
関中 5 機関）、実施機関では 48％（25 機関中 12 機ている。
これまでイギリスが公的部門内部でのデータ利用 関）、州では 0％（2 機関中 0 機関）、地方自治体促進を図ってきた背景は、より良い政策及び公共サ では 50％（22 機関中 11 機関）、地域水道局ではービスの実施であるが、この点は国家データ戦略で 40％（10 機関中 4 機関）がアルゴリズムを利用していると回答している。
も引き継がれている。
また、イギリス政府では、ビッグデータから得られる組織にとって有益なデータセットであるスマー
トデータの利用促進にも取り組んでいる。

データの
利用の際
に先端技
術は使わ
れている
のか

HHS-OIG は「2020-2025 年戦略計画」において AIと機械学習を活用した監査を実施すると明記しており、AI や機械学習を活用した分析ツール等を利用している。HHS-OIG はニューラルネットワークとアルゴリズムを活用したデータ分析ツール（GAP）を開発し、業績検査における監査対象の特定、計画策定、サンプル選定の情報収集に、財務検査ではターゲットの選定やデータ処理に利用している。他に、クラウド技術、Python や R、ランダム
フォレスト、SAS、地理情報システムを活用してデータ分析を行っている。また、AI を活用したサイバー脅威情報ソフトウェア「DRADIS」を導入し、連邦政府の保有システムやネットワーク上の脅威の検出に活用している。

各省庁では、他の公的部門機関が収集・公開しているデータを利用した公共サービス向上等の取組が行われており、NAO でも以下のような事例の検査や優良事例の取りまとめを行っている。
・監察委員会による National Fraud Initiative の取組
・労働・年金省（DWP）の取組
・運転免許庁の取組
また、NAO の検査でも、以下のようなデータ利用が推進されている。
・検査変革プログラム（ATP）：新しい検査基準やソフトウェアの導入による高水準での検査の標準化や自動化を行い、NAO による財務検査の品質及び効率を高める・検査の一部を自動化するためのアプリケーショ
ン開発
・検査で利用したデータの公開

アルゴリズムを利用していると回答した 32 機関に対して、利用しているアルゴリズムの種類を確認したところ、固定のルールに基づき一定の結論を導く ル ー ル ベ ー ス の ア ル ゴ リ ズ ム （ Rule-based
Algorithm）の使用が 16%（32 機関中 5 機関）、機械学習や AI により学習して、その学習結果に基づいて推定するケースベースのアルゴリズム（Casebased Algorithm）の使用が 37％（12 機関）、この両方が 47％（32 機関中 15 機関）であった。

その他

GAO が作成した財務監査マニュアルにおいて、監査手続の性質、範囲、時期に関わる不正リスク対応時に用いる手法の一例として、データマイニング
や デ ー タ 抽 出 ・ 分 析 ソ フ ト （ Interactive Data
Extraction and Analysis）や有料ソフト等の利用について記載されている。

NAO では、データの処理や保管、検査におけるデータ分析の利用、及びデータのビジュアル化の 3分野に及ぶ技術や手法を取り入れている。特に財務検査に当たっては、データ関連技術や手法の検査での活用をサポートするためにツールやアプリケー
ションが開発されており、実際の検査でも利用されている。現在も、検査管理用のソフトウェアの独自開発を進めている。また、公的資金の適切な利用を保証するという役割を果たすため、中央政府等の公的部門におけるデータ利活用やデジタル化の取組についての以下のような取組について VFM 検査等を実施している。
・政府全体でのデジタル化の取組

オランダ会計検査院は、2021 年に公表した「アルゴリズムを理解する」において、「アルゴリズムのための検査フレームワーク」に基づく検査を実施し
た。

262

第4章

調査研究結果の比較とまとめ

項目

アメリカ

イギリス
・労働・年金省（DWP）によるユニバーサル・クレ
ジットの手続の自動化
・内務省による国境管理のデジタル化
・国民保健医療サービス（NHS）でのデジタルトラ
ンスフォーメーション
2021-2022 年度の事業計画では、これらの検査結果を踏まえた教訓を取りまとめたレポートを公開するとしている。

出所：あずさ監査法人が作成

263

オランダ

第4章

調査研究結果の比較とまとめ

各国の調査研究、会計検査等の比較とまとめ
各国の会計検査院等のデータ分析、AI の活用等に関する調査研究、検査事例等について比較分析を行った。ここでは、調査対象となった事例から「日本の会計検査院による検査でデータ分析や AI は使えるのか」という観点に加え、以下の観点から 3 か国の取組を比較、まとめを行った。

・ データ分析（データ収集）：RPA・データマイニングにより情報収集・データ整理をしている事例、第三者機関からデータを購入した事例

・ データ分析（データ加工）：前処理に多くの時間を要した事例（個人情報、低い機械可読性）
・ データ分析（データ分析）：クラスター分析・アソシエーション分析、因子分析・主成分分析、回帰・決定木

・ データ分析（ビジュアル化）：ビジュアル化した事例
・ AI を使った公共サービスの検査事例
・ その他
なお、調査対象となった 3 か国のいずれの会計検査院においても、AI による検査のプロセスが詳細に記述されている検査事例は公表されていなかったため、インタビュー調査を実施した。

2.1.

アメリカの特徴

アメリカは以下の検査事例等を調査した。

事例
1
2
3
4

国
アメリカ
/GAO
アメリカ
/GAO
アメリカ
/OIG
アメリカ
/GAO

5

アメリカ
/GAO

6

アメリカ
/GAO

7

アメリカ
/GAO

8

アメリカ
/GAO

9

アメリカ
/GAO
アメリカ
/GAO
アメリカ
/GAO

10
11

図表 104 アメリカの調査対象事例
データ分析の手法等
年
件名
データマイニング
2017
Little Evidence of Potential Fraud Found in Small Purchases,
but Documentation Issues Exist
データマイニング及 2018
Supplemental Nutrition Assistance Program:
びデータマッチング
Disseminating Information on Successful Use of Dataの取組の検査
Analytics Could Help States Manage Fraud Risks
データマイニング、 2018
CIGIE purchase card initiative usda controls over purchase card
加重アルゴリズム
use
OCR
2019
Tax-Law Enforcement: IRS Could Better Leverage Existing
Data to Identify Abusive Schemes Involving Tax-Exempt
Entities
インタビュー対象者 2020
Water Infrastructure: Technical Assistance and Climateの選定に Python 等を
Resilience Planning Could Help Utilities Prepare for Potential
使用
Climate Change Impacts
クラスター分析
2015
Unemployment Insurance: States' Reductions in
Maximum Benefit Durations Have Implications for Federal
Costs
ロジスティック回帰 2018
COMMUNITY BANKS
Effect of Regulations on Small Business Lending andInstitutions Appears Modest, but Lending Data Could Be
Improved
ソフトウェアを使っ 2015
Contingent Workforce:Size, Characteristics, Earnings, andた重回帰分析、ロジ
Benefits
スティックモデル使
用
因子分析
2020
As More Households Rent, the Poorest Face Affordability andHousing Quality Challenges
決定木分析
2012
WATER POLLUTION: EPA Has Improved Its Review of
Effluent Guidelines but Could Benefit from More
主成分分析
1996
Public Health:A Health Status Indicator for Targeting Federal Aid to States

264

第4章

調査研究結果の比較とまとめ

12

アメリカ
/GAO

技術評価設計ハンド 2021
ブック

TECHNOLOGYASSESSMENT: Artificial Intelligence in
Health Care Benefits and Challenges of Technologies toAugment Patient Care

出所：あずさ監査法人が作成

2.1.1

第一段階：データ収集

データ収集に関して、GAO 又は一部の OIG では以下の検査手法が採用されている。事例 2 では、GAO は、補充的栄養支援プログラム受給者による給付金の不正利用状況に対する州政府の調査方法を検査した。州政府は受給者の受給申請データと個人情報のデータマッチングや、不正購買検出のためデータマイニングを用いてデータを分析しており、本検査においてその有効性が確認された。
事例 1 では、GAO は、購入カードを用いた少額購入取引データを分析して不適切購買の可能性がある取引の指標を明確化するためにデータマイニングを行った。
ここでの検査事例は、それぞれ以下の点において日本の会計検査院がデータ収集をする際に参考になる。

・ （事例 2）データマッチングとデータマイニングを用いて不正の検出が可能になるという点は参考になる。

・ （事例 1）データマイニングの正確性を向上させるために資料の整備が課題になることが記載されている点が参考になる。

・ （事例 5）第三者機関（Elsevier）から購入した文献を検査に活用していた。日本の会計検査
院が第三者機関からデータを購入する際に参考になる。

2.1.2

第二段階：データ加工

データ加工に関して、GAO 又は一部の OIG では以下の検査手法が採用されている。事例 3 では、農務省 OIG は、農務省の購入カード利用データに分析ソフトウェア(ACL™Analytics)を使って加重ア
ルゴリズムを用いたサンプルを作成して分析し、不適切利用の有無について検査を行った。事例 4
では、GAO は、OCR 技術を用いて免税事業体が提出した手書きの申告書をコンピュータが認識できるデジタル文字に変換し、キーワード検索がかけられるデータにすることで効率的に検査を行った。
ここでの検査事例は、それぞれ以下の点において日本の会計検査院がデータ加工をする際に参考になる。

・ （事例 3）監査用に開発された分析ソフトウェア(ACL™Analytics)を利用するに当たり、データの完全性を確認し、統計サンプルを抽出している点が、データの前処理を行う際の参考になる。

・ （事例 4）OCR 技術を用いて手書きの書類をコンピュータが読み取れるデジタルデータに変換することで効率的に検査ができるようにした点は参考になる。

2.1.3

第三段階：データ分析

データ分析（クラスター分析、アソシエーション分析）に関して、GAO 又は一部の OIG では以
下の検査手法が採用されている。事例 6 では、各州における失業給付最長期間の短縮状況や短縮が
265

第4章

調査研究結果の比較とまとめ個人に与える影響、コストへの影響を調べるために、クラスター分析を行い、特性が類似している
給付期間短縮州や給付期間短縮対象の州で期間を短縮しなかった州を特定した。事例 5 では、上下水道施設の技術・資金的支援状況のヒアリング対象となる専門家を選定するに当たり、階層的クラスタリング手法を用いて各著者が他著者の研究論文に引用された回数を検証した。
データ分析（因子分析、主成分分析）に関して、GAO 又は一部の OIG では以下の検査手法が採用されている。
事例 9 では、金融危機以降の賃貸住宅の質の傾向を調べるために因子分析を行った。
観測されていない因子を品質と考えて推計を行い、その品質の連続性品質指数の分布を推定して、賃貸住宅の質は金融危機以前と以降で変化がないことを確認した。
データ分析（回帰、決定木）に関して、GAO 又は一部の OIG では以下の検査手法が採用されている。事例 10 では、排水ガイドラインの改定の必要性検討のため各州の水質責任者を対象としたアンケート結果のデータを決定木で整理し、水質責任者の思考過程をより明確な形で整理した。事例
7 では、2010 年以前（2003 年から 2009 年まで）のマクロ経済や地域市場の状況、及び測定可能な要因である銀行の特性に関するデータを用いて、ロジスティック回帰を行い、予測モデルを推定した。その予測モデルを用いた推計結果と、2010 年以降の実際の数値との差を評価し、規制の影響を評価した。事例 8 では、臨時雇用形態の問題点を明確にするため、重回帰分析とロジスティック回
帰分析を行った。重回帰分析では、臨時雇用労働者のダミー変数（0 か 1 か）を設定し、臨時雇用労働者の収入が正規雇用者より低くなることを示した。ロジスティック回帰分析では、臨時雇用労
働者のダミー変数を設定し、臨時雇用労働者が正規雇用者よりも福利厚生を得られる確率が低くなることを示した。
ここでの検査事例は、それぞれ以下の点において日本の会計検査院がデータ分析をする際に参考になる。

・ （事例 6）クラスター分析には凝集型階層的クラスタリング手法を用いており、クラスタリ
ングに用いた変数を明記していることから、クラスター分析時の参考になる。

・ （事例 5）引用回数の多い著者を特定するために階層的クラスタリング手法を用いてデータ
をグループ化し、さらにそこから引用回数で分類していることから、複雑なクラスタリング分析を実施する際の参考になる。

・ （事例 9）国勢調査局のデータを用いて因子分析を行っている事例であり、設定した測定モ
デルや変数が詳細に記載されており参考になる。

・ （事例 10）決定木分析を行った際のデータの分類方法を簡潔に記載しており、参考になる。
ただし、機械学習を用いた分析は行っていない。

・ （事例 7）ロジスティック回帰分析に用いたデータと分析方法について 2 段階アプローチの内容と作成したモデルが詳細に記載されており、参考になる。

・ （事例 8）重回帰分析とロジスティック回帰分析に用いたデータと被説明変数について詳細に記載されている点については参考になるが、手法については詳細に記載されていない。

2.1.4

AI ツールの技術評価

事例 12 は、医療機関において利用される AI ツールの技術評価を行った事例である。技術評価に当たり、文献レビュー、関係者へのインタビュー、専門家会議を開催し、AI ツール利用のメリット

266

第4章

調査研究結果の比較とまとめと課題を明確にした。この検査事例は、文献レビュー、関係者へのインタビュー、利益相反を確認したうえで専門家会議を通して情報収集し、専門家の AI ツールの利用のメリット、開発レベルでの課題と実用レベルでの課題を整理してまとめ、技術評価をしている点が参考になる。

2.2.

イギリスの特徴

イギリスは以下の検査事例等を調査した。

事例
国
13
イギリス
14

イギリス

15

イギリス

16

イギリス

17
18
19

イギリス
イギリス
イギリス

20

イギリス

図表 105 イギリスの調査対象事例
データ分析の手法等
年
件名
ウェブスクレイピン 2017 Cross Government: Investigating the volume and readability ofグguidance on the government’s GOV.UK website
データマッチングを 2019 Investigation into overpayments of Carer’s Allowance
用いた業務の検査
モデリング調査、デ 2013 Maternity services in Englandータクリーニング
クラスター分析、主 2010 Business, Innovation and Skills: Helping over-indebted
成分分析、ロジステ
consumers
ィック回帰分析
回帰分析
2007 Staying the course: the retention of students in higher education
操作変数法
2016 Benefit sanctions
ウェブスクレイピン 2015 Public service markets: Putting things right when they go wrong
グ、テキスト分析、
センチメント分析（ビジュアル化）
R を用いて開発した 2018 Jobcentre journey time application
アルゴリズムでモデ
ル及びインタラクテ
ィブマップを作成

出所：あずさ監査法人が作成

2.2.1

第一段階：データ収集

データ収集に関して、NAO では以下の検査手法が採用されている。事例 14 では、労働・年金省（DWP）が 1990 年代以降データマッチングにより行っている過払事例の検出を検査した。事例 19
では、ソーシャルメディアの分析に当たって、Python を用いて 55,000 件の投稿データを取得した。
事例 13 では、Python を用い、イギリス政府のウェブサイト「GOV.UK」内の対象ページのテキストコンテンツを収集し、それらの単語数と読みやすさを分析した。
ここでの検査事例は、それぞれ以下の点において日本の会計検査院がデータ収集をする際に参考になる。

・ （事例 14）年次、月次、日次のデータセットとのデータマッチングを行うことにより、不正検出の頻度を高めてきているのかが説明されており、参考となる。

・ （事例 19）データ収集において使用された Python のライブラリ等については具体的に説明がされておらず、すぐに会計検査院にて応用できるほどの示唆はない。

・ （事例 13）ウェブスクレイピングに使用したプログラミング言語のライブラリ（関数）や実
施ステップが簡潔かつ具体的に記載されている点が参考となる。

267

第4章

調査研究結果の比較とまとめ

2.2.2

第二段階：データ加工

データ加工に関して、NAO では以下の検査手法が採用されている。事例 15 では、マタニティサ
ービスにおける需要が変化した場合に病院のリソースにどのような影響をもたらすのか、モデリン
グ調査により七つのシナリオを検討した。
ここでの検査事例は、モデルを作成する前処理としてのデータクリーニングの内容、モデルの作成方法、及び各シナリオの要件等が具体的に記載されており、NAO と同様に離散事象シミュレーシ
ョンを用いて検査を行う際の参考となる。

2.2.3

第三段階：データ分析

データ分析（クラスター分析、因子分析、主成分分析）に関して、NAO では以下の検査手法が採用されている。事例 16 では、クラスター分析及び主成分分析の結果を合わせることで、消費者の債務状態と、それに対する債務者自身の意識や態度について傾向を把握した。
データ分析（回帰）に関して、NAO では以下の検査手法が採用されている。事例 16 では、ロジスティック回帰分析において用いた回帰モデルをクラスター分析の結果と比較することで、その有意性を確認している。事例 17 では、高等教育統計局から得た学生データを用いた回帰分析（線形回
帰分析及びロジスティック回帰分析）を行い、学生の定着率に影響する要素について検討した。事例 18 では、操作変数法を用いて、内生性を除いた上で推計を行い、制裁措置を受けることが雇用等に影響を与える可能性を示した。
ここでの検査事例は、それぞれ以下の点において日本の会計検査院がデータ分析をする際に参考になる。

・ （事例 16）ロジスティック回帰分析で作成したモデルが有意であるかを、クラスター分析の結果と合わせて確認している点は参考となる。ただし、分析の詳細な回帰式等は示されていない。

・ （事例 17）回帰分析の結果から、統計的に有意な変数については具体的に要件やポイントとして取りまとめている点は参考となる。ただし、分析の詳細な回帰式等は示されていない。

・ （事例 18）制裁措置の影響を他の要因から区別して検討するために操作変数法を用いており、因果関係が複雑な事象の検査を行う際の参考となる。

2.2.4

第四段階：ビジュアル化

ビジュアル化に関して、NAO では以下の検査手法が採用されている。事例 19 では、保護者向けのウェブサイトに投稿された内容の分析結果について、ワードクラウドによりビジュアル化して報告した。事例 20 では、R 言語を用いて公共交通機関を使った最寄りの職業安定所までの所要時間をモデルにより試算している。開発した可視化アプリケーション（インタラクティブマップ）は NAOのウェブサイト上で公開している。
ここでの検査事例は、それぞれ以下の点において日本の会計検査院がビジュアル化をする際に参考になる。

・ （事例 19）センチメント分析による結果のビジュアル化を行っている事例として、特にソーシャルメディア上のコンテンツを用いた検査の参考となる。ただし、参考文献の記載もある
268

第4章

調査研究結果の比較とまとめが、英語の投稿に関するセンチメント分析であり、このまま日本の会計検査院にて応用することは難しい。

・ （事例 20）政策が国民に及ぼす影響を分かりやすい形で表現する方法としてアプリケーションを開発しインタラクティブマップとして公開している点が参考となる。

2.3.

オランダの特徴

オランダは以下の検査事例等を調査した。
図表 106 オランダの調査対象事例
事例
国
データ分析の手法等
年
件名
21
オランダ
AI を使った公共サー 2021 Understanding algorithms
ビスに対する検査22
オランダ
AI を使った公共サー 2021 Audit framework for algorithms
ビスに対する検査
出所：あずさ監査法人が作成

2.3.1

AI を使った公共サービスに対する検査

事例 21 では、公的機関がアルゴリズムを使用する際のリスクの有無、リスクの管理方法、改善すべき点が特定することを目的に開発した「アルゴリズムのための検査フレームワーク」を用いて検査を実施した。事例 22 の「アルゴリズムのための検査フレームワーク」はその詳細が公開されている。日本の会計検査院が同様のフレームワークを作成する際に参考になる。

2.4.

アメリカ、イギリス、オランダの比較からの示唆

3 か国 22 の詳細事例に対する調査研究結果を踏まえ、データ分析のプロセスの段階ごとに日本の会
計検査院に参考になる点を以下のとおり整理した。

2.4.1

第一段階：データ収集

・ Python は、誰もが無料で使用でき、また膨大な標準ライブラリー、便利機能が用意されている。Python によりデータ収集、データ整理、データマイニング等の様々な業務を自動化することが可能になり、日本の会計検査院による検査業務の生産性を高めることが期待できる。

・ Python は、プログラミング技術者でなくても、比較的容易に扱うことができる。プログラミ
ングを専業としない日本の会計検査院の職員においても、技術を取得することで業務に役立てることができる。

・ ウェブスクレーピングは、情報収集先のホームページ等に連続してアクセスすることから、
適切な間隔を開けずにアクセスすると相手のサーバに大きな負担をかけてしまう恐れがある。
日本の会計検査院でウェブスクレーピングを行う場合、職員は最低限の使用ルールを理解しておく必要がある。

2.4.2

第二段階：データ加工

・ 検査報告書で、データクレンジング、加工、欠損値・外れ値処理等のデータ加工の具体的な

269

第4章

調査研究結果の比較とまとめ方法を記した事例は多くない。しかし、データサイエンスの領域では、一連のデータ分析過程のうち、多くの時間をデータの加工に割いている。また、個人情報による制約や予算や時間の制約もある。各国の検査報告書でデータ加工に関する記載が少ない場合であっても、データ加工の重要性と必要なリソースを過小評価することは避けることが望ましい。

2.4.3

第三段階：データ分析

・ データ分析（クラスター分析、アソシエーション分析）に関して
複雑な事象を分析対象とする際、分析の対象を類型化することで、類型化せずに分析することでは得られないような洞察を得られることがある。本調査では、クラスター分析をした上で回帰分析をしたり、クラスター分析をする際に主成分分析を行い次元（変数）を削除したりする事例が確認された。日本の会計検査院においてクラスター分析やアソシエーション分
析をする際や他の分析手法と組み合わせてこれらの分析を行う際、本調査において調査対象となった検査事例が参考になる。

・ データ分析（因子分析、主成分分析）に関して分析に用いる変数（特に説明変数）が多い場合、少ない変数にまとめたい時がある。このよ
うな時に主成分分析が有効であり、分析に用いる次元（変数）を効果的に削除できる。また、抽象度の高い概念を整理する際等に、その概念や観測データの構成要素を得たい時がある。
このような時は、観測データが複数の要素の合成量であると仮定し、因子分析を行うことで効果的に構成要素を得ることができる。日本の会計検査院の検査においてこうした分析ニーズが生じた際、本調査において調査対象となった検査事例が参考になる。

・ データ分析（回帰、決定木）に関して
機械学習による分析は既に汎用ツールが用意されている。そのためデータを集め、加工し、モデリングさえすれば、あとはパソコン上で容易に分析結果を算出できるメリットがある。
しかし、プログラミング上のエラーがない場合、演算結果が表示されてしまうため、モデリ
ングに重大な誤りがあっても分析者はその誤りに気付きにくいデメリットがある。モデリン
グ上の重大な誤りの代表例は、過学習（オーバーフィッティング）と多重共線性であり、分析者は決定係数や相関係数といった単一の指標の結果に満足してはならない。解決策として、
過学習や多重共線性の有無を確認する確立した指標は既に存在しているので340)、作成したモデルをセルフレビュー、ピアレビューすることが望ましい。調査対象となった各国の検査事
例では、詳細に分析過程が書かれていたものから、ほとんど分析過程が書かれていないものまで様々であった。また、ほとんどの事例において、モデルの精度をどのように、どの程度評価したうえで結論を導いたかに関する情報の記載はなかった。しかし、機械学習によるデータ分析を行う際には、誤りに気付かず結論は正しいと信じてしまうリスクが存在する。日340)

線形回帰による過学習を避ける手法があり、AIC（赤池情報量基準）や BIC （ベイズ情報量規準）などの情報量基準による評価が有用で、多重共線性を避ける場合は VIF（分散拡大係数）が有用である。他にも、モデリング精度を高めるために残差の分布を確認したり、標準偏回帰係数を確認したりすることも有効である。

270

第4章

調査研究結果の比較とまとめ本の会計検査院において機械学習を導入する場合は、そうした点に留意して、検査にデータ分析の導入を検討する必要がある。

2.4.4

第四段階：ビジュアル化

・ 調査対象となった国の会計検査院では、自らの検査やデータを可能な限り国民に確認してもらいやすい形で開示することに努めていた。近年、自然言語処理・分析の領域が注目を集め、日々技術革新がある。既に日本語を用いた自然言語であっても、本調査で対象になった検査
事例で報告されていた程度のビジュアル化であれば可能であると考える。ゆえに、本調査で対象にした検査事例は、日本の会計検査院でビジュアル化を検討する時に参考となる。

・ ビジュアル化事例は、諸外国においても検査事例は多くない。また、検査報告書や該当する
ホームページでは、閲覧可能となっていたり、分析の再現性が謳われていたりする場合でも、リンクやアプリケーションの有効期限が切れていたなどして、本調査においては完全な形での再現性を確認することは出来なかった事例が多かった。その主要因の一つは、検査結果報
告後の維持管理の問題である。例えば英国で使われていたビジュアル化には R 言語が使われていたが、R 言語のパッケージの更新頻度は高いため、R 言語のソースコードを開示していたとしても継続的に再現性を維持することができない。日本の会計検査院において、検査結果のビジュアル化をどのように、どの程度するかによるが、広く国民に開示して、検査の説
明責任を高めたいと考える際には、検査結果の報告後にどのように維持管理していくかについても留意が必要になる。

2.4.5

その他

・ AI・RPA 等を使った公共サービスに対する検査について調査対象となった諸外国において、各国の行政機関は業務に AI や PRA 等を利用し、業務を補助したり、自動化することで生産性を高めたりしている。また、各国の会計検査院は、行政機関の AI や PRA の利用に対して、適切に開発され、運用し、維持管理されているか（準拠性検査）、また生産性を高めているか（有効性検査）に関して検査している。行政機関による AI や RPA、ビッグデータの利用に対しては、説明責任、ガバナンス、プライバシー、
人権、倫理、セキュリティ等の様々な視点から十分な配慮が必要になる。例えばオランダの事例では、アルゴリズムに対する統一マニュアルを作成するまでの過程やマニュアルの詳細が書かれている。こうした事例は、日本の会計検査院が今後、AI を使った公共サービスを検査する際に参考となる。

・ AI による検査のプロセスが詳細に記述されている事例
文献調査では、対象となった検査報告書において、AI による検査のプロセスが詳細に記述されている事例は確認されなかったことから、インタビュー調査を実施した。インタビュー調
査において、HHS-OIG や ECA では、機械学習や AI を利用した様々な分析手法を適用した検査が行われているとの説明があった。ECA は、検査結果は説明可能である必要があることから判断過程がブラックボックスになっているモデルは使用することができないとしてい
271

第4章

調査研究結果の比較とまとめる。HHS-OIG は、機械学習や AI を利用した場合でも最終的な判断自体は、担当者が行っているとしている。こうした実例は、日本の会計検査院が今後、機械学習や AI を検査に利用する上で参考となる。

おわりに本調査研究は、欧米諸国のデータ分析、AI の活用に関する調査研究、会計検査・監査の状況や実際の検査・監査事例について整理・分析することにより、日本の会計検査に有用な情報を提供することを目的として行った。本調査研究の成果が、日本の会計検査院におけるデータ分析、AI の活用に向けて有用な情報となり、会計検査の有効かつ効果的な実施の一助となれば幸いである。

272

別添資料 1 概要表（アメリカ、イギリス、オランダにおける検査報告の概要）
番号 詳細
事例

件名

国

分析手法
等

年

URL

事例の背景・目的

ビジネス・イノベーシ
ョン・技能省（BIS）
では、イングランドとウェールズの消費者に対して、対面及び電話窓口による債務ア
ドバイスサービスを提供している。2004
年 4 月～2011 年 3 月までの間に、対面での相談サービスには 1
億 3,000 万ポンド、電話窓口には 1,300 万ポ
ンドの費用を支出した。本件は、BIS によるこれら債務アドバ
イスサービスの実施と多額債務者支援戦略についての VFM 検査を実施したもの。

1

事
例
16

Business,Innovation and
Skills: Helping
over-indebted
consumers

イ ギリス

ク ラ ス タ 2010
ー分析、主
成分分析、
ロジステ
ィック回
帰分析

https://www.nao.org.u
k/report/hel
ping-overindebtedconsumers/

2

事
例
14

Investigation
into
overpaymentsofCarer’s
Allowance

イ ギ
リス

データマ
ッチング
を用いた
業務の検
査

2019

https://www.nao.org.u
k/report/inv
estigationintooverpayme
nts-ofcarersallowance/

調査・検査手法

データの収集・分析方法

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応検査の一環として、多額債務者に対する電話 クラスター分析の結果、アンケートに回答し NAO は以下の勧告を行った。
アンケート調査及びインタビュー調査を実施 た債務者は、(1)債務不安、(2)常時債務不安、 ・各サブプロジェクトに支払われている助成
し、アンケートで収集した消費者 1,361 人の (3)多額債務、(4)過剰多額債務の四つのクラス 金の変動を分析し、効率性の違いがどの程度
回答データを用いてクラスター分析、主成分 ターに分類された。うち、(1)と(2)及び(3)と(4) その変動に影響しているかを評価すること。
分析、及びロジスティック回帰分析を行った。 は、それぞれ同じ特徴を共有する傾向にあり、 また、効率的な取組を、低効率なサービス提クラスター分析としては、Two-Step クラスタ その際は前者を「不安あり」、後者を「債務状 供者に広めること。加えて、資金提供期間がー分析を実施。債務管理状況の認識、返済が 態」としてまとめて分析を行っている。「債 終了する 2011 年以降については、サブプロジ滞っている借入件数、及び全借入件数の 3 要 務状態」は、若年層及び低所得者層にある傾 ェクトとともに変化する需要に対応できるよ
素を用いて、多額債務者を四つのクラスター 向や、扶養家族、特に子供を持つ傾向にあり、 うな契約を準備し、より効率性を高める仕組
うち(4)は失業していたり、社会住宅（social み を 提 供 す る こ と （ NAO の Third Sectorに分類した。
主成分分析では、債務者の態度に関する七つ housing）に入居していたりする場合が多かっ Decision Support Tool が活用できる）。
の設問への賛成反対度合い（5 段階）の回答デ た。一方で、「不安あり」は、「債務状態」よ ・サービス利用者の 25%は、対面相談よりもータを用いた。七つの設問のうち、財務状況 りも学歴が高い傾向にあった。返済状況に関 電話相談を希望していたという調査結果を受に関する感情や態度についての六つの設問 しては、(3)は 1 か月ほどの支払遅滞であるの け、利用者のニーズに基づいて、別の方法では、バリマックス回転を用いて相互関係性か に対し、(4)は 3 か月かそれ以上の遅滞となっ アドバイスを提供できるよう、財務省との契ら 3 グループに分類し、クラスタリングの結 ていた。また、「債務状態」は、消費者債務ア 約において柔軟性を確保できないか検討する
このうち、多額債務者のアンケート調査によ 果と合わせて、債務者の傾向を分析した。
ドバイザーから無料のアドバイスを受ける傾 こと。また、相談希望者に対して、電話やインって得られたデータを用い、クラスター分析、 また、ロジスティック回帰分析では、多額債 向にある一方で、「不安あり」は有料の専門 ターネットという方法があることを周知する
主成分分析及びロジスティック回帰分析を実 務者になる可能性を結果変数として検討し 家からアドバイスを受ける傾向にあった。ま こと。異なる方法の費用対効果を比較するた施した。
た。その際、社会人口統計学的要素、収支状 た、クラスター別でどのアドバイス方法を選 め、電話やインターネットによるアドバイス
況、債務返済に対する意識及び行動等の八つ 択するかに違いはなかったが、「債務状態」 サービスの相対的有効性を評価すること。その独立変数を用いた。
は対面や電話での相談を望まない傾向にあっ の比較の際には、最も費用対効果の高い方法た。
にリソースを大幅に移すことを検討するこ
主成分分析では、六つの設問を①否定、②諦 と。
め、③アドバイス希望の 3 グループに分類し、 ・変化する経済状況等に対応した戦略のアッ
その結果をクラスター分析の結果とともに分 プデートや将来的な債務アドバイス提供を可析した。結果、「債務状態」のクラスターに分 能とするため、他の省庁とともに、より効率類される債務者は、①否定の要素を持つ一方 的なプログラム管理フレームワークを確立すで、③アドバイス希望にも分類される傾向が ること。
あった。
なお、受検機関のコメント及び対応は、報告
ロジスティック回帰分析では、八つの独立変 書に記載されていない。
数のうち六つの変数に有意性があることを特定した。また、回帰モデルでは、71%の多額債
務者を、クラスター分析の結果と同様に正しく分類できることが確認された。
なお、VFM 検査全体としては、BIS の対面での債務相談サービスは、良い VFM を提供できていると結論付けた。一方、効率性の向上ができる余地もまだあるとした。
また、BIS の多額債務者支援戦略については、
幾つか課題があり、同戦略の目標達成に対して責任を持つ部署やプログラム管理・調整機能が欠如していること、多額債務者支援プロ
グラム全体についての評価も実施されていな
いことを理由に、戦略は VFM を提供できていないとされた。
労働・年金省（DWP） 労働・年金特別委員会の要請を受け、本件検 内部監査チームの協力のもと、100 件の過払 受給者の給与の増加に伴う過払いの検出に当 勧告及び受検機関の対応については報告書にでは、収入が 123 ポン 査では、(1)検出された過払事例の増加及び 事例を調査。
たっては、データマッチングツールの活用、 記載されていない。
ド/週以下で、最低 35 DWP の過払金回収の取組、(2)介護者手当過払 なお、インタビュー対象職員や文書の特定方 国家手当不正受給ホットラインによる通報、
時間/週以上、障害給 いの原因を DWP がどのように理解している 法、入手方法等については記載されていない。 スタッフによる個別照会の、主に三つの方法
付金を受領する要介 か、及び(3)DWP がどのように過払いの検出策を用いてきた。ただし、データマッチングツ
護者に対して介護を 及び防止策を改善してきたか、の 3 点についールは、歳入関税庁（HMRC）に登録されてい行っている者を対象 て検査を行った。
る課税のためのデータとのマッチングによるに、66.15 ポンド/週の 調査手法は以下のとおり。
ため、自営業等で課税システムに最新情報を
介護者手当を支給し ・介護者手当の申請処理プロセス及び過払い
登録していない等の場合による過払いは検出ている。この介護者手 の特定・対処プロセスの確認のため、DWP 職できない。また、介護者手当の支払条件の一
本件検査は、BIS による対面での債務アドバ
イスサービスと、多額債務者支援戦略に関す
る VFM 調査。
調査手法は以下のとおり。
・調達関連文書、プロジェクト管理情報等の重要文書のレビュー
・多額債務者への債務アドバイスに関する文
献調査
・他省庁、監督機関、債務アドバイス機関、産業界の関係者 20 名に対する半構造化インタ
ビュー調査
・2,077 名の多額債務者へのアンケート調査（うち 20 名については追加調査）
・債務アドバイス機関へのウェブアンケート
調査（140 機関より回答）

273

番号 詳細
事例

3

4

事
例
19

件名

Public service
markets:
Putting things
right
when
they go wrong

Good practiceintackling
external fraud

国

イ ギ
リス

イ ギ
リス

分析手法
等

年

ウ ェ ブ ス 2015
クレイピ
ング、テキ
スト分析、
センチメ
ント分析
（ビジュ
アル化）

デ ー タ マ 2008
ッチング、
データマ
イニング、

URL

https://www.nao.org.u
k/report/pu
blicservicemarketsputtingthingsright-whenthey-gowrong/

https://www.nao.org.u
k/report/go
od-

事例の背景・目的

調査・検査手法

当では、不正又は過誤申請により、支払金額の過不足が生じており、特に DWP は 201718 年度の過払いは介護者手当支出全体の5.5 ％ に 当 た る 1 億
6,000 万ポンドであると試算している。
2018 年 11 月、労働・年金特別委員会で介護者手当の過払いに関する調査が発表されたことを踏まえ、当該調査で得られた初期の知見に基づき、委員会は NAO に調査の実施を要請した。
政府は、公共サービスの利用者が、サービスが適切に実施又は管理されなかった場合に苦情を申し入れたり、救済を求めたりす
ることができる方法を提供することとしている。また、そこで得られた苦情や救済に関する情報を、今後の公共サービスの改
善に役立てることとしている。加えて、地方自治体やオンブズ
マン、規制当局等の苦情処理機関と救済機関が効果的に連携することで、苦情に関するデータが、公共サービスの改善だけでな
く、救済の提供にも利用されることとなっている。
本件検査では、公共サービスの利用者が活用できる苦情・救済サービスのうち、特に成人への公的介護と幼児教育サービスに関する苦情・救済サービスに関しての VFM 検査を実施した。

員へのインタビュー調査
・25 件の大規模過払事例並びに介護者手当に関する内部監査結果及びそれら内部監査で取り上げられた 75 件の過払事例の調査
・公式ガイダンス、業務計画、内部レビュー
文書、定量分析資料及び DWP の職員間のやり取り等、DWP 内の様々な文書の調査

NAO が財務省と共同で作成した、公共資金に対する外部不正対策ガイドライン。政策

本件検査では、(1)苦情・救済措置が、公共サービス及び苦情・救済措置を実施している機関の改善にどのように役立つか、(2)利用者の苦情・救済措置の申請過程における利用者の経験の評価、(3)公共機関が、サービス、シス
テム及び利用者の満足度を向上させるために、苦情・救済のデータをどれだけ活用しているか、の 3 点について検査を実施した。
主な調査手法は以下のとおり。
・文献調査
・公的及び民間分野のオンブズマンの調査
・苦情・救済制度のコスト分析
・オンブズマン、政府部門、地方自治体、利益団体の代表者に対する半構造化インタビュー
調査・Which?2015 に掲載されている苦情調査のデータ分析
・成人への公的介護と幼児教育サービスにおける苦情・救済プロセスのマッピング・スコットランド公共サービスオンブズマンとの比較
・地方自治体オンブズマン（LGO）でのケー
スファイルの調査
・教育水準局（Ofsted）及び LGO の苦情処理担当者の業務観察調査
・自治体及びオンブズマンから提供された文書及び管理情報の調査・ソーシャルメディアの分析
・LGO の財務的救済レベルのデータ分析

本ガイドラインでは、以下の項目についてまとめている。
第 1 部：外部不正のリスクの理解と管理
第 2 部：外部不正の防止と抑止

データの収集・分析方法

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応つである週 35 時間以上の介護の実施有無についても、データマッチングでは確認ができない。さらに、HMRC のシステムとのデータ
マッチングによる過払検出は完全に自動化できず、データが不完全、不確実である可能性
や、データが古いままである可能性があるた
め、スタッフによる確認が必要となる。

2014 年 12 月～2015 年 4 月にかけて以下の方法等によりデータ等を収集。
・半構造化インタビュー調査は、LGO、議会・
医療サービスオンブズマン（PHSO）、住宅オ
ンブズマン機構、Ofsted 及びケアの質委員会の規制当局、並びに、教育省、保健省、内閣
府、BIS 及びコミュニティ・地方自治省の各省庁等を対象に実施。
・苦情制度に関係するステークホルダー及び利益団体として、Which?（消費者団体）、Healthwatch 、 地 方 自 治 体 協 議 会 、 Citizens
Advice、 National Day Nurseries Association、
Association of Directors of Adult Social Services
に対してインタビュー等を実施。
・Ofsted と LGO の苦情処理チームを訪問、苦情の管理・対応状況及びデータの収集・利用状況について、インタビュー及び業務観察によって、情報を収集。
・ソーシャルメディアの分析としては、Twitter の API を利用して、500,000 件のツイート内容を取得し、R と qdap を用いてセンチ
メント分析を実施。また、Mumsnet というフォーラム上への 55,000 件の投稿に対して、Python を利用してウェブスクレーピングを行い、トピックモデルを実施して、投稿されている内容を分析した。

ソーシャルメディアへの投稿内容の分析により、今後ソーシャルメディアをサービスの品質についての課題を特定するために活用できるか検討した。ソーシャルメディアのユーザ
ーが組織や部門に対して抱いている感情を測定し、議論されたトピックをテーマごとに分類するツールを用いて、保育園に関するフォーラムである Mumsnet の投稿に関するセンチ
メント分析を行ったところ、分析当時は、「子
供に目が行き届いていない状態で放置されていること」が消費者の間で最も懸念されている事項であったことが分かった。一方、今回の検査で対象とした幼児教育を扱う組織の中で、この問題が増加傾向にあることを認識していたのは、苦情データを集計している
Ofsted のみであった。なお、センチメント分
析の結果は、読み手が理解しやすいよう、データのビジュアル化の処理が施されている。
ツイート内容のセンチメント分析結果は、報告書に記載されていない。
なお、VFM 検査全体の結果としては、現状の苦情・救済措置制度は良い VFM を提供できているとは言えない、と結論づけた。

苦情を軽視したり恥ずべきものとみなしたりする構造自体の変革が必要として、NAO は以下のような勧告を行った。
【内閣府に対する勧告】
・改革を実施・管理する当局を、政府内に指名する。
・コミュニティ・地方自治省、BIS、保健省を含む中央省庁と協力し、サービス利用者が容易に救済措置を受けられるよう、オンブズマ
ンやその他苦情処理機関における苦情処理の一貫性を高める。また、イギリスに単一のオンブズマンを設置する方法を検討する。
・民間業者が公的資金を受けている場合の苦
情処理体制の有効性を検討する。
【オンブズマンに対する勧告】
・苦情対応の質を向上させるため、システム全体での苦情データの集約・利用の改善を奨励する。
・積極的な苦情申立てを行える文化を醸成できる報告制度の検討や、苦情をインテリジェ
ンスとして活用するためのデータ基準の導入等を検討する。
・苦情処理を行う各機関と協力し、課題の検出のためにソーシャルメディアの利用を検討する。
【地方自治体及び政府省庁に対する勧告】
・議会幹部や部門委員会においては、それぞれの苦情及びその処理プロセスを見直し、オンブズマンが概説するベスト・プラクティスとそれぞれの苦情処理方法が合致するよう確認する。

左記の優良事例でのデータの収集・分析方法
は以下のとおり。
●事例 1：監察委員会による National Fraud

274

それぞれの優良事例について以下のとおり。
●事例１：監察委員会による National Fraud
Initative の取組

なお、受検機関のコメント及び対応は、報告書に記載されていない。
検査報告書ではないため、勧告はなされていない。
ただし、データマッチング、データマイニン

番号 詳細
事例

件名

国

分析手法
等

年

practice-intacklingexternalfraud-2/

ニューラ
ルネット
ワークを
使用した
優良事例
の紹介

5

事
例
13

Cross
Government:
Investigating
thevolumeand readabilityof guidance on
thegovernment’s
GOV.UK
website

イ ギ
リス

ウェブス
クレイピ
ング

URL

2017

https://www.nao.org.u
k/wpcontent/upl
oads/2015/03/11468001-AuditinsightsCrossgovernment-final.pdf

事例の背景・目的

調査・検査手法

データの収集・分析方法

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応

1996 年の取組開始以降、約 4 億 5,000 万ポン グ、ニューラルネットワークのような技術を担当者、財務担当者、 第 3 部：不正行為の検出及び調査と制裁措置 Initative の取組
内部監査員を想定読
1996 年より開始したイギリス最大の公共部門 ドの不正及び過払いを検出した。2006-2007 年 公共部門が活用する際に抱えている課題とし者とし、各省庁で取り このうち、第 3 部では、以下 3 点のコンピュ での不正対策の取組。2 年に 1 度、イギリス 度は、1 億 4,000 万ポンドの不正及び過払いが て、データが分析に適した形で保有されてい組まれている優良事 ータ技術を用いた不正検出を取り上げてい 全体の地方議会、NHS、警察、地方監察委員 検出された。典型的な例は、二つの異なる当 ない可能性がある点について指摘されてい例を取りまとめると る。
会、消防救急当局等から提供される、住宅手 局からそれぞれ公営住宅を借りている（又は る。一方、公共サービスをオンラインで提供
ともに、各公共機関が (1) データマッチング：同一又は異なる組織 当申請、年金受給記録、社会住宅利用記録等 転貸している）公営住宅入居者、住宅手当の しようというイギリス政府の取組は、当該課
現状の取組について 内の様々なデータをコンピュータで照合し、 のデータを照合し、受給資格のない者による 不正請求、死亡者の年金請求、障害者用駐車 題の解決につながる可能性があり、それが実評価できるチェック 潜在的な不正検出を行う。（事例 1：監察委員 社会サービスや手当の不正受給例を検出して カードの不正利用、取引債権者への重複払い 現されれば、これらの技術を用いたリアルタ
リストを設けた。
会による National Fraud Initative の取組、事例 いる。
等。
イム分析ができるようになる可能性もあると
2：労働・年金省（DWP）の取組、事例 3：運 ●事例 2：DWP の取組●事例 2：DWP の取組
言及している。
転免許庁の取組、事例 4：歳入関税庁（HMRC） 専用の Database and Matching Service により、 具体的な検出結果例の記載はない。
の取組）
給付システム間及び他の省庁と DWP のデー ●事例 3：運転免許庁の取組(2) データマイニング：大量のデータを選別、 タ間のデータマッチングを行っている。また、 不正が検出された場合、ナンバープレート画
検索、モデル化することで、新たなパターン、 他省庁に対してもデータマッチングを実施し 像と、その画像を収集した日時、場所等の情行動、傾向、関係性等を発見し、不正検出を ているほか、地方自治体に対しても住宅給付 報が、証拠として保存される。
行う。（事例 5：国民保健サービス（NHS）の 及び地方税給付に関するデータマッチングを ●事例 4：HMRC の取組検出の結果を踏まえ、HMRC では納税義務を取組）実施している。
有する可能性のある者に対して、手続の案内(3) ニューラルネットワーク：大量のデータ ●事例 3：運転免許庁の取組を元に、指定された構造やパターンから外れ 自動車消費税の脱税を検出するため、データ と、不動産から得た収入の詳細を記載して返る例外を識別するよう設計されたシステム マッチングを利用している。自動ナンバープ 信する申告書を送付している。該当者から返で、不正行為に関連する可能性のある活動の レート認識カメラ（ANPR カメラ）を用いて 信がない場合、HMRC では正式な調査及び措パターンやその例外を識別することができ 停車中及び走行中の車両の画像を収集し、コ 置の要否を検討する。
る。（事例なし）
ンピュータソフトウェアがそのナンバープレ ●事例 5：NHS での取組
ート画像の検索と登録マークの記録を行う。 高額歯科治療請求を行っている歯科医師は異その後、記録された登録マークと、運転免許 常値として検出され、さらなる調査の対象と庁内の無免許車両データベース情報とのデー なる。
タマッチングを実施する。
●事例 4：HMRC の取組
不動産からの収入があるにも関わらず、その開示を行っていない可能性がある人を、デー
タマッチングで検出している。どのようなデータを用いているかは記載されていない。
●事例 5：NHS での取組
NHS では、医薬品や歯科のデータをデータマ
イニング分析用ソフトウェアで分析している。
NAO では、HMRC の プログラミング言語 Python を用い、GOV.UK データの収集は 2015 年 10 月 15 日に行い、そ (1)ガイダンスページは、(4)記事ページと比べ 検査報告書ではないため、勧告はなされていカスタマーサービス 内を自動で検索して、異なるページ種別を識 の時点で GOV.UK 内にあった 18,000 以上の て、より大まかな内容が記載されている一方 ない。
に関する VFM 検査を 別し、コンテンツの可読性を評価するための 個別ページをアプリケーションを用いて調査 で、(4)記事ページは、各省庁の管理下にあり、実施した際、ウェブサ アプリケーションを作成して検査を行った。 した。うち、約 2,900 ページが(1)ガイダンス より詳細な内容が記載されている。そのため、 ただし、ウェブスクレイピングに関する以下
イト GOV.UK の納税 ア プ リ ケ ー シ ョ ン の 作 成 に 当 た っ て は 、 ページ又は(4)記事ページに該当するページで 分析の結果も(1)ガイダンスページの方が(4) のような幾つかの課題を指摘したうえで、ウ
者等への手続の説明 Python の標準ライブラリのほか、pandas、 あった。
記事ページよりも単語数が少なく、(1)ガイダ ェブスクレイピングは調査の方向性を決める
ページの量及び可読 BeautifulSoup 、 urllib 、 urllib2 、 datetime 、 各ページのテキストコンテンツを自動で収集 ンスページの平均単語数は 670 語であり、全 うえで役立つツールであるとともに、大量の性を調査した。本説明 matplotlib のライブラリも使用した。
し た 後 、 英 語 の 可 読 性 を 計 測 す る た め の 体の 53%が 500 語以下のページであると判明 出版物を迅速かつ効率的に分析するのに役立
書では、その際に使用 この手法により、GOV.UK 内には、(1)ガイダ Flesch Reading Ease という指標に基づいて、1 した。一方、(4)記事ページは、平均 1,280 語 つと言及している。
したウェブスクレイ ンスページ、(2)インタラクティブページ、(3) 単語当たりの平均音節数と 1 文当たりの平均 であり、1,000 語未満のページも 57%を占め【課題】
ピングの手法につい 詳細トピックページ、(4)記事ページの 4 種類 単語数から、各ページの可読性を採点し、0 か た。て説明している。
のページがあることが確認された。これを踏 ら 100 の間のスコアとなったページを対象に また、(1)ガイダンスページの 79%の可読性ス ・アプリケーションが、GOV.UK 上のすべて
まえ、大量のテキストコンテンツが含まれる 分析を行った（0 が最も可読性が低く、100 が コアは 60 以上と評価された一方、(4)記事ペ のコンテンツを特定できたかどうか、断言で(1)ガイダンスページと、(4)記事ページの 2 種 最も可読性が高い）。このスコアが 60～70 の ージで同様のスコアを得たページは記事ペー きない。
類のページを対象に、Python のアプリケーシ 間の文章は、Plain English（専門用語を回避し、 ジ全体の 27%に留まった。(4)記事ページのほ ・一般市民から専門家まで、様々な人を対象
ョンを用いてコンテンツを収集、その単語数 明確さと簡潔さが強調された分かりやすい英 とんどは、40～60 の間のスコアと評価されて とした GOV.UK のコンテンツは、その内容もや可読性等の指標を用いて、分析した。
語）とみなされる。
おり、読みにくい又はかなり読みにくい文章 幅広いものであり、(1)ガイダンスページと(4)記事ページに対象を絞ることで、対象者をあなお、ページの書式を考慮し、収集したテキ であるとの評価となった。
ストコンテンツのデータのうち、リスト化さ サービスカテゴリー別の可読性分析も行った る程度限定するよう試みたものの、本調査でれて表示されているコンテンツに関しては、 ところ、同様に(1)ガイダンスページはおおむ は検討できなかった関連ページも存在すると各内容の最後にピリオドを追加し、それぞれ ね Plain English かそれよりも簡単であると評 考えられる。
を独立した文章とみなして評価できるよう調 価され、特に Money and tax というカテゴリー ・可読性の指標は、ウェブページの読みやす整を行った。また、ページ上部のナビゲーシ に分類されるページ（合計 103 ページ）が最 さの一側面を評価するものであり、書式やレ

275

番号 詳細
事例

件名

国

分析手法
等

年

URL

事例の背景・目的

調査・検査手法

データの収集・分析方法

ョンアイテムやフッター、連絡先情報は、分析対象のテキストコンテンツから削除した。

6

7

事
例
17

Efficiency
review: FoodStandards
Agency – thedeliveryofmeat hygiene
official
controls

イ ギ
リス

回帰分析

2013

https://www.nao.org.u
k/report/foo
dstandardsagency-thedelivery-ofmeathygieneofficialcontrols/

Stayingthecourse:theretentionofstudents
inhighereducation

イ ギ
リス

回帰分析
（線形回
帰、ロジス
ティック
回帰）

2007

https://www.nao.org.u
k/report/sta
ying-thecourse-theretentionof-studentsin-highereducation/

食品基準庁は、イギリ 本件検査は、食品基準庁のフロントライン及ス全体の食品安全と びサポート機能の双方を含めた食肉衛生管理
食品衛生を所管し、食 を対象としている。
肉管理については、イ 調査手法は以下のとおり。
ングランド、スコット ・食品基準庁職員、食品事業者等へのインタ
ランド及びウェール ビュー調査
ズにある 1,054 か所の ・食肉処理場への訪問
認可食肉施設におい ・食品基準庁の点検コストデータの回帰分析て公式管理を行って 及びフロンティア分析いる。一方、北アイル ・食品基準庁の間接費データの分析
ランドでは食品基準 ・政府全体の構造的なコスト削減に関する庁に代わって農業農 NAO の調査結果との比較
村開発省が 50 以上の認可施設で食肉の公 点検コストデータを用いて、各食肉業者によ式管理を行っている。 る点検コストと平均コストの比較に、回帰分本件検査は、食品基準 析を実施した。
庁からの依頼に基づき、イギリス及び北ア
イルランドでの食肉衛生管理の効率性の検査を行ったもの。な
お、効率性のみの検査であり、管理の有効性については検討していない。
NAO と下院決算委員 本検査では、(1)教育部門による学生の定着率
会が 2002 年に実施し 向上に関する取組が 2002 年調査以降さらにた、高等教育における 向上したか、(2)イギリス高等教育財政審議会
学生の定着状況につ （HEFCE）が、教育部門による学生の定着率
いての調査を基とし 向上の取組を促進させるために、さらなる取て、教育部門で学部生 組を行えるか、(3)高等教育機関が、学生の定の定着率を高めるた 着率を向上させるために、さらなる取組を行めの取組がさらに改 えるか、という 3 点について検査を行った。
善されているかにつ 主な調査手法は以下のとおり。
いて検査を行った。
・高等教育統計局（Higher Education Statistics
Agency）の学生データの分析と、高等教育パ
フォーマンス指標の量的分析
・退学者への電話調査を含む、幾つかの高等教育機関の事例調査
・学術的研究等の調査
・国際比較調査・イノベーション・大学・職業技能省(Deparment for Innovation, Universities andSkills)及び HEFCE の職員とのディスカッショ
ン、専門家への照会

分析に必要なデータは、食品基準庁から提供を受けた。
なお、北アイルランドのデータを用いた分析においては、食肉業者の数が少ないため統計的不確実性が高く、イギリスのデータを用いた分析とは異なるアプローチを採用した。

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応も高いスコア評価となった。

イアウトといった、読みやすさに影響を及ぼすその他の要素を考慮できていない。また、リスト化されたコンテンツについてはピリオ
ドを打つこととしたが、幾つかのページにおいては、これが原因でスコアが上がってしまった可能性もある。
分析の結果、処理能力の大きさに基づく平均 イギリスの食品基準庁並びに北アイルランド
予測コストより、実際の点検コストが大幅に の農業農村開発省及び食品基準庁の体制に関上回る食肉業者が多いことが分かった。また、 して、食品基準庁のプログラム管理、構造、役全ての業者が処理能力の大きさに応じた平均 割、リソース等について合計 29 件の勧告がな
コストで点検を行ったと仮定した場合、全体 された。
で年間 950 万ポンド～2,850 万ポンドのコス 食品基準庁は、勧告を受け入れ、食肉衛生のトが削減される可能性があるとした。
公的管理のさらなる効率化を追求するべく、
また、北アイルランドのデータに基づけば、 それらの勧告内容を実施するとした。
同様に削減できる可能性があるコストは年間20 万～50 万ポンドであった。

データ分析に用いたデータは、主に高等教育 イギリスの高等教育は、国際的にも学生の定 各教育機関が以下の勧告内容を実施できるよ統 計 局 の 個 別 学 生 記 録 （ Individual Student 着率が高く、教育部門がその率をわずかでも う NAO は HEFCE に各教育機関と協力するよRecord）から得た。その他、事例調査は、大学 向上させるとともに、学生数を増やし多様性 う勧告した。・各教育機関は、異なる学生グル
8 校と、高等教育コースを提供する専門学校 4 を向上させていくことは、大きな挑戦である。 ープごとの定着率を定期的にレビューするこ校を対象とし、主に学生の定着率が改善して そのため、これまで行われてきた定着率向上 と。・学生の定着率に特に問題がある場合、退いる学校を選び、様々なスタッフや学生を対 の取組は、良い成果を収めていると結論付け 学者調査を実施し、学生が退学した理由や、象として、平均 10 回のインタビュー調査又は た。一方、定着率には一部の教育機関の間で 退学を防ぐための別の方法があったか等の理フォーカスグループインタビューを行った。 開きがあり、少数の教育機関では定着率が悪 解を深めること。・個別指導制度のような学
また、事例調査の一環として、2004-2005 年度 化していることから、今後も定着率の改善余 生支援制度は、単に学生の欠点を指摘するのに退学した学生 17 名に電話又は対面で半構 地はあるとされた。また、今後学生数が増加 ではなく、成績を向上させる機会であり、こ造化インタビュー調査を行った。その他、二 したり多様性が増したりすることによって、 の観点から、教職員は本制度とプロセスの見
つの学校から退学者に関しての調査結果及び サポートが必要となる学生も増えるため、定 直しを行うこと。・障害学生手当を受ける資アンケート回答内容の提供を受けた。国際比 着率を高めるための取組は今後さらに重要と 格があると思われる学生が、実際に手当を受較調査としては、RAND ヨーロッパ研究所に なると言及している。線形回帰分析の結果、 けているかどうか確認し、もし受けていない
依頼し、アイルランド、オランダ、アメリカ及 継続率に影響を及ぼす要素は八つ特定され 場合には、学生をどのように支援するか検討
びオーストラリアの高等教育システムから得 た。うち六つの変数においては、変数の値が すること。・各教育機関は、他の教育機関の優られた取組や学びを比較した。データ分析で 増加すると、継続率にも増加がみられ、残り 良事例を取り入れ、展開することで、定着率
は、教育機関データを用いた線形回帰分析と、 二つの変数はその値が増加すると、継続率は の改善を図ること。さらに、HEFCE は、以下学生データを用いたロジスティック回帰分析 減少した。ロジスティック回帰分析の結果は、 の具体的な行動の実施に同意した。・パートを行った。線形回帰分析では、ステップワイ 報告書にオッズ比（一つの要素だけ値を変え、 タイムの学生の定着について、可能であればズ法を使い、121 の教育機関が提供した個別 残りの要素は同じ値を設定して算出した二つ 適切なパフォーマンス指標を策定するため、
このうち、学生及び教育機関の複数の特徴が、 学生記録データを用いて、教育機関ごとの継 のグループの継続率を比較したもの）の形で 教育部門と協働すること。・予想修了率と実高等教育における学生の定着率にどのように 続率と、性別、社会経済的状態、障害学生手当 示されている。
際の修了率の乖離を検証すること。・教育機影響するかについて、ロジスティック回帰分 の状況、所属学科等に分類される幾つかの変関間における障害学生手当の受給差異が、受析と線形回帰分析を実施した。
数との関係を予測した。ロジスティック回帰
給資格のある学生の取りこぼしをどの程度反分析では、フルタイム、パートタイム別の二映しているか、調査すること。
つのモデルを構築して分析を行った。なお、
フルタイムの学生 299,000 人、パートタイム276

番号 詳細
事例

8

9

事
例
20

事
例
18

件名

国

分析手法
等

年

URL

事例の背景・目的

調査・検査手法

Jobcentre
journey time
application

イ ギ
リス

R を用いて
開発した
アルゴリ
ズムでモ
デル及び
インタラ
クティブ
マップを
作成

2018

https://www.nao.org.u
k/other/job
centrejourneytimeapplication/

DWP による公共職業安定機関（職業安定機関）の改正が、利用者にどのような影響を及ぼすのかについて検討するため、利用者が最寄りの公共職業安定機関に行くまでに要する所要時間（公共交通機関利用）をモ
デルにより試算でき
る よ う 、 NAO が
Jobcentre journey timemodel 及びそのモデルを用いたアプリケーションを公開している。本ウェブページ
では、その背景やデー
タセット等が説明されている。

モデルを作成する際には、プログラミング言語の R 言語（Shiny）を用いてアルゴリズムを開発し、公共職業安定機関の所要時間モデル
としてデータを統合した。

操作変数
法

2016

https://www.nao.org.u
k/report/be
nefitsanctions/

イギリスでは、350 万 本件検査では、(1)DWP が制裁の使用について
人以上の人が、失業関 明確な目的を設定し、証拠に基づいて設計を連の手当（求職者手 選択し、一貫性と結果のためのリスクを考慮
当、雇用・支援手当、 していること、(2)判断が一貫していて、正確
低所得者支援等）を受 でタイムリーであることを保証する方法で制給して生活しており、 裁措置を使用していること、(3)今後の制裁措
労働・年金省（DWP） 置の設計と運用に役立てるために受給者と公では、その申請を受け 的支出の結果を評価していること、という 3
付け、手当支給手続を 点について検査を行った。
行っている。例えば、 調査手法は以下のとおり。
求職者手当の受給希 ・DWP の研究と分析のレビュー
望者は、積極的に就職 ・省庁のガイダンスのレビュー活動を行っている必 ・ステークホルダーとの協議
要があるが、こういっ ・制裁を担当するスタッフへのインタビュー
た受給条件を満たさ ・DWP のデータの分析
ない場合には、手当支 ・公共職業安定機関や他の DWP のオフィス給の停止や減額とい への訪問と電話インタビュー
った制裁が行われる。 ・制裁に関する内部ガイダンスのレビュー
DWP では、制裁の可 ・制裁の結果に関する公表された研究のレビ
能性があれば受給希 ュー
望者は受給条件を満たそうと努力し、その このうち、制裁措置の将来的な設計と管理に
結果として就労が促 役立てるために受給者と公共支出の結果を評進されるとの考えか 価しているかについて検査するため、統計モ
ら、近年制裁の対象を デルを作成し、操作変数法を用いた推計を行
拡大しており、2015 った。

Benefitsanctions

イ ギ
リス

データの収集・分析方法

調査・検査結果の学生 229,000 人のデータを用いた。
本モデルでは、計 171,372 の調査区（平均約 検査報告書ではないため、検査結果は記載さ
125 世帯で構成される区画）から、最寄りの公 れていない。
共職業安定機関 10 か所までの所要時間の推 なお、作成したモデルを利用したインタラク
定値を使用しているが、この推定値データは、 ティブマップは、以下より参照できる。
Basemap 社の TRACC というソフトウェア使 https://nao用して、2016 年 4 月に運輸省（DfT）が作成 mesh.shinyapps.io/jobcentrejourneytimeapp1/
したデータである。なお、新設される 80 か所の公共職業安定機関までの所要時間推定値はDfT によるデータがなかったため、QGIS を用いてそれぞれの代理地点の設定を行い、他のDfT データ（小学校、病院等に関するデータ）から代替となる推定値データとした。
このモデルを用いて、①2015 年 1 月時点の公共職業安定機関施設への所要時間、②2017 年
1 月時点発表の DWP 計画による公共職業安定機関施設への所要時間、③2017 年 9 月時点
での更新された DWP 計画による公共職業安定機関施設への所要時間、の三つの試算を行った。そして、①②③それぞれの所要時間を示すとともに、①と比較した②及び③それぞれの変化を見ることができる表示方法も用意した。
なお、データの収集方法等は、以下の Audit
Insights にまとめられている。
https://www.nao.org.uk/wpcontent/uploads/2018/01/11640-001-Auditinsights_Job-Centre-journey-time-tool_Final.pdf
また、アプリケーションの開発に用いたコードは以下のウェブサイトからダウンロードできる。
https://www.nao.org.uk/other/jobcentre-journeytime-application/
統計モデルによる推計には、DWP のシステム 操作変数法による推定の結果、制裁が、雇用確率や、雇用され給付を請求していない日数等から得た以下のようなデータを用いた。
・受給者の制裁履歴との関係が有意であるとの結果が得られて・給付金請求履歴
おり、制裁が雇用に何らかの影響を与えている可能性が示された。NAO は、その結果に基・雇用と収入・ワークプログラムへの参加
づいて、DWP に更なる分析の必要性を訴えた。
操作変数には、2014 年 2 月から 5 月までの各就労支援プログラムの契約における制裁報告 検査全体としては、DWP による制裁措置は率の平均値を用いた。これにより、同一の就 一貫していないことが明らかとなった。制裁
労支援プログラムの契約の対象地域内におけ 報告率は、公共職業安定機関やプロバイダー
るプロバイダーごとの制裁報告率のばらつき によって大きく異なり、受給者のコンプライを利用することができる。プロバイダーごと アンスの変化では説明できない方法で、時間の制裁報告率が異なるため、（参加者を）自然 の経過とともに上昇・下降している。DWP は実験の形でプロバイダーに無作為に割当てる エラーを早期に修正しているが、制裁報告とことによって、別のプロバイダーに割当てら 制裁の決定の質が向上していることを示すれた同種の参加者の結果と比較することがで ためにもっと努力する必要がある。
きる。
高いエラー率のような特定の問題に対応しまた、2 段階の最小二乗回帰モデルを推計し て、DWP が制裁措置へのアプローチを改善た。このモデルでは、他の多くの変数をコン するための措置をとったことは心強い。しかトロールし、ある人が制裁を受ける確率と、 し、問題に対応するだけでなく、それ以上の関心のある各アウトカム（雇用状況、請求日 ことをする必要がある。制裁措置には、それ数、就労日数、収入）との関係を推定した。
を受ける人にとっても、政府にとってもコストがかかる。制裁措置が意図したとおりに機能しているかどうかを確認するためには、制裁措置を選択する際の証拠がほとんどない277

勧告と受検機関のコメント・対応

検査報告書ではないため、勧告はなされていない。
なお、開発したアプリケーションについての課題は以下のとおり。
・データ上の制限により、ウェールズとスコットランドにおける所要時間はモデル化できなかった。
・新しい公共職業安定機関の立地として、
DWP による 2017 年 1 月と 7 月の計画を用いたが、その内容は DfT が 2016 年に試算した
所要時間データと完全には合致しなかった。
・公共職業安定機関の利用者が公共交通機関
を利用することを前提とした試算であり、地方在住の利用者による自動車利用や、オンラ
イン・郵便サービスの利用等は考慮されていない。
・既存及び新設の公共職業安定機関のキャパ
シティ、コスト、スタッフの要素については考慮されていない。

NAO は、労働市場支援にさらなる変更を加えるに当たり、制裁措置の広範な見直しを行うことを勧告した。具体的には以下の内容が言及されている。
・制裁措置の影響について理解を深めること。収入に関するリアルタイムの情報等、データを活用して、働くことに困難を抱える人を含む受給希望者に対して、制裁措置の実施がどのような直接的・間接的影響をもたらす
か、追跡するべきである。
・制裁措置の実施によって中央及び地方政府が負担するコストの評価を行うこと。また、
公的資金によって提供されているサービスの需要に、制裁措置がどのような影響を与えるか検証すること。
・制裁に対するアプローチを継続的に改善するため、各ステップからのフィードバック内
容を含め、情報を利用すること。
・制裁のプロセス、変動、傾向に関して、内部及び公表情報・統計の内容を改善すること。
・低所得層向けのユニバーサル・クレジットの支給決定に対する将来の需要をモデル化すること。すでに対応できていない申請があるため、今後増加するであろう受給希望を鑑み、それに対応する意思決定能力を把握する必要がある。

番号 詳細事例

10

国Mental healthservices:
preparations
for improving
access

11

12

件名

事
例
15

イ ギ
リス

分析手法
等

回帰分析

年

2016

Investigating
the impact ofout-of-hours
GP services on
A&E
attendance
rates:
multilevel
regression
analysis

イ ギ
リス

回帰分析

2015

Maternity
services
England

イ ギ
リス

モデリン
グ調査、デ
ータクリ
ーニング

2013

in

URL

https://www.nao.org.u
k/report/me
ntal-healthservicespreparations-forimprovingaccess/https://www.nao.org.u
k/report/inv
estigatingthe-impactof-out-ofhours-gpserviceson-aeattendanceratesmultilevelregressionanalysis/
https://www.nao.org.u
k/report/ma
ternityservicesengland-2/

事例の背景・目的

年には 40 万件の制裁措置が取られた。一方、制裁措置が広く普及しているからといって、それが適切に設計され、公正に運用され、効果的であるとは限らない。このような問題意識から、DWPによる制裁措置管理についての VFM 検査を行った。
イギリスではメンタ
ルヘルスの重要性を鑑み、過去 10 年にわたり、保健省及び政府全体でメンタルヘル
スサービスの向上を目的とした取組を実施してきた。保健省では、2014 年 10 月に、
メンタルヘルスサー
ビスへのアクセス及び待ち時間の基準を定めた。本件は、メンタルヘルスサービス全般の状況及びサー
ビスへのアクセスと待ち時間を改善する
ためのプログラムについて整理し、保健省と国民健康サービス（NHS）イングランド
が、当該プログラムを実施するために行っている仕組みについて検査を行ったものである。
NAO では、時間外 GP（かかりつけ医）サー
ビスにおけるパフォ
ーマンスの検査を実施した際、時間外 GP
サービスが患者の事
故・救急科の受診率に与える影響を、マルチレベル回帰分析を用いて分析した。本レポートでは、その手法を説明している。

イングランドにおけるマタニティサービ
スは他のヘルスケア
分野と同様に保健省が管轄しているが、実態は業務委託や規制等によって管理・保証

調査・検査手法

本 件 検 査 で は 、 (1)2014 年 に 公 表 さ れ た
Achieving Better Access プログラムの目的とその他のメンタルヘルスサービスの向上を目指すイニシアティブとの適合性、(2)メンタルヘ
ルスサービスの提供に必要なコストとその資金の流れ、(3)Achieving Better Access プログラ
ムを実施するために必要な要素及びその準備状況について、検査を行った。なお、本件検査では、成人向けのサービスに焦点を当てている。
調査手法は以下のとおり。
・政策文書等のレビュー
・保健省及び NHS イングランド等へのインタ
ビュー調査
・メンタルヘルス支援団体へのインタビュー
調査・支出データの分析
・資金提供データの分析
・過去の NAO レポートのレビュー・パフォーマンスデータ、人員計画及びデータの分析

データの収集・分析方法

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応

中で、データを活用しなければならない。
NAO では、DWP が制裁措置の使用に一貫性を持たせ、その効果がコストに比例している
ことを実証するまでは、DWP が VFM を達成していると結論づけることはできないとした。

なお、受検機関のコメント及び対応は、報告書に記載されていない。

2013 年以降、NHS Digital では、「リンケージ 回帰分析の結果、メンタルヘルスサービスのファイル」を作成し、メンタルヘルスサービ 利用者は、その他一般市民よりも、救急車でスの活動データと、急性セカンダリーケアサ 救急外来に運ばれる可能性、時間外に来院すービスの活動データを、匿名で照合できるよ る可能性、待ち時間が長い可能性、入院する
うにしている。回帰分析の実施に当たっては、 可能性、治療を受けずに退院する可能性、及
この「リンケージファイル」を使用して、デー び頻繁に救急外来を利用する可能性が高いこ
タセットを作成し、その後、NHS イングラン とが分かった。なお、これらの差は、医療機
ド か ら 提 供 を 受 け た 医 療 委 託 グ ル ー プ 関によっても異なるとの結果も出ている。ま（CCGs）の支出額データと統合させた。なお、 た、頻繁に救急外来を利用する者がメンタル
2013 年 4 月～2014 年 3 月までのデータを対 ヘルスサービスの利用者である割合は、利用象とした。
回数が多くなるほど高くなり、10 回以上救急外来を利用した患者の約 50%がメンタルヘル
スサービスの利用者であった。

2014 年に設定した基準を満たすメンタルヘル
スサービスを提供するためには、以下のような課題に対処する必要があるとした。
・適切なスキルを持ったスタッフを適切かつ十分に配置すること。
・現場で起きていること及びパフォーマンス
ギャップの程度を全ての関係者が理解できる
よう、正確かつ最新の情報を収集・作成すること。
・医療及び公的介護サービスの中で、又は横断的に、メンタルヘルスと身体的健康サービ
スのより良い統合をすること。
・メンタルヘルスサービスへのより良いアクセス確保をサポートするための資金を確保すること。

このうち、NHS のデータを用いて、メンタル
ヘルスサービスの利用者とその他一般市民の間に、救急外来利用に係る特徴の違いがあるかを検討するため、多変数回帰分析を行った。
マルチレベル回帰モデルを用い、GP 診療所に 2012-2013 年度の Hospital Episode Statistics の登録している患者の救急外来の受診率が、時 データと、Public Health England が発表した
間外 GP サービスによって影響を受けるかど 2012 年の各 GP 診療所の人口プロファイルをうか、また、どの程度影響を受けるかについ 用いて、救急外来受診率を算出し、それを被て、性別、年齢、貧困度等の要因をコントロ 説明変数とした。また、マルチレベル回帰モールしながら分析した。なお、国民健康サー デルを適用するには、被説明変数が正規分布
ビス（NHS）のサービスが階層構造になって である必要があるため、データ変換を行ったいること、時間外のプライマリーケアを手配 うえで、分析を実施した。説明変数には、人口するプライマリーケアトラスト（PCT）という 特性、時間外 GP サービスの満足度等のパフ
組織が 151 あることから、線形回帰分析は求 ォーマンスに関する値、総合的な GP サービ
めている分析に適しておらず、対象人口の特 スのパフォーマンスに関する値、その他の医性やその他のサービス要因を考慮することの 療・社会福祉サービスに関する値、及び患者できるマルチレベル回帰分析の手法を用い から救急外来への物理的な距離を用いた。
た。
調査手法は以下のとおり。
分析に用いたデータは、2013 年 1 月～9 月に・既存データの分析
かけて収集した。回帰分析には、Care Quality
・文献調査
Commission が 2010 年に収集したデータを用・保健省、NHS イングランド、Care Quality いた。
Commission の職員へのインタビュー調査
・省内文書のレビュー
離散事象シミュレーションでは、一つのトラ・トラスト（病院）への訪問事例調査
スト（病院）でのマタニティサービスのモデ

278

なお、検査全体の結果としては、アクセス及び待ち時間の基準を定めるということが、メ
ンタルヘルスと身体的な健康が同等に大切であると認識されるようにする、という保健省の目標に向けた重要な一歩であると評価している。そのうえで、このプログラムが実現す
れば、メンタルヘルスに不調を抱える多くの人へのサービス改善につながるため、保健省と NHS イングランドは、他の機関と協力をしながら、目標としていることを実現させるために必要な行動を進めていると結論付けた。
回帰分析の結果、時間外 GP サービスに対する認知度や、患者の満足度が高い場合でも、主な救急外来への需要は大きくは減らないことが示唆された。一方、2012 年の GP 患者調査からの時間外診療の質の認識に関するデー
タと、救急外来の受診率（全体及び時間外のみとした場合の双方）には、関連性は認められなかった。

検査報告書ではないため、勧告はなされていない。

作成したモデルに基づくシミュレーションでは、対象としたトラスト（病院）には、ベッド数は十分にあり、マタニティサービスの需要が比較的大きく増加しても、おそらく対応可能であるとの結果が出た。また、需要が増加した場合、最初に満床となるのは産後病棟であることも示された。一方、陣痛中に 1 対 1

保健省、NHS イングランド又は CCGs に対して、以下の勧告がなされた。
・保健省と NHS イングランドは、マタニティ
サービスの成果や活動に関するデータを取得
し、その実績を保証するための枠組みを構築すること。
・保健省は、2007 年に策定したマタニティサ

番号 詳細
事例

13

14

事
例
21

事
例
22

件名

Understanding
algorithms

Audit
framework foralgorithms

国

オ ラ
ンダ

オ ラ
ンダ

分析手法
等

AI を使っ
た公共サ
ービスに
対する検
査

AI を使っ
た公共サ
ービスに
対する検
査

年

2021

2021

URL

https://engli
sh.rekenka
mer.nl/publ
ications/rep
orts/2021/0
1/26/unders
tandingalgorithms

https://engli
sh.rekenka
mer.nl/publ
ications/pu
blications/2
021/01/26/a
uditframework-

事例の背景・目的

調査・検査手法

を行っている。産前から産後までのマタニ
ティサービスは、2013
年 3 月末までは 151 のプライマリーケアト
ラスト（PCT）という組織が業務委託の責任を持ち、10 の戦略
的保健当局が保健省に代わって監督してきたが、2013 年以降
は地域医療を担う
211 の医療委託グループ（CCGs）が委託の責任を持ち、NHS
イングランドが監督する体制となった。
NAO ではこのような体制下で実施されているイングランドにおけるマタニティサ
ービスのパフォーマンス及び管理について VFM 検査を行った。

・ステークホルダーへの意見照会
・トラスト（病院）へのアンケート調査
・必要なリソースを把握するためのモデリン
グ調査・病院活動データ（患者レベル）の分析
・妊産婦経験者へのアンケート調査

多くの公的機関が公共サービスの提供にアルゴリズムを使用している。一方、オランダでは、SyRI(システムリスクインディ
ケーション)によるプ
ライバシー権が社会問題になって以降、公共機関によるアルゴ
リズムの適正利用に対する検査が求められていた。
本検査では、公的機関
におけるアルゴリズ
ムと AI の使用による機会とリスクを議論し、責任持ってアルゴリズムを使用するための検査フレームワークを提供すること
で、アルゴリズムの評
価とモニタリングに資する実践的な貢献を目的としている。
「Understanding
algorithms」で用いられた検査手法うち、妊産婦経験者へのアンケート調査の結果を用いて、回帰分析を行い、異なる母親グループ間で、アクセス、経験、及び満足度のレベルに違いがあるかを検討した。
また、モデリングとしては、離散事象シミュ
レーションを用い、必要となる資源が変わった場合、地域におけるマタニティサービスに対してどのような影響があるのか、検証を行った。

データの収集・分析方法

ルを作成し、トラスト（病院）からデータの提 でのケアを常時提供するのは非常に難しいと供を受け、2011-2012 年度と 2012-2013 年度の の結果も出ている。加えて、今回の調査で、データを使用した。地域の NHS 委託サポート これまではあまり利用されていなかった助産サービスによる 5 年後のマタニティサービス 師主導の独立型病棟の利用を増やすことで、への需要の変化予測を用い、需要及び必要と トラスト（病院）内での他の病棟におけるリなる資源の変化についてシナリオを作成し ソースの圧迫が緩和されることが判明した。
た。シナリオでは、出産数の増加及び複雑化 また、予測されている入院日数の短縮は、リと、平均入院期間の短縮を想定した。また、一 ソースのキャパシティを大きく開放する可能
連の入院中のケアの流れについては、(1)自然 性があることも分かった。
分娩、(2)緊急帝王切開、(3)選択的帝王切開、(4)器械を用いた出産、(5)出産無しの五つのケースを想定し、それぞれ病棟等の施設から別の施設への移動の可能性や、妊産婦がどのようなルートをたどるかという可能性を定義した。各病棟等のリソースは、トラスト（病院）へのアンケート調査からデータを収集し、各想定ケースに組み込んでいる。なお、モデルの開発には Simul8 というソフトウェアを使用
し、モデル開発段階では専門家から意見を受けた。

モデルにデータを統合する際、データクリー
ニングを行い、複数の元データ間で異なる日時記録を比較して、最も現実的なものを採用したり、コーディングエラーであると思われる外れ値の除外等を行ったりした。
本検査では、政府及びその関連機関の業務プ 「アルゴリズムのための検査フレームワー
ロセスやサービス提供に関連する影響を与え ク」は、ガバナンス・説明責任、モデル・デー
る予測的（Predictive）、規範的（Prescriptive） タ、プライバシー、IT 一般統制、倫理の五つなアルゴリズムについて評価を行った。予測 の観点から構成される。観点ごとにリスクと的アルゴリズムは「次に何が起こるか」とい 検査質問が定められており、件数の内訳は以う質問に答えるために使用され、規範的アル 下のとおりである。
ゴリズムは「何をすべきか」という質問に答 ・ガバナンス・説明責任（18 個）えるために使用される。
・モデル・データ（14 個）
本件の全体像は以下のとおりである。まず、 ・プライバシー（15 個）
中央省庁によって使用されるアルゴリズムの ・IT 一般統制（16 個）分析を行った。検査手法は、関係機関に対す ・倫理（4 個）るアンケート・インタビュー調査である。続いて、専門家との検討会を開き、アルゴリズ 分析方法は、まず一般的な質問を行い、そのムのための検査フレームワークを開発した。 解答を五つの観点に関係づけて整理する。そ最後に、より洗練された検査フレームワーク の後、観点別にアルゴリズムの精度と市民へとするため、三つの実例を用いて開発した検 の影響のリスクを評価する。
査フレームワークを用いて評価した。実際にアルゴリズムを評価することで、中央政府がアルゴリズムを使用する際のリスクの有無やリスク管理方法、改善分野の特定を目的とした。

検査報告書ではないため非該当調査・検査結果

検査報告書ではないため非該当

279

勧告と受検機関のコメント・対応ービス戦略の達成可能性、費用対効果、地域への影響を評価すること。
・NHS イングランドと Monitor は、マタニティサービスの支払の仕組みが公正で、費用対効果の高い行動を促すものにすること。
・NHS イングランドは、女性がマタニティサービスの提供機関を選択する際にどのような要素が影響するのかを理解するための研究を監督し、各地域の NHS がより適切な稼働率管理を行えるよう、支援すること。
・CCGs とトラスト（病院）は、それぞれの地
域でのマタニティサービスの分布とキャパシ
ティに関する長期的な計画に合意すること。
・すべての CCGs は、トラスト（病院）との間でサービス仕様に合意すること。

中央政府の使用するアルゴリズムのほとんど 勧告 1：明瞭で整合した定義と品質要件の公がシンプルなもので、市民に対する影響は限 表定的であった。また、オランダ会計検査院は、 勧告 2：アルゴリズムの利用について市民へ
検査対象となった全てのアルゴリズムを検査 周知、説明することができると判断した。仮にアルゴリ 勧告 3：アルゴリズムの利用に関する合意をズムが意思決定を補助する目的で使われてい 文章化し、継続利用しながらのコンプライア
たとしても、最終的な意思決定には人間の判 ンスのモニタリングに向けた効果的なリソー断が介在していたことが判明した。
スの配置
勧告 4：「アルゴリズムのための検査フレームワーク」の実態を踏まえた運用と更新
勧告 5：関連する全ての規律を踏まえたアル
ゴリズムの開発
勧告 6：IT 一般統制に関する情報の開示
内務王国関係省は、オランダ会計検査院の勧告に同意し、勧告を受けた必要な制度設計や公共部門間の調整を行うと明言した。

検査報告書ではないため非該当検査報告書ではないため非該当

番号 詳細事例

15

件名

Data-driven
selectionoftax returns by
the Dutch Tax
and Customs
Administratio
n

国

オ ラ
ンダ

分析手法
等

AI を使っ
た公共サ
ービスに
対する検
査

年

2019

16

IncomeSchemes fortheElderly
Dissected

オ ラ
ンダ

ロジステ
ィック回
帰分析

2019

17

Cyber securityofbordercontrols
atAmsterdam
Schiphol
Airport is notadequateオ ラ
ンダ

AI を使っ
た公共サ
ービスに
対する検
査

2020

URL
foralgorithms
https://engli
sh.rekenka
mer.nl/publ
ications/rep
orts/2019/0
6/11/%E2%80%A2d
ata-drivenselectionof-taxreturns-bythe-dutchtax-andcustomsadministration
https://engli
sh.rekenka
mer.nl/publ
ications/rep
orts/2019/1
1/13/incom
e-schemesfor-theelderlydissected

https://engli
sh.rekenka
mer.nl/latest/news/202
0/04/20/cyb
er-securityof-bordercontrols-atamsterdamschipholairport-isnot-

事例の背景・目的

調査・検査手法

税務局では税務申告 企業の付加価値税還付申告と個人及び中小企
書の確認作業でデー 業の所得税申告に対して税務署が開発した二タ分析を用いること つのリスクモデルを対象に、リスクモデルので、税務調査官による 構造、計算方法を理解したうえで、リスクモ
確認作業の一部を補 デルによってもたらされる付加価値を評価し助している。具体的に た。
は、データ分析で申告 また、データ分析に用いられたデータの使用
内容に誤りのある可 が社会倫理の観点から問題がないか検査し能性の高い納税申告 た。
書を特定し、高リスク案件を税務調査官は確認している。検査では、税務署が開発した
二つのリスクモデルの有効性、経済性を検査した。
高齢者年金法が 1957 三つの高齢者年金スキームの実施費用を比較
年に発効して以来、オ し、費用の差分について分析した。さらに、ランダでは高齢化が 実施の品質にも目を向け、適時性や顧客満足
進み、保険料収入は実 度に関する情報を分析した。データ分析の観
質的に政府の出資金 点からは、所得補助金の未使用者の背景調査によって補完されて を行うため、オランダ統計局の非公表のミクいる。また、高齢者年 ロデータを用いて、ロジスティック回帰分析
金だけでは最低限の 及び感応度分析を行った。
生活を満たすのに十分ではない。さらに高齢者のための補助的所得規定に従い補助的所得を得られる受給資格は限られ、必要な人に供与されているとは限らない。2018
年の高齢者年金の支出は 380 億ユーロであり、毎年増加傾向である。以上の背景か
ら、納税者及び議会からの要請を受け、オランダ会計検査院では、高齢者向けの年金及びその他の所得スキームの資金調達と実施状況について洞察を得るため、有効性と検査を行った。
年間 8000 万人が利用 米国国立標準技術研究所が採用したサイバーするアムステルダム・ セキュリティフレームワークを用いて検査をスキポール空港の国 実施した。
境管理では、処理スピードを上げるため、様々な処理を IT を用いて自動化している。
当該検査では、アムス
テルダムスキポール
空港のサイバーセキ
ュリティの有効性、合規性について検査しデータの収集・分析方法

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応

リスクモデルに使われたデータは、税務署より提供を受けた。
AI を使った公共サービスに対する検査事例であるが、オランダ会計検査院が自ら開発した AI やデータ分析を用いて検査を行った事
例ではない。

付加価値税還付申告に対するリスクモデルでは、リスクモデルによって誤りのある申告書を 17％から 34％検出することができ、年間約6,000 万ユーロの税収の増加に寄与していた。
所得税申告書に対するリスクモデルは、申告書の誤りの所在を特定できず、税務調査官が依然として手作業で詳細を確認する必要があ
り、リスクモデルの効果は限定的である。

勧告 1. 財務大臣は税務局職員に対して、開発したリスクモデルが誤った結果を表示する可能性があることを明確に説明する必要がある。
勧告 2. リスクモデルによって誤った判断が提示された場合、税務調査官はこれを訂正しなければならない。
勧告 3. 個人情報保護の観点から、リスクモデルに使われたデータは必要な基準に照らして適切に使用されるべきである。

分析にはオランダ中央統計局の非公表ミクロデータから以下のデータを使用した。地方自治体の個人記録データベース内の個人情報•
世帯•年金の受給•社会扶助給付の受給•収入•
所属、職業•家計資産・ 年齢・世帯収入・移民歴・金融資産、所得補助金の未使用者の特徴
を以下の観点から分析した。分析は複数の被説明変数の影響をみるため、多重ロジスティ
ック回帰分析を採用した。

高齢者年金を管理している社会保険銀行は、効率的かつ比較的低コストで、国民のほぼ全ての人が国民年金を受給できるように運営している。他方で、所得補助金を受け取る資格があるにも関わらず、所得補助金を受け取らない高齢者が数万人存在している。データ分
析の結果、先で示した被説明変数ごとの非補助的所得規定受給者に対するベータ（二つの変数間の関係の強さ）、標準誤差（標本から測定された統計量の標準偏差、標本統計量の精度）、オッズ比(二つの異なる群においてある事象が起こる確率)、それぞれの有意差（P値：仮説検定において帰無仮説の元で検定統計量がその値となる確率）を試算した。

AI を使った公共サービスに対する検査事例であるが、オランダ会計検査院が自ら開発した AI やデータ分析を用いて検査を行った事
例ではない。

アムステルダムスキポール空港の国境管理のサイバーセキュリティは不十分であった。国
境管理に使われたシステムでセキュリティー
テストが行われた事例はほとんどなく、二つの IT システムは未承認のまま使われ続けて
いる。

280

税務局は、オランダ会計検査院の勧告を受け入れる。データ利用における各法令との遵守に関しては、税務署もしくは政府全体が共通の基準を設けて運用していくことが重要であるとの見解が示されている。
勧告 1. 社会問題雇用省大臣は、所得補助金を未使用の理由を調査するべきである。また、その結果に基づき、社会保険銀行と協力し、意図しない不使用を防ぐための措置を検討するべきである。また、社会問題雇用省大臣は、社会保険銀行が所得補助金の不使用を効率的かつ効果的に削減できるように、プライバシー法を遵守できる条件を調査すべきである。
さらに、社会問題雇用省大臣は、他の高齢者
年金スキームの不使用についても調査を行う
べきであり、その結果に基づいて、意図しない不使用を防ぐための措置を検討するべきである。勧告 2. 社会問題雇用省大臣は、高齢者年金基金のファイナンスの簡素化と透明性のため、払戻費用への支出を廃止し、高齢者年金基金の不足をこれで補うべきである。また、
社会問題雇用省大臣は、議会に対してプレミ
アム収入と一般基金からの拠出金の関係性を説明すべきである。勧告 3. 社会問題雇用省大臣は、高齢者年金基金の財政の改善に取り組むべきである。社会問題雇用省大臣は勧告を受け入れ、高齢者年金スキームの未使用者の理由を調査することの重要性を認めた。また払戻費用の廃止することは可能であると認識を示した。ただし、実際の未使用者の比率はオランダ会計検査院が試算した比率よりも低いことを指摘し、その要因は、オランダ会計
検査院が使用したデータに限界があったとの見解も示している。
国境管理は今後数年間でさらに自動化される予定であり、国境管理の複雑さと IT への依存度はさらに増大すると見込まれる。国防総省
は、すでに必要な専門知識を持っており、アムステルダムスキポール空港がこれまで対応を怠った責任は重い。アムステルダムスキポール空港は、現時点で適切なレベルのサイバ
ーセキュリティを保証する必要がある。
なお、データ分析、AI に関する勧告はない。

番号 詳細
事例

18

19

事
例2

件名

国

分析手法
等

年

Supplemental
Nutrition
Assistance
Program:
Disseminating
Information on
Successful
Use of Data
Analytics
Could
Help
States Manage
Fraud Risks

ア メ
リ カ
/GA
O

データマ
イニング
及びデー
タマッチ
ング

2018

Hurricane
Sandy:
FEMA
Has
Improved
Disaster Aid
Verification
but Could Act
toFurther
Limit
ImproperAssistance

ア メ
リ カ
/GA
O

データマ
ッチング

2014

URL

事例の背景・目的

adequate
https://www.gao.gov/
products/ga
o-19-115

た。
アメリカでは、食料・栄養局と州が連携して、低所得者層世帯に対する食糧費補助対策、補充的栄養支援プ
ログラム（SNAP）を実施している。2017年度には約 4,200 万人に対して 640 億ドルの SNAP 給付を行った。SNAP 給付の不正
受給や不正利用のリスク低減のため、各州ではデータマッチン
グやデータマイニン
グを用いて潜在的な不正のパターンや傾向を特定している。
SNAP 給付が、州境を越えて売買される可能性があるという懸念から、GAO は、州外での取引と、そのよ
うな不正に対応するための州の取組を検証するよう、要請を受けた。

https://www.gao.gov/
products/ga
o-15-15

調査・検査手法

データの収集・分析方法

GAO は、(1)特定の州の SNAP 受給世帯が、潜在的な不正の可能性がある州外での購入をどの程度行っているか、(2)特定の州が潜在的な不正を特定するために、州外の取引を含め、データアナリティクスをどの程度利用しており、その際にどのような利点や課題があったか、(3)各州が不正検出のためのデータアナリ
ティクスに関する先行事例を実施する際、食料・栄養局がどのように州を支援したか、の 3点について調査を行った。
検査の手法は以下のとおり。
・州外での購入の割合が大きかったノースダ
コタ州、ワシントン州、コロンビア特別区での SNAP 利用購入に関する 2017 年度のデー
タ分析・マサチューセッツ州、ミシシッピ州、ニューメキシコ州、ウィスコンシン州を加えた 7
州のデータアナリティクスの使用状況についての、各州の担当者や食料・栄養局の職員に対するインタビュー調査
・関連する法規制、プログラム手引書及び報
告書のレビュー

本件の調査内容それぞれに対し、以下のデー
タを収集・分析した。
(1) 全国のすべての州外購入データと、ノースダコタ州、ワシントン州及びコロンビア特別区の SNAP 世帯に関する取引データを分析した。3 州の SNAP の取引データは食料・栄養局より提供を受け、全ての SNAP 給付を出身
州に隣接していない他州で使用した世帯のデータを分析したほか、その他の疑わしい利用
データについても分析した。
(2) 7 州の SNAP 担当機関の不正対策担当者に対するインタビュー調査により、各州のデー
タアナリティクス活動や、GAO の Fraud Risk
Framework に記載のデータアナリティクスの先行事例導入有無、利点と課題等について聞
き取り、分析した。また、利用可能な関連文書も入手した。
(3) 不正利用防止及びプログラム・インテグリ
ティ向上の取組を目的とした食料・栄養局助成金関連文書、2014 年～2017 年の間に食料・栄養局が実施した 10 州でのパイロットプロ
ジェクトの仕様書及び作業報告書、食料・栄養局が 2016 年に作成したデータアナリティ
クスの手引書、データアナリティクスの成熟度評価アンケート、2018 年 5 月公開の食料・
栄 養 局 の 「 SNAP Fraud Framework andSupplementary Materials」をレビューした。その後、GAO の Fraud Risk Framework のデータ
アナリティクス先行事例集及び GAO の内部監査基準に照らして、食料・栄養局が実施した州支援策を分析した。また、食料・栄養局のSNAP Fraud Framework が、GAO のデータアナ
リティクス使用の先行事例にどの程度即しているかを評価した。主に対象としたデータア
ナリティクス活動は、前回の分析終了後の2015 年度初め以降のものである。その他、本部及び SNAP の七つの地域事務所の担当者等にインタビュー調査を行った。
連邦緊急事態管理局 GAO は、(1)不適切又は不正となる可能性があ 連邦緊急事態管理局から、2013 年 11 月時点（ Federal Emergency る個人・家族向けプログラム支給を防ぐため、 の個人・家族向けプログラムデータの提供をManagement Agency） 連邦緊急事態管理局が有効な統制をどの程度 受け、その信頼性について確認した上でデー
は、個人・家族向けプ 実施したか、(2)ハリケーン「サンディ」の対 タを利用した。個人・家族向けプログラムデ
ログラム等のプログ 応時に、他の支援元との個人・家族向けプロ ータには、ハリケーン「サンディ」関連で損害ラムを通じて、2012 グラムの重複支給を避けるための情報収集に 手当を申請した全ての申請者の記録及び受け年 10 月のハリケーン おいて連邦緊急事態管理局と各州が直面した 取った個人・家族向けプログラム手当の種類「サンディ」により被 課題は何か、の 2 点について調査をした。
と金額が含まれており、GAO では、(1)社会保害を受けた被災者支 調査の手法は以下のとおり。
障番号、住所、銀行口座番号及び電話番号に援を行っている。一 ・ハリケーン「サンディ」の被害後に個人・家 重複があるデータがあるか、並びに(2)潜在的方、GAO は以前より、 族向けプログラムを支給した 5 州に対する連 な不適切支給があるかを、データマッチング
一貫した申請者の身 邦緊急事態管理局の支援提供記録のレビュー の手法により確認した。潜在的な不適切支給
元確認や被災した不 ・個人による災害支援金の不正受給防止のた としては、他のデータシステムでは無効な個動産の検査を実施で めの連邦緊急事態管理局の管理体制の評価
人情報である場合や、手当受給時点で死亡又きていない等、連邦緊 ・ハリケーン「サンディ」の影響を受けた州 は服役している可能性がある場合等を調べ
急事態管理局の課題 の職員へのインタビュー調査た。他のデータシステムとの照合には、社会を指摘している。
保障庁の目録検証システムを用いた。目録検GAO は、ハリケーン証システムは、発行されていない社会保障番「サンディ」の対応時
号や、社会保障番号と氏名又は生年月日の間に連邦緊急事態管理に不一致がある場合等の情報を提供してい

281

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応

3 州の 2017 年度 SNAP データ分析の結果、全 GAO は、食料・栄養局に対して、データアナ
体で約 2%の世帯が、州内と州外の両方で リティクスを利用して成功した州の取組や、SNAP 給付の不正利用である可能性のある消 データアナリティクス強化のためのリソース費を行っていた。また、州外で 1 回以上買物 活用戦略を、継続的に他の州政府機関にも広をした世帯と、地元でしか買物をしていない く情報提供するよう、勧告した。
世帯の間では、不正利用の可能性を示す行動 食料・栄養局はこの勧告に同意し、2021 年 9にほとんど差異はなかった。
月には、不正フレームワークの普及や助成金、調査を行った 7 州すべてでデータマッチング 契約支援といった技術支援により、データアが実施されていた。そのうち、5 州では、潜在 ナリティクスの導入成功事例やリソース活用
的な不正を特定するため、データマイニング 戦略に関する情報を発信し続けていると報告を含む、より高度なデータアナリティクスが している。
実施されている。より高度な分析を用いることで、不正検知の自動化、不正の可能性が高い案件への集中対応等の利点があった。一方、
7 州すべての担当者が、より高度なデータ分
析技術の利用及び維持には、高コスト、リソ
ース要求、データの制限、組織的サポートといった課題があるとした。より高度なデータ
アナリティクスに取り組む 5 州では、組織及び経営層のサポートを得て取組を進めていた
ほか、データアナリティクスに必要な外部データを入手したり、データ分析に必要なプログラムの内容を実例等に即して変更していたりした。
データマッチングとしては、各州の SNAP 機
関が持つ適格性データと第三者機関（連邦政
府組織、州組織、民間企業）からの収入に関するデータを照合し、受給者の情報確認や不正の可能性の検出をしていた。また、データ
マイニングとしては、コンピュータ・アルゴ
リズムによって適格性データや SNAP 購入データ、小売事業者データ等のデータセットを調査し、不正を示す可能性のある隠れたパターンや、利用の異常値を、多くの場合リアル
タイム又はほぼリアルタイムで検出していた。

GAO は、以前のハリケーン「カトリーナ」の GAO は、連邦緊急事態管理局に対して、社会被害から「サンディ」までの 7 年間で、連邦 保障庁と協力して追加データを取得するこ
緊急事態管理局は不適切な手当受給の防止策 と、重複した支援金支給を検出するためにデを講じてきてはいるが、連邦緊急事態管理局 ータを収集すること、受給者が民間保険に加による手当支給への監視強化の機会はまだあ 入しているかを確認するためのアプローチをるとした。「カトリーナ」での被害に対して 実施すること等を勧告した。
不適切に支給された手当の回収金額が限られ 連邦緊急事態管理局はこれらの勧告に同意ていることを踏まえると、不適切な手当受給 し、その勧告内容に対する取組をすべて終えを予防することが、税金の保護に適する方法 ている。例えば、2017 年 12 月には、重複デーであるとされた。社会保障庁の協力を受けて タ特定のためのソフトウェアシステムの管理
データ（死亡データ）を入手しなければ、本 体制を見直し、重複の原因が住所修正プロセ
人確認の自動化は不完全であり、不適切な手 スに関連していると特定した上で、開発者と当支給が行われる可能性がある。また、社会 ともにこれらの重複情報を捕捉するための修
保障番号等の識別情報が重複している申請者 正プログラムを導入したと報告した。また、の自動検出についての実現可能性評価は、不 住宅ローンによる支援金との重複を防ぐた
適切な手当支給のリスク軽減策の中から費用 め、個人・家族向けプログラムの申請書に住対効果の高い方法を選択する上で役立つと考 宅ローンに関する質問追加を検討している。
えられる。洪水被害に対する支援に対しては、 社会保障庁との協力については、2018 年 3 月
個人・家族向けプログラムデータベースのデ に GAO に対してデータ交換の実現可能性評ータフィールドの変更が有用である。連邦緊 価のための協力実施を報告している。

番号 詳細
事例

件名

国

分析手法
等

年

URL

事例の背景・目的

調査・検査手法

局の個人・家族向けプ
ログラムプログラム
で使用された内部統制の仕組みを検査するよう要請を受け、本検査を実施した。

20

PURCHASE
CARDS
Control
Weaknesses
Leave
Army
Vulnerable to
Fraud,
Waste,
and
Abuse

ア メ
リ カ
/GA
O

データマ
イニング

2002

https://www.gao.gov/
products/ga
o-02-732

各省庁では、少額の物 GAO では、(1)陸軍の購入カードプログラムの品・サービス購入時に 統制環境及び管理が効果的であったか、(2)陸「購入カード」を使用 軍の内部統制活動が効果的に運用されておすることで、書類作成 り、購入カードの適切な使用を保証している等の手続の簡略化を か、(3)不正利用、不適切利用、乱用の可能性
行い、プロセスの合理 がある疑わしい取引の兆候があるか、の 3 点化や取引コストの削 について検査を行った。
減を図っている。国防 本件検査は、陸軍の五つの主要指令部を対象
総省でも同様に購入 とした。各司令部の 1 基地において、購入カ
カードを利用してお ードを用いた 150 件の取引の統計的サンプル
り、2000-2001 年度は、 検査を行ったほか、内部統制の方針、手続及同省内で約 1,070 万 び活動に関しても調査した。さらに、上記(3)件、総額 61 億ドル以 の検査に当たっては、統計的サンプル検査の上の取引がなされた。 一環として、2001 年度取引に対するデータマ
一方、購入カードの不 イニングを行い、不正等が疑われる取引事例
正利用等を防止する を調査した。
ためには、各機関によ なお、検査に当たっては、潜在的な不正利用
る内部統制が必要で 全てを調査したわけではなく、このデータマ
あ る が 、 2001 年 と イニングは、それらの潜在的な不正利用をす
2002 年に、GAO は海 べて特定するために設計されたものではな
軍において必要な内 い、と付記されている。
部統制制度が整っていないことを指摘した。この結果を踏まえ、議会は購入カードの管理に関する監査を拡大するように
GAO に要請した。本検査は、この要請を受け、国防総省の中で最大の購入カードプロ
グラムを有する陸軍を対象に検査を行ったものである。GAO
では、2001 年度の購入カード取引の承認、購入及び支払に関する陸軍での内部統制の適切性を評価することを目的として、検データの収集・分析方法

調査・検査結果

る。また、手当受給時点で死亡している場合 急事態管理局はこのような改善の機会を活用を調べるために、個人・家族向けプログラム する必要があり、そうでない限り本検査で指データと社会保障庁の死亡データ（2014 年 5 摘した不適切な手当支給のリスクは残ってし
月時点の最新データ）を照合し、個人・家族向 まうとされた。
けプログラム申請日が死亡データ上の死亡日 また、連邦緊急事態管理局は、住宅保険に加より後になっているケースを抽出した。照合 入していない、と不正確な申告をした可能性
は、個人・家族向けプログラム受給者が申請 のある申請者に対して住宅修理支援を行ってした社会保障番号と、死亡データの社会保障 いたことが分かった。これは、申請者からの番号を比較した上で、目録検証システム上の 自己申告データに基づいた処理が行われてい個人・家族向けプログラム申請者の情報が社 ることが理由であったが、連邦緊急事態管理
会保障庁の保有する記録と一致しているかを 局ではすでに自己申告データの検証の仕組み
確認する流れで実施した。服役中の可能性の を検討している。
調査には、ニューヨーク州、ニュージャージ
ー州、及びコネチカット州の各州の刑務所局が持つ囚人データベースを用い、サンディ上陸日の 2012 年 10 月 29 日から 6 か月間（2013
年 4 月 29 日まで）の間に投獄された囚人のデータを対象として、社会保障番号等の一致がないかを確認した。
データマイニングは、2001 年度の陸軍の 5 司 GAO は、陸軍の購入カードプログラムは十分
令部での購入カード取引を対象として実施し に管理されておらず、不正利用が疑われる取た。取引のうち、不正な品目や個人的な商品 引の根本的な原因は管理の不十分さである、を販売している可能性が高い特定のベンダー と結論付けた。
との取引をデータマイニングにより特定し、 各司令部での検査及びデータマイニングの結
これらの取引のうち、幾つかの取引に対して、 果として、13 件の購入カードの不正利用又は追加の文書提供（主に請求書）を依頼し、内容 疑わしい取引が確認された。不正利用としての確認を行った。一方、追加書類が提供され は、上限額を超えた支払や、政府での使用になかった場合又は書類確認の結果として問題 適しているか疑わしい物品（サングラス、陶が発覚した場合は、さらなる追加書類や情報 磁器、ワイン、葉巻、2,250 ドルの樹木）の購を入手し、検討した。
入、又はそのどちらにも該当する取引があっ
データマイニングでは、手動及び自動で購入 た。疑わしい取引としては、購入カード保有
カードのデータを分類した。
者が、正当な理由又は書面化された理由なしに、購入カードを利用した取引があった。データマイニングで特定された不正利用の一例には、2001 年 6 月のエスコートサービスへの630 ドルの支払、330 ドル～770 ドルの洋服（私用利用）や 523 ドルの Bose ラジオの購入（私用利用）、7,600 ドルの Opryland ホテルの私用利用、高額オフィス家具の購入のための分割払の事例がある。

282

勧告と受検機関のコメント・対応

GAO は、陸軍長官に対し、全体的な統制環境の強化と、陸軍での購入カードプログラムの内部統制改善のため、陸軍副次官補（調達担当）等へ以下のような行動を実施する指示を出すよう、勧告を出した。
・全体的な統制環境の問題への対処を行うこと。少なくとも、購入カードの発行及び継続的な必要性評価の管理、カードの取消し手続、支出制限等について、購入カードの標準操作手順書に含めること。
・プログラムコーディネータ及び承認担当者
が、購入カードの不正、浪費、乱用を防止する
最初の防衛線となるために必要な権限を持てるよう、それぞれの立場、役割及び職務内容を具体的に説明する方針文書（ポリシーディ
レクティブ）を発行すること。
・購入カードプログラム、特にそのモニタリ
ング活動に必要な人的資源を各管理レベルにおいて評価し、その人的資源を提供すること。
・分析ツールを含む、購入カードプログラム
モニタリングシステムを開発し、適用すること。
・内部統制活動とモニタリングプログラムの妥当性を評価するためのパフォーマンス指標
及び目標を策定すること。
・既存のカード所有者と月々の使用限度額のレビューを義務付け、継続的な購買の必要性がある職員のみがカードを保有していること、及び購入カードでの支払が適当と思われる限度内の利用であることの確認を行うこと。このレビューを踏まえて、陸軍全体、特に今回の検査で重大な問題が発見された司令部において、不必要と判断される購入カードのキャンセルを行うこと。

番号 詳細
事例

21

22

事
例3

件名

国

分析手法
等

年

URL

CIGIE
purchase card
initiative usda
controls overpurchase card
use

ア メ
リ カ
/OIG

データマ
イニング
と加重ア
ルゴリズ
ムを用い
た

2018

https://www.oversight.gov/sites/default/files/
oigreports/500
24-000122.pdf

Improper
Payments:
Government
wide estimatesand use ofdeath data tohelp prevent
payments to
deceasedindividuals

ア メ
リ カ
/GA
O

データマ
ッチング

2015

https://www.gao.gov/
products/ga
o-15-482t

事例の背景・目的査を行った。
米国農務省（USDA）
では、12,000 名以上の職員が、業務利用のク
レジットカード（購入カード）を用いて、物品やサービスの調達を行っている。USDA
では、調達・物品管理室が購入カードの管理を担当している。
本事例は、USDA において、購入カードを用いた不正利用の可能性のある取引があった か ど う か を 、
USDA-OIG が監査したもの。加えて、そのような不正取引を防止するため、USDA 及び関連機関の内部統制を評価した。

調査・検査手法

調査手法は以下のとおり。
・2017 年度前半（2016 年 10 月 1 日～2017 年
3 月 31 日）の購入カードによる取引とその関連書類のレビュー。
・リスクの高い取引サンプルのレビュー。
・購入カードプログラムに関連する過去の監査資料、法令、規制、政策、手引書のレビュー。
・機関の職員へのインタビュー調査。
なお、高リスクの取引を特定するためにデータ分析ツールを利用し、100 件の取引を統計
的サンプルとしてレビューのため選定した。
取引のリスクの高さごと（高リスク、中リス
ク、低リスク）のグループ化に当たっては、
USDA-OIG のデータサイエンス室、米国郵便公社の OIG、及び教育省の OIG が開発した加重アルゴリズムを用いた。

アメリカでは、不適正 2012 年 5 月～2015 年 2 月に行った不適正支支出情報法の改正に 出と社会保障庁の死亡データに関する調査をより、連邦政府機関 基に、本議会証言を取りまとめた。
は、(1)全プログラム
及び活動の検証、(2)
多額の不適切支出の可能性があるプログ
ラム及び活動の特定、(3)それらプログラム
及び活動の年間不適正支出額の推定、(4)
不適切支出を削減するための行動実施と削減目標の設定、(5)
その結果の報告、の 5
点を行うよう求められている。
本件は、検査報告書ではなく、議会証言として、①政府全体での不適正支出に関する問題と、②死亡者への各種手当の不適切な支払を防止するための社会保険庁が保有する死亡データの活用法についてまとめたもの。

データの収集・分析方法

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応対象となった 42,000 件以上、合計 1 億 4,500 USDA-OIG は、購入カードプログラムについ 検査結果を踏まえ、調達・物品管理室に対し、万ドル以上の購入カードでの取引のうち、 て、調達・物品管理室はより強力な管理をす 指定外取引先を利用するときの文書化の手続
ODS によるデータマイニングによって 80,529 る必要があるとした。
を統一すること、分割払に対する手引書を作件、2,400 万ドル以上の取引が、リスクのある 100 件のサンプル取引（合計 44,725 ドル以上） 成すること、USDA-OIG が特定した分割払事取引と特定された。そのうち上位 25%（20,133 のうち、34 件が指定された取引先を利用して 例のレビューを行い必要に応じた払戻をする
件、合計 800 万ドル以上）を高リスク取引と いない疑わしい事例として特定されたほか、 ように各庁へ依頼すること、売上税の還付にして特定した。この高リスク取引 20,133 件の 8 件の分割払、7 件の売上税込みの取引、28 件 関するガイドラインを作成することを勧告し中から、サンプル取引の 100 件を選定した。 の必要書類がない取引があった。また、58 件 た。
なお、100 件のうち 50 件を対象期間前期（2016 の取引には、一つ以上の問題が見つかった。 調達・物品管理室は、勧告の内容に同意した。
年 10 月 1 日～12 月 31 日）から、残りの 50 件 また、高リスクの取引を行った上位 3 位のを後期（2017 年 1 月 1 日～3 月 31 日）から選 USDA 機関を特定（動物植物健康検査サービ
定している。
ス、農業研究サービス局、森林サービス局）
リスクの高さを評価するために使われたアル し、これらの機関の内部統制状況の確認及びゴリズムは、取引禁止又は問題のある取引先 関連する書類のレビューを行った。
との取引、1 回の購入額上限を超過した取引、分割払、売上税を支払った取引、週末や休日 検査全体の結果は、以下のとおり。
に発生した取引、第三者ベンダーを使用した ・調達・物品管理室では、調達先として指定取引の特定である。
されている以外の取引先からの購入を文書化
データセットは、USDA の購入カード取引の して処理する、という全庁的に統一された方
データと、U.S Bank の AXOL システムからの 法が欠如している。
購入カードアカウント保持者情報を統合して ・調達・物品管理室は、分割払を避けるため作成した。その後、ACL Analytics という分析 のガイダンスを発行する必要がある。
ソフトウェアを使用し、加重アルゴリズムを ・購入カード保有者が、不要な売上税を支払実行した。
った例がある。
なお、AXOL システムからのデータ使用に当 ・文書保管管理を強化する必要がある。
たって、USDA-OIG のデータサイエンス室では ACL ソフトウェアを用いたデータ検査も実施し、関連書類との矛盾が見られた売上税の取引データについては使用しないこととした。
本議会証言の作成に際して、新たなデータ収 政府全体で、2014 年度には 22 機関の 124 プ 検査報告書ではないため、勧告及び受検機関
集・分析は実施されていない。
ログラムで不適正支出が発生し、総額は 1,247 のコメント・対応に該当するものはなし。
億ドルに上り、前年度よりも 190 億ドル増加したと推定されている。
2012 年の不適切支出排除・回復法では、「DoNot Pay」イニシアティブの法制化がなされた。「Do Not Pay」イニシアティブは、ウェブベースの集中型データマッチングサービス
で、各政府機関が、社会保障庁の死亡データ
を含む複数のデータベースを確認し、受給者への支給状況や支払の適格性を、新規支払前に判断するために利用することができる。また 、 DATA 法 （ Digital Accountability andTransparency Act of 2014）でも、財務省によるデータ分析センターの設立や既存サービスの拡張により、不適切支出の防止又は削減のた
めのデータ、分析ツール、データ管理技術の提供を求めている。不適切支出排除・回復法の定めにより、OMB では政府機関向けに不適
正支出情報法と Do Not Pay イニシアティブによる不適切支出削減に関するガイダンスを策定している。

283

番号 詳細
事例

23

24

事
例6

事
例
10

件名

UnemploymentInsurance:
States'Reductions in
Maximum
Benefit
Durations
Have
Implications
forFederal
Costs

WATER
POLLUTION
EPA
Has
Improved Its
ReviewofEffluent
Guidelines but
Could Benefit
from More

国

ア メ
リ カ
/GA
O

ア メ
リ カ
/GA
O

分析手法
等

クラスタ
ー分析

決定木分
析

年

2015

2012

URL

https://www.gao.gov/
products/ga
o-15-281

https://www.gao.gov/
assets/gao12-845.pdf

事例の背景・目的

調査・検査手法

GAO では本議会証言
以前より、政府における不適正支出に関連する検査を行っており、社会保障庁の死亡データ利用について
も、2013 年に当該データへのアクセスに関するガイダンスの作成や、適切な機関へのアクセス確保について、勧告を行っていた。
各州は、1960 年代以 GAO は、議会の要請を受けて、（1）各州が失降、失業給付金の最長 業給付の最長期間を短縮した状況、（2）これ給付期間を 26 週間以 らの短縮が個人に与える影響、（3）連邦政府
上としてきたが、2011 の失業給付に係る費用への影響、（4）より広年以降は、九つの州が 範な経済効果を調査した。
この最長給付期間を 調査の手法は以下のとおり。
短縮している。
•関連する連邦法及び規制と州法を確認した。
アメリカ合衆国上院 •連邦失業保険プログラムの職員と州の失業の健康、教育、労働、 保険職員、及び雇用者グループ等にインタビ
年金に関する委員会 ューを実施した。
は、この影響を調べる •労働省の失業保険局、労働統計局、及びそのように GAO に調査を 他の情報源からのデータを使用してクラスタ要請した。
ー分析を実施した。
•労働省及び労働統計局からのデータを分析した。
•GAO に提供されたデータに基づいて計算された継続給付率を計算した。
•個人の失業手当の主な影響等に関する経済
文献レビューを実施した。

水質浄化法のもと、 EPA が産業分類を選別し検討するために行っ
EPA は産業施設から ているプロセスとその結果を調査するための廃水汚染の削減で に、以下を実施した。
大きな成果を上げて ・水浄化法と関連する裁判所の判決及び機関
いる。EPA は現在、石 の文書のレビュー
油精製、肥料製造、石 ・EPA の技術・分析部門の担当者や専門家に
炭採掘等 58 の産業分 対するインタビュー
野を対象に、排水ガイ ・新規又は改定される可能性のある排水ガイ
ドラインと呼ばれる ドラインにおける特定の産業分類を選別する
技術ベースの規制を ために EPA が行った手順を文書化した。
行っている。このガイドラインは、施設が排 本検査で実施した調査・検査手法は、GAO の出できる汚染物質を 報告書において極めて詳細に紹介されてい制限するための許可 る。
証に適用される。水質 また、排水ガイドラインの改定の必要性を評
浄化法では、EPA が適 価するために、各州の水質責任者を対象とし切にガイドラインを たウェブアンケートを実施し、そのデータを改定することも求め 統計的に分析した。分析の際に、決定木を活られている。EPA は、 用した。
処理技術の進歩や産データの収集・分析方法

調査・検査結果クラスター分析は、(1)の分析の際に活用され、 (1)については、クラスタリングアルゴリズム
凝集型階層的クラスタリングと呼ばれる手法 の結果を調べて、結果に強く影響しているとを用いた。
思われる個々の変数を特定した。さらに、州
データは労働省の失業保険局、労働統計局、 議会と州知事の政治的同質性に合わせて、ク
及びその他の情報源から入手した。
ラスターに属する州が失業保険の給付期間を各州の課税能力、人口統計、産業構成等、プロ どの程度短縮したかを評価した。
グラムのメリットと資金調達に関連するもの これにより、特性が類似している給付期間短だけでなく、プログラムに関係のない数値も 縮州を 2 グループ特定し、クラスター分析で変数として選択した。50 州すべてとコロンビ は給付期間短縮州にカテゴライズされるが、ア特別区について上記の変数を収集した後、 実際には期間を短縮しなかった州を特定し各変数の平均が 0 に等しく、分散が 1 に等し た。
くなるように、すべての変数を標準化した。 州を比較することで、同様の状況にある州が標準化した後、各州について、すべての変数 給付期間を短縮したことを選択した理由を調を使って多変量ユークリッド距離行列を計算 べることができた。
した。次に、凝集型階層的クラスタリングの 分析の結果、期間を短縮した州は、しなかっアルゴリズムをこの距離行列に適用した。こ た州と比較して、一般的に、課税対象となる
れは、平均連結法を使用して、距離を増やし 資源の総額が少ないこと、連邦政府からの借ながら様々なクラスターを形成した。
入れが多いこと、失業率が高いこと、労働組合への参加率が低いことがわかった。

決定木の作成に用いたデータは、ウェブアン
ケートにより集められた。アンケートは、全国汚染物質排水削減制度の実施が認められている 46 州の水質プログラムの責任者を対象に実施した。
様々な意思決定要因がどのように作用して、排水ガイドライン改定の必要性に関する州の見解に影響を与えているかを理解するために、調査で得られたデータを使って決定木分析を行った。決定木は、特定の産業カテゴリ
ーについて各要因影響しているかどうかによって、データをより小さなサブグループに分割して作成した。
例えば、特定の産業からの排水が人の健康や環境に重大なリスクをもたらすと州当局が認識しているかどうかによって、ケースをサブグループに分け、それぞれのサブグループについて、排水ガイドラインを改定すべきだと答えたケースの数と、ガイドラインを改定すべきでないと答えたケースの数を集計した。

284

その他、(2)については、給付期間の短縮によって個人が受ける給付額が減ること、(3)については、連邦政府の失業給付に係る費用負担が増える可能性があること、(4)については、GDP や雇用にマイナスの影響を与える可能性があると結論づけた。
排水ガイドラインの改定に関する様々な問題点が明らかになった。
（例）・EPA が定期的に排水ガイドラインを見直し、適切に更新又は追加することが水質汚染防止法で定められているにもかかわらず、特定の産業区分に対する多くの排水ガイドライ
ンが 20～30 年間にわたって改定されていな
い。
・産業区分の検討が不十分
・ほとんどの産業分野において、より効果的な処理技術の利用可能性を検討する詳細な追加審査が行われていない。
・全国汚染物質排水削減制度 データベースの活用、関連する関係者の意見の入手、業界
又は利用可能な処理技術の変化を考慮した旧排水指針の見直し等、プログラムを改善する
ための様々な可能なデータ源を分析していない。

勧告と受検機関のコメント・対応

各州の期間短縮が連邦の失業保険プログラムの費用にどのような影響を与えたのかを調査し、必要に応じて提案書を作成することを、
GAO は労働長官に対して勧告した。労働省
は、GAO の勧告に同意し、最長期間の短縮が、連邦費用に与えた影響影響を研究するにはどのようなアプローチを取ればよいか、その評価を開始することを明言した。

EPA に対して以下の 三つの措置を勧告した。
①産業部門からの排出物がもたらす危険性に関する追加データ源を特定及び評価すること。
②産業部門で使用されている、あるいは使用可能な処理技術のスクリーニング段階での評価を向上させるための情報源を特定・評価すること。
③産業部門で利用可能な処理技術に関する情報を徹底的に検討するために、審査プロセスのスクリーニングのフェーズを修正すること。
EPA は、本報告書が EPA の排水ガイドライ
ンプログラムを適切に説明していると述べ、本報告書の提言のうち二つには原則的に同意したが、三つ目の提言には同意しなかった。

番号 詳細
事例

件名

国

分析手法
等

年

URL

25

事
例7

COMMUNIT
Y BANKS
EffectofRegulations on
Small
Business
Lending andInstitutions
Appears
Modest, but
Lending Data
Could
Be
Improved

ア メ
リ カ
/GA
O

ロジステ
ィック回
帰

2018

https://www.gao.gov/
products/ga
o-18-312

26

事
例
11

Public Health:A
HealthStatusIndicator for
TargetingFederal Aid toStates

ア メ
リ カ
/GA
O

主成分分
析

1996

https://www.gao.gov/
assets/hehs97-13.pdf

27

事
例9

As
More
Households
Rent,
the
Poorest Face
Affordabilityand Housing
Quality
Challenges

ア メ
リ カ
/GA
O

因子分析

2020

https://www.gao.gov/
products/ga
o-20-427

事例の背景・目的

業界の変化等を反映
して、ガイドラインの改定を行っている。
2007 年～2009 年の金融危機以降、規制当局
が規制を大きく変えた。規制や監督は、議会や規制当局が意図していない効果をもたらすこともある。特に、規制の変更によってコミュニティバン
ク(市長村又は隣接市町村等比較的狭いエリアにおいて、主に地域の中小企業や個人顧客のために銀行サービスを提供する銀行)の中小企業向け融資の能力が低下したのではないかという疑問が生じた。そのため、GAO は、2010 年以降の規制変更がコミュニティバンクと中小企業向け融資に与えた影響を評価するよう求められた。
議会は、GAO に対して、公衆衛生包括的補助金が目標を達成しているかを確認する
ために、補助対象となりうる州民の健康状態の指標を特定するように求めた。具体的には、若年死亡率や貧困層の数が、健康状態の適切な指標となるかどうか、また、他の指標も使用できるかどうか、というものだった。
2007 年から 2009 年にかけての金融危機以降、借家世帯の割合が増加し、数十年続いた持家志向の傾向が逆転した。この変化によって、特に低所得世帯
が、賃貸住宅の利用可
能性、手頃さ、質に関する懸念を抱くようになった。
連邦政府は年間約440 万世帯の家賃を補助しているが、補助を受ける資格のある
世帯数は補助を受け調査・検査手法

データの収集・分析方法

GAO は、規制当局が中小企業向け融資の測定に使用しているデータを調査するとともに、コミュニティバンクの中小企業向け融資額とその融資プロセス、銀行人口の変化、財務実績に対する規制の影響の程度を調査した。
GAO は、2001 年から 2017 年までのコミュニ
ティバンクの融資・財務データを分析し、これらのデータやその他のデータを用いて計量モデルを構築し、450 以上のコミュニティバ
ンクにアンケート調査を実施した。また GAOは、コミュニティバンク（規模や地域の幅を確保するために選択）、中小企業アドバイザ
ー、銀行・消費者擁護団体、金融規制当局のスタッフにインタビューを行った。

2001 年 1 月から 2017 年 6 月までのコミュニ
ティバンクと信用組合に関する規制当局のデータをまとめた。

規制環境はコミュニティバンクとその中小企 GAO は、銀行規制当局に対し、中小企業向け業向け融資の様々な側面におおむね緩やかな 融資を測定するために収集したデータを再評
影響を与えている可能性が高いと結論づけ 価し、必要に応じて修正するよう、三つの提た。例：・コミュニティバンクの融資は金融 言を行った。銀行規制当局はその提言に同意
危機後に減少した可能性が高いが、その後 した。
2013 年から 2017 年にかけて増加した。・2010
年から 2017 年にかけて、コミュニティバンクの数は約 24％減少したが、これは主にコミュ
ニティバンク同士の合併と新規銀行設立率の低下によるものである。計量モデルによると、マクロ経済、地域市場、銀行の特性がこれらの傾向の大部分を説明しているが、規制環境の変化やその他の要因も少なからず影響している可能性がある。

GAO は、州レベルのデータを用いて、若年死
亡率や貧困者数等の指標と、二つの情報源から得られた州の健康状態に関する情報との関係を調べ、連邦政府の公衆衛生包括的補助金の配分計算式にこれらの指標を含めることの妥当性を評価した。

対象データは、疾病予防管理センターがまとめた 18 の指標からなる Healthy People 2000 指標と、ReliaStar Corporation が開発した健康状
態複合指標である。
まず、主成分分析を用いて、Healthy People
2000 指標の構成要素のうち指標に大きな影響を与える要素のみを抽出した。次に、相関分
析と回帰分析を用いて、若年死亡率、貧困、個々の要素、その他の選択された指標、又はこれらの変数の組合わせが、Healthy People
2000 指標に含まれる州間のばらつきをどの程度説明しているか、また、補助金を配分する
計算式において、健康状態の指標としての適性を調べた。

若年死亡率は、Healthy People 2000 指標とReliaStar 指標の両方で測定された各州の人口の健康状態の違いを反映する最も優れた代理指標であることがわかった。そのため、連邦
政府は、補助金の配分に当たって若年死亡率を用いることで、各州の人口の死亡率、疾病発生率、死亡率や罹患率のリスクに基づいて補助金を体系的に配分することができる。

●ローカルの種類
地域間の共通の傾向及び差異を説明するために、都市圏のグループ分けを行った。
●賃借人世帯の特徴
2001 年から 2017 年までのアメリカン・コミ
ュ ニ テ ィ ・ サ ーベ イ（American Community
Survey）のデータをもとに分析した。
●家賃負担割合2001 年から 2017 年までのアメリカン・コミュニティ・サーベイのデータをもとに、世帯収入に占める総家賃の割合を全国及び地域別に分析した。
●賃貸住宅の質2001 年から 2017 年までのアメリカン・コミュニティ・サーベイとアメリカン・ハウジン
グ・サーベイのデータを分析した。

●因子分析の結果
本検査は勧告を目的としたものではなく、分2017 年の賃貸住宅の 15％（500 万戸以上）は、 析結果を議会に報告した。
相当な品質問題（壁のひび割れやネズミの存在等）があったり、住居に必要な要素（暖房
器具や温水・冷水等）が欠けていたりした。
●因子分析
欠陥のある住戸の割合は、2001 年から 2017 年
賃貸住宅の質の分析で、因子分析を活用した。 まで同水準で推移していた。
各変数を用いて、ユニットの完全性（指標）とユニットの品質（連続指標）の二つの指標を ●その他
作成した。
2001 年に比べて 2017 年の賃借世帯数は約 700
後者については、単一因子モデルを因子分析 万世帯増えており、賃貸世帯の割合は推定によって推定し、そのモデルに基づいて品質 34％から 36％になった。
スコアを推定した。品質スコアが一定値を超 賃貸の家賃負担割合は 2001 年から 2017 年にえると質の問題が発生するような閾値を設定 かけて増加した。家賃負担は、低所得世帯（地した。
域中央所得の 80％以下）で最も多く、最も深これらの前提のもとで、各年で賃貸住宅の質 刻であり、超低所得世帯（地域中央所得の 30％●活用したデータ
アメリカン・コミュニティ・サーベイとアメリカン・ハウジング・サーベイの 2001 年から
2017 年のデータを用いた。

285

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応

勧告は特に記載されておらず、以下の結論が示されている。
若年死亡率は、州が管理する中核的な公衆衛生機能に対する連邦政府の資金を配分するための適切な健康状態指標である。指標の複雑さや管理の負担を軽減するために、配分計算
式に単一の指標を用いることが望ましいと考えられる場合、若年死亡率は最も適した指標である。

番号 詳細
事例

28

29

事
例4

件名

国

分析手法
等

年

URL

Tax-Law
Enforcement:
IRS
Could
BetterLeverage
Existing Datato
Identify
Abusive
Schemes
Involving TaxExempt
Entities

ア メ
リ カ
/GA
O

OCR の 利用2019

https://www.gao.gov/
products/ga
o-19-491

Billionsin
Estimated
MedicareAdvantage
Payments
From
Chart
Reviews Raise
Concerns

ア メ
リ カ
/OIG

監査対象
が使用し
たモデル
とデータ
抽出ツー
ルを利用

2019

https://oig.hhs.gov/oei/r
eports/oei03-1700470.pdf

事例の背景・目的

調査・検査手法

る世帯数よりも多くなっている。GAO は、
住宅市場の包括的な評価を求められた。
内国歳入法では慈善 (1) 納税者が免税事業者の免税スキームを不団体へ金銭・物的寄付 正に利用した事例、(2) IRS のコンプライアンをした個人納税者や ス状況、(3)IRS が免税事業者による免税スキ
事業者が内国歳入庁 ームの不正利用事例や免税スキームの新たな（IRS）に提出する所 不正利用事例を発見するために改善すべき点
得税申告書で所得総 について調査を行った。
額から寄付金額を控 調査方法は以下のとおり。
除することにより、税 ・文献調査と訴訟事例をレビューした。
負担を軽減すること ・専門家と研究者へのインタビューをした。
を認めている。ただ ・連邦政府の内部統制基準(グリーンブック)
し、免税措置が不正に 及び GAO 不正リスク管理フレームワークと利用された場合、慈善 IRS の内部統制状況を比較して調査した。
部門に対する国民の ・IRS の検査目標の達成状況を評価した。
信頼を損なう可能性 ・IRS が検査対象とした事業体から提出されがある。そこで GAO た申請書の説明欄をレビューし、不正事例のは IRS が独自の検査 特徴と IRS のコンプライアンス状況に関するで免税利用スキーム 統計分析を行った。
の不正利用事例を特 ・事業体の申請書の自由記述欄の記述内容を定する方法を調査す 用いて免税事業体の情報公開状況に関する統るように要請を受け 計分析を行った。
た。
・データ利用に関する IRS のガイダンス資料
をレビューした。
・データとデータベースの利用状況について
IRS 職員にインタビューした。
・IRS が不正利用を特定する際に利用する参考資料をレビューした。
メディケア・アドバン 調査・検査手法は以下のとおり。
テージ医療保険プラ ・カルテレビューのみで報告された診断の財ンにはリスク調整プ 務的影響を決定するために、診断を追加した
ログラムが適用され カルテレビューによる支払増加額と診断を削ている。通常、メディ 除したカルテレビューによる支払減少額の正
ケア・メディケイド・ 味差を計算した。
サービスは、患者の診 ・リスク調整モデルとして採用されているメ
断結果を用いてリス ディケア・メディケイド・サービス階層条件
ク調整をし、より重度 カテゴリーモデルを用いて、 メディケア・ア
な患者には高額な保 ドバンテージ機構が診断を加えていなければ険料をメディケア・ア 生成できなかった階層条件を検証した。
ドバンテージ機構を ・カルテレビューがリスク調整済みの支払に介して支払うことに 与えた影響をレビューするためにメディケなっている。検査結果 ア・メディケイド・サービスに構造化アンケと臨床診断の一致を ートを行った。
確認したことを記録 ・関連文書をレビューした。
するカルテレビューには、診断の追記や削除が可能であり、メディケア・アドバンテー
ジ機構がカルテレビ
ューを使用して不適切に支払金額を増やす可能性が懸念される こ と か ら 、 HHSOIG は調査の要請を受けた。

データの収集・分析方法

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応について問題が生じた割合を推計した。

以下）の約 4 分の 3 が収入の半分以上を家賃に支払っていた。

データ収集方法は以下のとおり。
・関連文献から選定した専門家と研究者からヒアリングデータを入手した。
・ デ ー タ ベ ー ス で “tax avoidance,” “taxexempt,” “shelter”をキーワードとする 2008 年
から 2018 年の文献・訴訟データを検索して入手した。
・不正取引の検査を実施している IRS の部署が利用しているコンピュータデータシステム
から不正利用事例のデータを収集した。
・IRS の調査分析統計局担当者と協働して、Python コンピュータプログラミング言語を使用して光学的文字認識（OCR）分析を行い、“charity,”“foundation”のキーワードを含む申請書類を収集した。

(1)様々な免税スキームの不正利用事例が確 GAO は、内部統制を強化するために以下の勧認された。これらの事例には、企業が寄付金 告を提示した。
額等を過大に申請している場合や寄付先が不 ・IRS 長官は、申請書様式 8886-T の申請内容
適切である場合があった。
を検査する必要がある。その結果に基づき、(2)「リスクの識別、分析、対応」、「統制活 IRS は、免税事業者範囲の拡大や、不申告によ動設計」、「質の高い情報の利用」について、 る罰則規定など等の措置を取る必要がある。
IRS がコンプライアンスを満たせていなかっ ・IRS 長官は、複数部門が検査した免税事業
た。(3)IRS には免税スキームの不正利用状況 者の免税スキームの不正利用事例に関するデを検査する部署が複数あり、各部署がデータ ータを連携させ、連携されたデータを用いてベースで不正事例ごとに割当てられたプロジ 新たな問題を評価し、対応する必要がある。
ェクトコードを用いて参考事例を検索する ・IRS 長官は、複数部門における検査データ
が、各部署が利用するプロジェクトコードの の分析方法と監督方法を改善するとともに、整合性が取れていなかった。また、事業体が データベース等の既存ツールの機能と活用方提出する申請書（様式 8886 及び様式 8918） 法を再検討する必要がある。
の確認漏れがあり、免税事業者として不適切 ・IRS 長官は、既存のデータ分析ツールを利な事業者も免税事業者として認定されている 用して申請書様式 8886 及び様式 8918 の記述
ケースが存在した。付随書類（様式 8886-T） 内容を精査し、検査データを蓄積して免税スの提出義務や規則がないため、提出する事業 キームの新たな不正利用事例の特定に活用す
体数が少ない。よって、IRS の検査担当者は、 べきである。
附属書類の提出状況を確認して不正利用事例 ・IRS 長官は、検査担当部門の管理責任者が複数部門間で検査結果を照会できるようにガの特徴を把握する必要がある。
人的資源不足が理由で IRS の検査実施回数 イドライン等を作成する必要がある。
このレポートのドラフトにコメントする際が減少していた。IRS の検査担当者は OCR 技術が組織内にあるにもかかわらず、十分にこ に、IRS は GAO のすべての推奨事項に同意した。
の技術を活用していなかった。

・メディケア・メディケイド・サービスの統合データリポジトリに保存されているデータ
からタイプコード、提出日、カルテレビューを示す“Y”の表記を確認し、カウンターデータに追記修正を加えたカルテレビューとそうでないものを分類した。さらにサービスレコー
ドとリンクしているものとしていないものに分類した。
・カルテレビューのみで報告されたリスク調
整適格診断を受けた患者について、2017 メディケア・メディケイド・サービス階層条件カ
テゴリーモデルとメディケア・メディケイド・
サービスのメディケア・メディケイド・サー
ビス階層条件カテゴリーマッピングソフトウ
ェアを使用して特定した。
・メディケア・アドバンテージプランの月々の基本支払率に階層条件の相対的因子を乗算することにより、追加及び削除された階層条
件それぞれに関連する増加及び減少した年間
リスク調整支払額の推定値を計算した。
・毎月の支払額の増減額に 12 を掛けて、年間支払額の見積りを計算した。
・ メディケア・メディケイド・サービスに入札を提出するメディケア・アドバンテージプ
ランについては、メディケア・メディケイド・
サービスのヘルスプランマネジメントシステ
ムから承認済み入札価格設定ツールを用いて該当データを抽出し 2017 年 12 月の基本支払レートを計算した。

調査結果は以下のとおり。
・HHS-OIG がレビューしたメディケア・アド
バンテージ機構のカルテレビューのうち 99％
以上が診断を追記していた。
・2017 年にメディケア・アドバンテージ機構
がカルテレビューのみで報告し、サービスレ
コードには記載されていなかった診断に対す
るリスク調整後の支払額は推定 67 億ドルだった。
・メディケア・メディケイド・サービスは、メディケア・アドバンテージ機構が受益者に提供した特定の診療サービスに紐づかないカル
テレビューに基づくリスク調整金を推定 27億ドル支払っていた。
・レビュー対象のメディケア・アドバンテー
ジ機構のうちほぼ半数は、2016 年において受益者に診療サービスが提供された記録がな
い、紐づけされていないカルテレビューから支払を受けていた。
また、以下三つの懸念を示した。
・メディケア・アドバンテージ機構が必要に応じてすべてのサービスレコードを送信していないため、データの整合性が懸念される。
・診断が不正確又は根拠がない場合、支払の整合性が懸念される可能性があり、関連する
リスク調整後の支払が不適切となりうる。
・カルテレビューに記載されているが、サービス記録がない潜在的に重篤な診断に対して、必要なサービスを受けられていない患者

286

HHS-OIG は三つの勧告を提示している。
・メディケア・メディケイド・サービスは、
2016 年に受益者の診療サービス記録がなく、紐づかないカルテレビューの結果、リスク調
整後の支払があったメディケア・アドバンテージ機構に的を絞って監視を行う必要がある。
・メディケア・アドバンテージのカウンター
データのうちカルテレビューで報告された診断を検証する監査を実施する。
・サービスレコードにリンクされていないカ
ルテレビューをリスク調整の診断の情報源として使用できるようにする場合のリスクと利点を再評価する。
メディケア・メディケイド・サービスは上記勧告に同意した。

番号 詳細
事例

件名

国

分析手法
等

年

URL

30

CommunicationandManagement
Challenges
Impeded
HHS’s
Response to
the
ZeroTolerance
Policy

ア メ
リ カ
/OIG

AI ソフト
ウェアを
利用した
検査

2020

https://oig.hhs.gov/oei/r
eports/oeiBL-1800510.asp

31

ReportofInvestigationR
egarding the
2019
Clearinghouse
Data Breach

ア メ
リ カ
/OIG

AI ソフト
ウェアを
利用した
検査

2020

https://www.oversight.gov/sites/default/files/
oigreports/Clearinghouse%20Data%
20Breach%200925202
0%20Final.
pdf

事例の背景・目的

調査・検査手法

2018 年春に司法省と 本件では、HHS 及び同伴者のいない外国人の安全保障省によって 子供プログラム下で HHS から資金提供を受採用されたゼロ・トレ けているケア提供施設が、ゼロ・トレランス
ランス政策では、無許 政策の実施及び分離家族の統合を行うに当た可で米国に入国した って直面した課題並びにその課題の要因を調家族は分離され、大人 査した。
は連邦拘置所に収容、 調査手法は以下のとおり。
子 供 は 保 健 福 祉 省 ・HHS 高官及び職員へのインタビュー（書面（HHS）の保護下で での回答書を含む。）「同伴者のいない外 ・同伴者のいない外国人の子供プログラムの国人の子供プログラ 下、HHS が資金提供しているケア提供施設 45
ム」の対象となった。 か所の職員へのインタビュー
その後、連邦地方裁判 ・有意抽出法によってサンプル抽出した、分所の命により、一定の 離された子どもたちへのインタビュー
基準を満たした別居 ・5,000 以上の文書（省庁へ要請したもののほ
家族の再統合がなさ か、インタビュー回答者及び施設職員から提れている。HHS-OIG 供を受けた）では、このゼロ・トレ
ランス政策が弱い立場にある子供及び家族に与える影響を考慮し、HHS が当該政策への対応及び再統合の取組を行う中で直面した課題を検証するべく、本監査を実施した。
2019 年 4 月 1 日、消 調査手法は以下のとおり。
費者製品安全委員会 ・個人情報及び消費者製品安全法の 6(b)条項
では、職員による不適 違反の情報等を含む電子メールを送信する役
切な機密情報の公開 割を担う、若しくはデータ漏洩の原因や消費を原因とする、情報セ 者製品安全委員会の対応について知っているンターからのデータ 消費者製品安全委員会職員 28 名へのインタ漏洩が発生したこと ビュー調査を把握した。これを受 ・本データ漏洩に関係する外部関係者 3 名へけ、消費者製品安全委 のインタビュー調査
員会の上級管理者及 ・情報センターの運用及びデータセキュリテ
び米国議会より要請 ィに関連する関係法規、消費者製品安全委員を受けた消費者製品 会内部方針及び手順書、並びに IT セキュリテ
安全委員会の OIG が、 ィ文書の検討
データ漏洩の範囲と、 ・過去の監査等レビュー資料、以前の消費者
消費者製品安全委員 製品安全委員会の OIG 勧告に対する消費者製会の対応に関する監 品安全委員会の対応進捗状況、及び内部統制
査及び違法行為（消費 システムの保証の検討
者製品安全委員会とConsumer Reports の共謀等）の申立ての調査を行った。

データの収集・分析方法

左記のとおり、インタビュー及び文書からデータを収集した。
・HHS でのインタビューは 2018 年 9 月～2019
年 9 月の間に行い、7 名の高官及び 44 名の職員を対象とした。
・HHS の長官及び副長官に対しては、書面で質問を行い、書面で回答を得た。
・45 施設の訪問は、各箇所 2～3 日間で、2018
年 8 月～9 月（主に 8 月）に実施した。45 か所の選定は、施設の種別、規模、人数、立地を考慮して行った。また、うち 35 か所の施設では、最大 5 名の分離された子どもの事例レビ
ューを行い、合計 89 人の事例を収集した。
・文書は、インタビュー回答者及び HHS から提供を受けた。
・家族分離に関するすべての文書（職員のコンピュータや共有ドライブ上の電子メールや文書を含む）を用いて、法律顧問室がデータベースを構築しており、HHS-OIG では、このデータベースからキーワード及び日付による絞り込みで文書を特定した。そのうえで、AI
ソフトウェアを利用して、最も関連性の高い文書をレビューのために特定した。なお、AI
ソフトウェアの詳細についての記述はない。

データ漏洩が発生した範囲の特定のため、消費者製品安全委員会の OIG では消費者製品安全委員会で実施したサンプリング手法を見直し、再実行した。また、関連期間（2010 年 1
月 1 日～2019 年 6 月 30 日）に情報センター
から送信された電子メールのうち、情報セン
ター職員から消費者製品安全委員会外部の電子メールアドレス宛てに添付ファイル付きで送信された電子メール 16,700 件に対して、フォレンジック調査を独立して行い、その結果を調査に用いた。なお、フォレンジック調査を実施した企業では、AI アルゴリズムを用いて対象となる電子メールの特定を行った。その詳細な方法については、報告書に記述され
ていない。

287

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応が存在するというケアの質に関する懸念がある。
連邦省庁間で移民政策を調整するための連絡 HHS-OIG は HHS が家族分離の責任を有する
チャネルが、ゼロ・トレランス政策の実施を わけではないものの、HHS の不十分なコミュ
HHS に事前に通知するために利用されておら ニケーション、管理及び計画が、多くの分離
ず、加えて、離散家族増加可能性に対する HHS された子どもたちの状況を悪化させたとしの主要高官の対応が遅れていたため、ゼロ・ て、HHS に対して以下の勧告を行った。
トレランス政策が実施された際、HHS は、分 ・同伴者のいない外国人の子供プログラムに離された子どもたちへ迅速かつ適切なケアを 関連する決定事項は、子供たちの利益を優先提供できなかったことが分かった。また、HHS し、保証するための措置をとって行うこと。
と国土安全保障省間で、離散家族を追跡し、 ・国土安全保障省及び司法省との正式な協定
後に再会できるようにするための手順やシス を修正又は継続し、HHS が同伴者のいない外テムが確立していなかったため、HHS による 国人の子供プログラムの運営によって子供へ分離された子どもの特定が困難となってい のケアを提供するためのサポートとなる情報た。加えて、ケア提供施設に HHS からの指示 を確実に得られるようにする。
が十分伝わっておらず、再会プロセスの各段 ・暫定的ガイダンス及び運用上の指示等の提階に課題が生じ、それらは子どもたちへのさ 供施設へのコミュニケーションを改善する。
らなるストレスにもなった。なお、HHS では、 ・手動でのプロセスへの依存を減らし、分離分離された子どもたちの追加調査の改善を図 された子どもの特定及び追跡を可能とする能っているが、その手順にはエラーが発生しや 力を向上させる。
すい手動プロセスが含まれており、脆弱性が残っていることが指摘された。

本監査の一環として実施したフォレンジック 消費者製品安全委員会の OIG では、消費者製調査の結果、消費者製品安全委員会の事前調 品安全委員会に対して、「データ漏洩の全体査による 2017 年～2019 年の期間の 29～36 名 像を評価し、全てのデータ漏洩への対応を行に対するのデータ漏洩という報告とは異な うため、データ漏洩対応チームを再招集する
る、2010 年～2019 年の期間の 556 名に対する こと」、「包括的な緊急時の連絡計画を作成
データ漏洩が起きていたことが分かった。情 し、文書化すること」、「全ての議会報告情報
報センター職員により、当該 556 名に対して や一般公開情報が正確であり、正しい文脈で合計 1,725 通の電子メールが送信されており、 の説明がなされていることを確かめるプロセ
その多数で個人情報及び個人情報及び消費者 スを確立すること」等、合計 40 件の勧告を行
製品安全法の 6(b)条項で保護されるデータの った。
やり取りが、エンドツーエンド暗号化の利用無しに行われていた。また、外部へのデータ漏洩だけでなく、権限のない職員が、個人情報及び個人情報及び消費者製品安全法の 6(b)条項違反の情報が含まれる保護のない共有ドライブにアクセスできる状態にあったことも分かり、内部でのデータ漏洩も発見された。
なお、今回のデータ漏洩が意図的なものであったという証拠は発見されず、主な原因は不適切な管理及び不適格な運営であった。また、消費者製品安全委員会と Consumer Reports の間に共謀があったという証拠や、消費者製品安全委員会又は Consumer Reports の職員が、消費者製品安全委員会の職員に脅迫されていたという証拠もなかった。
情報センターの内部統制状況には多くの重大な欠陥が見られ、連邦政府における内部統制基準である Green Book で規定されている 17の原則は一つも満たしていなかった。
また、消費者製品安全委員会によるデータ漏

番号 詳細
事例

件名

国

分析手法
等

年

URL

事例の背景・目的

調査・検査手法

データの収集・分析方法

32

Additional
Steps
byRegulators
Could BetterProtect
Consumers
andAidRegulatory
Oversight

ア メ
リ カ
/GA
O

データ管
理

2018

https://www.gao.gov/
products/ga
o-18-254

テクノロジーの進歩とインターネット及びモバイル通信デバ
イスの普及により、フィンテックと呼ばれる従来とは異なる金融サービスが台頭した。GAO はフィンテックに関する様々な情報を提供するように要請を受けた。

GAO は、金融資産の所有権やその他の目的を追跡するために使用されている 4 種類のフィンテック活動（支払、貸付け、金融のアドバ
イス、分散型台帳テクノロジー（ブロックチ
ェーンと呼ばれる））について調査した。決済テクノロジーセクターについては、モバイ
ルウォレット、P2P 決済、P2 ビジネス決済の製品とサービスに範囲を限定した。分散型台帳については、支払、証券処理、トークン販
売に分散型台帳を使用するプロバイダーに焦点を当てた。調査内容については以下のとおり。1)フィンテックの利点、リスク、ユーザー
保護 2)フィンテック企業に対する規制監督 3)
フィンテック企業の規制問題 4)国内及び他国の規制当局が自国内の金融イノベーションを奨励するためにとった措置調査手法は以下のとおり。・データ、文献、政府機関の資料をレビューした。・関連する法規制を分析した。・
120 以上の連邦及び州の規制当局、市場参加者、オブザーバー、及び活発なフィンテック
セクターと様々な規制アプローチを持つ 4 か
国の規制当局へのインタビューを実施した。
・
ビットコインやイーサリアム等の仮想通貨における分散型台帳使用に関する情報、支払、貸付け、ロボアドバイザーの各セクターの取引量に関する入手可能なデータをレビューした。

公開データベース（ProQuest, Scopus, SSRN,
Nexis.com）から文献を収集した。また、4)の国外における対応措置に関する調査のため（1）金融サービス活動、（2）フィンテック活動、及び（3）フィンテック規制アプローチの三つを重要な基準としている英国、シンガポ
ール、香港を対象とした。ヒアリング調査の結果と文献等のレビューを行っており、分析方法の記載はない。

33

Financial
Technology:
Information on
Subsectors andRegulatory
Oversight

ア メ
リ カ
/GA
O

データ管
理

2017

https://www.gao.gov/
assets/gao17-361.pdf

テクノロジーの進歩とインターネット及びモバイル通信デバ
イスの普及により、中小企業向け融資、学生ローンの借換え、モバ
イルウォレット、仮想通貨、投資家とスター
トアップ企業をつなぐプラットフォーム
等、フィンテック製品とサービスの成長が促進されている。
GAO は、フィンテッ
ク製品とサービスにかかる規制や課題について調査するように要請を受けた。

フィンテックの四つのサブセクターにおける規制監督について以下のとおり調査を行った。
・行政機関や専門団体の出版物を用いて背景調査と文献レビューを実施した。
・行政機関が発行したガイダンス、規則、イ
ニシアティブ、出版物をレビューした。
・連邦政府規制当局、州の監督機関、事業者
団体、その他専門団体等にインタビューを行った。

情報収集方法は以下のとおり。
・GAO の過去の関連レポートを検索した。
・関係機関へのヒアリングを実施した。
・政府機関等が開催したフォーラム等へ参加した。
分析方法の記載はない。

288

調査・検査結果

洩への対応には、重大な欠陥があった。危機
管理の準備が不足していたほか、データ漏洩問題対応の重要な役割に、実際にデータ漏洩の発生に責任を持つ職員を配置したことで、漏洩したデータ範囲の過小評価等の対応不足に繋がった。
調査結果を以下のようにまとめている。1)フィンテック製品には、利便性や低コストにおいて利点がある。フィンテックのロボットア
ドバイザーはアルゴリズムに従って低価格投資に関するアドバイスを提供している。2) 証
券規制当局は、従来の投資顧問と同じ方法でフィンテック投資顧問を監督することができる。 また、連邦規制当局は、フィンテックの貸手又は決済会社の銀行又は信用組合との間で生じるリスクを監視するため、企業活動の一部をレビューする場合がある。 州規制当局
は主にフィンテック企業を監督するが、連邦の規制当局は強制措置を講じることができる。3)規制当局等により、フィンテックの活動
がデータのセキュリティとプライバシーに課題があり、フィンテックの成長に伴って財務の安定性に影響を与える可能性があると指摘されている。フィンテック製品は従来の製品と同様のリスクをもたらすが、必ずしも既存の法律や規制で対処されるとは限らない。4)
海外の規制当局ではフィンテック企業の規制に対する理解を深め、規制との相互作用を促進するためにイノベーションオフィスの設立等を行っている。フィンテック企業と規制当局の両方に製品とリスクに関する貴重な情報を提供できるようにする「規制サンドボックス」を使用していた事例もあった。また、海外の規制当局は、金融革新に関して他の機関と調整するための様々なメカニズムを確立している。米国の規制当局の一部も規制のサンドボックスを導入しているが、他の規制当局
は、特定の競合他社を支持することへの懸念や権限の欠如の認識により措置を講じていな
い。
フィンテックの四つのサブセクターとして、
マーケットプレイス融資、モバイル決済、デジタル残高管理、分散型台帳技術をあげている。サブセクターの規制は企業が提供するサービスの範囲と提供方法に依存するが、市場の貸手は以下の対象になる可能性があるとしている。
・貸手が預金取扱機関に提供する特定のサービスに関わる連邦準備制度理事会、連邦預金保険公社、及び通貨監督庁による連邦規制及び審査
・事業を行っている州における州の免許及び規制
・貸手が公に証券を提供する場合、証券取引委員会が管理する証券提供登録要件
・特定の消費者保護法の違反に対する消費者金融保護局及び連邦取引委員会による強制措置
四つのサブセクターのうち、分散型台帳技術

勧告と受検機関のコメント・対応

GAO は関連機関に対して、関連機関がフィンテックに関する現状や課題、必要な規制についての議論を促進するための 16 の勧告を示した。本報告書草稿に対するコメントとして、各機関は GAO の勧告に同意し、対応措置をとると述べた。

GAO はこの報告書で勧告を提示していない。

番号 詳細
事例

件名

国

分析手法
等

年

URL

34

GAO 20182023 Strategic
Plan: Trends
AffectingGovernment
and Society

ア メ
リ カ
/GA
O

データ管
理

2020

https://www.gao.gov/
products/ga
o-18-396sp

35

Additional
Analysis andSharingofPromising
Practices
Could
Improve
Employee
Engagement
andPerformance

ア メ
リ カ
/GA
O

回帰分析

2015

https://www.gao.gov/
products/ga
o-15-585

36

UnemploymentInsurance:
Actions
NeededtoEnsureConsistent
Reporting ofOverpayments

ア メ
リ カ
/GA
O

回帰分析

2018

https://www.gao.gov/
products/ga
o-18-486

事例の背景・目的

調査・検査手法

データの収集・分析方法

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応について、仮想通貨の記録と転送を容易にするためにブロックチェーンを導入していることを紹介しており、この技術により仲介者を必要とせずほぼリアルタイムでデジタル資産を転送することができるため、安全性を確保できると記載している。
会計年度 2018 年から 検査を行った事例ではないため該当する記載 検査を行った事例ではないため該当する記載 検査を行った事例ではないが、AI と自動化、 検査を行った事例ではないため該当する記載
2023 年における GAO はない。
はない。
暗号通貨、ブロックチェーンについてそれぞ はない。の戦略計画の一部とれ以下のとおり説明している。
して政府と社会に影AI と自動化：より複雑なタスクを実行できる
響を与えうる技術動機械を生みだすが、それまで人が担当してい向についてまとめたた業務を機械が処理できるようになるため、資料。
雇用市場を混乱させる可能性がある。
「社会を変革する可
暗号通貨：仮想通貨（政府発行ではない価値
能性のある新興技術のデジタル表現）は、オンラインで操作され、と科学的進歩」に、AI
ブロックチェーンと呼ばれる分散型台帳技術と自動化、暗号通貨、を使用して取引を行う。匿名性を維持し、取ブロックチェーンを引コストを削減ができるというメリットがああげている。
るが、金融犯罪の検出が困難になるという欠点もある。
ブロックチェーン：金融サービスの再構築を可能にするが、量子コンピューティングの発展によりセキュリティの脆弱性が増す。
官民双方の組織を対 本検査では、(1)2006 年～2014 年までの職員の 人事管理局より、人事管理局が実施している 2006 年～2014 年の間で、人事管理局が測定し GAO は、人事管理局に対し、以下の三つの勧象とした調査におい エンゲージメントの傾向の説明、(2)職員のエ 連邦職員意識調査の 2006 年～2014 年の回答 た職員エンゲージメント指数は、2011 年に最 告を行った。
て、従業員が雇用主や ンゲージメントレベルを改善するための取組 データの提供を受けた。そのうち、2014 年の 高の 67%に達したが、2014 年には 63%に低下 (1) 職員エンゲージメント指数スコアに影響組織の使命に対して の特定、及び(3)職員のエンゲージメントをサ 連邦職員意識調査データを用いて、職員エン した。これは、国防総省を含む複数の組織で を及ぼす要因を毎年報告すること。
抱いている目的意識 ポートするための人事管理局のツールとリソ ゲージメント指数に影響を及ぼす要素（設問） の職員エンゲージメント指数の低下が原因で (2) 職員エンゲージメント指数スコアの統計
やコミットメント（エ ースの評価を行っている。
を特定するために、重回帰分析を実施。また、 ある。一方、大多数の連邦政府機関において、 的に有意な変化に関する情報を提供するこンゲージメント）のレ 調査手法は以下のとおり。
当該データの信頼性評価のため、記述統計、 当該期間中の職員エンゲージメント指数レベ と。
データ分布、欠損データの確認を行った。連 ルは維持又は増加であった。職員エンゲージ (3) エンゲージメントを向上させ、エンゲー
ベルが高まると、組織 ・連邦職員意識調査の回答の分析のパフォーマンスが ・人事管理局の文書のレビュー
邦職員意識調査の技術文書や、人事管理局が メント指数を構成する 3 要素（組織のリーダ ジメントをパフォーマンスに結び付けてい向上するという調査 ・人事管理局及び他機関の職員へのインタビ 指数や分散の推定値を生成するために使用し ー、上司、及び本質的な業務経験それぞれに くための事例や教訓を、次の連邦職員意識調ている統計コードの確認も行い、データの収 対する職員の認識）のうち、リーダーに対す 査調査実施サイクルの結果に間に合うよう、
結果報告されている。 ューGAO は、連邦政府職
集、処理、分析担当の職員へのインタビュー る認識が常に最低点を獲得していた。
共有すること。
員のエンゲージメン このうち、連邦職員意識調査の回答を用いて、 調査も実施した上で、データの信頼性は十分 連邦職員意識調査の回答を用いた回帰分析の 人事管理局は、一つ目の勧告には同意、残り
トの傾向と人事管理 重回帰分析を実施した。
にあるとした。
結果、職員エンゲージメント指数を決める重 二つの勧告には部分的に同意した。
局や各省庁がエンゲ
また、人事管理局では職員エンゲージメント 要な要素となる六つの取組が特定され、中でージメント向上のた指数をグループレベルで算出しているが、本 もパフォーマンスに関する建設的な対話が最めに行っている取組
検査の実施に当たり、回帰分析を行うために も重要な要素であることが分かった。
の検査要請を受け、本職員個人単位での職員エンゲージメント指数 人事管理局では、各省庁が職員エンゲージメ検査を実施した。
を再計算した。
ント指数のデータを利用して職員のエンゲー
なお、分析は、政府組織全体を対象として行 ジメントレベルを強化するためのリソースをったほかに、主要 24 機関のみを対象とした分 開発しているが、エンゲージメントを改善し、析も行った。分析では、Stata ソフトウェアを 組織のパフォーマンス強化に結び付けていく使用した。
ための全体的なアプローチの支援にまでは至っていない。例えば、毎年の職員エンゲージ
メント指数の変化が統計的に有意であるか報告しておらず、どの連邦職員意識調査の設問が職員エンゲージメント指数スコアの上昇に関連するかの分析も行っていない。
労働省の監督下で各 本検査では、(1)就職活動要件による過払いに 労働省データの分析においては、2013 年度～ 回帰分析では、①就職活動要件を課せられた GAO は労働省に対し、「就職活動要件を満た
州が運営する失業保 関連する州の行政手続、(2)就職活動要件によ 2017 年度に支給された UI 手当の給付精度測 申請者が多い場合、就職活動要件による過払 さない事例への警告による対応は連邦法の下険（UI）プログラムで る過払いに対処するための州の取組、(3)州の 定データの無作為サンプルに関する州のレビ 算定率が高かったこと、②給付精度測定監査 で許容されない旨を州へ通知すること」、「各は、2017 年に約 570 万 取組に対する労働省の監督及び支援、の 3 点 ュー結果を対象とした。給付精度測定データ 官が一つ以上の職場の連絡先を調査している 州の警告の使用中止に関するモニタリングを人に 300 億ドルを支 について調査を行った。
は、UI 請求者からの請求が行われた週に、適 州では、就職活動要件による過払算定率が低 行うこと」、「就職活動の検証要件を明確にす給した。一方、給付金 調査手法は以下のとおり。
切に給付金が支払われたか、又は適切に給付 かったこと、及び③低度又は中度の公式な警 ること」、「各州が検証要件に従っていること
受給の要件となって ・労働省データの分析
金申請が拒否されたか、という請求対応の正 告を出している州では就職活動要件による過 のモニタリングを行うこと」という、四つのいる就職活動の要件 ・就職要件及び過払率に差のある 6 州の UI 情 確性を判断するために使用されている。給付 払算定率が高かった一方で、頻繁に公式な警 勧告を行った。

289

番号 詳細
事例

件名

国

分析手法
等

年

URL

and Claimants'
Compliance
with
Work
SearchRequirements

37

事
例5

Water
Infrastructure:
Technical
Assistance andClimateResilience
Planning
Could
Help
Utilities
Preparefor
Potential
ClimateChangeImpacts

ア メ
リ カ
/GA
O

インタビ
ュー対象
者の選定
に Python
等を使用

2020

https://www.gao.gov/
products/ga
o-20-24

事例の背景・目的

調査・検査手法

データの収集・分析方法を満たしていない UI
請求者に対して、一部給付金の過払いが行われていたことが明らかとなった。これを受け、GAO では、UI請求者が積極的な就職活動を行っていな
かったことを理由とする不適切支給について検証するよう要請を受け、本検査を実施した。

報のレビュー
・労働省及び州職員へのインタビュー調査
・関連する連邦法、規制、ガイダンスのレビュー

精度測定データには、請求者情報として、UI
給付年、離職、金銭的資格情報、給付金支払履
歴、就業支援サービスへの登録状況等が含まれている。
これらの給付精度測定データを用いて、就職活動が要件となっている請求の推定割合、労働省からの照会に対面で回答した推定割合、
電話で回答した推定割合、郵便・E メール等
その他の手段で回答した推定割合、職場の連
絡先を給付精度測定の監査官が調査した推定割合、及び低・中・高の公式な警告の発出有無を説明変数とした回帰分析を行い、各年度及び各州ごとの就職活動要件による過払率の推定を行った。

なお、各州の就職活動要件による過払率を推定するため、労働省のデータを用いて回帰分析を用いた。

気候変動に伴う異常 検査の目的は、(1) 気候変動の潜在的な影響
気象の上下水道への 及びそれらの上下水道インフラへの影響の検影響が懸念される中、 討、(2)上下水道インフラの気候変動レジリエ
GAO では、連邦政府 ンス向上のための連邦政府機関による技術支機関（EPA、連邦緊急 援の取組及び追加的支援に関する専門家から
事態管理局、住宅都市 の意見の検討、(3)資金支援に関する(2)と同様
開発省、及び USDA） の検討、の 3 点である。
による上下水道イン 主な調査手法は以下のとおり。
フラストラクチャー ・関連する法規制、各機関のガイダンスのレのレジリエンス向上 ビューのための技術的及び ・連邦政府職員、上水及び下水に係る公益事
資金的支援について 業体代表者 15 名、専門家 10 名へのインタビ
検査を行った。各機関 ュー調査
によって行われている支援策について調査しただけでなく、専門家よりさらなる追加支援に関する意見を得た。

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応

告を行っている州ではその率が低かったこ 労働省は GAO の勧告に同意し、それらに対応と、が分かった。また、労働省のデータ分析 するための行動をとると述べた。
の結果、請求者の報告した就職活動の高い割合での審査や、正式な警告の頻繁な使用等、特定の州の行政手続が UI プログラムの就職活動に関連する過払率推定値の低下に関連していることが分かった。22 州では、請求者が就職活動要件を満たしていないことが発覚した場合、請求者に警告を出していたものの、それを過払支給の発生事案としては報告していなかった。労働省の判断によれば、このよ
うな取扱いは、連邦法では認められていない。
労働省では 2017 年 7 月に、連邦法の解釈に関する通知を州に対して行うとしていたが、検査を行った時点でその通知は発出されていなかった。
インタビュー調査では、各州において、求職者の就職活動に関する情報を集めるために自動化したオンラインシステムを利用していることや、就職活動要件に関する求職者への自動メッセージの送信を行っていること等が分かった。これらの取組の結果、請求者による積極的な就職活動がなされ、就職活動要件による過払いを防ぐことができた事例もあるとの回答もあった。
また、労働省は、各州の就職活動要件に関連する過払率のモニタリングや当該過払いに対する州の対処を支援してきているが、請求者の就職活動の確認に係る明確な手順は策定していない。さらに、労働省では各州に「十分な数」の就職活動を行っていることを確認するようにと指示を出しているが、「十分な数」の根拠となる情報は提供されていない。これ
らの手続が明確になれば、各州が労働省の求める要件を遵守していることを、確認できるようになる。
GAO は、EPA に対して、上水及び下水に係るインタビューを行う専門家を選定するため、 ●技術支援について
プログラミング言語 Python 及び Scopus API ・EPA では上下水道の気候変動レジリエンス 公益事業体がインフラプロジェクトに気候変（Scopus は抄録・引用文献データベース）を 向上技術支援を行っているが、インタビュー 動レジリエンス向上の取組を組み込むよう支用いて、水道水、下水、インフラストラクチャ 調査によって、EPA のプログラムは小規模で、 援するため、技術支援提供者を特定しネット
ー、気候変動、レジリエンスといったキーワ 全国規模の支援は困難であることが分かっ ワークを構築するよう、勧告した。
ードから特定した約 300 の文献の著者及びそ た。また、大統領令を踏まえ、EPA は、連邦 また、議会に対しては、連邦政府が資金提供
れらの文献で引用されている論文の著者を特 政府機関間で効果的な情報交換ができるよ を行う上下水道インフラ事業の計画におい定し、可能性のある専門家リストを作成した。 う、また上下水道インフラの計画及び運営に て、気候変動レジリエンスを考慮することをその上で、統計ソフトウェアを用いて、それ 関する決定に資する情報を提供できるよう、 義務付けるよう検討すべき、と勧告した。
ぞれの著者が、その他の著者を何回引用して 取組を行っている。
EPA は、この勧告に対して同意も反対もしているかを計算し、著者のネットワークグラフ ・気候変動リスクに対応するには設備への技 いない。
を作成し（互いに頻繁に引用している著者同 術支援が不可欠であると、全専門家の意見が士を近接して、そうでない著者は離してプロ 一致し、多くの専門家が既存の技術支援提供
ットする）、この結果を社会ネットワーク分 者（連邦政府機関、州政府機関、大学、産業
析の手法により分析した。ネットワークの中 界）のネットワークを構築することが求めらでの各著者の権威（prominence）を測るため、 れている支援を行う上で必要であるとした。
ネットワーク内の他の著者が執筆した論文内 ・各上水及び下水に係る公益事業体が気候変で当該著者が引用された回数を算出した。ま 動レジリエンスの向上を図れるよう、既存のた、階層的クラスタリング手法を用い、ネッ 技術支援提供者を特定しネットワークを形成
トワーク内の著者をグループに分けた。これ することで、EPA は政府機関と上下水道事業
により、お互いに頻繁に引用し、ネットワー 者の間で気候変動に関連する情報交換をより
クの他の部分の著者をあまり引用しない著者 効果的なものとすることができる。
のグループを特定した。これらのグループ分 ●資金的支援について290

番号 詳細
事例

件名

国

分析手法
等

年

URL

事例の背景・目的

調査・検査手法

データの収集・分析方法

類と、引用された回数を用いて、著者の分類を行った。ネットワーク内で最大のグループに入り、最も頻繁に引用されている著者については、ウェブ検索で経歴や論文の詳細を調べ、地理的な位置や研究テーマとの関連性等を調査した。結果として、最も頻繁に引用されている 15 名の著者をネットワークの最大のグループから選出した。このうち、調査協力に同意した 8 名の研究者へインタビュー調査を実 施し た。 また 、8 名以 外に、Fourth
National Climate Assessment の水に関する章の筆頭著者である 2 名の専門家に対してもインタビュー調査を実施した。

38

IRS
ReturnSelection:
Improved
Planning,
Internal
Controls, andData Would
Enhance Large
Business
Division
Efforts
toImplement
New
ComplianceApproach

ア メ
リ カ
/GA
O

モデリン
グ等の手
法を用い
た事業を
検査

2017

https://www.gao.gov/
products/ga
o-17-324

アメリカ合衆国内国 本検査では、（1）大規模多国籍事業者部局の歳入庁（IRS）の大規 監査対象の選択方法に関する手順書と方針文
模多国籍事業者部局 書が、関連する内部統制原則をどの程度反映
では、資産 1,000 万ド しているか、（2）大規模多国籍事業者部局がル以上の大規模なパ 監査対象選択の決定をモニタリングする標準
ートナーシップや法 的なプロセスを持っているか、及び（3）大規人、高額所得者を対象 模多国籍事業者部局がコンプライアンスに対に監査を行っている。 処するための新しいアプローチを計画・実施
IRS の報告によると、 しているか、の 3 点について評価を行ってい2008 年～2010 年の間 る。
に、大企業だけで年間 調査手法は以下のとおり。
平均 280 億ドルの過 ・八つの監査対象選択方法に関連する大規模
少申告所得税が発生 多国籍事業者部局の手順及び方針のレビューしており、大規模多国 ・新たなコンプライアンスアプローチの実施
籍事業者部局にとっ 計画のレビュー（当該アプローチの作成に関ては、監査手続を適切 する大規模多国籍事業者部局の決定についてに管理し、コンプライ は検査対象外）
アンス違反に対処す ・監査対象の選定を行う大規模多国籍事業者るための新しいアプ 部局のスタッフに対するフォーカスグループ
ローチを計画・実施す インタビュー調査
ることが重要である。 ・IRS 職員に対するインタビュー調査
GAO では、IRS がどのように監査対象と 大規模多国籍事業者部局では監査対象の選択なる申告を選定して 手法の一部として、モデリングやコンピュー
いるか、及び新しいコ タプログラムを使用しており、これらに関連
ンプライアンス手法 する手順や方針のレビューも実施した。各方を実施しているか、に 法の詳細は検査報告書に記述されていない。
ついて評価するよう要請を受け、本検査を
実施した。

39

Review
Accuracy
Reported
Pending
Disability
ClaimsBacklog

ア メ
リ カ
/OIG

統計的サ
ンプリン
グを用い
た推計

2018

https://www.oversight.gov/report/
va/reviewaccuracyreportedpending-2010 年 に 掲 げ ら れた、退役軍人援護局における障害申請の未処理申請を 2015 年までに解消するという目標を受け、保留中となっている未処理申ofof

退役軍人援護局発表の未処理申請に含まれていない 2016 年度第 1 四半期及び第 2 四半期
完了のエンドプロダクトに焦点を当て、それらのエンドプロダクトの中に、評価決定が必要かつ 125 日以上経過していたものがあるかを判断した。エンドプロダクトとは、保留中の業務量を適切に管理するために設置してい調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応

・連邦政府機関が上下水道インフラへ資金支援を行う際、気候変動レジリエンス向上を促す取組はなされているが、資金支援を行う全てのプロジェクトで一貫して気候変動レジリ
エンスについての考慮が行われているわけではない。
・多くの専門家が、気候変動による影響に配慮した計画を行うことを、資金支援を行う条件とするべきであると提議した。また、幾つかの上水及び下水に係る公益事業体の代表者
からも、そういった要件は、施設の気候変動
レジリエンスを高める上で効果的かつ実施可能な方法であるとの意見があった。
・このような要件を設けることで、上水及び下水に係る公益事業体はインフラプロジェク
トの計画において気候変動への対応を考慮す
るようになり、ひいては将来の財政負担を抑えることができる可能性がある（災害復旧費
支出の削減につながる可能性がある）とした。
レビューを行った八つの監査対象選択方法の 大規模多国籍事業者部局では、コンピュータ GAO は、IRS に対し、文書に反映されていな選定に当たっては、大規模多国籍事業者部局 モデルやスタッフによる申告書のレビュー い六つの内部統制原則の文書化に対応するこから全 14 方法の提示を受け、職員からの情報 等、様々な方法で監査対象となる申告書の特 と、現場職員による監査対象案件の選定をモ
及び関連文書のレビューを踏まえて、うち八 定を行っており、これらの特定された申告書 ニタリングする標準的なプロセスを開発する
つを検査の対象として絞り込んだ。
の中から、大規模多国籍事業者部局の各地域 こと及びコンプライアンスのための新しいア
内 部 統 制 原 則 の 反 映 状 況 の 検 査 に は 、 事務所のマネージャー及び監査人が監査対象 プローチの実施に当たり七つの行動をとるこStandards for Internal Control in the Federal の申告書を選択している。今回検査を行った と等、合計 14 の勧告を行った。なお、IRS は
Government（連邦政府における内部統制基準） 八つの手法に関する手順や方針に関する文書 すべての勧告に同意している。
にて規定されている内部統制原則から、10 の をレビューした結果、10 の内部統制原則のう原則を、IRS 監査部門への過去の検査や内部 ち四つ（誠実さ及び倫理的価値観へのコミッ
統制に関する Green Book の検査を踏まえて特 トメントを表す、能力へのコミットメントを定し、その 10 の原則がどの程度反映されてい 表す等）を概ね反映していたことが分かった。
るのかを検査した。検査に当たっては、GAO 一方、その他の六つの内部統制原則（リスクの職員 3 名が、それぞれ独立して文書のレビ の識別・分析・対応、問題の報告と関連するューを行い、その後、意見の一致を図った。 欠陥の是正等）は、各文書に反映されていな
フォーカスグループインタビューは、地域事 いことも判明した。加えて、大規模多国籍事
務所の監査マネージャーを対象に 3 回、地域 業者部局にはモニタリングに関する指令があ事務所の監査官を対象に 4 回、各回とも電話 る一方で、現場職員による監査対象の選択・で実施した。対象者は、全てのマネージャー 決定のモニタリングを行う標準的なプロセス
及び監査官のリストから無作為に選んだ。フ はないことが分かった。
ォーカスグループインタビュー中になされた 大規模多国籍事業者部局で取り組んでいるコ
発言を集め、その中から共通するテーマを特 ンプライアンスのための新しいアプローチ
定し、それらの情報と、レビューを行った文 は、納税申告書提出者全体ではなく、特定の書の比較を行った。
所得を過少に申告しているパートナーシップ
大規模多国籍事業者部局で実施している各対 等、特定の問題に焦点を当てている。当該ア
象選択方法による監査の開始件数及び終了件 プローチは一定の進展を見せているが、2013
数についての統計情報をまとめるため、IRS 年の GAO 検査によって示された五つのプロで大規模多国籍事業者部局の監査活動を記録 ジェクト計画原則（測定可能な目標、スケジするために使われているシステムである A- ュール、リソースを示したプロジェクトプラ
CIS から 2011 年～2015 年の間のデータセッ ンの策定、必要なスタッフをどのように確保トを取得した。そのうえで、各選択方法に対 及び保持するかを評価し人的資源を評価する
応するコードを特定してデータ分析に用い 等）を完全に満たしてはいないものであった。
た。
退役軍人援護局では未処理申請とみなしてい 監査の結果、2016 年度第 1 四半期及び第 2 四 退役軍人省 OIG は、給付担当事務次官に対しないエンドプロダクトの代表的サンプルと 半期に 125 日以上評価決定を待っていた請求 て、①退役軍人援護局が報告する障害申請記
WesVar ソフトウェアを用いて、2016 年度第 1 が約 63,600 件あるにも関わらず、それら全て 録にどの申請が含まれるのかを見直し、全て四半期及び第 2 四半期のエンドプロダクトの が退役軍人援護局が報告している未処理申請 の関係者に明確な定義を提供するよう検討す
総数（母集団）、エラーがある事例数、及び未 に含まれていないことが明らかとなった。退 ること、及び②全国的な行動及び研修計画を処理申請への影響について推定した。サンプ 役軍人援護局から報告されている未処理申請 通して、申請アシスタントに対する一貫した
ルとしては、退役軍人援護局の Corporate Data は、評価決定まで 125 日以上を要した申請の 監督及び研修を行うことを勧告した。なお、291

番号 詳細
事例

件名

国

分析手法
等

年

Statistics

40

Unwarranted
MedicalReexaminatio
nsforDisability
Benefits

URL
disabilityclaimsbacklogstatistics

ア メ
リ カ
/OIG

統計的サ
ンプリン
グを用い
た推計

2018

https://www.oversight.gov/report/
va/unwarra
ntedmedicalreexaminati
onsdisabilitybenefits

事例の背景・目的

調査・検査手法

データの収集・分析方法

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応

請の大幅な削減が報 る作業単位で、申請の種類や必要な措置を識 Warehouse において評価決定日が 2016 年 4 月 79%でしかないと推定された。特に、評価決定 給付担当事務次官は、これらの勧告に同意し告されている。一方、 別するための特定のコードを有している。ま 以前となっているエンドプロダクトから 210 が必要な古いエンドプロダクトの処理に遅延 た。
退役軍人省 OIG では、 た、未処理申請状況に影響する、エンドプロ 件を取得し、それをエンドプロダクトの種類 が生じており、退役軍人援護局は 2018 年 5 月
以前の監査において、 ダクト及び申請日変更についてもレビューを （シリーズ）に基づいて階層化した上で、各 末時点で約 90 日間の保留が生じているとし
退役軍人援護局で信 行った。退役軍人援護局職員が申請処理の方 エンドプロダクトシリーズから最大 10 件の ているが、退役軍人省 OIG では平均の保留日
頼性の低いパフォー 針と手続を遵守しているかどうかについて 事例を無作為に選定した。その上で、加重サ 数が最も短いカテゴリーでも約 142 日の保留
マンス指標が用いら は、退役軍人援護局セントラルオフィスと七 ンプルデータを用いて、推定値を算出した。 が生じていると報告した。また、約 12,600 件れていた事例や、退役 つの退役軍人地域事務所の管理者及び職員にのエンドプロダクト/申請日変更により、既存
軍人援護局の管理者 対して、インタビュー調査（2016 年 10 月～の申請の保留状況に影響があったと推定しや職員の誤った行動 2017 年 3 月実施）を行って検討した。その他、た。退役軍人省 OIG では、約 8,000 件の変更により作業量統計に 関連する法規制、政策、手順書、ガイドライ
が誤ったエンドプロダクトや申請日変更によ不正事例があったこ ンのレビューも実施した。なお、退役軍人援るもので、約 1,300 件の変更は元々正しかっとを把握している。退 護局発表の未処理申請に含まれていない 2016
たエンドプロダクトや申請日を職員が誤って役軍人省 OIG では、 年度第 1 四半期及び第 2 四半期のエンドプロ
変更したものであると推定している。さらに、2015 年 9 月に下院の ダクトの総数（母集団）、エラー、及び未処理
モンゴメリーの退役軍人地域事務所では、上退役軍人問題委員会 申請への影響について推定するために、統計司からの指示の下、1 年以上前の健康診断に委員長より、退役軍人 的サンプリング及び WesVar ソフトウェアを関連するエンドプロダクト評価が不適切に処地域事務所での作業 用いた。
理されていたことが分かった。この不適切処量データ操作疑惑の理により、幾つかの申請が保留中の案件とし検証をするよう要請て表示されないこととなった。
を受け、2016 年 1 月に退役軍人援護局全体でのデータインテ
グリティに関する全国的監査の計画を行った。本監査は、保留中の障害申請の未処
理申請に関連する退役軍人援護局報告統計に、評価決定に必要な 125 日を経過した全ての障害申請が正確に含まれているかを判断すべく、実施した。
退役軍人援護局の職 調査方法は以下のとおり。
退役軍人援護局の Corporate Database、退役軍 2017 年 3 月から 8 月に再検査を受けた 300 件 退役軍人省 OIG は、給付担当事務次官に対し員は、退役軍人省が障 ・関連する法規制、業務手順書、ガイドライ 人健康管理局の Corporate Data Warehouse 及び の統計的サンプルの監査を行い、うち 111 件 て、以下四つの勧告を行った。
害の継続有無又は現 ン等のレビュー
退役軍人省の請求支払処理システムから、コ の事例で不当な医療再検査を要求していたこ (1) 職員が再検査を指示する前に、再検査が必
在の障害の度合いを ・4 か所の退役軍人地域事務所及び退役軍人 ンピュータ処理されたデータを取得して検査 とが分かった。このサンプルに基づき、退役 要であることの確認を行うのに十分な内部統確認する必要がある 援護局セントラルオフィスの経営層と職員へ を行った。主要なフィールドのデータに欠落 軍人省 OIG は、監査対象期間中の 53,500 件の 制を確立し、改善された業務プロセスを反映と判断した場合、及び のインタビュー調査
がないか、計算エラーが含まれていないか、 うち 19,800 件（37％）で不当な再検査が要求 するために退役軍人援護局の手続を適切に修再検査を除外するこ ・退役軍人健康管理局の障害・医療評価局の 要求された時間枠外のデータが含まれていな されていたと推定した。なお、以下のような 正すること。
とができない場合に、 経営層及び職員へのインタビュー調査
いかを確認してデータの信頼性を判断した。 再検査が免除される要件を満たす事例に対し (2) 不当な再検査を最小限にするべく、合理的退役軍人に対して再加えて、データに明らかな重複がないか、不 て、再検査を要求していた。
に設計された自動システムの設計及び実施を検査を要求する権利 なお、退役軍人援護局が不当な再検査要求を 適切なフィールドにアルファベットや数字が ・検査時に 55 歳以上で、その他の異常な状況 優先するための措置をとること。
を有している。この再 行ったかを検討するために、統計的サンプリ 含まれていないか、データ要素間に非論理的 や規則によって再検査が正当化されない場合 (3) 職員が正当な理由で再検査を要求してい検査は、税金の適切な ング及び WesVar ソフトウェアを用いた。
な関係がないかも確認した。
・永久的な障害であり、回復が見込めない場 るかを評価し、不当な再検査要求をエラーと利用においては重要
レビュー対象となった期間に再検査を受けた 合して分類するため、退役軍人援護局の品質保であるが、不当な再検
退役軍人は 53,708 人いたが、再検査が完了し ・5 年以上実質的な改善が見られない障害の 証レビューを強化すること。
査は退役軍人に不利ていないためにレビューの範囲外と判断され 場合(4) 回避可能なエラーの原因を理解・改善する
益をもたらすこととた事例が 1 件あり、53,708 人という総数の中 ・追加検査を行わずに現在の障害評価を継続 ために、不当な再検査要求がなされた事例になる。また、追加の業に監査対象外となる可能性が他にもあること できる十分な最新の医学的根拠が、申請フォ 特化した品質改善レビューを行うこと。
務によるコストが発から、退役軍人省 OIG では約 53,500 人の退役 ルダに含まれている場合
給付担当事務次官は、上記四つの勧告のうち生するだけでなく、退軍人を母集団と推定して分析を進めた。この ・複数の障害を総合的に判断した結果、特定 (1)～(3)については同意し、(4)については原則
役軍人省職員による中から、300 件の事例を統計的サンプルとし の症状を再検査してもその評価が変わらない 的に同意した上で、全ての勧告について行動
労働資源も退役軍人て選び、それらを退役軍人地域事務所の規模 場合計画を提示した。
へのケアやサービスと年齢層で六つの階層に分類した。その上で、 ・障害評価が 10%以下の場合の提供ではなく再検
加重サンプルデータを用いて、コストや件数 ・障害評価が、該当する障害の中の最低レベ
査対応の業務に費や等の推定値を算出した。
ルの場合

292

番号 詳細
事例

件名

国

分析手法
等

年

URL

事例の背景・目的

調査・検査手法

データの収集・分析方法

されることとなる。こういった問題意識から、退役軍人省 OIG は
退役軍人援護局の職
員が障害のある退役
軍人に不当な再検査を要求していないか、監査を行った。

41

ReviewofTimeliness of
the Appeals
Process

ア メ
リ カ
/OIG

統計的サ
ンプリン
グを用い
た推計

2018

https://www.oversight.gov/report/
va/reviewtimelinessappealsprocess

2012 年に退役軍人省
OIG が実施した監査（ Audit of VA
Regional
Offices'
Appeals Management
Processes (Report No.
10-03166-75, May 30,2012)）において、退役軍人援護局では不服申立て処理の適時性を改善する余地があると結論付けた。退役
軍人省 OIG では、退役軍人援護局職員による不服処理の適時性改善の可能性が引き続き存在するかを判断するため、本監査を実施した。

本監査では、退役軍人援護局による対処が求められる(1)不同意通知（NOD）の受領、(2)実
質的な不服申立ての受領、又は(3)退役軍人控
訴委員会からの決定受領、という三つのステージにおける七つの段階の控訴に焦点を当てた。
調査手法は以下のとおり。
・関連する法規制、方針、手順書及びガイド
ラインのレビュー・七つの段階のそれぞれから、評価決定に関する 30 件の不服申立ての無作為サンプルを選択、合計 210 件の不服申立て事例のレビュー・6 か所の退役軍人地域事務所及び不服申立てリソースセンターにて、退役軍人援護局の管理者及び担当職員に対するインタビュー調
査・それぞれの不服申立てにつき、各段階の処理を完了するのに要した時間を分析
なお、退役軍人援護局における不服申立て事
例の処理時間等を検討するために、統計的サンプリング及び WesVar ソフトウェアを用い
た。

42

事
例1

LittleEvidence

of

ア メ
リ カ

データマ
イニング

2017

https://www.gao.gov/

2014 年度、連邦政府
では購入カードを利GAO では、(1)2008 年以降、共通サービス庁（GSA）及び行政管理予算局（OMB）が、少退 役 軍 人 援 護 局 の Corporate Database 及 び
Veterans Appeals Control and Locator System のコンピュータ処理データから、2016 年度第 1
四半期中に各段階を完了した約 45,200 件の不服申立て事例を母集団として特定した（各段階の完了は、案件の解決・終了を意味するものではない）。データの使用に際しては、計算ミスを含む主要フィールドでのデータの欠落有無、期間外のデータの有無、データ重複の有無、不適切なフィールドにアルファベット
や数字がないか、データ要素間の非論理的な関係がないかについて検証し、データの信頼性を確認した。各段階から 30 件の無作為サン
プルを統計的に選択し、これらが各段階の処理を完了するために要した時間を分析するとともに、各事例において退役軍人援護局で処理が行われていなかった最も長い期間を特定した。
また、WesVar ソフトウェアを使用して、加重母集団の推定値とサンプリングの誤差を算出
し、約 45,200 件の事例が七つの段階のどの段階における事例なのか、統計的な算出を行った。

2014 年度の購入カードの取引データについては、当該カードを発行している銀行 3 行から293

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応

また、監査対象とした 6 か月の期間で、退役軍人援護局が不当な再検査に費やした費用は1,010 万ドルと推定された。さらに、退役軍人援護局が必要な時のみに再検査を要求するよ
う改善しない限り、今後 5 年間で 1 億 60 万ドルが浪費されると推定した。
さらに、約 14,200 人の退役軍人については再検査の結果でも障害評価が変わらなかった一方で、再検査の結果、約 3,700 人の退役軍人には給付金の減額が提案されたと推定されている。また、これらの不当な再検査要求は、退役軍人省職員に対しても不必要な業務発生となり、退役軍人援護局の給付請求処理能力を低下させ、退役軍人健康管理局の医療サービ
ス提供能力の低下にもつながったとしている。
退役軍人援護局の職員は、不服申立てを、常 退役軍人省 OIG は、給付担当事務次官に対しにタイムリーには処理していないことが分か て、以下の勧告を行った。
った。サンプルを分析した結果、様々な段階 ・退役軍人援護局における不服申立て処理のの処理に平均 111 日～755 日を要していた。 再編成の効果及び適時性の改善に関連する目
また、退役軍人省 OIG では、退役軍人援護局 標の達成に向けたリソースの増加について、の職員が本来不服申立てに対応できる時期か 引き続きモニタリングを行うこと。
ら、実際に対応した時期までの間を処理停止 ・退役軍人控訴委員会での決定が適時に管理期間とみなし、幾つかの不服申立てについて され、適切な退役軍人地域事務所又は不服申複数の処理停止期間があることを明らかとし 立てリソースセンターに割当てられるよう、た。これらの複数の処理停止期間がある事例 Caseflow アプリケーションの有効性についてでも、最も長い期間だけに着目すると、平均 のモニタリングを行うこと。
の各停止期間は各段階の処理時間全体の約 45 ・不服申立て処理の早期終了を防止するた～76％を占めていることが分かった。例えば、 め、不服申立ての案件終了に必要な退役軍人
2014 年 10 月 31 日に申請された退役軍人控訴 援護局の手順を修正し、退役軍人控訴委員会
委員会への不服申立ては、申請から 402 日後 への再確認や再認定の処理を行う際に必要なの 2015 年 12 月 7 日に委員会への申立てが承 手続を周知し、コンプライアンスを確保する
認されており、退役軍人援護局が申立てを受 ための計画を実施すること。
領してから最終的に内容が認定されるまでの期間の 48%がこの処理停止期間となってい 給付担当事務次官は、退役軍人省 OIG の報告た。
書が退役軍人援護局の現行の不服申立てプロ
また、申立ての処理を遅らせるようなエラー セスにおける法的特徴を評価しておらず、そが発生していることも分かった。退役軍人省 れが適時性に及ぼす影響を考慮できていない
OIG では、第 2 段階の不服申立ての 17%が、 と指摘した。報告書に記載されている調査結
未完全なままに早期に案件終了とされていた 果は、退役軍人援護局が有限なリソースと現と推定した。案件終了となると、追加の措置 行のプロセスで適時性を改善できると示唆しが必要な場合でもその処理が停止されたまま ており、誤解を招く結果であると説明していとなっていた。
る。過去数年にわたり、退役軍人省では現行
これらの内容を踏まえ、退役軍人省 OIG では、 の不服申立てプロセスが破綻していることを退役軍人援護局には不服申立ての適時性を改 明らかとしており、その問題に対処するため、善する余地が引き続きあるものと結論付け 様々な関係者と協力し、タイムリーで透明性た。
があり、公平な新しい不服申立てプロセスを設計していた。その結果、2017 年に退役軍人
控訴改善・近代化法（The Veterans Appeals
Improvement and Modernization Act of 2017）が制定され、2019 年 2 月から施行されることとなっていた。したがって、退役軍人援護局は、不服申立ての適時性を改善する余地があるとの退役軍人省 OIG の勧告には同意するが、リソースが限られる中で現行のプロセスで適時性を改善できるとの意見には同意しないとした。
2008 年以降、GSA 及び OMB では、以前の GAO は、GSA に対し、少額購入の完全な文書
GAO 検査勧告への対応を含めて、少額購入に を作成・保管するための OMB ガイダンスを

番号 詳細
事例

43

件名

国

Potential
Fraud Foundin
Small
Purchases, but
Documentation Issues Exist/GAO

VIRTUALCURRENCIE
S Additional
Information
Reporting andClarified
Guidance
Could
Improve Tax
Compliance

ア メ
リ カ
/GA
O

分析手法
等

データ管
理

年

2020

URL

事例の背景・目的

調査・検査手法

products/ga
o-17-276

用した少額購入で 87 額購入のプログラム管理を強化するためにど
億ドルを支出してい のような活動を行ったか、(2)少額購入の承認
た。GAO が 2008 年に プロセスにリスクがあるか、またリスクがあ
実施した前回検査で る場合には不適切又は不正の可能性がある購は、各省庁の購入カー 入の指標が設けられているかどうか、についドプログラムにおけ て検査を行った。
る内部統制の脆弱性 調査手法は以下のとおり。
により、政府が不正、 ・購入カードプログラムに関連する法規制の浪費、乱用のリスクに レビュー。
さらされていること ・OMB と GSA が 2008 年以降に作成した購入を 指 摘 し て い る 。 カードの方針及び手順書の分析。
GAO は、リスクがま ・ GSA が 民 間 銀 行 3 行 と 締 結 し て い るだ存在するかを判断 SmartPay プログラム契約（購入カードや旅行するため、購入カード カード等、複数の公用利用カードに関する契による少額購入の検 約）のレビュー。
査を行うよう要請を ・2011 年～2015 年の購入カードに関する研修受け、本検査を実施し データの分析。
た。
・2014 年度の購入カード違反報告書や、購入
カードプログラムに関連する未解決の各省庁の OIG 勧告要約等の文書のレビュー。
・GSA 及び OMB 担当者へのインタビュー調査。
・2014 年度の取引に関する購入カードのデー
タを入手し、政府全体の 1,700 万件以上の母集団から 300 件をサンプルとして抽出。承認プロセスの脆弱性を検査するため、当該プロ
セスにおける三つの要素をテストし、不適切又は不正の可能性がある購入を対象としたデータマイニングを実施。

https://www.gao.gov/
assets/gao20-188.pdf

近年、ビットコイン等の仮想通貨の人気が高まる中、 個人や企業が仮想通貨を投資や商品、サービスの支払に使用することが増 え て い る 。 GAO
は、仮想通貨の利用者が納税義務を遵守す
るために内国歳入庁(IRS)が実施している

本報告書では以下について検証されている。
(1)仮想通貨の税務コンプライアンス(2)仮想通貨の税務コンプライアンスリスク対処のための IRS の取組(3)IRS の仮想通貨ガイドラインが納税者のニーズをどの程度満たしているか(4)仮想通貨収入に関する情報報告は IRS がコ
ンプライアンスを確保するのに役立つか
調査手法は以下のとおり。
・IRS の申請書、ガイドラインをレビューした。

データの収集・分析方法

調査・検査結果提供を受けた。なお、(1)データの欠落、不正 対する購入カード利用プログラムの管理を強確なデータ有無、範囲外のデータ有無等の検 化するための取組（例：研修の実施、監視ツ
証、(2)データ及び銀行のシステムに関する情 ールの開発、ガイダンスの作成）を行ってい報文書のレビュー、(3)銀行担当者へのデータ た。例えば、誤った購入や不適切な購入を行の限界に関するインタビュー、及び(4)取引デ うリスクを最小限とするため、OMB ガイダン
ータと各政府機関提供資料との比較、によっ スでは購入カード所有者に購入申請文書や、自ら作成した購入品事前承認文書の保管を義てデータの信ぴょう性を確認した。
2014 年度に実施された 1,700 万件以上の少額 務付けている。一方、本検査により、少額購
購入データ（母集団）から、無作為に 300 件 入の承認プロセスに、不十分な文書化を理由の取引を抽出、層別統計サンプルとし、具体 とする幾つかのリスクが発見された。具体的的なサンプル事例について各機関の担当者に には、GAO のサンプル分析から、政府全体のインタビューを行った。なお、サンプルは、国 22%の取引は、取引の承認プロセスを立証で防総省、退役軍人省、及びその他政府機関（16 きる完全な文書が整備されていないことが明機関）の 3 分類からそれぞれ 100 件ずつの取 らかとなった。また、国防総省の取引では引を抽出した。国防総省と退役軍人省は、2014 23%、退役軍人省の取引では 13%に不完全な年度の購入カード支出の 3/4 以上、少額購入 文書があったものと推定された。
支出の 2/3 以上を占めていたため、個別の調 また、データマイニングの結果、少額購入取査とした。各サンプルの要素を重み付けし、 引の中に、不適切又は不正の可能性があった
政府機関全体の 2014 年度推計値及び国防総 という証拠はほとんど確認されなかった。一
省と退役軍人省の個別の推定値の算出を行っ 方、文書化が不完全であれば、不正購入や購た。また、購入カードによる少額購入の承認 入カードの不正利用等、不正行為が発見されプロセスを確認するため、各サンプル事例に ないまま生じるリスクがある。検査対象とし
ついて、それぞれの政府機関から文書原本（領 た機関の一つである内務省では、少額購入の収書、その他根拠資料、承認記録）の提供を受 限度額以下のほとんどの取引について、購入
け、法令及び OMB ガイダンスに準拠してい カード所有者に包括的な購入権限を付与してるか、不適切な購入や不正の可能性がある指 おり、購入申請や事前承認の文書化が必要とされていなかった。このような包括的な権限標が存在するかを検査した。
データマイニングは、2014 年度の少額購入取 の付与は、不正行為や不適切行為等の発生を引を対象として、不適切又は不正の可能性が 高めるリスクがある。文書化を求める OMB のある購入の指標を特定するために実施した。 ガイダンスに従うことで、当該リスクの軽減
まず、GAO の過去の検査報告書、各省庁の が図れる。
OIG による監査報告書、及び議会証言等から、不正購入のリスクが高いと思われるカテゴリ
ーを特定し、その中からより深度のある分析が必要と考えた取引のカテゴリーを設定した。設定したカテゴリーは、(1)高リスク取引
先、(2)ワイヤレス決済、(3)コンビニエンス・
チェック（クレジットカード会社発行の小切手）支払、及び(4)分割払である。これらのカテゴリーに分類された 20 件の購入事例について、各機関に文書原本を要求、必要に応じてインタビューも行い、不適切な購入であるかを確認した。また、幅広いカテゴリーで不適切な購入である可能性の高い、ワイン、ビール等のアルコール、成人向け娯楽製品、オンラインデート、保育関連製品、及びスパ、ヘア、メイク等の取引についても、データマイ
ニングにより抽出した。
スノーボールサンプリング方法（特定の対象 (1)納税者は仮想通貨収入に関しても納税す
者にインタビューを依頼し、その対象者から る必要があるが、IRS が所有している仮想通
次の対象者を紹介してもらうこと）でインタ 貨の税務コンプライアンスに関する情報量はビュー対象に関する情報を収集してヒアリン 少ないことが明確になった。納税申告書にはグ調査を行った。
収入や取引内容に仮想通貨を含むかどうか記また、仮想通貨の税務コンプライアンスにつ 入する必要はないことが要因である。
いて IRS が発行している資料等を特定して分 (2)IRS は 2018 年に仮想通貨コンプライアン
析したと記載されているが、詳細については スキャンペーンを実施し、関連機関と共同で記載されていない。
仮想通貨にかかる犯罪調査をしている。翌年
IRS が収集した仮想通貨の税務コンプライア には 10,000 名の納税者に仮想通貨に関する納ンスについてのパブリックコメントを分析し 税義務についてのレターを送付した。

294

勧告と受検機関のコメント・対応
再度強調することを勧告した。内務省に対しては、購入カード保有者に、自ら作成した購入希望の事前承認及び購入申請の文書化を要求することを勧告した。
GSA は GAO の勧告に同意したが、内務省は部分的に同意し、事前承認を要求することに関する潜在的な課題を指摘した。

GAO は、以下の結論を出している。
・2019 年に作成されたガイダンスの信憑性が低い。
・情報報告件数を増やすことができていな
い。
また、以下の勧告を示している。
・金融犯罪捜査網と IRS は外国資産報告法が仮想通貨にも適用されるように取り組む必要がある。
IRS は情報報告に関しては同意したが、免責事項の記述は不要で、かつ仮想通貨の外国資

番号 詳細
事例

件名

国

分析手法
等

年

URL

事例の背景・目的

調査・検査手法

データの収集・分析方法

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応

取組をレビューする
ように要請された。

・IRS、金融犯罪捜査網、州政府、税金と仮想通貨の利害関係者にインタビューを実施した。

た。229 件のコメントのうち、有効回答と考えられる 204 件をコード化し、13 カテゴリーに分類した。カテゴリーはトピックや課題に合わせて作成し、回答者の職業や回答日等のデータも記録した。
データの信頼性は IRS の職員とともに評価したが、方法については記載されていない。

(3)2014 年と 2019 年に仮想通貨ガイダンスが発行されており、仮想通貨は税収にかかる資産と記載されている。IRS は内国歳入庁長官
通知で公開されている情報のみを法的だとしているが、2019 年のガイドラインの一部が内国歳入庁長官通知で公開されていなかったことから、どこまでが法的に有効な情報なのかが納税者にわかりづらく、誤解を生じさせている。
(4)金融機関等の第三者からの報告対象となる仮想通貨ユーザーの数が制限されているため、すべての仮想通貨取引が IRS に報告されない可能性がある。また、IRS と金融犯罪捜査
網は、仮想通貨に適用される海外の金融資産について、納税の要件を明確にしていない。
よって法的に必要とされていない報告をしない人が多い。
（1）について、以下について明確になった。
・従来の支払システムよりも匿名性が高く、取引情報を維持するための仲介者が不足している場合がある。 その結果、金融規制当局や法執行機関が、マネーロンダリングや仮想通貨に関する犯罪を検出するのが困難になる。
・仮想通貨システムを用いて国境を越えた支払や資金の移動ができる。 その結果、仮想通貨を含む犯罪を調査及び起訴する法執行機関
は、国際的な法規制に詳しいパートナーの協力のもと対処する必要がある。
・仮想通貨は消費者と投資家の保護問題を引き起こした。ビットコイン取引所によって維持されている消費者資金の損失、ビットコイ
ン価格の変動、仮想通貨ベースの投資商品の開発が含まれる。（例：2014 年 2 月に東京を拠点とするマウントゴックスと呼ばれるビッ
トコイン取引所が 4 億 6000 万ドル以上を失ったと報告し、破産申請した。）（2）について、以下のとおり連邦金融規制執行機関は様々な行動をとっていることが明確になった。
・2013 年に金融犯罪捜査網がガイダンスを発行した。
・同年に証券取引委員会がビットコインベースの投資スキームを活用した詐欺を起訴し、法執行機関がマネーロンダリング等の犯罪を助長するために仮想通貨を使用した当事者に法的措置を講じた。
・仮想通貨に関する課題についての非公式な議論や関連省庁とのワーキンググループを実施しているが、消費者保護問題には焦点が当たっていない。
検査を行った事例ではないため該当なし。

産報告法適用については時期尚早であると述べた。ただし、GAO は免責事項により透明性が高まり、外国資産報告法については時期を待つ必要がないと述べている。金融犯罪捜査
網は GAO の勧告に同意した。

44

Emerging
Regulatory,
Law
Enforcement,
and Consumer
Protection
Challenges

ア メ
リ カ
/GA
O

データ管
理

2014

https://www.gao.gov/
products/ga
o-14-496

仮想通貨を用いて商 GAO は以下の項目について調査を行った。
品やサービスの購入、 (1)仮想通貨利用と関連課題について連邦金
外貨への交換が容易 融規制及び法執行機関の責任になった他方、違法行 (2)仮想通貨に関して政府機関が実施した活為やセキュリティ違 動と連携業務
反に関して規制、法執 以上項目の調査手法は以下のとおり。
行、消費者保護に関す ・連邦法と規制、学術及び業界についてレビ
る問題が発生する可 ューした。
能性について懸念さ ・政府機関の文書をレビューした。
れている。そこで、 ・連邦政府機関の職員、研究者、業界団体へ
GAO は仮想通貨に関 のインタビューを実施した。
する懸念について州政府の政策や関連機関の連携を調査するように要請を受けた。

データの収集方法と分析方法についての記載なし。

45

Blockchain &Distributed
LedgerTechnologies

ア メ
リ カ
/GA
O

データ管
理

2019

https://www.gao.gov/
products/ga
o-19-704sp

GAO-STAA は議会に 検査を行った事例ではないため該当なし。
向けて科学技術分析
に関する情報を提供している。本資料は、その情報提供のために作成された分散型台帳技術についての説明資料である。
分散型台帳技術（ブロ検査を行った事例ではないため該当なし。

295

GAO は、消費者金融保護局が仮想通貨関連機
関のワーキンググループに参加するように勧告した。消費者金融保護局はこの勧告に同意した。

検査を行った事例ではないため該当なし。

番号 詳細
事例

46

事
例
12

件名

TECHNOLOGYASSESSM
ENT
Artificial
Intelligence
in Health Care
Benefits andChallenges ofTechnologies
toAugment
Patient Care

国

ア メ
リ カ
/GA
O

分析手法
等

技術評価
設計ハン
ドブック
に参考事
例として
取り上げ
られてい
る AI ツー
ルの技術
評価

年

2020

URL

https://www.gao.gov/
assets/gao21-7sp.pdf

事例の背景・目的

調査・検査手法

ックチェーン）の出現
により、ユーザーは一元化された権限を必要とせずに電子取引を実行できるようになった。 これにより政府や業界がビジネスを行う方法が根本的に変わる可能性があるが、詐欺、マネー
ロンダリング、及び過度のエネルギー利用の軽減については疑問が残ることから、ブロックチェーンにおける基礎知識と課題等についてまとめた。
GAO-STAA は技術評 本技術評価では以下 3 点を明確にしている。
価設計手順、留意点を ・患者管理の強化に有効な既存の AI ツール及
まとめた技術評価設 び現在開発中の AI ツールは何か、また、AI ツ
計ハンドブックを作 ールを活用することのメリットは何か。
成した。本ハンドブッ ・患者管理の強化に有効な AI ツールの活用に
クの情報収集方法の 関する課題は何か。
事例に全米医学アカ ・患者管理の強化に有効な AI ツールの効果をデミーと GAO が協力 最大限に発揮させ、さらに課題を解決するたして行った医療機関 めに必要な政策は何か。
における AI ツールの 上記を明確にするために、以下の方法で調査活用に関する技術評 を行った。
価事例が取り上げら ・既存の AI ツールや開発中の AI ツールに関れているため、その事 する報告書や学術文献のレビュー
例を紹介する。
・政府機関職員、業界関係者、学術研究者、消アメリカでは高齢化 費者団体等様々な関係者へのインタビュー実による医療システム 施のひっ迫が懸念され ・全米医学アカデミーと共同で専門家会議をており、医療機関にお 開催
いて患者管理を強化 上記の結果を基に 107 項の提案リストを作成するために AI ツール し、評価の目的に合致するものを分野横断的の活用が期待されて なもの、上位政策に入れられるもの、政策実いる。米国議会は患者 行方法の例になるものに分類した。
管理用 AI ツールの技
術評価を GAO に要請した。以下の観点から技術評価が行われた。
・患者管理の強化に活用可能な既存及び開発中の AI ツールとそのメリット・AI ツールの活用に関する課題
・AI ツールの活用に関する課題への対処
方法と、AI ツール活用によるメリットを高めるための政策提案

データの収集・分析方法

既存の AI ツールや開発中の AI ツールに関する報告書や学術文献は Scopus、MEDLINE、
Biosis Previews、WorldCat 等のデータベース
で収集した。
次に、以下の機関で AI 分野の業務を担当する関係者にインタビューを行った。
・退役軍人省、メディケア・メディケイド・
サービスセンター、国立衛生研究所、食品医薬品局を含む関連連邦政府機関
・産業/専門家組織 4 団体と民間企業 1 社
・学術研究者 3 名
・医療機関 1 件
・消費者団体 1 団体
さらに、連邦政府機関、学界、産業界、法学者等様々な利害関係者から、患者管理の強化に活用できる AI ツールの研究をしている専門家や AI ツールを運用している専門家等を18 名招待して専門家会議を開催した。
本報告書には分析方法が記載されていない。

296

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応

AI ツールの活用により、医療サービスの質と 本技術評価報告書は検査事例ではないため
業務管理を改善できることが明確になった。 勧告と受検機関のコメント・対応はない。
AI ツールの活用のメリットは以下のとおり。
・AI ツールは患者の健康状態予測と治療方法の提案ができる。
・形式化された業務に AI ツールを活用して医療従事者の負担を軽減できる。
・AI ツールは高価な機器を代替するため、資金の節約になる。
AI ツールが患者管理の強化には臨床用 AI ツールと事務用 AI ツールが有効である。しかし、本調査で有効と判断された AI ツールには、完成度や導入段階が様々であり、実際に現場で利用されているものは少ない。
AI ツールの活用の課題は以下のとおり。
・AI ツール開発時に質の高い医療データにアクセスすることが困難である。
・医療データは一般化されていないため、様々なバイアスを含む可能性がある。
・AI ツールを他システムに統合できないた
め、利用範囲を拡大することができない。
・AI ツールが提案した治療方法は、どのような検討プロセスが不明瞭であるため、提案の妥当性を医者が判断できない。
・AI ツールの開発が活発化することで個人情報が流出するリスクが増加する。
・AI ツールを用いた医療サービスを提供した結果、事故等が発生した場合に、責任の所在が不明瞭である。
GAO は政策決定者に以下の政策を提案した。
・医療従事者と AI ツール開発者が協力できる環境を整える。
・質の高いデータ共有の仕組みを作り、デー
タのアクセス環境を整える。
・AI ツール開発、実装、AI 技術活用の各段階におけるベストプラクティスを確立できる環境を整える。
・分野横断的に様々なスキルを身に着けている人材を増やす。
・AI ツールの利用状況や結果を定期的に監視する仕組みを作り、AI ツールの利用者が開発者にフィードバックできる環境を整える。

番号 詳細
事例

47

48

件名

USCIS
Has
Been
Unsuccessful
in Automating
Naturalization
Benefits
Delivery

Audit
of
Governanceand Protectionof Department
ofDefenseArtificial
Intelligence
DataandTechnology

国

ア メ
リ カ
/OIG

ア メ
リ カ
/OIG

分析手法
等

ソフトウ
ェアを用
いた申請
書処理シ
ステムの
分析

Excel
の
RAND 関
数を用い
たデータ
の絞り込
み

年

2017

2020

URL

https://www.oversight.gov/report/
dhs/uscishas-beenunsuccessf
ulautomating
naturalizati
onbenefitsdelivery

https://www.oversight.gov/report/
dod/auditgovernance-andprotectiondepartment-defenseartificialintelligence-data-and

事例の背景・目的

調査・検査手法

データの収集・分析方法

情報収集方法は以下のとおり。
米国移民局（USCIS） 調査方法は以下のとおり。
は、正確な移民情報と ・帰化処理、移民給付金提供、及び IT システ ・GAO と USCIS-OIG のウェブサイトから関サービスを顧客に提 ムの実装に関する連邦法及び政府機関のガイ 連報告書を収集した。
・USCIS から補足文書を収集した。
供し、移民と市民権を ダンス、方針、手順をレビューした。
与え、移民システムの ・USCIS の関係者へインタビューを実施し ・インタビュー等で情報収集した。
USCIS における電子移民システム認定境界内
完全性を確保する責 た。
任を持つ世界最大の ・電子移民システムによる申請書の処理、 のサーバー57 台とデータベース 1 台をソフト
移民管理組織である。 myUSCIS サイトでの申請書提出方法、電子移 ウェアでスキャンし、セキュリティ制御の構
USCIS は毎年、米国で 民システムのセキュリティパッチ管理を確認 成とパッチ管理における脆弱性を分析した。
留学、仕事、訪問、居 した。
住、又は米国市民にな ・USCIS から電子移民システムとその周辺シることを求める何百 ステムのデモンストレーションを受けた。
万人もの外国人から ・帰化審査のための面接に同席した。
の申請を処理してい ・USCIS 本部で技術テストを実施し、オペレ
る。USCIS は世界 223 ーティングシステムへのセキュリティパッチ
か所にオフィスを持 の展開と、電子移民システム 2 ウェブサイト
ち、19,000 人の連邦政 及びバックエンドデータベースのセキュリテ
府職員と請負業者が ィ構成を確認した。
業務に携わっている。
2016 年の国土安全保
障省の総予算 640 億ドルのうち 6％を
USCIS の予算が占めた。
USCIS-OIG は、
USCISが給付金処理の自動化のために導入した
電子移民システムの有効性と課題を調査した。
本調査は、以前に実施さ れ た "USCIS
AutomationofImmigration
Benefits
Processing
Remains
Ineffective(OIG-16-48)"と"Better Safeguards Are
Needed in USCISGreen Card Issuance(OIG-17-11)"のフォローアップ調査である。
2019 年度の国防授権 調査手法は以下のとおり。
データの収集方法は以下のとおり。
法により、国防長官が ・陸軍、海軍、空軍、国防総省研究工学局、国 ・コストプログラム評価部より MicrosoftExcel
省内における AI 技術 防総省最高情報責任者、国防高等研究計画局、 で作成された AI プロジェクトリストを収集開発と運用の調整役 合同人工知能センター、戦略能力局、及び国 した。
を指名することが定 防総省イノベーションユニットの関係者に ・リストの情報の正確性を検証するために、められた。それに伴い AI ガバナンスのフレームワークと規格につ プロジェクト名、プロジェクトの説明、資金
国防総省最高情報責 いてインタビューを行った。
調達額、及び連絡先を国防総省に照会した。
任者が指名され、AI ・プロジェクトマネージャー、システム管理 ・MCDAPO から同様にデータを収集し、正確
ガバナンス、ポリシ 者、セキュリティ担当者に AI データ保護のた 性を検証した。
ー、倫理、及びサイバ めのセキュリティプロトコルについてインターセキュリティを促 ビューを行った。
AI プロジェクト 446 件分のデータの正確性を進するための合同人 ・AI、情報セキュリティ、及びデータ保護に 検証した後、以下のプロセスでプロジェクト
工知能センターが設 関する連邦法と国防総省の方針をレビューし を絞り込んだ。
立された。
た。
・Microsoft Excel の「RAND」機能を使用して

297

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応・AI ツールの開発過程で上記の課題や懸念点は解消されている可能性がある。新たな対応が必要ない場合は現状を維持する。
電子移民システムの活用は、効率性、顧客サ USCIS-OIG は五つの勧告を示している。
ービス、及び国家安全保障の向上に寄与して ・USCIS フィールドオフィス及びサービスセ
ンターの研修ニーズを評価して、電子移民シ
いないことが明確になった。
USCIS は、毎月約 84,000 件の帰化申請書類を ステムのユーザーがリリース前に実践トレー
効率的に処理するため、2016 年 4 月に電子移 ニングを受けられるようにする。
民システムを導入したが、電子移民システム ・電子移民システムの未解決の技術的課題をにはエンドツーエンド処理に必要な機能が含 リスクベースで分析し、プログラムリソース
まれていないため、未処理申請が 60％以上増 が移民給付処理における完全性、運用効率、加し、処理時間が 2 倍かかっていた。さらに、 及び顧客サービスのリスク対処を実施できて10,000 人もの帰化申請者の面接と式典が実施 いるかどうか確認する。
されず、200 人以上に適切な身元調査をされ ・現在の利益処理の自動化と長期的なアーキ
テクチャの安定性を向上させる手段として、ることなく市民権が与えられていた。
2016 年に行った監査において、USCIS-OIG は 電子移民システムの技術的に未熟な点をなくユーザーサポート、利害関係者の関与、パフ すための計画を立てて実行する。
ォーマンス測定、及び電子移民システムの運 ・ 政府機関全体が自動処理に電子移民シス用改善のための試験実施について勧告してい テムを用いる目的を明確にし、リリーススケ
たが、USCIS は十分に対応していなかった。 ジュールではなく、政府機関の目的を満たす
また、電子移民システムを利用する職員に対 ために電子移民システムが機能しているかどして適切なトレーニングが実施されていなか うかモニタリングする。
った。
・電子移民システムが USCIS の担当者に完全で正確かつタイムリーにバックグラウンド審
査データを提供し、高品質でより効果的な決定を下せるようにするために、計画を立てて実行する。
USCIS は USCIS-OIG の勧告に同意した。

2020 年 3 月の時点で、合同人工知能センター 国防総省 OIG は合同人工知能センターのディ
は、合同人工知能センターの労働力構築、国 レクターに以下の勧告を示している。
家ミッションの目標設定、倫理原則の適用等、 ・AI の標準的な定義を含む AI ガバナンスフ
AI ガバナンスのフレームワークと規格を設 レームワークを確立すること。
定するための措置を講じていた。ただし、合 ・AI プロジェクトのセントラルリポジトリを
同人工知能センターが 2019 年度の AI 戦略及 設置することびガイダンスで概説されている責任を果たす ・セキュリティ分類ガイドを設定すること。
ための行動として以下が不足していた。
・類似 AI プロジェクトを特定し、国防総省全•AI の規格の定義を含め、定期的に（少なくと 体で AI の取組のコラボレーションを促進するための戦略を立てることも年に 1 回）、更新を検討すること•AI データを保護するためのセキュリティ分 陸軍、海兵隊、海軍、空軍の最高情報責任者に
類ガイドを開発すること対しては以下の勧告を示している。
•AI プロジェクトを正確に説明するプロセス ・強力なパスワードを使用する等セキュリテを策定すること
ィ制御の弱点を改善するための計画を立てて

番号 詳細
事例

件名

国

分析手法
等

年

URL

事例の背景・目的

調査・検査手法

データの収集・分析方法

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応

国防総省 OIG は、内部及び外部のサイバー攻撃から AI データと技術を保護するためのセキュリティ制
御を国防総省が実施できているかどうかを調査するよう要請を受けた。

・AI プロジェクトにおいて AI データと技術を保護するために利用されているセキュリテ
ィ制御の有効性を評価した。

非統計サンプルを選択し、選択バイアスを排除した。
・次に、カテゴリ（アメリカ陸軍、アメリカ海兵隊、アメリカ空軍等）内のリストから最初のプロジェクトを選択した。
・カテゴリごとに上述の方法を繰り返し、六つのプロジェクトのサンプルを作成した。
・プロジェクトマネージャーに確認し、国防総省データが含まれていないものや AI プロ
ジェクトの国防授権法定義が満たされていな
いものは排除した。
・適切なプロジェクトが特定されるまで、このプロセスを実行した。

•データ共有機能を開発すること•法律及びプライバシーに関する考慮事項の基準を含めること•軍事サービスと国防総省が類似 AI プロジェ
クトで連携をとるための戦略を立てること実行すること・ネットワークとシステムの異常を監視する
こと
・一定の非アクティブ時間経過後にシステムをロックし、物理的なセキュリティ制御を実行すること
国防脅威削減局の契約担当官、及び戦略能力
局のセキュリティ及びプログラム保護ディレ
クターには以下の勧告を示している。
・国防総省の要求する活動と連携して、請負業者が本報告書で特定されたセキュリティ制
御の弱点について修正したことを確認するための計画を立てて実行すること
これらの勧告は一部合意されているが、合意されていない事項もある。後者の詳細については黒塗りされているため確認できない。

49

Audit of the
Criminal
Division's
ProcessforIncoming
Mutual Legal
Assistance
Requests

ア メ
リ カ
/OIG

相関分析
と回帰分
析

2021

https://www.oversight.gov/report/
DOJ/AuditCriminalDivisionsProcessIncomingMutualLegalAssistanceRequests

司法省刑事課の国際問題局は、外国の犯罪捜査を支援するために外国当局からの刑事共助の要請に対応する責任がある。司法省の OIG は、刑事共助の要請に対する司
法省刑事課のプロセスを評価するように求められた。

2015 年度から 2020 年度までの司法省刑事課
及び司法省刑事課国際問題局の刑事共助改革
イニシアチブの取組に焦点を当て、イニシア
チブの四つの主要領域（集中化、未処理事項の削減、テクノロジー、トレーニングとアウ
トリーチ）における司法省刑事課と司法省刑事課国際問題局の取組をレビューした。 司法省刑事課国際問題局の次期刑事共助プロセス、及びこのプロセスへの米国弁護士事務所と連邦捜査局の関与についても調査した。
刑事共助要求処理担当チームの副所長、司法省刑事課国際問題局の管理チーム担当者、サイバーチームメンバー、連邦捜査局の刑事共助条約ユニット所属職員、米国検事局担当者
等にインタビューを実施した。

司法省刑事課国際問題局のケース追跡及び管理システム（Oracle データベース）からデータを取得した。司法省刑事課国際問題局のOracle データベースには限界があり、データの信頼性にも問題があると司法省刑事課国際問題局が証言している。よって、司法省刑事課国際問題局の Oracle データベースのデータを使用する際には、結論を出す前に監査証拠の裏付けをとるようにした。
司法省刑事課国際問題局の対応件数とスタッフの関連性を分析するために、相関分析と回帰分析を実施した。

50

ARTIFICIALINTELLIGEN

ア メ
リ カ

AI に関するフォー

2018https://www.gao.gov/

GAO が開催した AI
に関するフォーラム

検査を行った事例ではないため該当なし。

検査を行った事例ではないため該当なし。

298

また、国防総省と請負業者が、AI プロジェク
トと技術に使用されるデータを内部及び外部のサイバー攻撃から保護するためのセキュリ
ティ制御を実施していないことが明確になった。具体的には以下の対応が不足していた。
•桁数が多いなど強固なパスワードの使用を強制するシステムの構成、システムアクティ
ビティレポートの作成、一定の非アクティブ
時間経過後に自動ロックをかけること•悪意又は異常な活動がないかネットワークとシステムを確認すること•ネットワークをスキャンしてウイルスと脆弱性を検知すること•AI データ等の物理的セキュリティ制御を実行すること
以上のセキュリティ不足が原因で、国防総省が開発した AI 技術情報が漏洩し、米国の安全性を脅かされる可能性があることを指摘された。
相関分析と回帰分析の結果、二つの変数間の関係が有意（p 値= 0.000423）及び中程度（相関係数= -0.67）であることが明確になった。
負の相関係数は、人員の増加が未対応件数を減少させる傾向があることを示唆している。
分析では、関連の程度と強さを測定したが、その関連は因果関係を意味するものではない。
よって、司法省の OIG は 2015 年に開始された司法省刑事課と司法省刑事課国際問題局の改革イニシアチブの取組を評価し、司法省刑事課国際問題局がある程度進歩していると結論付けた。他方、改革イニシアチブの目標で未達成のものがあることも明確になった。 司
法省刑事課国際問題局が抱える具体的な課題
は、保留件数が多いこと、スタッフの雇用と維持が困難なこと、また、利用している事例
管理システムが古いことであった。 これらの課題に対処することで、司法省刑事課国際問
題局の運用効率が向上し、リクエストの管理能力が向上するため、海外からのリクエストをタイムリーに処理してミッションを達成できるようになると述べている。

本報告書において、以下 2 点がまとめられている。

司法省の OIG は以下の七つの勧告を示している。
・司法省刑事課国際問題局における現在及び将来予測される要請件数を確認し、刑事共助業務をサポートする担当者を追加することで司法省刑事課国際問題局が電子証拠に対する刑事共助要求の管理ができるようになるか評価する。
・司法省刑事課国際問題局と調整して、司法省刑事課国際問題局弁護士と IAS に対する件
数評価を実施し、未対応件数を司法省刑事課
国際問題局担当者が管理できるような戦略を立てる。
・離職と人員配置に関連する司法省刑事課国際問題局の課題を考慮し、刑事共助要求の増加を予測して、3〜5 年の採用及び維持計画を作成する。
・サイバーチームの監督レビューによって生じる遅延を減らすための戦略をとる。
・主要なテクノロジー要件を満たすための訴訟自動サポート資金の要求、ケース追跡及び管理システムの最新化等、司法省刑事課国際問題局の Oracle データベースの置き換えについて評価する計画を作成する。
・司法省刑事課情報技術管理部と調整して、司法省刑事課国際問題局が司法省刑事課のOracle Apex プラットフォームにアクセスできるようにする。
・司法省刑事課国際問題局と調整して、外国当局のための外部リソースサイトの作成を検討する等、トレーニングとアウトリーチの取組を改善するための計画を策定する。
検査を行った事例ではないため該当なし。

番号 詳細
事例

51

52

事
例8

分析手法
等

年

URL

件名

国

CE
Emerging
Opportunities,
Challenges,
andImplications
for Policy andResearch

/GA
O

ラム

Contingent
Workforce:Siz
e,Characteristics, Earnings, andBenefits

ア メ
リ カ
/GA
O

重回帰分
析、ロジ
スティッ
ク回帰分
析

2015

https://www.gao.gov/
products/ga
o-15-168r

Treasury tests
blockchainbased
grant
tracking

ア メ
リ カ
/GA
O

データ管
理

2020

https://fcw.
com/articles/2020/01/1
0/blockchain-treasurygranttracking.aspx

products/ga
o-18-644t

事例の背景・目的

調査・検査手法

データの収集・分析方法における議論内容をまとめた報告書である。
日常生活に大きな影響を与える可能性のある以下 4 分野における AI 活用に関して
政策と研究への影響を検討した。
・サイバーセキュリ
ティ・自動運転車・刑事司法・金融サービス
米国には一時的もし 調査項目は以下のとおり。
公開されている全国調査データソースから臨
くは非標準的雇用契 （1）臨時雇用労働者の規模（2）臨時雇用労 時雇用労働者に関するデータを収集した。
（シ約を締結して働く臨 働者と標準労働者の特性と雇用経験の違い カゴ大学の全国世論調査センター等）
時雇用労働者が何百 （3）臨時雇用労働者と標準労働者の所得、福万人も存在している。 利厚生、貧困対策の違い
回帰分析には調査回帰ソフトウェアを使用
このような雇用形態 調査方法は以下のとおり。
し、テイラー級数線形化を使用して推定されの場合、退職金、健康 ・時間等の多様な定義に基づいて臨時雇用労 た標準誤差を使用して、置換によるサンプリ
保険、家族医療休暇法 働者の人口数を調べ、人口統計、家族の収入、 ングを想定し、居住状態を一般化された分散に基づく雇用保護休 雇用保障、福利厚生、安全性等、自己申告に 層化変数として使用した。
暇等の補償措置が受 よる労働者の仕事の特性分布を調べた。
線形モデルの被説明変数の自然対数を使用しけ取れない場合があ ・健康保険の適用範囲と貧困の関係性を分析 た。基礎となる収益の分布が通常よりも対数正規に近いという仮定と、独立変数の値の変る。 臨時雇用労働者 した。
に関する情報収集の ・現在の人口調査データを使用して回帰分析 化がパーセンテージの変化に関連しているとために、労働省の労働 を実施し、収入や退職金制度への参加等、多 いう仮定の両方を反映しており、収益のレベ
統計局は毎月実施し 様な指標で臨時雇用労働者が他の労働者とど ルの変化は反映していない。
ている人口調査に臨 のように異なるかを分析した。
また、被説明変数として就労先から提供され時雇用労働者に関す ・関連する法律と一時的な労働に関する研究 る退職金制度へのアクセスについて多変量回帰を実行し、ロジスティックモデルを使用しる項目を追加して情 論文をレビューした。
報収集していたが、 ・労働省、国勢調査局の機関職員、労働者と た。
2005 年以降は情報収 雇用主を組織の代表、及びその他の対象分野
集されていない。
の専門家にインタビューした。
2007 年から 2009 年の不況の余波で、より多くの労働者が臨時雇用労働者となっており、労働力保護法の適用範囲外の労働者が増えてしまう可能性が生じている。そこ
で、GAO は臨時雇用労働者に関する課題を調査するように要請を受けた。
財務省が実施したブ 検査を行った事例ではないため該当なし。
検査を行った事例ではないため該当なし。
ロックチェーン利用による助成金交付の実証実験に関する
The Business of Federal
Technology の記事。財務省は、業務の効率性を高める技術を取り入れるために、新たな取組として本実証実験を行った。

299

調査・検査結果

勧告と受検機関のコメント・対応（1）AI によって創出される機会と将来性、主要な課題とリスク（2）AI の進歩に起因する政策への影響と研究すべきテーマの優先順位
フォーラムには、業界、政府、学界、及び非営
利団体の専門家が参加した。本報告書に記載されている参加者の意見は、必ずしもすべての参加者、組織、GAO の見解を表すものではない。

臨時雇用労働者の収入、福利厚生、貧困対策 勧告は記載されていない。
は、標準労働者とは異なることが明確になった。臨時雇用労働者の雇用形態に応じて、収入、福利厚生、貧困対策が不安定になるか、労働者の保護が手薄になる可能性がある。その結果、収入の減少、給付（退職金制度や健康保険等）の減少、及び公的支援への依存度の増大につながる傾向があった。
また、臨時雇用労働者は、時間単位、週単位、及び年単位で標準労働者よりも収入が少ない。臨時雇用労働者の 1 時間当たりの収入は標準労働者よりも約 10.6％少ないことが明確になった。収益の違いは、業界や職業によって異なる。教育業界の臨時雇用労働者は、標
準的労働者よりも年間、毎週、及び毎時の収入が大幅に少ないのに対し、建設業界では年間収益の差のみが統計的に有意だった。さらに、退職金制度を利用している臨時雇用労働者は標準労働者よりも約 3 分の 2 少なく、企業健康保険を持っている臨時雇用労働者は標
準労働者の半分未満であることが明確になった。

助成金受領者に送信された電子連邦信用状 検査を行った事例ではないため該当なし。
をトークン化し、助成金の支払状況を追跡することで、より安全な取引を実現する。この方法により、政府機関は連邦政府の財源から被付与者への助成金の流れを効率的に追跡できる。 トークンには受取人の身分証明書、助成金の金額、授与された日等重要な日付、等々の関連データが含まれる。

別添資料 2 参考資料
※別添資料 1 で取り上げた調査対象国の会計検査院の検査報告書を除く。
なお、日本語文献については著者の五十音順で記し、外国語文献については著者のアルファベ
ット順で記している。
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提出資料

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