［特集］「自己改革」で価値観から変える！ 会計DXの進化

データアナリティクスを活用した
不正リスクモニタリング

荒張

健 公認会計士型の CAAT は必ずしも十分なものとはいえ◆ Summary ◆会計分野においても，不正リスク対応に係るデータなかった。このような背景を踏まえ，会計のアナリティクス（DA）が，不正調査のみならず，昨分野においても，テクノロジーの進化ととも今の会計監査や企業の不正リスクモニタリングにも活に，より効果的なデータアナリティクス（以かされている。これらの経験を踏まえ，本稿では，企業の DA を活用した不正リスクモニタリングの実例や導入にあたっての実務上の留意点，今後の展望について論ずる。

下「DA」という。）を活用した不正リスクへの対応が求められている。
筆者も会計監査において1990年代からデータベースソフトを使って会計データから異常《は じ め に》取引を抽出していたが，最近では，第三者委

米国でコンピュータが導入されたのは1954

員会などの不正調査において BI（Business

年のこと⑴であり，コンピュータを利用したIntelligence）ツールや AI（Artificial Intelli-監査に関する最初の書籍は1961年に出版されgence）を用いた DA を活用しており，そのた⑵。その後，1970 年代以降，パーソナルコ知見は，昨今の会計監査の DX や企業の不正ンピュータの普及により電子データ処理が容リスク対応にも活かされている。不正を発易になり，CAAT（Computer Assisted Audit

見・予防することは本当に難しいことである

Techniques：コンピュータ利用監査技法）

が，DX の進展はすべてを解決するものではの利用が大きく進み，現在に至っている。一ないにせよ，大きな一歩をもたらすものと考方，日本企業の会計不正はここ数年で増加のえる。以上の経験を踏まえ，本稿では，企業一途をたどり，特に海外を含むグループ会社の DA を活用した不正リスクモニタリングの不正も増加し，グループガバナンスの強化の実例や導入にあたっての実務上の留意点，が経営課題の１つとなっている。企業の不祥今後の展望について論ずることとしたい。

事の状況を踏まえ，重大な不正発見に関する監査法人に対する社会からの期待が高まっているが，複雑化する会計不正に対して，従来（1341）

企業会計

2021 Vol.73 No.1045

〔図表１〕異常値と不適切会計・不正の関係伴った異常値であることは十分に考えられ，事実，実務において検出された異常値のほとんどはこれに該当する。これを図で表すと図不適切会計

異常値

表１のようになる。したがって，通常，不正誤謬

リスク対応における DA は異常点の検出にとどまることに留意が必要である。これは検出された異常点の内容を確かめないと，モニ不正タリングが完結しないことを意味する。

Ⅰ 企業の不正リスクモニタリン
グにおける DA の活用

２

DA の対象となる会計データ⑴

マクロアプローチとミクロアプローチ
企業会計において DA を活用したモニタリングを行うにあたり，その対象となるデータはどのようなものがあるか。これらは大きくマクロアプローチとミクロアプローチによ１

DA で不正は検知できるのかり大別される。

そもそも，「不正」というのは，意図的にマクロアプローチは，ある会計期間（たと虚偽の処理を行うことをいうのであって，虚えば年次，四半期，月次）の財務諸表（貸借偽の処理を誤って行う場合は「誤謬」という対照表や損益計算書，キャッシュフロー計算ことになる。したがって，虚偽の処理をもっ書など）の推移分析である。
一方，ミクロアプローチは，一定期間におて直ちに「不正」と断ずるのは避けるべきでける仕訳データやその上流である売上や購買ある。
本稿では，「不正」と「誤謬」を包含して「不といった取引ベースのデータ，在庫の明細デ適切な会計処理」と称することとするが，ータなどを分析し，異常な取引・資産を抽出DA で検出できるのは，財務情報の推移や相するというものである。

関関係等から異常と思われるもの（異常値）

これらのアプローチは，モニタリングの目であって，必ずしも「不適切な会計処理」で的やアナリティクスに期待する効果から使いあるとは限らない。すなわち，経済実態を分けされるものである。

Profile⑵

データの入手と理解

あらはり・けん◇大手監査法人に1993年4月に入所後，パー対象となるデータによって，DA の実施可トナーとして上場企業，公的機関等に対する会計監査業務・ア能性も大きく変わってくる。たとえば，月次ドバイザリー業務に従事。現在，不正調査，不正対策，コンプライアンスの専門部門である Forensics & Integrity Servicesの Japan Leader を務め，第三者委員会等の委員・補助者として数多くの不正調査やデータアナリティクスを活用した不正対策支援業務に従事。

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企業会計や四半期の財務諸表のデータであれば，連結決算用のパッケージデータや月次の合計残高試算表を用いることで，容易に入手すること2021 Vol.73 No.10（1342）

［特集］門や取引先，取引国などのデータ分析の結果が可能である。
一方，総勘定元帳や補助元帳のデータとなと同期させるような，取引の意思決定に役立ると，わざわざ会計システムからエクスポーてようとする場合には，Lookback 方式ではトする必要がある。これが国内本社だけであ限界がある。

れば，データの入手は IT 部門との協議を行

一方，Lookback 方式は分析のためのシスえば比較的容易に行うことができようが，海テムプログラムが比較的容易に行えることか外子会社のデータとなると一苦労である。さら導入しやすく，追加で様々な分析を加えるらに，後述のとおり，グループ各社によってことも容易にできることから，現在実務上の会計システムがバラバラということになると，ほとんどの DA はこの方式となっている。

取引データの内どのカラムが何の情報なのか，日付情報１つとっても取引日，データ処理日⑵

ContinuousAuditingなど様々な情報が入力されているので，カラ取引をリアルタイムで分析し，異常値をア

ムの情報内容を１つひとつ定義して理解しな

ラ ー ト と し て 検 出 す る の が Continuous

いと正しい分析ができないため，その労力はAuditing（以下「CA」という。）であり，従相当なものとなる。

来型の CAAT（前述の Lookback 方式）でこれらのデータの入手の困難さやデータのは不可能なリアルタイムかつ自動的に問題点内容の把握は，DA を行ううえで，実務上，を把握できる点がメリット⑶として挙げられ大変重要な問題となる。DA を実施する際のている。

時間のほとんどが実はこのデータ入手やデー

現在，この実現に向けて検討が行われていタの理解にかかることは，意外と世の中で知るところであるが，事前の設定にコストがかられていない。

かる点や，プログラムの更新を弾力的に実施できない等，実務上，導入に向けて課題は山３

DA の適時性積している。将来的には CA は主流になるか⑴

Lookback 方式もしれないが，まずは Lookback 方式で異常次に問題となるのが，DA の適時性である。

点を適切に把握できるようになることから始現在，一般的に DA として用いられているめるべきであろう。また，ツールの完成度が方法は，過去の一定期間のデータを収集してまだ発展段階にあるなかで，これらに大きく分析する方式（本稿では「Lookback 方式」依存するという形がモニタリングとして十分と称することとする）である。

かという問題もあるが，これについてはⅡ２

Lookback 方式による DA は，対象となるにおいて後述する。

データを取り出し，データ分析を行うため，リアルタイムに分析を行うことはできず，過４DA を活用したモニタリングの事例去の結果を分析するにとどまる。したがって，⑴

グループ会社の粉飾リスクに対するモニ

たとえば，贈賄リスクを考慮してある役務取

タリング

引の妥当性を事前に検討する際に，過去の部グループ子会社における粉飾会計などの不（1343）企業会計

2021 Vol.73 No.1047

適切会計を検出するための方法として，四半• 不適切な経費の支出（私的目的で発生し期ごとの連結パッケージデータを分析して，複数の不正シナリオに基づく異常な会計数値た費用の付替など）• 社内ルールを逸脱した業者選定，登録おの変動を早期に検出する事例がある。

よび契約

これは，規模が小さく，財務的重要性がな• 実態のないコンサルタントや代理店，ペいグループ会社においても，知らないうちにーパーカンパニーへの架空発注および支払不適切な会計処理が行われ，累積で連結グル• 特定の業者（大手以外）への定期的かつープの重要性を超える規模となった結果，過年度訂正処理が必要となった事例もあり，こ高額な発注および支払• 不適切または高額な接待交際費および会うした重要性のないグループ会社に対するモ議費用

ニタリングの方法としては有効なアプローチ

実際に，このようなモニタリングで不正がの１つである。

検出されるケースも見られるところである。

また，マクロアプローチにより検出された異常点の内容を検証するために，各子会社から取引データを取り寄せ，これをミクロアプローチにより分析して，異常取引の有無を検証するというモニタリングを行っている事例も見られる。
⑵など

架空経費等に対するモニタリング

Ⅱ DA を活用した不正リスクモ
ニタリングにおける実務上の留意点
１

収集データの整合性⑴

グループ会社における会計システムの統一「日本企業のグループ会社は異なる会計シ昨今，海外子会社において経営陣・従業員ステムを使っている」ということは，以前かによる架空請求や利益相反取引などの不祥事らよく耳にしていたが，これはグループ会社が発生していることに加え，コロナ禍によりへの DA を推進するうえでは大きな障害の本社から往査によるモニタリングが困難と一つとなる。グループ会社ごとに会計システなっていることも相まって，子会社の経費やムが異なると，収集するデータのフォーマッ購買取引データを分析して，架空請求や利益トが異なるため，それぞれデータ収集のプロ相反取引のリスクの高い取引を抽出して内容グラム化を図る必要があり，DA の導入を妨を検証するというモニタリングを行う企業がげる大きな要因となっている。したがって，増えてきている。

同一の ERP 会計システムをグループ全体に具体的には，各子会社の数年分の会計デー
タ（試算表，販管費データ，買掛金データ）導入する動きは多くの企業で対応が始まっているところである。

を分析し，以下のようなリスクの高い取引を抽出し，取引の実在性や妥当性を検討するというものである。

⑵

会計システム統一のその先
仮にこれらの問題が同一の ERP システムの導入により解決したとしても，今度は入力
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企業会計

2021 Vol.73 No.10（1344）

［特集］されているデータのレベルが必ずしもグルーようとしても，支払先の情報がブランクとプ会社間で整合していないため，分析結果になって分析ができなくなることが生じること影響を及ぼしてしまう場合がある。DA によがある。

るグループ会社のモニタリングを行ってみると，異常な取引の検出のみならず，各社で入２

重要なのはツール，それとも読み取る力

力されているデータの精度やルールがバラバ⑴

分析ツールは万能かラになっていることがクローズアップされる「DA を活用した不正モニタリング」と聞ことが多い。たとえば，摘要欄については，

くと，多くの方はボタン１つで不正が検知で記載内容のキーワードを活用した分析が異常きると思うかもしれないが，実務はそう簡単

取引の抽出において有効な方法の１つと考えではない。また，仮にボタン１つで検知できられるが，各社もしくは担当者ごとに記載のるとして，果たしてそれはモニタリングとしレベルの相違や記載がない場合が多く見られて本当に有効なのであろうか。

ると，そのような分析の有効性は大きく損なDA を活用したモニタリングについて，よわれることとなる。したがって，モニタリン

く車の運転に例えて説明しているが，運転手

グにおいてどのような分析を行うかも想定のは，車の速度やエンジンの回転音，社内外のうえ，グループ内のアカウンティング・ポリ音，窓からの景色など，五感で感じたこれら

シーや仕訳入力における記載情報のルールをの情報を総合的に判断して，ハンドルを操作定めて運用させる必要がある。

し，アクセル・ブレーキの強弱を使い分けて車を進めている。これは DA によって検出⑶

データ処理プロセスされた様々な情報の取扱いと類似していると

また，データ処理プロセスをどのように行考えられ，モニタリング担当者も，複数の情うかによっても取引データの内容が大きく異報を総合的に判断して異常値を検出している。

なることがある。たとえば，経費を支払先別さて，車も，クラッチやギア変速を運転者に分析しようとしても，購買モジュールを通が操作しなければならなかったマニュアル車

して支払ったものであれば，未払計上を通じはとうの昔にオートマチック車にとって代わて支払先が区分できる一方，購買モジュールられ，今や，自動運転の車も開発され，商用を通さずに預金から支払って経費計上と預金化される時代となった。では，会計に係るの減少の会計仕訳だけで処理している場合，DA ツールも自動運転車のようなものが存在経費と支払先を紐付けることが困難となる。

するのであろうか。実際にプログラムを行っ

このようなデータ処理プロセスの違いは，て企業に提供すると，思いのほかデータ分析

会社においてどのような経費や購買処理におの結果を読み取るのが難しいことに気がつく。

いてどう適用するか定義すべきであるが，海すなわち，エッジを効かせた分析を行おうと外子会社においては，業務処理の煩雑性から，すると，考慮すべき情報が多くなり，車を運必ずしもこの徹底がなされていない。そのた転する際の熟練のドライバーのような人材がめ，DA において，支払先別の経費を集計し必要となるというわけである。車の世界では，（1345）

企業会計

2021 Vol.73 No.1049

より簡単に安全に運転できるように多額の研の判別を独自に行うことは期待できない。会

究開発コストがかけられ，オートマチック車

計不正はいろいろなパターンがあり，何が不が上市され，現在では運転自体も AI が人に正となるのか，仕訳の組み合わせを含め定義代ろうとしている時代であるのに比べると，が難しい。また，１つの企業で発生する会計

不正リスクモニタリングの DA ツールは，自不正の数は極めて限定的であり，いわゆる教動運転車はおろかオートマチック車ともいい師データとして活用するには数が少なすぎる。

がたいというのが実情である。

そのため，不正検知の AI 活用の実務対応と

しかし，仮に AI で異常値が適切に検知さしては，マクロアプローチにおける不正発生れるようなものになったとしても問題は残る

企業の財務的特色を検知する方法や，ミクロであろう。すなわち，なぜその異常が検知さアプローチにおいて仕訳の発生パターンかられたのか，ブラックボックスになってしまい，異常値を検出するようなものにとどまっていそれを検証しようとしても，原因がわからなるのが実情である。

いということである。また，他にも見落とししたがって，これらのアプローチは，不正がないか検討しようとしても，同様にブラッシナリオに基づく異常検出アプローチとあわクボックスとなっており，心証を得にくいとせて活用することが実務的であろう。不正シいう問題も生じる。

ナリオに基づく異常検出アプローチにより意

以上のように，不正リスクモニタリングの図した異常値を効率的に検出すると同時に，分野においては，完全な自動運転が実現する人間がシナリオによって想定する異常では図という状況はまだまだ先の話のようであるかり知れない異常を AI が検知して，これを補ら，的確に運転をこなせる人材，すなわち，完することが期待されるからである。

データを読み取る力を持つ人材をいかに確保

今後，様々なテクノロジーと会計インフラできるかが，企業の真のモニタリング体制をの向上・発展により，状況は変わっていくか強化するうえで重要となる。目の前の現実世もしれないが，現状においては，人と機械が界においては，分析ツールはまだまだ万能で補いながら進めていくこととなるのが一番のはないのである。

ソリューションといえよう。

⑵

３

AI の活用について
DA における AI の活用は，多くの企業のリモートワーク・DX 化の推進がもたらす新たなリスク関心が高いところであり，世の中がこれに大コロナ禍によりヒトの移動の制限やリモーきな期待を寄せている。一方で，AI には過トワークの導入が推進されるなど，我々の働度な期待がかかっており，AI が検出したもき方は大きく変わった。またこれに伴い DXのだけで済むかというと，現状での答えはの推進も行われてきたわけであるが，これらNO である。の社会の変化は，新たなリスクを生むことと残念ながら，今の技術では，少なくとも会計分野において AI が人間と同じように不正50

企業会計なった。それが，データの真実性である。
今，会計監査において電子証拠の信ぴょう

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［特集］性が話題に上がっている。これはリモート監

いよう，「あなた，見られていますよ」とい査の推進とともに，証憑についても原本を確う心理的牽制を働かせて，不正を行う機会を認することが実務上困難になる場合があると極力未然に防ぐことではないかと考える。

いうなか，証憑を電子媒体にする過程で改ざそれには，不正リスクモニタリングをいかんされるリスクを想定したものである。これに幅広くグループ内に効果的・効率的に網をは，データが真実ではないということを意味かけられるかが重要となり，DA は欠かせなし，DA の前提を揺るがす問題である。

いものとなるが，DA の活用がさらに効果的

実際にこれらの証憑の改ざんによって不正が起こっていることからも，会計監査人はこのような環境のなかで，さらに慎重な対応がとなるためには，データの質の向上と幅の拡大が必要と考える。
データの質の向上は，前述のように，会計システムの統合化やプロセス・データ入力の求められることとなった。
一方，このような問題は企業においても同ルール化など，現在認識されている課題を愚様であり，企業として何らかの対応を図る必直に現状把握して改善していくしかない。事要もまた生じてきている。特に従業員が改ざ

実，DA による不正リスクモニタリングをんした PDF を証憑として会社に提出して，行って得られる結果は，異常値の検出のみな架空の経費を請求するという事例も今後多くらず，データの入力方法等の課題であること出てくることであろう。企業においてもこのが多い。不正などの異常値検知だけでなく，ような環境の変化に柔軟に対応していくことその前提を整えるためのモニタリングも，企が望まれる。

業は行っていく必要がある。
一方，幅の拡大については，会計仕訳や上Ⅲ DA を活用した不正リスクモ
ニタリングの展望

流の販売・購買データの活用のみならず，非前述のとおり，DA を活用した不正リスクの数量や価格などの取引データのみならず，モニタリングには多くの留意事項や課題が存

デジタルフォレンジックによりメールデータ在するが，そこに期待する効果は大である。

やスケジュール情報など直接会計に結びつか本稿の最初において，「不正は検知できるのない情報も分析の対象となる。そのようなこか」と問題提起したが，そもそも不正リスクとが平時のモニタリングで活用されることはモニタリングの目的は不正を見つけることなすぐには難しいかもしれない。しかし，30年のであろうか。

近く前に行っていた異常取引の抽出方法と比会計データの活用も考えられるかもしれない。
事実，不正調査においては，会計仕訳や商品たしかに，不正を早期に発見して芽のうちべると，現在使っているテクノロジーの進歩に摘み積み取ることは，企業にとってメリッは目覚ましく，考えることもできなかったこトがあるであろう。しかし，本当に必要なのとが実現できていることからすると，今後，は，そのような不正に手を染めて結果として方法論も含めて，さらなる進歩が見られるこ人生を狂わせてしまう不幸な従業員を生まなとは大いに期待されるところである。

（1347）

企業会計

2021 Vol.73 No.1051

のような進歩が，不正を手に染めて不幸とな《お わ り に》る従業員を生まない職場作りの実現に向けてコロナ禍が招いた新常態において DX の推進は今後も否応なく進んでいくと思われるが，これらの DX の進歩と合わせて，DA ツールの向上のみならず，モニタリングを実施する人材・IT インフラ・データの整備を通じて，役立っていくことを切に願うとともに，本稿がその一助となれば大変幸いである。
（注）⑴

IT 委員会検収報告第 48 号「IT を利用した監査の展望—未来の監査へのアプローチ—」2016

DA を活用した不正リスクモニタリングの可

年３月28日，日本公認会計士協会，4頁。

能性はこれからさらに大きく拓けていくことであろう。
実務家として，この可能性を少しでも現実の企業活動において実現させるべく，これか⑵

Felix Kaufman（1961）Electronic Data Processing and Auditing, Ronald Press.

⑶

IT 委員会検収報告第 48 号「IT を利用した監査の展望—未来の監査へのアプローチ—」2016
年３月28日，日本公認会計士協会，8頁。

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企業会計

2021 Vol.73 No.10（1348）