生成AIの最新動向と内部監査での活用
PwC Japan有限責任監査法人
ガバナンス・リスク・コンプライアンス・アドバイザリー部
吉澤 豪
2023年12月

本資料は講師の私見で作成しており、PwC Japan有限責任監
査法人および所属部門の正式見解を示すものではありません。

自己紹介
吉澤 豪
PwC Japan有限責任監査法人
ガバナンス・リスク・コンプライアンス・アドバイザリー部 シニアマネージャー• 外資系IT企業および大手監査法人を経て現職。PwCでは、会計・監査とデジタル技術の知見をもとに、ガバナンス、リスク管理、コンプライアンスおよび内部監査の領域におけるDX推進やAI・データ分析導入支援などの業務を提供。
• 大手監査法人では、AIを利用した仕訳の異常検知システムのプロダクトマネージャーとして次世代監査手法の研究開発・運用・推進をリードし、グローバルファーム全体の監査の変革に取り組む。また、製造業・情報通信業を中心に会計監査・内部統制監査やIFRS導入支援、内部統制アドバイザリー業務などを10年以上提供した経験を有する。
• 外資系IT企業では、ITエンジニアとして経理・財務領域における汎用系・Web系の基幹業務システムおよびデータ
ウェアハウスの開発・保守、オフショア開発体制におけるプロジェクトマネジメントなどを経験。
• 元日本公認会計士協会 IT委員会監査データ標準化対応専門委員会 専門委員
【資格】
• 公認会計士（日本）• 情報処理技術者（ソフトウェア開発技術者）
go.yoshizawa@pwc.com
PwC

2本日のご説明内容

1.
2.
3.
4.
5.

PwC

生成AIとは、その特徴と内部監査への影響
データ分析監査のアプローチと生成AIの利用可能性
内部監査における生成AIの活用事例
生成AIのリスクと社内導入に向けたアプローチ概要
生成AIを用いた内部監査の未来

0406
1219243

生成AIとは、その特徴と内部監査への影響

生成AIとは、その特徴と内部監査への影響
生成AIとは文章や画像などを生成できるAIの総称です。
今後、生成AIが爆発的に普及し、内部監査の業務にも大きな変革が見込まれます。
プロンプト入力（どのように生成するかのAIへの指示）
例：監査報告書のひな型を作成してください

生成AI

内部監査の業務は、文書などの非構造化データや異なる形式のデータを取扱うことが多く、生成AIが得意な領域のため活用に向く。

（何を生成するかで大別）

内部監査の業務の成果物は文書などのテキスト情報が多く、生成AIの活用に向く。

特に内部監査での利用が期待される出力

PwC

テキスト

プログラム

画像／ 動画

音声/／音楽その他

マーケティング文章生成、メール生成、チャットサ
ポート、議事録生成、文書要約校閲など

プログラム生成、ドキュメン
テーション、text to SQL,
Webアプリ生成など

マーケティングコンテンツ/
Ｗｅbデザイン/希少疾患医療画像などの生成編集、スタイル変換など

プレゼンテーション音声合
成生成、音楽生成など

3Dモデル（アバター）生成、創薬支援など

5データ分析監査のアプローチと生成AIの利用可能性

テクノロジーによる監査の潮流～過去データ分析からリアルタイム・モニタリング、予測分析モデルへ～

データ分析結果の「見える化」と対話
効率的な内部監査の提供

企業への価値ビジネスの実現

従来行われてきた人海戦術による伝統的な監査手法から、過去情報に基づき自動化された監査手法へ、また今後はAIを活用した予測分析への発展が生成AIの進展により加速されます。

コンピュータを活用した試験的・一時的データ分析
人海戦術による監査•

監査人の経験に基づくCAAT専用分析ツールの活用

狭・小（局所的・臨時・社内データ）
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コンピュータを活用した定期的なデータ分析• リスクアセスメントから取引テストに至る局面でのデータ分析の活用• 分析プログラム標準化 • データ分析の「見える• 分析プログラムのカスタマイズと多様化化」とダッシュボード機
能の活用

AIを活用した
不正検知支援と予測分析

継続的なリアルタイム・モニタリング•

社内外の大量データ（構造化されていないデータを含む）の活用•リアルタイムでの異常値の自動分析•

機械学習を通じた不正の兆候の識別•外部監査と内部監査の連携•

将来予測分析

•内部統制の脆弱性は、リスクが顕在化する前に、リアルタイムに識別され、改善される• ビジュアライゼーション

ツールの活用

データ分析の活用アプローチ*コンピューター利用監査技法（CAAT : Computer Assisted Auditing Techniques）

広・大（予測的・常時・社内外データ）7３つのデータ分析監査アプローチ
データ分析監査では、①ルールベースによるアプローチ・②探索的なアプローチ・③機械学習によるアプローチの3つの手法を組み合わせて、リスク評価・高リスクのサンプルの抽出を行う方法があります。
①ルールベースによるアプローチ③機械学習によるアプローチ②探索的なアプローチ
金額

経費申請
データ

抽出

特徴量X2

#

抽出ルール

1

ワンタイムの相手先

2

申請書起票の遅延

3

二重計上

異常取引

・・・ ・・・
No

申請日

請求コード

起票者

承認者

費目

金額

摘要

12023/1/9

43800

佐藤

鈴木

交際費

31,800

A社D様との接待

2

2023/2/5

42100

高橋

田中

宿泊費

87,300

B工場への出張

・・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

異常取引

特徴量X1

生成AIの活用で、上記の分析が容易に実施可能に。
PwC

8ルールベースによる経費申請データの分析事例
過去の不正事例や経験豊富な監査人が策定した不正・異常の兆候のある経費申請の抽出ルールの例#

ルール名

ルールの内容1 ワンタイム取引先マスタ登録された取引先と同一名称のワンタイム取引先の申請

2 伝票起票の遅延発生日から支払期日までのリードタイム日数が短い申請（リードタイムが短いほど、伝票起票が遅延した可能性が高い）

3 内部統制の不備

申請者と承認者が同一の申請

4 二重計上

取引金額、仕入先名、申請者などが同じ複数の申請

5 形式的な承認

承認日・承認者毎ので件数を集計（1日当たりの承認件数が多い場合、形式的承認の可能性が高い）

6 申請者別の金額・件数の分析

申請者ごとに交際費、出張費などを集計（件数や金額の上位者を高リスクとする）

7 経費の架空請求摘要欄から地名情報を抜き出し、同じ申請者、同じ発生日で、距離が離れた地域をもつ申請

8 期ズレ発生日と摘要欄に含まれる取引の発生月が不一致の申請

9 異常組み合わせ
パターン分析

取引先名、勘定科目名、摘要欄に含まれる特定キーワード、部署名などが統計的にイレギュラーな組み合わせの申請

10 不適切な経費

仕入先名をWebサイトで検索して不適切な店（風営法の適用施設など）を探す

生成AIで、上記のような抽出ルールの策定・案出（およびデータ抽出処理自体も）が可能
PwC

9探索的アプローチによる交際費の分析例（BIツールによるデータの可視化）

交際費を取引先ごとに合計額・件数を可視化し、架空請求の有無を確認する仮説設定と検証を実施
異常に高額な交際費の取引先を識別

異常な件数の交際費の取引先を識別（仮説）少額かつ頻繁なため不正の疑いがあり要検証（仮説）異常に高額なため不正の疑いがあり要検証
PwC

生成AIで、データの可視化や、上記のような仮設の構築が容易に可能

10機械学習（教師なし）アプローチによる経費データの異常検知の事例
異常検知（外れ値検知）のイメージ

経費申請毎に他の経費申請との乖離度を測り、異常スコアを算定

金額： 異常な経費申請： 正常な経費申請

特徴量X2

異常スコアの閾値を設定し、閾値を超えた経費申請を自動抽出・調査対象とする。全経費申請の異常度をスコア化し、高リスク申請から効率的かつ効果的なテストを実施
経費申請の異常検知（外れ値検知）の出力イメージ

異常スコア

特徴量X1

順位

異常ｽｺｱ

申請日

ﾁｬｰｼﾞｺｰﾄﾞ

起票者

承認者

費目

金額

摘要

1992023/1/943800

佐藤鈴木

交際費

31,800

A社D様との接待

2

972023/2/5

42100

高橋田中

宿泊費

87,300

B工場への出張・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

100

542023/1/834000

高橋田中

交通費

12,300

C社での会議出席

・・・

・・・・・・・・・・・・

・・・

・・・

・・・

生成AIにより、教師なし学習による異常検知が容易に可能
PwC

11内部監査における生成AIの活用事例

内部監査の各プロセスにおける生成AIのユースケース例
主なプロセス

計画の策定

業務の実施

結果の伝達

各プロセスの主なタスク

生成AIのユースケース例•監査対象と目的の明確化•監査計画書の作成•リソースの配分・スケジュール作成•リスク評価の実施•ステークホルダーとの協議• 過去の業績などを基にした監査対象拠点のリスク評価および選定（ユースケース1）• 監査対象拠点のビジネス、業務プロセス、システムなどを基にしたリスク識別、監査項目の策定およびその監査手続書のドラフト作成（ユースケース2）• リソース割り当てとスケジュールのドラフト作成• 自社テンプレートや過去の監査計画書に基づく、監査計画書のドラフト作成• 監査実施通知書のドラフト作成• 依頼資料リストのドラフト作成など•データ・資料収集•実地調査•インタビュー実施•分析手法の選定•文書化• キックオフミーティングAgenda、議事録作成• インタビュー翻訳、事前・追加質問の作成• リスクコントロールマトリックス、業務処理記述書、フローチャートのドラフト作成• 社内規程類と業務プロセス、法規制、内部ポリシーなどとの整合性レビュー• 契約書、注文書、申請書などの証憑のレビュー、帳票間の整合性チェック• データ分析の実施 （前処理、抽出ルール作
成、サンプリング、可視化、質問作成、異常検知、不正予測、質問事項作成、分析結果報告書作成）（ユースケース3、4、5）• 自社テンプレートや過去の監査調書に基づく、監査調書のドラフト作成•発見事項の整理•フォローアップ事項の作成•監査報告書の作成•経営者への報告•フィードバックの収集• 発見事項、要改善事項、推奨事項、フォローアップ事項、再発防止策などのドラフト作成• 実施した内部監査に基づく、監査報告書のドラフト作成

赤字は後スライドで具体的に紹介など• クロージングミーティングAgenda、プレゼン骨子、議事録の作成など

内部監査のタスクは、文書作成や自然言語処理、データ分析などの生成AIが得意とする領域が多く、ほぼすべての業務への活用が期待できる
PwC

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生成AIを活用した内部監査ユースケース1

監査対象拠点の選定と報告書の作成
子会社の四半期財務諸表データを与えて、不正リスクを評価するルールを策定、監査対象子会社を評価・選定して、財務指標を可視化し、分析結果をまとめた監査対象拠点の選定報告書を作成
プロンプト例
添付は全子会社の四半期ごとの5年分の財務諸表のデータです。 不正リスクの高い上位10社を抽出し、その抽出理由を記載するとともに財務指標を可視化し、監査対象拠点の選定報告書としてまとめて文書作成ソフトのファイル形式で出力してください。
全子会社四半期財務諸表データ～前略～

Finished working Show work

目的

不正リスクの高い上位10社を抽出し、主要な財務指標を記載した監査対象拠点の選定報告書を作成しました。こちらからダウンロードできます。

抽出に利用したルール

抽出された
リスクの高い会社
PwC

抽出されたリスクの高い会社（続き）

可視化された財務指標

結論14

生成AIを活用した内部監査ユースケース2

リスク識別と監査手続の策定および監査調書のドラフト作成
過去の監査調書をもとに、監査対象の拠点の業務プロセスにおけるリスクを識別し、その監査手続を策定するとともに監査調書のドラフトを作成する。
投入した購買プロセスの監査調書テンプレートファイル
プロンプト例
添付は、自動車製造業における購買プロセスの監査調書です。このサンプルに準拠して、販売プロセスにおけるリスクを挙げ、その監査手続の立案と監査調書サンプルを表計算ソフトのファイル形式で出力して下さい。
購買プロセス監査調書_202303
承知しました。まずは提供いただいた購買プロセスの監査調書のサンプルを確認します。その後同じフォーマットで販売プロセスの監査調書の例を作成します。
～中略～上記テンプレートに従って作成された販売プロセスのサンプル監査調書Finished working Show work
販売プロセスの監査調書を記載したファイルを作成しました。こちらからダウンロードできます。

PwC

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生成AIを活用した内部監査ユースケース3

経費申請データの抽出ルールの作成と抽出
生成AIに経費申請データを読み込み、不正の疑いのある取引を抽出するルールの作成を指示し、そのルールに基づき取引を抽出して、表計算ソフトのファイル形式に出力するようプロンプトを入力し、分析結果を取得
プロンプト例
添付の経費申請データについて、不正の疑いのある取引を抽出するルールを10個作成して、取引を抽出して表計算ソフトのファイル形式で出力してください。

作成されたルールにて取引を抽出する処理プ
ログラムが表示でき、出力仮定を検証可能

経費申請データ_202004-202303.xlsx

作成された
抽出ルール

不正の疑いがある取引を特定するためのルールを提案します。
1.申請日が発生日よりも前である
2.承認者と申請者が同一人物である
3.金額が100,000円以上である
4.同一の申請者が短期間（例えば1週間）内に複数の高額（例えば20,000円以上）の申請
5.摘要が空欄、または不明瞭である
6.部署と費用項目が一致しない（例：人事部からの出張費）
7.発生日と承認日の間隔が長すぎる（例えば30日以上）
8.同一の承認者が短期間（例えば1週間）内に多数（例えば10回以上）の承認をしている
9.金額が非常に小さい（例えば100円以下）である
10.経費の摘要が他の申請と同一または類似しているが、金額が大幅に異なる～中略～
これらのルールに基づき、経費申請データを抽出します。
Finished working Show work

該当した抽出
ルール番号抽出された疑わしい取引～中略～
疑わしい取引をファイルに出力しました。ファイルはこちらからダウンロードできます。
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生成AIを活用した内部監査ユースケース4

経費申請データの異常検知（教師なし学習）
生成AIに経費申請データを読み込み、 異常検知アルゴリズムを使用して取引毎の異常スコアを算定し、異常スコ
アの上位100件を抽出して、表計算ソフトのファイル形式に出力するようプロンプトを入力し、分析結果を取得
生成AIに分析対象の経費申請データを投入

プロンプト例
添付の経費申請データについて、異常検知アルゴリズムを用いて異常検知を実施し、全取引の異常スコア上位100件を表計算ソフトのファイル形式で出力してください。
経費申請データ_202004-202303
異常検知（Anomaly Detection）のタスクには、さまざまなアプローチがあります。
～中略～

アルゴリズ
ムと特徴量を自動選択

金額と承認までの日数の2つの特徴を使用してisolation Forestを用いた異常検知を行い、異常スコアの上位100件の取引を出力しましょう。
ｋFinished working Show work
Isolation Forestを用いた異常検知の結果、異常スコアの上位100件の取引をファイルに出力しました。ファイルは以下のリンクからダウンロードできます：
経費申請データ_異常検知_上位100件_202004-202303

生成AIが出力した異常取引一覧（異常スコアがトップ100）
異常スコア

このファイルには、各取引の異常スコアが記録されています。
なお、今回の異常検知では金額と承認までの日数の2つの特徴を用いましたが、他の特徴を加えることで異なる結果が得られる可能性もあります。必要に応じて特徴の選択やパラメータの調整を行ってください。

PwC

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生成AIを活用した内部監査ユースケース5

経費申請データの不正予測（教師あり学習）
不正を含む経費申請の教師データを生成AIに与えて 不正予測モデルを構築し、分析対象の経費申請データから不正予測を行い、予測結果を表計算ソフトのファイル形式に出力するようプロンプトを入力し、結果を取得
プロンプト例

プロンプト例 続き

添付は不正を含む経費申請データです。不正予測モデルを作成してください
教師データ
まず、アップロードされたファイルの内容を確認し、どのようなデータが含まれているかを理解しましょう。
～中略～
不正予測モデルの作成には、まずデータの前処理が必要です。
具体的には以下のような手順を考えています：
1.カテゴリ変数（費目、部署、申請者、承認者）を数値に変換
ｋ2.日付データ（発生日、申請日、承認日）から新たな特徴を生成
3.不要な列（Index、摘要）を削除
この前処理の後、モデルの訓練を行います。モデルの選択には、データの性質とタスク（不正検出）を考慮します。今回のケースでは、ランダムフォレストやグラディエントブースティングなどのアルゴリズムが適していると思います。

Finished working Show work
不正予測モデルのトレーニングが完了しました。
テストデータに対するモデルの精度は83％です。
～略～

作成した不正予測モデルを使って添付の経費申請データで不正予測データを表計算ソフトのファイル形式で出力してください。
経費申請データ_202004-202303
新たなデータに対する不正予測を行いました。
Finished working Show work
結果をファイルに出力しました。ファイルは次のリンクからダウンロードできます。不正予測データ

データ前処理の実施

不正予測モデルの構築

予測結果
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生成AIのリスクと社内導入に向けたアプローチ概要

生成AIがもたらす新たなリスクとインシデント
生成AIは、有用である一方で、その特徴が引き起こす新しいリスクも存在し、インシデントが発生しています。
特に「製造物責任」、「著作権侵害」、「機密情報漏洩」は重要であり、AIガバナンス態勢の構築が急務です。
生成AIの特徴
自然で高品質なアウトプット

誰もが使える
インターフェース

生成AIのリスクインシデントの種類• ディープフェイクによる大衆扇動

大衆扇動
社会への影響が強い
直接的インシデント
サイバー犯罪職業転換
人間の創作物を学習できる

企業への影響が強い
間接的インシデント

人間との対話を通じた成長
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著作権侵害

機密情報漏洩

• ハッカーによる生成AIの悪用• マルウェア感染への誘導• 生成AI導入で3割のイラストレーターを解雇• 生成AIが出力した実在しない判例を弁護士が資料に引用

製造物責任アウトプットの種類の豊富さ

インシデントの事例

企業への影響が強い
直接的インシデント• 生成物による著作権/肖像権の侵害• 生成AIの社内利用による機密情報漏洩
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生成AIの社内導入に向けたアプローチ例と支援
PwCでは生成AIの導入に向けたユースケース選定からガイドライン作成まで一連の施策を支援しています。
実
施
事
項繰り返し
１. ユースケース検討

２. チューニング

３．ガイドライン構築

４．業務トライアル・教育

社外動向に基づく仮説策定

社内外データの連携活用促進ガイドライン（攻め）教育
リテラシー教育の実施

業務プロセス分析等による課題抽出と適用対象の検討

アウトプットイメージ×
社内ニーズの抽出
ユーザーが体験と共にアイディエーションを実施

外部データ

内部データ

業務トライアル

各種チューニング
Embeddingハイパーパラメーターなど

プロンプトエンジニアリング
他社先行事例PwC+

Zero-Shotなど
ReAct+

網羅的な機能の利活用

セキュリティガイドライン（守り）フィードバック結果
 精度評価 効果測定など
 使用感

GRCおよび内部監査への生成AIの導入やガイドライン構築支援は監査法人が特に得意とする領域

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生成AIリスク管理環境整備のアプローチ
リスク管理支援のアプローチは、生成AIと他のAIに共通の要素が多い。
生成AI特有のリスクや、普及の速さから、生成AI専用のガイドラインの策定の優先度が高い。
外部発信
AI活用・ガバナンスの現状調査

AI倫理ポリシー策定

社内展開
AIガバナンス
体制構築

社内のガバナンス
体制を合意

継続的なアップデート

AI活用およびガバナンスの社内調査を実施

社内展開
生成AI
ガイドラインの策定

AI活用
ガイドラインの策定

社内教育

社内での説明会等を実施

AIリスクについて知ってもらい、考えてもらうためのガイドラインを作成

社内展開
AIガバナンス
モニタリングプロセスの策定

PwC

AIモデルの評価及び評価基準、現場での評価フローを策定

対象範囲の拡大業務への落とし込み22必要となるリスク分析及びガバナンスルール・ガイドライン策定
生成AIは生産性を向上するための魅力的な技術である反面、リスク懸念もあるため、顧客向けに生成AIサービスを提供する際には、顧客が懸念するリスクをしっかり理解し、必要なガバナンスルールやガイドラインと合わせての提供も考える必要がある
1. 利用者に与える影響の分析

リスク分析
ルール策定
社内展開

• 生成AI導入想定ユースケースリストアップ• 利用者に与える影響に基づくリスクレベルの設定• 各ユースケースのリスクレベルを分析

5. 活用ガイドラインの展開

2. データとモデルのリスク分析• 前ステップ実施結果に基づく活用ガイドラインを作成• プロンプト（生成AIへのインプット）のリスク分析• 活用ガイドラインを展開、説明会等を実施し、生成AI利用者への周知徹底• 利用者からのフィードバック、外部環境の変化に応

生成AI
ガイドライン
策定ステップ• モデルが有する技術的/非技術的特徴のリスク分析• アウトプット（生成AIの応答）のリスク分析

じて、活用ガイドラインを見直し

4. プロンプト作成ルール策定

3. アウトプット取り扱いルール策定• シナリオ設計と期待するアウトプット整理• アウトプットに含まれる人間のオリジナリティに応じ• 候補となるプロンプトによるシナリオテスト• 有益なアウトプットを生成したプロンプト再現性検証• プロンプトの構造化およびデザイン
PwC

た必要な施策を整理• 整理結果に基づき、アウトプットの取り扱いに関するルールを策定
23

生成AIを用いた
内部監査の未来生成AIのもたらす内部監査の未来の可能性
生成AI技術の動向
マルチモーダル・マルチタスク化

内部監査の未来効率化-試査から精査的に-リスクアプローチの見直し-ユースケースの拡大・浸透

民主化
品質の向上
精度向上

-監査専用大規模言語モデルの登場-予測精度の向上-リアルタイム監査・リアルタイムモニタリングの実現

リアルタイム化
AIの依拠の必要性

自律型化
PwC

-AIに依拠するための検証-自己宣言や第三者認証・基準認証、外部監査等-監査報告書への制限の記載

25

Thank you
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