2023年12月26日

第 35 号 別冊

中央大学
会計人会

会報!!!!!!!!!!!!!!

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発行所 中 央 大 学 会 計 人 会〒115−0045 東京都北区赤羽1丁目52番1-501号田口ビル
税理士法人 石亀総合会計事務所

http://chudai-kaikeijin.jp

発行人 会

長

石 亀 邦 俊!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

生成AIの最近の動向と
会計業務へのインパクト
中央大学理工学部物理学科

生成AIとは？

田口善弘

これら生成AIの特徴はなんと言っても新しい物を作り出す能力にある。ChatGPTの昨年（2022年）の11月に一般に公開されリリースに数か月先んじて、既に画像生成たChatGPTは世間の耳目を集め、大きな話AIが大きなブームとなっていた。この画像題となった。同時に、あたかも人間とみま生成AIの特徴は言葉で「○○を描いてくだごうようなやりとりをやってのけることかさい」と命令すると、いい感じに絵を描いら、人間の職を奪うのではという懸念が惹てくれる。まだ試したことが無い方は是非、起されるに至った。本当にChatGPTが人間試してからこの原稿の先を呼んでほしいのの職を奪うほどの能力を持っているか否か

だが、LLMを内包した検索エンジンの１つということについてはまずは浅くにでもであるBingにはBing Chat［1］という機能

ChatGPTがどういうものでどうやってできがある。スマホかインターネットにつながってきたのかを知る必要がある。ているパソコンでBing ChatにアクセスしてChatGPTは 大 規 模 言 語 モ デ ル（Large「○○を描け」と入力して欲しい。おそら

Language Model、以下、LLM）の一種であく皆さんはそのクオリティの高さに衝撃をり、LLMはいわゆる生成AIと呼ばれるもの受けるだろう。絶対にどっかの誰かが描いの一種である。生成AIはその名の通り、何た絵にしかみえないはずだ。だが、それはかを生成するAIである。LLMは言語（文章）生成AIの制作物であり、決してどこかにあを生成するが、現在、多くの生成AIが開発るものを取ってきたものではないのだ。

されているがLLMはその一種に過ぎない。

当時はまだLLMが現在の様に誰でも使え現在いわゆる生成AIが作り出せるものとしるような環境には無かったため、「○○を描ては、言語のほかに画像、動画、音楽、3Dけ」と入力すればいい、というほど簡単でモデル、などと多岐にわたっている。異なっはなかったものの、非常に簡単に人間だった言語の間をつなぐいわゆる機械翻訳も生たら相当な練習を積み重ねなくては描けな成AIの一種であると言ってよいであろう。

い絵を生成AIが簡単に描けるようになった− 1 －第 35 号 別冊

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ことで大きな議論が巻き起こった。誰が見ても「これは人間のイラストレーターが失生成AIの歴史業するな」と思うようなクオリティだった

生成AIのきっかけとなった「事件」はいからだ。議論が巻き起こった理由はこの生

く つ か あ っ た。 生 成AIのAIと はArtificail

成AIがどうやって開発されたかに大きくかIntellgence、つまり人工知能である。人工かわっていた。この生成AIは無から絵を作知能の研究は長い歴史があるが、最初は人り出しているわけではなく、インターネッ間の知能をプログラミングで置き換えて人ト上に誰でもアクセスできるような形で公間と同じことをさせようという試みが主流

開されているデジタル画像をダウンロードだった。しかし、この試みは遅々として進してきて生成AIに学ばせて初めてできるもまず、有体に言って暗礁に乗り上げているのだったからだ。

ような有様だった。なぜ、これが難しいこ

元の画像と同じものを出力しているわけとだったかはここでは述べない。このようでは無いから、直接著作権に違反するわけな試みと並行して全く別の方向からの試みでもなく、どこの誰の画像を読み込んだかが誕生した。それは「機械学習」と呼ばれも明確では無いため、元の画像を作った人る分野である。人間の知能を明示的にプロ間が著作権の侵害を申し立てることもできグラムに書き下そうという王道的なAIの研ない。なにより問題だったのは、元の画像究とは異なり、機械学習の方法ではいろいを描く労力に比べて生成AIが出力する画像

ろな方法でコンピュータに学習する能力をの方が圧倒的に出力する速度が速かったこ

与えて勝手に学習させる。例えば、犬の写とだ。これでは人間のイラストレーターに真と猫の写真をたくさん用意して、「こっち頼む人間などいなくなってしまう。

は犬、こっちは猫」という分類と共に機械

実はこの「人間の作ったものを生成AIが学習に勉強させると、初めて見る写真でも学んでしまって元を作った人間を失業させ「犬か猫か」と答えられるようになる、とる」という問題はこの画像生成AI以前にすいうものだ。この場合、機械学習が勝手にでに起きていたのだが、やや小規模だった学習するので往々にして人間は機械学習がので大きな問題として取り上げられにく

写真をどう解釈して答えを出しているか解かった。それは機械翻訳の分野だった。皆らないのだが、一定程度うまく行くことがさんはインターネット上でアクセスできる解っていた。

自 動 翻 訳 を 使 っ た こ と が あ る だ ろ う か？

この機械学習の一種にニューラルネット

ちょっと前まで、機械翻訳は全く使い物にワークという物があり、これは人間の脳のならないほどひどい物だったが、しばらくニューロンを模したものだった。だが、こ前に急に性能が上がって使えるようになっのニューラルネットは他の機械学習に比べた。これも例えば大量の英語ー日本語翻訳て性能が上がらず、20世紀末には一旦忘れ文を生成AIが学んだ結果可能になったもの去られた。

なのだ。

だが、21世紀になってからしばらくしてこれら生成AIが今後どのような発展を遂

この状況は一変した。役に立たないと思わげ、どんなことができるようになるかを語れていたニューラルネットワークをしぶとる 前 に 生 成AIが できた 歴 史 を 簡 単 に 振 りく研究していた研究者が深層学習（Deep返っておこう。

Learning,以下DL）というニューラルネット− 2 －2023年12月26日

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ワークの改善版が非常に高性能を出すことDLで制覇されるようになった。当初、言語に気付いたのだ。このDLとニューラルネッは画像やゲームよりはるかに難しく、例えトワークの違いはたった2つしかない。ネッ

ば、大学入試の国語の問題を解くようなこトワークの層が数層から百層以上に拡大しとは当分できないと思われていた。それはたこと、学習するデータの量が膨大になっ何より、機械学習が学べるほどの大量の文たことだ。20世紀末にこれが出来なかった章題が無かったからだ。

理由は単純で、百層のニューラルネットワー

この時点で生成AIにつながる大きな革命

クを学習するだけの高速なコンピュータがが起きた。ある研究者が大学入試の問題を無かったこと、また、インターネットが普解くDLを学習させるには必ずしも入試問題及していなかったので学習に必要な膨大なでなくてもよく、普通の文章でいいことにデータがそもそもなかったこと、そして、気づいたのだ。その辺にある文章をただ持っ仮にそれがあったとしてもそのデータを処てきて、文章を部分的に隠し、隠したとこ

理できるだけの大規模なメモリーがなかっろを当てさせるという簡単な問題をたくさたこと、だ。この事実に気付いたDLの考案

ん解くだけで、最後にちょっとだけ文章題者であるヒントン教授は、自らのDLを画像をやらせればいい成績を取ることができる、判別（画像を見て何の画像かを充てる）コと解ったのだ。
これは最終的な目的（入試問題）と学習ンテストに参加し、ぶっちぎりの好成績をしているもの（普通の日本語）が同じでな納めた。
このDLはほどなく、画像判別だけではないため、この一般的な学習を「基盤モデル」

く、他の機械学習にも有効だということがと呼んで特別に扱うようになった。最初は分かった。その１つはゲームである。将棋、言語だけだった基盤モデルは、その後、何囲碁、チェスなどのゲームで人間に勝てるでも使えることが解った。画像だろうが、コンピュータを作ろうという試みは長い間音楽だろうが、ともかくDLでたくさん学習なされてきたがAIの研究が遅々として進まさせておけば、それで絵を描かせたり、音ないのと歩を合わせるように遅々としてす楽を作曲させたりすることができることがすまず、この３つの中でもっとも簡単と言解ったのだ。

われるチェスにおいて、20世紀末にやっとそこでこれらを生成AIと呼ぶことにした。

コンピュータが人間に勝つという有様で、LLMは生成AIの一種であり、言語を作り出取った駒をつかうことができるためにチェ

す 生 成AIと し て 誕 生 し た。 実 は 話 題 のスよりはるかに複雑な将棋や、盤面が将棋

ChatGPTは言語の基盤モデルに、入試問題やチェスに比べてずっと大きい囲碁は、いではなく会話を学習させただけのものであ

つ人間に勝てるのかようとして知れなかっる。人間の問いかけに対して、人間らしいた。だが、DLが「今の盤面に対して最良の答えができるように人間が付き合って人間刺しては何か？」という一種の判別問題にらしいふるまいを教え込むとなぜかあたか置き換えて解くことで囲碁や将棋でプロ棋も人間が答えているかのような応答ができ士に勝てるようになった。いまでは人間のるようになったのだ。

プロよりコンピュータが強いことを疑うものはいないまでになった。
そして、画像とゲームに続いて、言語も− 3 －第 35 号 別冊

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生成AIのからくりる可能性はほぼゼロだ、ということになる。
さて、ここで100字の文字列に「番地」を現在はまだ、この生成AIがなぜここまでつけることにする。通常の番地は地表面にの高性能を発揮して音楽や動画や画像を生ついているので2次元で、例えば、緯度と経成できるのかはよく解っていないが、ここ度だけで地表面を表現できる。だが、ここではいま考えられていることを簡単に説明

ではもっとずっと高次元の次元が高い、何しておこう。この節で書くことはやや難し

万次元もの空間を考えて、そこの膨大な数いのでもし解らなければ読み飛ばして欲しの100文字の文字列を配置する。機械学習のい。

研究でわかったことはうまくやってやると生成AIがこのようなこと、つまり、学ん「意味のある文章」だけをごく一部に集めでいないことを「生成」できるようになって、他の意味のない文章はそこにはないよ

た鍵は、「意味のある文字列は稀である」とうに「座標」を作れる、ということだ。地いうことに尽きる。例えば100字の文章を考球上にすべての100文字の文章をちりばめたえよう。単に「100字の文章」というだけなら、とき、意味のある文章は東京都に集中してこの世には無限ともいえるほどの文章があいる、みたいな状況を考えてほしい。

りうるだろう。日本では毎年７万冊程度のさて、ここからが肝なのだが、どんなた書籍が刊行されている。一冊の本に10万字くさん文章を集めてきても絶対に文章と文の文章があるとすると、実に70億文字の文章の間には隙間ができる。では、意味があ章が刊行されていることなる。これを100字る文章が集まっている隙間の一点を差し機ずつにくぎったところで全部意味がある文

械学習に「この隙間を埋める文章を作れ」章にはならないだろうが、仮にそうするとと命じたらどうだろう？それはほぼ確実に70憶を100で割って7000万個の、100字の文意味がある文章になるだろう。生成AIであ章が生み出されている。これはいったい「あるLLMがこの世にない文章を作れる秘密はり得る100字の文字列」のうちのどれくらいこの「意味のある文章だけをまとめるようの割合だろうか？ここでは文字は50音のひな座標化が可能だということをみいだした」

らがなに限るとする。それでもたった２文ことにある。この結果「今日は雨です」と字の文章でもありうる数は「ああ」から始いう文章と「今日は晴れです」という文章まって「んん」までで50×50＝2500通りにの隙間の一点を指し示し、機械学習に「こな る。 ３ 文 字 な ら さ ら に そ の50倍 で12の隙間を埋める分を作れ」と命じると、「今万５千通りである。計算してみるとたった日は曇りです」という一度も学んでいない６文字の文章で軽く70憶を越えてしまう。

文章を作る。機械学習は文章の意味など全ありえる100文字の文章の数は膨大で、８のく理解してないが、意味ある文章のそばに後にゼロが169個つく数になる。一億は１のは意味がある文章があることは知っている

次にゼロが８つつく数なので、169割る８はから、意味も解らないのに意味がある文章大体21であることから、平仮名だけからなを作るという離れ業ができるようになった。

る100文字のあり得るパターンの数は一億を同じことは画像や音楽でも簡単にできる。

21回かけたくらいの気が遠くなるような膨

我々が目にしているデジタル画像は拡大し大な数である。つまり、まったくランダムてみれば色がついた点の集合に過ぎない。に文字を並べたら、意味がある文章ができもし、この点に「勝手な色」をランダムに− 4 －2023年12月26日

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置いたら人間にとって意味がある画像になる可能性はほぼゼロである。文字の時と同会計業務へのインパクト

じように、意味がある画像が集まっている

さて、最後に会計業務へのインパクトに場所の空き地を指し示し、「ここを埋める画ついて語りたい。僕は専門ではないのだが像を作れ」と機械学習に命じれば、機械学LLMを用いて会計士の試験をパスできるか習はそれっぽい画像を無限に作るだろう。

どうか試した研究は存在する［3］。LLMは音楽もデジタルであればいろいろな高さ日進月歩であるのでこの結果をずっと信じの音の連続にすぎいないので、文字や画像るのは問題があるがあくまで参考程度であと同じように考えれば、「意味のある音の列れば十分に役に立つ内容である。この原稿＝音楽」は稀にしか存在せず、音楽を集めの公開日は2023年10月であり、時期的にはた場所を作って置き、その隙間を指し示せ

2023年度の上半期のChatGPTの性能で評価ば、音楽を奏でる機械学習が出来上がる。

されたと思ってよい。［3］は非常によくか

これはデジタルデータで表現できるすべてけているが如何せん人工知能学会での研究のものに応用可能だということは容易に想報告であるため専門用語が頻出し、予備知像できるだろう。

識がない場合は難しいので以下、かみ砕い言葉で指示すれば絵を描く機械学習を作た解説を行う。正確さに多少劣る部分、とりたければ、絵とそれを説明する文字の組くに公認会計士試験についての知識不足かをたくさん与えて「座標」を作らせればいい。

ら来る過誤についてはご容赦願いたい。

そのような機械学習は与えられた文字列にまず、現在の試験は４肢６択といって４一番近い絵を生成する機能を持つようになつの選択肢から正解２つを選ぶ形式になっるだろう。これがまるで魔法の様に言葉でている。しかし、これをLLMにやらせるの何かを作り出す生成AIのカラクリである。

は現状では困難なので、４つの選択肢が独LLMに「絵を描け」という命令が出され立に正解か不正解かを当てさせる問題としたら、裏側でこっそり「文字から絵を描くて学習させた。これでは正しい２つを選ぶ生成AI」を呼び出してできた絵を見せれば、確率は解らないのであるが、これにはいく

人間には「言葉で指示すると絵を描くAIがつか理由がある。まず、前節の説明でわかできた」と感じられるだろう。これこそがるように学習にはある程度の数が要る。４

冒頭で紹介した「言葉で指示すると絵を描肢６択を４つの正誤問題とすることで学べくAI」のカラクリである。これらについてる例題が単純に4倍になり、機械学習の精度より詳しいことはわたしの中大の学術講演があがる。また、現在のLLMでは、これま会の記録［2］のうち「AIの過去・現在・未た前節の説明からわかるように、選択肢の来」と題する講演（特に2023年度のものと、提示順が異なっているが選択肢の中身が同2019年度のもの）を参照して欲しい。講演

じであるものを同じ選択肢群であると認識

ビデオと使用スライドが公開されている。

するのが困難である。あくまで文章を文字の羅列としてとらえているだけで意味を理解しているわけでは全くないので、LLMに取っては同じ選択肢が違う順番で提示された ら 別 の 情 報 に な っ て し ま う。 こ の た め
LLMからすれば違う入力に対して同じ出力− 5 －第 35 号 別冊

2023年12月26日をしなくてはいけないという高度なことをいは間違いと正しく答えた割合」を考えよ

要求されてしまうので学習が難しくなる。

う。ChatGPTには無料で精度が低いGPT-3.5

以下の記述はこのような簡単化を行ったうと有料で精度が高いGPT-4がある。平成四えでの評価であることを理解されたい。同年度の第一回、第二回それぞれについて調時にこのような簡単化が必要だということ

べたところ、GPT-3.5は２回中一回、GPT-4がLLMの限界を表しているととることも出は２回とも60数％の正答率を達成したもの来よう。のあてずっぽうに比べて有意に正答率が高

また、単純に選択肢を提示するだけではいと言えたのはGPT-4を用いた、第一回目なくいろいろ条件を付加している。LLMはの試験だけであった（第１，２回を合わせて「専門家だと思って答えよ」と言われた場

一回の試験とみなすとGPT-4はあてずっぽ合と言われない場合では答えの精度が変わうよりよいと言えたがGPT-3.5は言えなかっることが知られている。これはある意味でた）。更に他の指標も調べた。例えば正しい

当たり前でChatGPTが学んでいるのは「人選択肢のうち、正しく選ばれたものの割合間らしい応答」なので特に設定もないのに（この場合、正しくない選択肢を選んだか専門家の様に答えたら却って不自然なのでどうかは一切カウントされない）という指

必ずしも正しい答えをすることが「人間ら標ではGPT-3.5による２回目の試験だけがあしい応答」としてベストではないからだ。てずっぽうより有意に正答率が高いとなっ今回のテストでは専門家として答えるようた（第１，２回を合わせて一回の試験とみなな条件設定を問いかけの中に入れているこ

した場合は、単純な正答率とは逆に、GPT-とをまず注記したい。

3.5だけがあてずっぽうよりましだと判定さまた今回は予め専門家として追加学習をれた）。また、正解として選ばれた選択肢のしたLLMを複数用意し、それらにメインのうち、どれくらいが正解だったか（この場合、LLMが問いかけを発して合議制で答えると正解として選ばれなかった選択肢の正誤はいうような複雑な仕組みも併用されている。

評価から除かれる）の割合では、GPT-4のこれが導入された理由はLLM一般にハルシ一回目の試験だけがあてずっぽうより有意ネーションという幻覚を起こして誤った内にましだと判定された（第１，２回をまとめ容を正しいかのように答える場合があるのて一回の試験と見た場合にはGPT-4だけがでそれを抑止するためである。所詮は前節あてずっぽうより有意にましだと判定されで述べたような仕組みで「ありそうな答え」た）。このようにChatGPTによる短答試験のを生成しているだけなのでこのようなハル成績はばらつきが多かったので以下のようシネーションは避けがたい。

な方法で仮想的に点を計算して合格点に達このような複雑な設定を行ったうえでしていたかどうかをみた。

ChatGPTが公認会計士の短答試験をパスで個々の選択肢の正誤しか問うていないのきるかを調べた。まず、今回は個々の問題で、４つの選択肢のうち正しい２個を選んの正否を問う設定にしてしまったのであてだら５点でそれ以外は０点という計算はでずっぽうでも５割は正解できる設定になっきない。そこで、まず５点を1/4ずつ四つのてしまったこと気を付けよう。つまり５割選択肢に割り当て、正しい選択肢を選んだより有意に高い正答率を達成しないといけ時、および、正しくない選択肢を選ばなかっない。まず一番簡単な「正解は正解、間違たときにはこの1/4の点を加点することにし− 6 －2023年12月26日

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た。この場合、ChatGPTが四つの選択肢の但し［3］では明示的に四則演算のルールうち３つが正しいと判断すると、実際にはを提示し、それを覚えさせ、それに従って０点のところ、もし、この３つのうち２つ計算するように指示すればできるようになが正しい選択肢であれば、「正解を２つ正しるのではないかと示唆されている。これは

く選ぶ、間違いを１つ正しく選ばなかった

一般にLLMがハルシネーションを起こしてので４つの選択肢のうち３つは正解だった」

誤答を答えてしまうような場合でも、途中とみなして５点の3/4の点を加える。なのでの考えを出力させると正解率があがることかなり甘めの採点であることに注意しよう。

からあり得る話だ。途中を提示させるとそ

このように採点するとGPT-3.5は駄目だったの途中と矛盾した結論が結合した文章は人が、GPT-4の方は第１，２回とも65点を獲得

間が作った文章には起きにくいのでもっとした。これは実際の合格ラインである68点もらしい解答を生成するという生成AIの本と73点に遜色がなく、合格相当と［3］では質上、誤答が減るから、と考えられている。

結論付けられている。つまり、ChatGPTはまた、文字だけを扱うLLMあたかもが絵試験レベルでは公認会計士に匹敵する能力を描けるように振舞えたように、計算部分をすでに持っていると言えよう。

だけは計算に特化したAIに任せるようにすることで見た目上計算が正しくできるLLM生成AIの計算力を作ることも可能だろう。現状では計算ができないというだけですでに人間の公認会生成AIであるChatGPTは現状でも公認会計士を置き換えることはほぼ不可能だろう

計士の試験をパスしてもおかしくないだけが、この問題は比較的短期に解決される可の 性 能 を 誇 っ て い る と 解 っ た。 だ が、能性があることを指摘しておく。

ChatGPTは計算ができるだろうか？いくら試験にパスしても計算能力がなくては公認会計士は務まらないだろう（実際には電卓おわりにやPCソフトを用いるので計算ができないと会計士が務まらないとはいえないが）。

それでは結局のところ、生成AIは会計士の仕事を奪うだろうか？その答えはYESで答えから言うと［4］、ChatGPTは桁が大もあり、NOでもある。YESという意味は、きくなると単純な四則演算もおぼつかなく公認会計士が作業としてやっていること、なる。これはChatGPTができることは「1000例えば、いろいろなデータを集めて一個の×4000を計算せよ」という文章を文字列と表にまとめると言った作業はかなり複雑でして認識して学習した内容からもっともらも生成AIであるLLMに置き換えられてしましい答えを返すことだけだからである。桁う可能性が高い。現状でも生成AIは画像とが大きくなればそのような計算をした文書してしか存在しない表から中身を読みとっが少なくなってくるし、類推も難しくなる。て要約するみたいなことができるのである。

極端な話、4桁の九九の表を覚えていないか

紙の書類をかたっぱしからスキャンして生ぎり、ChatGPTは正しい4桁の四則演算はで成AIに渡し「今月の収支一覧を作成しろ」

きないのだ。これはかなり致命的な問題なと言ったらできてしまう、というのはそうのでこれだけでもLLMが会計士の仕事をす遠くない未来に実現してしまう可能性が高べて奪うのはかなり困難だと言えるだろう。

い。

− 7 －

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一方で、ハルシネーションなどがあるた
めに、生成AIが作ったレポートのチェック

さらなる読み物は人間がやらなくてはならないだろう。そより詳しい、しかし、専門家向けではなの意味では答えはNOだ。新人やアルバイトい一般向けの読み物を紹介しておく。に任せていた部分を生成AIに任せられると・岡野原大輔

大規模言語モデルは新たな知いう意味では仕事は奪われるだろうが、（真能か 岩波書店 1540円 2023年の意味での）管理職的なポストはむしろ重ISBN 9784000297196

要になるだろう。部下がいなくても部下が・スティーヴン・ウルフラム著、稲葉通将監訳、いる場合に匹敵するパフォーマンスを出せ

高橋 聡訳、ChatGPTの頭の中、早川書房、る可能性があるからだ。その意味では生成1012円、2023年、ISBN 9784153400092

AIが会計士の仕事をすべて奪うことはない・清 水 亮、 教 養とし て の 生 成AI、幻 冬 舎、とはいえ、実際にはごく一部の生成AIを使1034円、2023年

いこなして効率をあげられる会計士だけがISBN 9784344986992

残り、有象無象は解雇されるという未来は・小澤健祐、生成AI導入の教科書、ワン・パありえなくたもない。

ブリッシング、1760円、2023年

その意味でも、拙稿をお読みの皆様にはISBN 9784651203799

是非［2］にアクセスして頂いて、実際に生成AIを試していただきたいと思っている。
年配者こそ生成AIを使いこなして現役に返り咲くチャンスだと僕は考えている。みなさんの奮起に期待したい。

参考文献［1］Bing Chat https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1［2］学術講演会の記録 http://www.granular.com/gakujutsu/［3］増 田 樹，中川 慧，星野 崇宏，ChatGPT は公認会計士試験を突破できるか？ :短答式試験監査論への挑戦，人工知能学会第二種研究会資料，2023, 2023 巻，FIN-031 号，p. 81-88
https://doi.org/10.11517/jsaisigtwo.2023.FIN-031_81［4］湊 真一 ChatGPT はなぜ計算が苦手なのか
https://www.nii.ac.jp/event/upload/20230707-03_Minato.pdf− 8 －