AIと会計・監査

解題
証券アナリストジャーナル編集委員会第二小委員会委員

石川

博

行

AI（人工知能）が世界を席巻している。AIの与える影響も推定しており、「現在の仕事の約４アルファ碁がトップ棋士の李世乭氏に勝利（４勝分の１がAIによって自動化される可能性がある」

１敗）したのが、2016年３月15日。その時点では、と指摘している（図表１のAll Industries）。建設・まだ他人事のように思えたAIが、いまや身近な採掘（６％）や設置・メンテナンス（４％）とい存 在 と な っ て い る。 米OpenAIが 開 発 し た

った身体集約的な職業は自動化されるウエイトはChatGPTがその代表格である。ChatGPTを使用低いが、事務・管理サポート（46％）や法務（44％）

するのに、プログラミングなどの難解な専門知識などは自動化される割合が高い。証券アナリストは必要ない。
適切な質問や指示を出すだけでよい。

や公認会計士の業界でも、単純なサポート業務は、UBS証券などによると、ChatGPTは、2022年11AIによって代替される可能性がある。

月30日の公開から、わずか２カ月後に、月間ア国別で比較するとどうか？ AIが自動化し得クティブユーザー数が１億人を突破した（注１）。

る雇用の割合は世界で18％であるが（図表２のAIの登場により、労働生産性が向上し、経済Global）、ホワイトカラーの比率が相対的に高い成長のペースが加速する可能性が指摘されてい日本は、世界第３位の25％超となっている。AIる。2023年３月26日、米ゴールドマン・サックが日本に与える影響は非常に大きい。

スは、AIの普及により、「今後10年間で、米国のそこで、本特集では、会計・監査領域に対する労働生産性成長率が約1.5％ポイント上昇」し、「世AI適用の可能性を検討することを目的とする。

界の年間GDPが７％増加」する可能性があると具体的には、AIの概要や関連するトピックを概

い う 推 計 結 果 を 報 告 し た（Goldman Sachs

観した上で（第１論文）、管理会計・マネジメン［2023］）。

ト（第２論文）、財務会計・財務分析（第３論文）、労働生産性の向上は、タスク自動化による労働
コ ス ト の 大 幅 な 削 減 か ら も た ら さ れ る。

監査（第４論文）の観点から、各領域におけるAIの適用可能性を議論する。

Goldman Sachs［2023］は、AIが米国の雇用に（注１） ユーザー１億人獲得には、短編動画投稿アプリ「TikTok」が９カ月、写真共有アプリ「インスタグラム」が28カ月要している（2023年５月31日付「日本経済新聞」）。

2

証券アナリストジャーナル

2023. 9

図表２

©日本証券アナリスト協会

2023

064
Building and Grounds Cleaning
and Maintenance9

Installation, Maintenance, andRepair

11Construction and Extraction

10
12Production

25

Transportation and Material
Moving26

Personal Care and Service20Food Preparation and Serving
Related26

All Industries

27

Healthcare Support

28

Arts, Design, Entertainment,Sports, and Media

28

Educational Instructionand Library

28

Healthcare Practitioners andTechnical29

Protective Service

31

Farming, Fishing, and Forestry

3032

Computer and Mathematical

33

Sales and Related

35

Management

36

Community and Social Service

37

Business and FinancialOperations

40

Life, Physical,and Social Science44

Architecture and Engineering

Percent
50 46

Legal

Ofﬁce and Administrative
Support

図表１
４分の１の仕事がAIで自動化される可能性がある

Share of Industry Employment Exposed to Automation by AI: US
Percent
50

40

1930

20

1100

（出所）Goldman Sachs［2023］、p.7、Exhibit 5

世界で18％、日本で25％の仕事がAIで自動化される可能性がある（出所）Goldman Sachs［2023］、p.8、Exhibit 6

3最初の高橋論文「人工知能・概観―機械学習、業績管理）」ごとに、AIの適用可能性が丁寧に分

自然言語処理、計算機シミュレーションおよび関析されている。例えば、人間の定性的な判断が必連トピック―」は、まず、AIが1950年代ごろか要とされる原価見積に対してAIを適用した結果、ら議論が開始された比較的新しい学問領域であ非常に高い正解率や処理時間の大幅短縮といったり、哲学、数学、意思決定論、心理学、計算機技大きな成果が得られたという興味深いリサーチ結術など、幅広い領域を基礎とするAIは、経済・果が紹介されている。

ファイナンス領域と共通するところが多い点を指摘するところから論を始めている。

AIの適用可能性に関する分析を踏まえ、管理会計に対するAI適用の効果として３点挙げていその上で、会計ファイナンス領域との関連性がる。
「将来志向経営」はバリュエーションモデル

高い三つのトピック（機械学習、自然言語処理、との親和性が高く、投資家との円滑なコミュニケ計算機シミュレーション）を概説している。解題ーションに資する可能性がある。刻一刻と変化す

者は意識していなかったが、機械学習は、主成分

る今日の社会経済環境を念頭に置けば、「リアル分析やクラスタリングなどを通して、すでに会計・タイム経営」の重要性は指摘するまでもない。「経ファイナンス領域の研究に応用されている。自然営の自動化」は、重要性が高まっている定性情報

言語処理といえば、すぐに、有価証券報告書などを経営上の意思決定に有効に生かすことにつながのテキストデータを想起するが、近年では、対象る。マネジメントに与えるAIの効果は非常に大として、画像も注目されている。計算機シミュレ

きい。

ーションと機械学習の両者を取り込んだ分析も、今後有望であると指摘している。

管理会計に対するAI適用の課題も３点挙げている。AIの予測判断根拠がブラックボックスで最後に、AIが直面する課題を整理している。

ある点は、第１論文でも指摘した通りである。加

深層学習などの技術の進展と並行してAIモデルえて、大規模データの蓄積・処理、倫理上の問題が複雑になる傾向があり、ブラックボックス化のに対する対処の重要性を指摘している。

懸念がある。モデルの説明可能性に関する研究は喫緊の課題であろう。その他、人間の意思決定を三つ目の矢澤論文「AI時代の会計／財務分析

モデル構築に組み込んだアプローチなど、将来研―会計研究の新たなパラダイム―」は、主に財務究に対する興味深い示唆も提供している。

会計領域の研究の立場からAIの影響を論じている。レビューする先行研究の分析内容を読者が理周知の通り、企業会計の領域は、会計報告書を解しやすいように、まず、会計研究にAIを適用受け取る利害関係者が、企業の内部者であるか外する場合に使用されるデータや機械学習アルゴリ部者であるかにより、管理会計と財務会計に分類ズムなどが分かりやすく説明されている。

されるが、二つ目の谷守論文「AIによる管理会

その上で、AIを用いた三つの会計研究領域（財計の進化と変革」は、管理会計に対するAI適用務諸表の虚偽記載、会計上の見積り、将来業績との効果と課題を議論した論稿である。

株価の予測）を丁寧にレビューしている。どのよ

まず、一般的な管理会計体系下での「意思決定うな情報が財務諸表の虚偽記載の発見に役立つの会計」と「マネジメントコントロール（予算管理・か。機械学習などを用いることによって会計上の4

証券アナリストジャーナル2023. 9見積りの精度は向上するか、またその程度は定量が重要であるという指摘はもっともである。ただ化できるか。どのようなモデルやデータが将来業し、非財務情報は定型化されていない場合が多い。

績や将来の異常リターンの予測に役立つのか。各

そのような非構造な情報から必要な情報を素早く研究で使用されている機械学習アルゴリズムにも抽出する上でも、AIが果たす役割は大きい。

注目しながら、読み進めてほしい。

監査実務でも、ブラックボックス問題は重要で矢澤論文では、AIによる（人間の）監査人やある。AIが不正の可能性を検出したとしても、アナリストの代替可能性についても考察を加えてその根拠が分からなければ、すべての勘定科目をいる。会計事務所によるAI投資の効果や、機械検証しなければならないからである。そのような学習モデルに人間のアナリストの予想データを組非効率性を軽減するために開発された、勘定科目み込んで学習させたハイブリッドアナリストのパごとに不正リスクの定量化が可能な不正探知モデ

フォーマンスなど、先行研究の興味深い証拠が紹ルが紹介されている。

介されている。その上で、監査やアナリストの業務において、AIは重要な担い手となるが、それ財務情報や非財務情報など大規模データを扱うを適切に運用し解釈する役割を担うのは人間であ

会計・監査領域において、AIが有益なツールでり、両者が相互補完的に働くことで、より効果的あることは疑う余地がない。帳簿作成や仕訳入力な意思決定や予測が可能となると結論づけていの自動化といった業務の効率化により、会計・監る。

査担当者は、より高度な業務に集中することができる。大規模データを迅速に処理し、効率的にパ最後の外賀・宮村・岸・森論文「AIと監査」は、会計監査の現場におけるAIの活用事例の紹介をターンを識別することが得意なAIは、不正検出やリスク評価に貢献する。

通じて、AIの適用可能性を論じたものである。

もちろん、AIの結果を鵜呑みにしてはならな監査業務に対するAI適用の効果として、（人間の）い。人間の専門家が、AIの限界を理解し、その監査人の「業務効率の向上」と「スキル・対応力結果を適切に解釈する必要がある。AIは、絶えの拡張」の二つの論点が議論されている。

間なく学習し続ける。そのAIが出してきた答え

前者については、言語モデルを活用することで、を適切に解釈するには、人間サイドも、絶え間な少ない学習データでも、契約書検討業務の効率化

い学習と知識共有が重要である。本特集では、会や監査上の主要な検討事項（KAM）の記載内容

計・監査業界に焦点を当てたが、アナリスト業界の改善が可能になると指摘している。後者のスキも例外ではない。AI時代にこそ、高度な専門知ル・対応力を拡張する取り組みの事例として、会識が要求されている。

計不正に関するリスク評価を挙げており、教師あり学習と教師なし学習を組み合わせて異常を識別するアプローチなどが紹介されている。
近年関心が高まっている非財務情報に対する〔参考文献〕
Goldman Sachs［2023］“The Potentially Large
Effects of Artificial Intelligence on EconomicGrowth,” 26 March 2023.

AIの役立ちにも言及している。企業情報開示の一貫性（財務情報開示と非財務情報開示の整合性）©日本証券アナリスト協会2023

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