インド勅許会計士協会のフェローであり、金融サービス、トランザクション・アドバイザリー、リスク・アシュアランスの分野で20年以上の経験を持つ。
イスラエル内部監査人協会副会長。リスク管理、内部監査、統制設計・評価の分野で25年以上の経験を有し、組織が業務内のリスクを理解・評価し、プロセスと統制の設計を評価し、内部監査の有効性と価値を高めるためのオーダーメードのソリューションを提供する支援を専門とする。
監査とテクノロジー：メリットとリスク
October 18, 2022
データの収集、パターンの分析、記録の保存など、ITアプリケーションの能力がますます高度になるにつれ、監査業務においてテクノロジーが果たす役割はますます大きくなっている。
これは、監査人自身にとっても、監査人が関わるクライアントにとっても、いくつかの利点がある。 さらなる技術開発が進めば、効率性、コスト削減、監査業務の質の向上を予測する声も多い。
しかし、進歩の興奮に振り回されるのは簡単だが、監査で新技術を採用することでもたらされるリスクや課題を認識することも重要だ。
監査人は今、使用する手法やツール、必要となるリソース、これらのシステムを使用する際の注意事項を慎重に考える必要がある。
監査における新技術の利点
さまざまなテクノロジーが監査と会計に果たすべき役割を担っているが、近年は3つの主要分野に注目が集まっている：
- ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）
- ブロックチェーン
- 人工知能とデータ分析（AI&DA）。
これらのテクノロジーは、それぞれ異なる業務領域において、監査プロフェッショナルに異なるメリットを提供する。
例えばRPAは、既存のシステム上で定型的なタスクを実行するスクリプトを導入することで機能する。 例えば、あるシステムから別のシステムへデータをコピーしたり、情報を整理したりする。
そのため、監査人は、より基本的で反復的な作業に費やしていた時間を短縮することができ、効率性と生産性が向上し、多くの場合、より信頼性の高いデータ収集が可能になる。
時間が空くことで、スタッフがより価値のある、判断に基づく仕事を行う可能性も広がる。
また、RPAは高度に構造化され、一連の指示に従う傾向があるため、これらのアクションを人間が実行するよりも管理しやすく、監査しやすい。 RPAプラットフォームを通じて、監査人はボットのすべてのアクティビティと、ボットが完了した正確なタスクを確認できる。
ブロックチェーンは、透明性のメリットをさらに大きくすることができる。 スマートコントラクトや、不変の分散型台帳上に構築された決済システムなどの開発は、確かな監査証跡と、より信頼性の高い財務報告の可能性を提供する。
一方、AI&DA技術は、大量のデータのパターンを分析するための強力なツールを提供することができ、監査プロセスの一環としてサンプリングの必要性を排除できる可能性がある。
これは、監査人がさらに調査することができる異常な取引を特定し、強調するために使用することができる。
エラーと限界
こうしたテクノロジーは監査プロセスを強化する可能性を秘めているが、人為的であれ何であれ、エラーのリスクは依然として存在する。
例えば、ブロックチェーンに保存されたデータはもともと変更不可能だが、だからといって不正やミスがないというわけではない。
スマート・コントラクトのようなツールが広範囲で使用された場合、このようにして記録されたデータの完全性に現実的なリスクが生じる可能性があり、大きな経済的影響を及ぼす可能性がある。
同様に、自動化（RPAまたはAI&DA）によって生成されるデータの質は、入力されるデータの質に大きく依存する。 そして結果が出たとしても、それを人間が解釈し理解する必要がある。
例えば、AIによって特定された異常データは、誤報であり、監査上の懸念事項ではないことが判明するかもしれない。 時間の浪費やデータの誤用を避けるため、この情報は統計的な知識を持つ者が管理し、結果を解釈する際には判断を下すべきである。
新しいテクノロジーを導入する監査人にとって、使用されているアプリケーションを監視し、一貫して監視し、少なくともテクノロジーとその限界について機能的に理解することが重要である。
人材とトレーニング
自動化が進むにつれ、多くの人が自分の仕事が時代遅れになることを恐れている。
自動化によって、スタッフが手作業で管理する必要がなくなるのは事実だが、こうしたテクノロジーの支持者は、単に人々の仕事の性質が変わるだけだと主張することが多い。
より基本的な業務が一段落すれば、人間的な分析や判断を必要とする業務、つまり、最終的には監査法人やそのクライアントにとってより価値のある、そして多くの場合、より興味深く充実した業務がより必要とされるようになるだろう。
とはいえ、新しいテクノロジーを採用する際には、従業員の懸念を真摯に受け止めることが重要だ。 従業員は、自分の役割が余剰になることを心配するだけでなく、自分が楽しんでいる側面を失ったり、新しい分野で再訓練が必要になったりすることも心配するかもしれない。
自動化によって、若手スタッフは以前よりも早い段階で、より複雑で判断の難しい仕事をこなさなければならなくなるかもしれない。 ひいては、その仕事を監督するマネジャーに課題を突きつけることにもなりかねない。
AIと透明性
もうひとつのリスクは、機械学習などAIの活用が進むことだ。 定型的なオートメーションに比べ、AIの導入はソフトウェアに大きな自律性を与える。 それは、より洗練された活動を可能にすることもできるが、結果がどのように生み出されるのかが見えにくくなることも意味する。
AIは予期せぬ行動をとるかもしれないし、結論に至った経緯を説明する監査証跡も事実上残さない。 この可視性の欠如は、監査人がその結果を信頼したり、証拠として使用したりできないことを意味する。
現在、AIやデータ分析は会計学ではあまり教えられておらず、業界には知識のギャップが残されている。
このテクノロジーが提供する機会を最大限に活用し、そのデータの誤った解釈や誤った取り扱いを避けるために、監査の専門家は、その仕組みの基本を理解するためのスキルアップが必要となる。
倫理とコンプライアンス
最後に、監査において新技術を検討する際には、いくつかの重要な倫理的問題がある。
例えば、ブロックチェーンは、実行するのにリソースを大量に消費することで有名だ。 ブロックチェーン上のシステム運用に必要なエネルギー量は、ビジネスにとっての金銭的コストだけでなく、環境への影響も大きい。
一方、AI&DAではデータを大量に収集する必要がある場合が多く、それ自体が倫理的・法的問題に発展する可能性がある。 監査法人や機械学習を導入するその他の組織は、データソースとその法的枠組みへの準拠について慎重に考えるべきである。
例えば、EU域内に拠点を置く企業やEU域内の人々のデータを扱う企業は、一般データ保護規則（GDPR）およびそれに相当する英国の要件をどのように満たしているかを考える必要がある。
新しいテクノロジーが監査に与える影響についてお聞かせください。
