AI監査とは？必要とされる背景・活用例・メリットをわかりやすく解説
- AI監査とは、AIを活用して監査対象のデータを分析し、異常値や不自然なパターンなどを検出する取り組み
- 大量のデータを効率的に分析でき、監査業務の効率化や異常の早期発見に役立つ
- 経費精算や財務データのチェックなど、さまざまな監査業務への活用が期待されている
AI監査とは、AIを活用して監査対象のデータを分析し、異常値や不自然なパターンなどを検出する取り組みです。大量のデータを効率的に確認できるため、監査担当者の負担軽減や異常の早期発見に役立ちます。
一方で、AIの判定だけで不正の有無を判断するのではなく、人による確認も欠かせません。本記事では、AI監査の意味や必要とされる背景、活用例、メリット・デメリット、ツールの選び方までわかりやすく解説します。
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AI監査とは
AI監査は、これまで人手に頼っていた監査業務にAIを組み合わせ、より広い範囲のデータを効率的にチェックする取り組みです。まずは基本的な意味と、従来の監査との違いを確認しましょう。
AI監査の基本的な意味
AI監査とは、AIを使って監査対象となるデータを分析し、不正や異常なパターンを検出する手法を指します。経費データや会計データなど、大量の情報の中から人の目では気づきにくい傾向を見つけ出せる点が特徴です。
「AI監査」という言葉は、AIそのもののリスクやガバナンスを監査する意味で使われる場合もあります。本記事では、内部監査や業務プロセスのチェックなど、監査業務にAIを活用する取り組みを中心に解説します。
従来の監査との違い
従来の監査では、限られた時間と人員の中ですべてのデータを確認することが難しい場合に、一部のデータを抽出して調べる「サンプリング調査」が用いられます。サンプリングでは、抽出されなかったデータに含まれる異常や不正を確認できない可能性があります。AI監査では、大量のデータを効率的に分析できるため、より広い範囲を対象とした異常検知などに活用できます。
AI監査が必要とされる背景
AI監査が注目される背景には、不正を見逃しやすい従来の監査体制と、監査業務の負担増という2つの課題があります。
従来の監査体制で不正を防ぎきれない現状
サンプリング調査では、チェックの対象から漏れたデータに異常や不正が含まれていても発見できない可能性があります。米国の公認不正検査士協会（ACFE）が2026年5月に公表した「Occupational Fraud 2026: A Report to the Nations」によると、組織内の不正は発覚までに中央値で12か月続いており、発覚のきっかけは通報が43%で最多でした。
AIを活用してより広い範囲のデータを継続的に分析することで、人の目では気づきにくい異常やパターンを早い段階で検出しやすくなります。
人手不足による監査業務の負担増
監査対象となるデータが多い場合、人手だけですべてを確認するには時間と手間がかかります。経費精算のように1件あたりの金額は小さくても申請件数が多い業務では、すべての領収書や申請内容を目視で確認するのは現実的ではありません。
AIを活用してデータのチェックを一部自動化することで、担当者の負担を抑えながら、より広い範囲のデータを確認しやすくなります。
生成AIを企業で安全に活用するための体制づくりやリスク対策について詳しく知りたい方は、こちらの記事もご覧ください。
AI監査でできること・活用例
AI監査は、具体的にどのような場面で活用できるのでしょうか。ここでは、経費精算と財務報告データのチェックという代表的な活用例を2つ紹介します。
経費精算の不正検知
経費精算では、重複申請や通常の傾向から外れた金額・申請タイミングなどをAIで検出するといった活用が考えられます。人の目では気づきにくい細かな傾向も、データとして拾い上げられる点が強みです。
経費精算システムの中には、AIによる不正・不備のチェック機能を備えたものもあります。こうした仕組みを取り入れることで、経費データの中から不自然な申請を効率的に見つけ、担当者が重点的に確認しやすくなります。
財務報告データのチェック・監査手続きの効率化
財務諸表などのデータについても、通常のパターンから外れた数値をAIで検出し、監査担当者が重点的に確認すべき箇所を絞り込むといった活用が考えられます。会計監査の分野では、仕訳データを全件分析して異常な仕訳を抽出するツールを取り入れる監査法人も増えています。
定型的な確認作業をAIで効率化することで、監査担当者はより専門的な判断が必要な業務に集中しやすくなります。
AI監査のメリットとデメリット
AI監査には多くのメリットがある一方で、導入前に理解しておきたい注意点もあります。
メリット
AI監査の主なメリットは、大量のデータを効率的に分析できること、定型作業の自動化による業務効率化、そして異常や不自然なパターンを発見しやすくなることの3つです。これらのメリットは互いに関連しており、効率化によって生まれた時間を、専門的な判断が必要な業務に充てられる点も見逃せません。
デメリット
一方で、AI監査ツールの導入・運用には一定のコストがかかります。また、AIの判定がすべて正しいとは限らず、誤検知や見逃しが発生する可能性があります。AIの分析結果をそのまま鵜呑みにせず、最終的な判断は引き続き人が担うという前提で運用することが重要です。
生成AIを業務で活用する際のリスクや注意点について詳しく知りたい方は、こちらの記事もご覧ください。
AI監査を実際に体験してみる（検証）
AI監査がどのようなものか、実際に手を動かして体験してみましょう。ここでは、専門的なツールを使わなくても試せる簡易的な方法を紹介します。
生成AIのデータ分析機能で疑似AI監査を試す準備
今回は、ChatGPTのデータ分析機能を使って、架空の経費データから不自然な申請を見つけられるか検証しました。
検証用として、申請日時・部署・金額・用途・申請者・承認者を記載した15件の架空データをCSV形式で作成しました。その中に、同じ内容が重複した申請と、休日の深夜に行われた高額な申請を意図的に含めています。
なお、実在する企業や個人の情報は使用していません。
実際にプロンプトを投げて検証する
作成したCSVファイルをChatGPTにアップロードし、以下のプロンプトを入力しました。
この経費データの中から、不正の可能性がある不自然な申請を指摘してください。あわせて、不自然だと判断した理由を説明してください。
検証の結果、ChatGPTは9月11日の12,500円の申請が2件重複していることを指摘しました。また、9月20日の98,500円の申請についても、ほかの申請と比べて金額が突出して高く、23時47分という深夜に申請されている点を不自然なパターンとして検出しています。
一方、9月20日が休日（日曜日）である点については明示的な指摘がありませんでした。今回の検証では、重複や金額、申請時間といったデータ上の特徴を捉えられたものの、意図して仕込んだすべての要素を検出できたわけではありません。
今回の検証は、生成AIを使ってデータから不自然な傾向を探す簡易的な検証です。実際の監査では、専用システムや監査手続き、社内ルールなどに基づいて確認する必要があり、生成AIによる分析結果だけで不正の有無を判断することはできません。
AI監査ツールの選び方
実際にAI監査ツールを導入する際は、対応する業務範囲と既存システムとの連携・費用対効果という2つの観点で比較検討するとよいでしょう。
自社の課題に合った機能があるか
経費監査・財務監査・内部統制チェックなど、AI監査ツールが対応する範囲はサービスによって異なります。自社がどの業務を効率化したいのか、どのような課題を解決したいのかを明確にしたうえで、それに合った機能を持つツールを選ぶことが重要です。
多機能なツールほど良いとは限らず、自社の課題に過不足なく対応できるかという視点で比較しましょう。
既存システムとの連携・コストパフォーマンス
すでに利用している会計システムや経費精算システムとスムーズに連携できるかは、導入後の運用負荷を左右する重要なポイントです。
あわせて、導入・運用コストに対してどれだけの効果が見込めるかを検討し、費用対効果を確認したうえで選定することをおすすめします。
AIの導入手順やコスト、ツールの選び方について詳しく知りたい方は、こちらの記事もご覧ください。
AI監査の導入・体制構築ならWEELにご相談ください
AI監査は、AIを活用して大量の監査対象データを分析し、異常や不自然なパターンの発見を支援する取り組みです。監査業務の効率化や担当者の負担軽減につながり、より広い範囲のデータを確認しやすくなります。
一方、AIの分析結果だけで不正の有無を判断することはできません。自社の課題に合ったツールの選定に加え、人が確認・判断する運用体制を整えることも重要です。AI監査の導入や体制構築にお悩みの場合は、ぜひWEELへご相談ください。
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