デジタルの変革
AIと全量データを活⽤したリアルタイムなリスクの識別などデジタル監査ツールの開発・適⽤とともにテクノロジーを活⽤したデータ分析（データドリブン監査）と監査メソドロジーとが融合した監査⼿法（Digital GAM）の運⽤が始まっています。
＜前編＞リアルタイム監査が企業の変革にもたらす価値とは ～デジタルの変革～
EY新日本が進めるアシュアランスイノベーションにより、どのような未来の監査・保証のかたちが生まれるのか。「デジタル×ヒトで未来の監査・保証を創る」をテーマにした対談シリーズの第1弾として、企業のDXとリアルタイム監査に焦点をあててお話しします。
データの連携と分析⼿法の変⾰
EY新⽇本が⽬指すAssurance 4.0において、AIと全量データを活⽤したリアルタイムなリスク識別の追求を⽬指しています。監査現場に浸透している監査プラットフォームや全量データへの分析⼿法に加え、潜在的なリスクへ個別的な対応を可能にする新たなデジタル監査ツールの開発と監査現場への適⽤を積極的に進めています。
監査プラットフォームの利⽤
EY Canvas
グローバルな監査をけん引するグローバルなオンライン監査プラットフォーム。これが、私たちが提供するDigital Auditの中⼼にあります。
EY Canvas Client Portal
EY Canvasに統合されているEY Canvas Client Portalは、クライアントの皆さまと監査チームを直接つなぎます。EY Canvas Client Portalを通してクライアントとのコミュニケーションを簡素化するとともに資料依頼等の進捗（しんちょく）状況をリアルタイムで把握することができます。
データアナリティクスの導⼊
RPAによるデータ取込の⾃動化
データをGLA等で利⽤できるよう、所定のデータ形式への加⼯（クレンジング）やGLAnalyzerへの取込（キャプチャ）を⾃動化します。
ETLツール
ETLツールとは、データベースから必要なデータを抽出（Extract）し、使⽤⽬的に応じた形式に変換（Transform）し、分析ツールなど使⽤システムに格納（Load）する⽀援ツールです。
EY Helix General Ledger Analyzer
データサイズに関わらず総勘定元帳（GL）を検証・分析することで、監査計画及びスコーピングならびにビジネスの理解を深め、監査パフォーマンスを⾼めることが可能になります。
EY Helix Process Mining Purchase to Pay Analyzer
仕訳や勘定残⾼の⽣成過程の業務プロセスに関するイベントデータ（システム上に記録された時系列的なデータ）の分析技術であり、EYでは購買⽀払取引を対象に監査での利⽤を開始しました。
EY Helix Sub-ledger Analyzer
勘定科⽬の補助元帳データを⽤いる分析ツールです。勘定科⽬やその商流、監査⼿法を踏まえた複数のダッシュボードを⽤意し、分析の視点に応じて必要なデータを即座に呼び出し、⾃動的に集計、視覚化する機能を備えます。
セクターアナリティクスツール
⾦融、⼩売、⾃動⾞など特定の業種（セクター）に特化したデータ分析ツールです。
AIの活⽤
AIを利用した財務分析ツール（WebDolphin/TBAD）
⽇本の上場企業の財務諸表データに基づき、不正会計予測モデルを使用して作成された財務指標をビジュアル化し表⽰する財務分析ツールです。
会計仕訳異常検知ツール（GLAD）
機械学習により仕訳データから取引パターンを識別して、パターンから乖離した仕訳を⾃動的に抽出する異常検知アルゴリズムを⽤いた分析ツールです。
売上取引異常検知ツール（SLAD）
売上元帳・仕⼊元帳を紐づけ、過去の不正事例に基づく検知ノウハウや統計的な⼿法により、循環取引などの不正リスクの⾼い取引の検知を⾏うツールです。
進捗度異常検知ツール（PPAD）
各⽉や各四半期などの各測定時点での進捗度の変化を、機械学習を⽤いて⼯事の規模やこれまでの経過期間、前回の進捗度、担当部署、⼯事種類、顧客などの情報をもとに予測を⾏い、⼯事進捗度の不⾃然な推移を検知するツールです。
拠点損益異常検知ツール（BranchAD）
多数の同質な拠点（販売店など）を有している会社において、全体の傾向や科目間の関係性から売上および各費用科目の残高を推定し、各拠点における損益科目の不自然な動きを検知するツールです。
自己査定異常検知ツール（TBAD for FSO）
機械学習を⽤いて貸出先の信用リスクに係る指標含む各種財務指標や与信規模、支店などの情報をもとに予測を⾏い、不自然な債務者区分が付与されている貸出先を検知するツールです。
プロセス異常検知ツール （ProcessAD）
イベントログ（実行ユーザー、タイムスタンプを含んだシステム内で実行された処理の記録）を用いて、機械学習による分析を実施し、異常な取引（例外的な処理）を検知するツールです。
その他予測分析ツール
さまざまな情報（財務情報・⾮財務情報・予算情報など）を組み合わせることで、将来の状況を予測分析し、会計上の⾒積りの監査への活⽤などを想定したツールです。
リアルタイムな監査
継続的監査⼿法（EYリアルタイムコネクト）
AIと全量データを活⽤したリアルタイムなリスク識別の追求を⽬指す未来の監査の1つの形です。基幹システムとの常時接続による全量データの⾃動取得に加え、EY新⽇本分析ツールへの⾃動転送、多⾯的な分析の実施など⼀部の監査⼿続について、特定領域における全てをリアルタイムに完結する仕組みです。
監査におけるAIの活用
東京大学大学院やEY内の不正調査、業種セクター、テクノロジーの専門家と協働して、公開情報や企業内部の全量データを分析するさまざまなAI監査ツールを開発、実用化しています。
テクノロジーと監査メソドロジーの融合
テクノロジーを活⽤したデータ分析（データドリブン監査）と監査メソドロジーとが融合した監査⼿法（Digital GAM）の運⽤が始まっています。
データファーストアプローチ
取引の変化、特性が直接反映されている全量データへの多⾯的なデータ分析を⾏うことで、より広範囲かつ細部にわたる検証が可能となり、潜在的なリスクへのタイムリーな対処が可能となります。
識別された異常点への追加検証から不正取引が判明した事例もあります。必ず不正が⾒つかるわけではありませんが、全量データ分析により従来よりも深く、広い検証が可能となっています。
テクノロジーと監査メソドロジーの融合
- Digital GAM
データ分析を監査業務の中⼼に据えた監査メソドロジーであるDigital GAMを導⼊しています（2021年6⽉末時点:適⽤会社約430社）。
EYの監査メソドロジーは、従前よりテクノロジーを活⽤したデータ分析を⼀体として開発、監査実務への適⽤がなされていることが⼤きな特徴です。進化する監査プロフェッショナルとデジタルとの融合を⽀え、新たな価値の実現に向けた重要な役割を果たしています。
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