監査先の企業から自動的にデータをもらって分析し、異常点を自動的に抽出する─。2030年にそんな世界の実現を目指すPwCあらた有限責任監査法人。同法人は他の監査法人と比べて監査報酬と非監査報酬の比率が半々と稀有な存在だ。代表執行役の井野貴章氏は「いずれ非財務情報も監査の対象になってくる」と語る。監査法人の経営の多角化は進みつつある。

井野貴章・PwCあらた有限責任監査法人 代表執行役「会計士は資本市場を守るエッセンシャルワーカー」

データを抽出するプログラム

　─　監査の自動化が大きなテーマとなっています。

　井野　当法人はこれまでのところ「監査の自動化」を宣伝することには消極的でした。あくまでも「顧客と一緒に」というスタンスが重要だと考えているからです。

　企業側のシステムで保有するデータ品質が均質でないまま自動化すれば、今まで人間が異常点として100件テストしていたところに200件の異常点が認識されたならば、今までの倍の量をチェックしていくという話になりかねません。あまりコスト効率の良い話ではないと。

　AIを使って抽出するアルゴリズムをもっとソフィスティケート（洗練）させて、ノイズの少ないサンプルアウト（抽出）ができないかも研究していますが、より早くコスト効率が高い変化を起こすためには、まずは我々の作業の標準化です。企業経営でも会計監査でも、もともとのデータの質が悪ければ、双方ともに難儀します。

　─　監査先の企業側のデータの扱い方もポイントですね。

　井野　ええ。いま当法人のプログラムである「エクストラクト」という仕組みを49社に導入していますが、これは企業側からすると初めは結構な勇気がいるようです。

　自分たちのERPシステム（ヒト・モノ・カネ・情報を管理する統合基幹業務システム）に私たちのプログラムが常駐し、自動的にデータを入手するため、監査人やプログラムに対する信頼感がないと実行できません。

　他方で、しっかり技術を理解された企業であれば、挿入により自社の従業員が監査対応しなくても済むというメリットを感じているようです。導入することで企業側のコスト効率が改善しつつあります。

　─　多くの企業の共通した課題とも言えますね。一方でデータを集めてきた場合、次はどんな段取りに入るのですか。

　井野　当法人のデータ分析のプラットフォームに入れて他の複数のデータと関連付けて分析できるようになります。

　会計の世界は簿記で、借方と貸方があり、常に残高と取引高の二面から把握できるわけですが、会計データの中だけで物事を判断すると実態が分からない場合がある。例えば売上では、物が実際にどう移動したかの物量データ、給料は人間のデータといった具合に、会計データと会計以外のデータを使って異常点がないかを見ています。

　これを自動化するためには、いろいろなシステムから出てくるバラバラのデータを1カ所にまとめないといけません。この作業は我々の中では前工程を改善する大事なプロセスになるのですが、そのプラットフォームを6月末までに200社ぐらいに導入いただく予定です。