オントロジー工学による会計上の不正仮説生成に関する研究

基于本体工程的会计舞弊假设生成研究

• 批准号: 20K20770
• 负责人: 瀧 博
• 金额: $ 3.58万
• 依托单位: Ritsumeikan University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-07-30 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K20770/
• 关键词: 不正リスク; 不正シナリオ; 監査; 会計上の見積り; 行為分解木; オントロジー工学; 不正リスク仮説; 知識モデル; デジタル・トランスフォーメーション; リモート監査; デジタル監査; AQI; 不正会計事例のデータベース; 財務諸表監査; オントロジー; 粉飾決算; 監査の質

2022年度は、当初、監査基準報告書240、315、330の知識モデルの構築、学生を被験者とする実験研究を課題としていた。すでに2021年度までで、監査基準報告書540「会計上の見積りの監査」の一部について、行為分解木を用いたモデルが構築されていたこともあり、本学情報理工学部の來村教授とそのゼミ生との共同研究として、固定資産の減損に関する行為モデルの構築を行った。固定資産の減損は、財務諸表に対する影響が大きく、ビッグバスを避ける会計として財務会計分野でも重視されているが、回収可能額の測定に将来キャッシュ・フローの見積りを伴うため、主観性が高く、恣意性の混入の危険があり、監査上も、重要な虚偽表示リスクの生じやすい項目としても認識されている。実際、監査報告書における「監査上の主要な検討事項」いわゆるKAMにおいても記載事例が最も多い。本研究の課題は、会計上の不正リスク仮説の生成であるが、こうした仮説生成には、そのベースとなる会計基準や監査基準（実務指針を含む）への適切な理解と行為モデルの設定が欠かせない。また、もともと会計システムについては、REA（Resources-Events-Agent）会計モデルがあるが、他方、監査については適当なモデルが構築されていないこともある。そこで、重要な虚偽表示リスクの高い会計上の見積り領域として固定資産の減損を選択し、会計基準と監査基準のモデル化を図った。このような基本的な行為モデルの作成には成功しており、この成果は、2023年６月の人工知能学会で報告を行う。なお、本研究で構築したモデルの有効性については、2022年度には実施できなったため、その検証は、2023年度に行う。

在2022财年，该公司最初受到挑战，要建立审计标准报告240、315和330的知识模型，并与学生一起研究实验研究。在20021财年之前，审计标准报告540“估计会计审计估计估计”，并建立了使用解决方案的模型，以及信息科学和工程学院的Teramura教授，信息科学学院教授和工程学。固定资产的损害对财务报表有重大影响，并且在金融会计领域也强调，是避免大型公共汽车的会计，但这是高度主观的，因为它伴随着未来的高速公路流量估算，以测量收集的金额。 。实际上，在审计报告中，最常见的KAM中最常见的是。这项研究的挑战是会计非法风险假设的产生，但是这种假设是对基本会计标准和审计标准的适当理解（包括实际指南）和ACT模型的设置。最初，会计系统具有REA（Resources-Event-Angent）会计模型，但另一方面，尚未建立适当的模型。因此，固定资产的损害被选为一个会计领域，对重要的错误标签风险具有很高的会计，并对会计标准和审计标准进行了建模。这种基本模型的创建已经成功，结果将在2023年6月在人工智能机构报告。本研究中构建的模型的有效性未在2022财年进行，因此验证应在2023财年进行。

项目成果

監査DXは財務情報の信頼性にどう貢献するか

审计 DX 如何提高财务信息的可靠性？

• 发表时间: 2021
• 期刊: 企業会計
• 作者: 大沼あゆみ;Narufumi Kadomatsu/James J. Kelly Jr./Romain Melot/Arne Pilniok;Kensuke Teshima and Junichi Yamasaki;瀧博
• 通讯作者: 瀧博