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。

最初，2022年的受试者是为审计标准报告240、315和330建立知识模型，并与学生作为学科的实验研究。到2021财年，已经为审计标准报告540的一部分“审计会计估算”以及作为我们大学信息科学科学系教授之间的联合研究人员建造了一种使用副本的模型，他和他的研讨会学生之间的联合研究人员创建了一种行动模型，以损害固定选择的行为模型。固定资产的损害对财务报表有很大的影响，并且在财务会计领域也强调了避免大型公共汽车的会计，但是由于衡量可回收量涉及估计未来现金流量，因此它具有高度主观的污染风险，并且也被认为是在审核中可能导致物质错误说明的项目。实际上，KAM中还提到了审计报告中最常见的“主要审计注意事项”示例。这项研究的挑战是产生会计欺诈风险假设，但是为了产生此类假设，必须适当了解会计标准和审计标准（包括实际准则），这将被用作这些假设的基础并建立行动模型。此外，对于会计系统，最初有一个REA（资源事件 - 代理）会计模型，但另一方面，可能没有构建适当的模型进行审核。因此，我们选择固定资产的损害作为会计估计领域，具有重大错误陈述的高风险，并建模了会计标准和审计标准。这种基本行为模型已成功创建，该结果将在2023年6月的人工智能协会上进行报告。此外，这项研究中构建的模型的有效性不能在2022年实施，因此该验证将在2023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