EYとは、アーンスト・アンド・ヤング・グローバル・リミテッドのグローバルネットワークであり、単体、もしくは複数のメンバーファームを指し、各メンバーファームは法的に独立した組織です。アーンスト・アンド・ヤング・グローバル・リミテッドは、英国の保証有限責任会社であり、顧客サービスは提供していません。
監査におけるAIの活用
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へ。
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。
AIを活用した監査ツールの概要
連結財務諸表レベルおよび個社レベルの異常検知によりリスクの高い会社や勘定科目を特定し、仕訳レベルの異常検知や、取引明細レベルの異常検知などとシームレスに連携させることで、効率的かつ効果的な分析の実現を目指しています。
デジタル監査ツール概要
分析対象
・有価証券報告書（WebDolphin）
・子会社財務諸表（TBAD）
適用セクター
・全セクター
活用方法
・過去10年分以上の上場企業の財務データを用いて財務指標を分析
・学術研究に基づく不正会計予測モデルを利用
リスク検知やインサイト事例
・同業他社比較による業界動向の把握やビジネスを理解
・不正の兆候把握
・監査対象外子会社含め異常な財務数値の識別
・子会社財務数値の同業他社との比較
関連記事
・試算表を用いた連結子会社のリスクの識別（情報センサー2023年2月号 デジタル＆イノベーション）
分析対象
・総勘定元帳（仕訳）
適用セクター
・全セクター
活用方法
・機械学習により仕訳データから取引パターンを識別
・パターンから乖離した仕訳を抽出するアルゴリズムを利用
リスク検知やインサイト事例
・売上高の二重計上の識別
・経理部門で把握していない修正仕訳の識別
・納期を前倒しした売上の識別
関連記事
・仕訳のパターンに着目した会計仕訳の分析手法（情報センサー2023年12月 デジタル＆イノベーション）
分析対象
・各プロジェクトの明細データ
適用セクター
・主に建設セクター
活用方法
・機械学習により進捗率等を予測
・プロジェクト全体および個々の動きを視覚化
リスク検知やインサイト事例
・監査人がリスク対象として検討すべき工事の識別
・工事損失が発生する可能性のある工事の識別
eXplainable AI
説明可能なAI
進捗度異常検知ツールへの分析機能の追加
・各工事契約の特徴量（工事種類、担当支店、工期等）が、どの程度推定値の算定に影響しているかを把握
・監査人がリスクが高いと識別した工事契約に対して、重要な特徴量が類似する他の工事契約を提示
関連記事
・建設業におけるデータビジュアル化による分析（情報センサー2023年4月号 デジタル＆イノベーション／業種別シリーズ）
・請負業における機械学習を活用したデータ分析（情報センサー2023年3月号 デジタル＆イノベーション）
・EY新日本、工事契約の監査手続に説明可能なAIを利用開始（ニュースリリース 2023年4月24日）
分析対象
・各拠点の明細データ
適用セクター
・主に小売・外食セクター
活用方法
・回帰分析による不自然な損益の検知
・拠点間の付替による減損回避リスクの識別
リスク検知やインサイト事例
・減損リスクが高い店舗の特定
・異常に高額な取引が行われた店舗の識別
関連記事
・拠点損益情報を活用した利益付替などの異常検知について（情報センサー2023年新年号 デジタル＆イノベーション）
分析対象
・貸出先の与信情報および財務情報
適用セクター
・法人貸出を行っている金融業
活用方法
・機械学習により貸出先の債務者区分を予測
・与信ポートフォリオ全体や業種別などさまざまな切り口での動きの視覚化
リスク検知やインサイト事例
・監査人がリスク対象として検討すべき貸出先の識別
・信用リスクが悪化している業種の識別
分析対象
・イベントログ
適用セクター
・全セクター
活用方法
・機械学習によりイベントの発生確率を予測
・リスクシナリオに応じたルールベースの異常検知
リスク検知やインサイト事例
・誤った金額での債務計上取引の識別
・取引の特徴からすると極めて稀な取引の識別
関連記事
・AIとイベントログを用いたプロセスの異常検知（情報センサー2023年6月号 デジタル＆イノベーション）
分析対象
・第三者委員会報告書等の不正事例データ
適用セクター
・全セクター
活用方法
・生成AIを活用し業種、勘定科目、手口などの切り口で不正事例を検索
・不正リスクの識別やクライアントとのコミュニケーションに活用
リスク検知やインサイト事例
・対象セクターの不正事例および不正リスクを把握
・不正につながるおそれがある内部統制の不備を把握
分析対象
・有価証券報告書
・適時開示情報
・一般経済レポート等
適用セクター
・全セクター
活用方法
・AIにより財務諸表の虚偽表示リスク情報を識別
・リスク情報のレポートをもとに、監査計画への反映や被監査会社とのコミュニケーションに活用
リスク検知やインサイト事例
・企業のビジネス状況や経済環境からリスクを識別
・財務諸表の勘定科目や開示への影響を検討
関連記事
・EY新日本、財務諸表のリスク識別にAIエージェントを活用（ニュースリリース 2025年9月9日）
分析対象
・リース契約書
・業務委託契約書
・その他の契約書等
適用セクター
・全セクター
活用方法
・AIによりリース会計基準の判定ポイントを契約書等から抽出
・大量な書類を一括で処理し、専用Viewerによる一覧でスピーディな確認が可能
・判定ポイントおよび判定過程の文書を元に、人によるリースを含むか否かの判断に活用
リスク検知やインサイト事例
・さまざまな契約書等から、リースの可能性を識別（隠れリースの識別）
・各業種特有の契約形態による書類や、外国語の契約書等にも対応
関連記事
・EY新日本、AIで新リース会計基準対応を支援（ニュースリリース 2025年10月24日）
ニュースリリース
EY、アシュアランス・テクノロジー・プラットフォームに最先端AIを全面導入
EYは、4年間で10億米ドル規模のアシュアランス・テクノロジー投資の一環として、人工知能（AI）の大規模な導入を行うことを発表しました。この投資は業界をリードする監査プラットフォームの機能をより強化し、世界の160,000以上の監査エンゲージメントをサポートすることになります。
EY新日本、連結会計ソフトウェアベンダーとデータ連携を実現 連結監査の一連の流れを自動化
EY新日本有限責任監査法人（東京都千代田区、理事長：片倉 正美）は、データ連携機能を新たに追加した連結監査調書作成ツール（CWPG: Consolidation Workpaper Generator ）の運用を開始しました。これにより、CWPGは連結会計システムと連携し、従来は主にEメールや独自の手法で行っていた連結会計システムからCWPGへの決算データの送付がシステム間で自動的に実施できるようになり、決算業務の負荷が軽減されます。
EY新日本、信頼と信用を基盤にAI活用を推進する体制を強化し、 デジタル監査・保証ビジネスを拡充
EYのメンバーファームであるEY新日本有限責任監査法人（東京都千代田区、理事長：片倉正美）は、次代のデジタル監査・保証ビジネスモデル「Assurance 4.0」（2020年公表）の実現に向け、AIが浸透する社会に対して信頼（コンフィデンス）と信用（トラスト）を提供するため、AIの活用を推進する体制を強化し、デジタル監査・保証ビジネスを拡充することをお知らせします。
EY新日本有限責任監査法人（東京都千代田区、理事長：片倉 正美）と、TAKARA & COグループで、ディスクロージャー関連のシステムを提供する宝印刷株式会社（本社：東京都豊島区、代表取締役社長：堆 誠一郎）は、有価証券報告書等の開示に係る監査自動化システムの運用を開始したことをお知らせします。
EY、アシュアランス（監査・保証）の次世代テクノロジープラットフォームに10億米ドル強を投資へ
EYは、次世代のアシュアランス・テクノロジー・プラットフォームへ10億米ドル以上を投資することを発表しました。