ニュースリリース
2026年5月19日  | 東京, Japan

EY新日本、監査品質向上に向けて生成AIを活用したデータ分析基盤を開発

会計士の知見を組み込み、監査におけるデータ分析の高度化を推進

プレス窓口

EY新日本有限責任監査法人(東京都千代田区、理事長:松村 洋季、 以下 EY新日本)は、会計監査や財務分析サービスの品質向上に向け、生成AIを活用し、会計帳簿や財務諸表、有価証券報告書等の数値データと定性的なテキスト情報を総合的に分析できる基盤を開発しました。本年4月よりEY新日本内で運用を開始し、3月期以降の決算の監査で活用しています。

本日発表の分析基盤は、動作検証可能なプログラムとして数値計算やデータ処理を実装し、その分析結果の解釈やレポート生成に生成AIを活用することで、信頼性を保ちます。これにより、データ分析からその解釈までを自動化し、再現可能なレポートとして提供できるようになりました。

EY新日本では、2016年から不正会計予測モデル、会計仕訳異常検知ツールや売上取引異常検知ツール、拠点損益異常検知ツールなど、統計処理や機械学習によって異常を検知するツールを開発し、現在は7種の異常検知ツールが監査で利用されています。これらは、財務数値や指標の関係性の不自然さを検知し、可視化ツールを通じてグラフィカルに表示するものでしたが、会計士がグラフやフィルターを操作し、複数の観点からデータを確認して違和感のある箇所を一つ一つ見つけ出す必要があり、活用にはツール操作や解釈に関する一定の習熟が必要でした。一方でデータ分析に生成AIを活用する際、生成AIでは出力に一貫性が保持できず数値計算やデータ整形などの処理の正確性をどう担保するかについて課題がありました。

本分析基盤は、最初から「注目すべき財務指標」や「異常の可能性がある箇所」といったリスク情報をコメント付きレポートとして提示することができ、分析の初動から結果レビューまでを迅速化します。さらに、不正や誤りの兆候をより的確に捉え、監査品質の向上につなげます。分析方針や分析の切り口は、会計士の知見に基づき設計された「分析レシピ」によって定義されます。分析レシピは、数値計算やデータ処理の指示と生成AIを稼働させる指示で構成されます。

本分析基盤は、企業やその子会社の財務指標を多面的に分析し、統計処理や機械学習を通じて異常の有無を検討するだけでなく、グラフや表での出力、さらにその意味合いや留意点などの分析コメントをレポートにまとめることが可能です。加えて、データ以外にも外部に公開されている情報を定性情報として補足することもでき、複数の情報ソースに基づく分析結果を統合して解釈できる点も特長です。

今後も引き続き、本日発表のデータ分析基盤を進化させ、属人的になりがちだった分析プロセスの標準化と再現性向上を実現するとともに、会計士がより本質的な判断や追加検討に注力できる環境を整えます。


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