ヘレン・メイソン氏は、Riveronのシニア・マネージング・ディレクター兼デンバー市場リーダーである。
CFO（最高財務責任者）にとって、監査サイクルにおける継続的なプレッシャーと拡大し続ける複雑性は、避けられない現実である。このプレッシャーはもはや年度末に限定されるものではなく、企業がより厳格な統制、より迅速な決算サイクル、増大し続けるデータ量への要求に対応する中で、年間を通じたプロセスとベストプラクティスを形作っている。今、AI（人工知能）技術の加速的な普及が、内部プロセスに複雑性の層を加える一方で、変革的な機会への扉を開いている。AIの活用を推進する戦略的な財務リーダーは、精度と効率における短期的な改善を導くと同時に、会計・財務業務全体における大局的な再定義を実現できる。
AIの普及拡大は、厳格な監視と新たな機会の両方をもたらしている。監査業務の品質は、米国公開会社会計監視委員会（PCAOB）にとって最近の懸念事項であり、継続的な注目領域となっている。企業と監査人の双方が監査サイクル内でAIを使用するようになった今、PCAOBはこれに注目し、この技術を効率的かつ安全に使用する方法について見解を示している。AIが加わった状況下で、CFOは、より強力な証拠、より厳格な統制、より効率的な監査の実現を支援するガードレールの確立に注力すべきである。この新たなパラダイムは、AI活用監査の取り組みを戦略的優位性として活用する機会を提示している。
監査におけるAI：なぜ「様子見」すべきでないのか
歴史は明確な教訓を提供している。早期採用者こそが、基準とガバナンスを形作る存在なのだ。新しい収益認識基準とリース会計基準を振り返ってみよう。早期に参入し、新しいワークフローを証明し、規則がどのように適用されるかを実証した少数の企業グループが、最終的に結果として生まれた基準、ベストプラクティス、規制当局の見解に影響を与えたのである。
AIも同様の曲線をたどっている。今、AI使用に投資し、それを検証する会計・財務リーダーは、この技術が最も効果的かつ責任ある形でどのように使用できるかを証明するテーブルに着くことになる。AI導入を遅らせる企業は、他者が設定した基準に反応するだけの立場に追いやられるリスクがある。企業と監査人の双方がAIをテーブルに持ち込む場合、共有された基準と透明性がなければ、品質は不透明になりかねない。会計・財務リーダーにとって、傍観者でいることは安全な選択ではない。早期採用こそが、今日のAIが影響する監査関係の条件を定義する力を与えるのである。
責任ある効果的なAI使用を目指す
多くの専門家は、本能的にツールの状況を調査することからAIの旅を始める。しかし、より賢明な最初のステップは、企業が内部に目を向けることである。現在の決算・報告サイクルにおいて、労力が大きく、摩擦の多い領域を特定するのだ。チームは手作業による反復的なタスクにどこで時間を費やしているか。エラーはどこで忍び込んでいるか。
CFOと監査専門家は、AIがリスクをほとんど伴わずに一貫して相当な価値を実証する「後悔のない」実証の場を選ぶことで、監査サイクル内でのAI使用について戦略的かつ選択的であるべきである。仕訳入力の異常検知、重複請求書チェック、差異分析の説明文作成、リースや収益に関する契約抽出は、すべて有力な候補である。責任ある実装は、企業の既存の内部統制に適合したAIから始まる。つまり、各ユースケースを特定のリスクまたはアサーションに結び付け、何が「十分かつ適切な証拠」として適格かを定義し、その後、適切なガバナンスを整備することを意味する。
CFOが明確なAIガードレールを確立するために取れる具体的なステップがある。まず、監査後・決算後の技術レビューを実施し、AIまたは自動化が決算、連結、または監査人の要求にすでに触れている箇所を特定し、証拠、系統、または文書化が物事を遅らせた箇所を識別する。そこから、許容される使用とモデルガバナンスのポリシーを公表し、全員が何が適正なプレーかを理解できるようにする。所有者、目的、データソース、検証、変更管理を含む、モデルとユースケースの登録簿を作成する。監査サイクル内でAIを安全に実装することに関しては、徹底しすぎるということはない。AIは強力だが、その背後にあるデータと人々と同じくらい信頼できるに過ぎない。
AIをパイロット導入し、監査の成功を支援する方法
あらゆる技術と同様に、新しいAI対応ソリューションを活性化する際、CFOはそれらに供給されるデータがクリーンで監査対応可能であることを確保しなければならない。AIが監査サイクルに具体的に影響を与える可能性がある例の1つは、企業結合が発生し、信用状、オペレーティングリース、偶発債務、またはその他の類似項目など、財務上の影響を持つオフバランスシート（OBS）データが存在する場合である。AIはこの情報を「読む」ために使用でき、より合理化された財務および監査関連の取り組みを可能にする。
ユースケースをパイロット導入する際は、証拠を成果物として扱う。各ケースにおいて、データ系統、閾値、例外、レビュアーの承認、保持を含む、再現可能な証拠パックを作成する。コントローラー、監査連絡担当者、アナリストのための役割ベースのトレーニングに投資し、知識をチームに移転しながら第一波を加速するために、サードパーティのアドバイザーの活用を検討する。
全般的に、CFOは自社の壁を越えて目を向けるべきである。5〜10人の同業者による業界ワーキンググループを作成または参加することで、プレイブックを共有し、学んだ教訓を比較し、監査人が依拠する基準の形成を支援する機会が得られる。AIが監査サイクルを短縮し、リスクを削減している様子を示す明確な指標を追跡し、共有する。
AI導入のタイムラインは今始まる
「様子見」の時間的猶予は終わりつつある。企業は2026年に向けて、財務・監査のための明確なAI導入ロードマップを持たなければならない。この技術は次の監査サイクルを形作る可能性が高く、その後の会計年度においてさらに大きな影響を与えるため、年の前半にパイロットを開始することを目指すべきである。
最低限、AIは監査を高速化する。責任を持って戦略的に扱われる場合、監査シーズンを負担から品質、スピード、信頼のためのレバーへと変革する。また、年間を通じた会計・財務業務を再構築することもできる。今、AI対応戦略を活性化するCFOは、コンプライアンスのプレッシャーを緩和するだけでなく、イノベーションが監査において優位性をもたらす方法の基準を設定することになる。
ここで提供される情報は、投資、税務、または財務に関するアドバイスではない。あなたの特定の状況に関するアドバイスについては、認可された専門家に相談すべきである。
