このサイトではJavascript機能をOnにしてご利用ください。 ページの本文へ 日本語 English 中文 RIETIについて サイトマップ ヘルプ お問い合わせ 論文検索サービス サイト内検索 メニュー 研究テーマ プログラム (2024-2028年度) プログラム (2020-2023年度) プログラム (2016-2019年度) プログラム (2011-2015年度) 政策研究領域 (2006-2010年度) 主要政策研究課題 (2003-2005年度) 経済産業省共同プロジェクト プロジェクトコンテンツ 調査 フェロー（研究員） 肩書き別一覧 アルファベット順 過去の在籍者 フェローの活動 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） ディスカッション・ペーパー（英語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（日本語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（英語） テクニカル・ペーパー（日本語） テクニカル・ペーパー（英語） ノンテクニカルサマリー 英文査読付学術誌等掲載リスト Research Digest 政策分析論文 調査レポート 論文検索サービス 出版物 RIETIブックス（日本語） RIETIブックス（英語） 通商産業政策史 著者からひとこと RIETI電子書籍 年次報告書・広報誌（RIETI Highlight） その他出版物（日本語） その他出版物（英語） イベント シンポジウム ワークショップ BBLセミナー 終了したセミナーシリーズ データ・統計 JIPデータベース R-JIPデータベース CIPデータベース JLCPデータベース 日本の政策不確実性指数 産業別名目・実質実効為替レート AMU and AMU Deviation Indicators JSTAR（くらしと健康の調査） RIETI-TID 長期接続産業連関データベース マイクロデータ計量分析プロジェクト 海外直接投資データベース ICPAプロジェクト リンク集 コラム・寄稿 コラム Special Report EBPM Report フェローに聞く フェローの連載 世界の視点から 特別コラム 新聞・雑誌等への寄稿 特別企画 経済産業ジャーナル 研究テーマ フェロー（研究員） 論文 出版物 イベント データ・統計 コラム・寄稿 サイトマップ ヘルプ お問い合せ 閉じる ホーム論文ノンテクニカルサマリー2021年度 ノンテクニカルサマリー 機械学習手法を用いた勘定科目レベルの異常検知 印刷 執筆者 宇宿 哲平（あずさ監査法人）／近藤 聡（あずさ監査法人）／白木 研吾（あずさ監査法人）／眞田 貴央（あずさ監査法人）／須崎 公介（あずさ監査法人）／宮川 大介（一橋大学） 研究プロジェクト 企業金融・企業行動ダイナミクス研究会 ダウンロード/関連リンク ディスカッション・ペーパー:21-J-049 [PDF:797KB] このノンテクニカルサマリーは、分析結果を踏まえつつ、政策的含意を中心に大胆に記述したもので、DP・PDPの一部分ではありません。分析内容の詳細はDP・PDP本文をお読みください。また、ここに述べられている見解は執筆者個人の責任で発表するものであり、所属する組織および（独）経済産業研究所としての見解を示すものではありません。 産業フロンティアプログラム（第五期：2020〜2023年度）「企業金融・企業行動ダイナミクス研究会」プロジェクト 企業による不正会計（いわゆる粉飾決算）の検知と予測は、その実務的な重要性を背景として実証会計分野における重要な研究テーマとして位置づけられてきた。こうした方向性での研究は、これまで主として企業レベルのデータを用いて行われてきたが、実際の監査業務の観点からは、企業レベルの不正検知・予測のみではその実務的な要請に応えられない場合もある。例えば、担当企業に関する不正の蓋然性が高いという情報を監査担当者が入手できたとしても、会計情報のどの部分へより多くの資源を投入して監査業務を行えばよいかは必ずしも明らかにはならない。 以上の問題意識を踏まえて、本研究では、企業レベルの不正会計検知・予測を主たる目的とした先行研究を補完する形で、「勘定科目レベルの」不正検知に向けたモデル構築を行った。具体的には、各企業の勘定科目レベルで計測された不正に関するスコアを提供する枠組みを構築し、その上で実際のデータを用いてその枠組みの有効性を実証的に検討する。具体的には、勘定科目間の相関関係を既述したモデルに基づいて各科目の値が本来あるべき水準を推定することで、各科目の異常度を計測する。この時、膨大な数に上る全ての勘定科目間の相関関係を全て考慮するのではなく、重要と考えられる相関関係のみに絞った（＝スパース化した）上で各科目の異常度を計測する点に特徴がある。 図1：スパース化の度合い（横軸）と予測精度 図1は、資産の過大計上に関する検知を対象として、こうした相関関係の絞り込み（横軸：絞り込みの度合い）と予測精度（縦軸）との関係を示したものであり、横軸方向で0.020辺りにおいて予測精度が最大となっていることが分かる。このことは、全ての相関関係を考慮するのではなく、スパース化を行うことでより精度の高い不正検知が可能となることを意味している。このようにして設定された絞り込みの度合いを前提として、各勘定科目の異常度を求めるモデルを構築したところ、モデル構築に用いていないout of sample dataを用いた予測精度の評価において、実務的な観点からも十分な精度（AUCが0.75から0.8程度）が達成された。 本研究の結果は、既存研究が主たる対象としてきた企業レベルの不正検知を補完するものであり、実務的な観点からも有用な検知手法を示すものである。しかし、現実の会計不正事例に着目すると、単一企業のみで不正が完結する場合だけではなく、循環取引のように複数企業が結託して行う場合もあり得る。今後の課題として、勘定科目レベルや企業レベルでの不正検知に加えて、取引関係を考慮に入れたより大きな粒度（例：取引クラスター単位）での検知・予測も重要と考えられる。 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） ディスカッション・ペーパー（英語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（日本語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（英語） テクニカル・ペーパー（日本語） テクニカル・ペーパー（英語） ノンテクニカルサマリー 2024年度 2023年度 2022年度 2021年度 2020年度 2019年度 2018年度 2017年度 2016年度 2015年度 2014年度 2013年度 2012年度 2011年度 2010年度 2009年度 2008年度 英文査読付学術誌等掲載リスト Research Digest 政策分析論文 調査レポート 関連サービス 論文検索サービス 情報発信 ニュースレター 更新情報RSS配信 Facebook X YouTube 研究テーマ プログラム (2024-2028年度) プログラム (2020-2023年度) プログラム (2016-2019年度) プログラム (2011-2015年度) 政策研究領域 (2006-2010年度) 経済産業省共同プロジェクト プロジェクトコンテンツ 調査 フェロー（研究員） 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） ディスカッション・ペーパー（英語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（日本語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（英語） テクニカル・ペーパー（日本語） テクニカル・ペーパー（英語） ノンテクニカルサマリー 英文査読付学術誌等掲載リスト Research Digest 政策分析論文 調査レポート 論文検索サービス 出版物 RIETIブックス（日本語） RIETIブックス（英語） 通商産業政策史 著者からひとこと RIETI電子書籍 年次報告書・広報誌（RIETI Highlight） その他出版物（日本語） その他出版物（英語） イベント シンポジウム ワークショップ BBLセミナー 終了したセミナーシリーズ データ・統計 JIPデータベース R-JIPデータベース CIPデータベース JLCPデータベース 日本の政策不確実性指数 産業別名目・実質実効為替レート AMU and AMU Deviation Indicators JSTAR（くらしと健康の調査） RIETI-TID 長期接続産業連関データベース マイクロデータ計量分析プロジェクト 海外直接投資データベース ICPAプロジェクト リンク集 コラム・寄稿 コラム Special Report EBPM Report フェローに聞く フェローの連載 世界の視点から 特別コラム 新聞・雑誌等への寄稿 特別企画 経済産業ジャーナル RIETIについて 個人情報保護 ウェブアクセシビリティ方針 RIETIウェブサイトについて サイトマップ ヘルプ お問い合わせ 経済産業省 独立行政法人経済産業研究所（法人番号 6010005005426） 当サイト内の署名記事は、執筆者個人の責任で発表するものであり、経済産業研究所としての見解を示すものでは有りません。掲載している肩書や数値、固有名詞などは、原則として初掲載当時のものです。当サイトのコンテンツを転載される場合は、事前にご連絡ください。 "ページの先頭へ戻る