課題）監査の属人性を減らすべし

近年、財務諸表監査は機械学習の適用により、手動から自動化へ大きくシフトしています。業務の効率化だけでなく個人差による影響を減らすことができます。

近年の連結決算中心主義というトレンドを考慮すると、連結財務諸表における監査の自動化が重要になってきます。そんな中、単体の財務諸表監査に対して連結財務諸表の監査には機械学習の適用は進んでおりません。

実際には、そんな課題に対して研究が行われています。スペインにあるマラガ大学のJosé Ramón Sánchez-Serranoら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、人工ニューラルネットワークを使用することで、連結財務諸表の新しい監査意見予測モデルの開発を試みたのでした。

テーマ）ニューラルネットワークによる監査意見の予測

まずはJosé Ramón Sánchez-Serranoらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。

✔️ミッション 連結財務諸表における監査意見を正確に予測するモデルを作成したい。 ✔️解決手法 多層パーセプトロン（MLP）により監査意見予測モデルを構築した。 ✔️結果 86％を超える精度で監査意見を予測することに成功した。

ミッションから説明していきます。