新開発の複合的異常検知モデルによって財務諸表監査における異常値を見つけやすくする（出所：トーマツ）
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トーマツは、財務諸表監査の異常性を判定する複合的異常検知モデルを開発した。2023年1月から本格的に導入している。複数のリスクシナリオに対応した複数のリスクスコアを統合するアルゴリズムを採用し、異常性の高い取引を判定する。
ニュースリリース今回開発した複合的異常検知モデルは、2022年9月に特許を取得した（特許番号：第7143545号）。評価指標ごとに識別された値を複合的に組み合わせて異常値を算出する。従来のリスク評価手続きを効率化できるとともに、従来は困難だった複数のリスクシナリオの組み合わせによる異常性識別も可能になる。
複数のリスクシナリオを基にしたリスク評価指標をスコア化する処理に、正解を与えずに学習させる教師なし機械学習を導入した。従来は監査人が逐次評価し経験から異常と判断していたものを統計的な手法で再現する。各リスクシナリオに対応するスコアを統合する際にも、単純なスコア加算とせず、スコア分布を加味して統合するアルゴリズムを構築することで、複合的な観点での異常度評価を可能にする。算定に使用した実数値を詳細確認することで、そのスコアがなぜ高いのか、どの評価指標がどの程度影響しているのかなどの説明ができる。
トーマツでは、このほかAIを用いた不正検知モデルや仕訳分析モデル、異常検知モデル（2017年8月に特許取得）などの活用も行っている。今回のモデルも製造業や建設業、専門商社など複数の上場会社の監査において一部活用を開始しており、今回の本格導入によって、AIを活用したさらに高度な分析アプローチの実務適用を進めていく。
