監査の本質は「誤りを見つけること」ではありません。
それは、「信頼を保証すること」です。
AIが会計・税務・取引・経営データをリアルタイムに分析できるようになった今、
監査の形は大きく変わろうとしています。
AIは“過去を検証する監査”から、“未来を予防する監査”へ。
そして、監査人は「検出者」から「信頼の保証人」へ。
本稿では、AIによって生まれつつある
新しい監査モデル「信頼監査（Trust Audit）」を紹介します。
1. 「AI監査」が実現したリアルタイム検証
従来の監査では、決算期ごとに帳簿を確認し、
抜き取り調査やサンプリングによって不正や誤謬を検出していました。
AI監査では、これがリアルタイムで行われます。
- 会計システムやERPと連携し、取引データを逐次分析
- 不自然な金額・取引相手・時期をAIが自動検知
- AIが異常値を「発生源」までトレースして原因を提示
AIが“発生時点でリスクを通知する”ため、
監査人は「過去を追う」から「今を見守る」役割に変わります。
まさに、AIが“常駐する監査人”として機能するのです。
2. 「継続的モニタリング」と「継続的保証」
AIが監査現場にもたらした最大の革新が、
継続的モニタリング（Continuous Monitoring）と
継続的保証（Continuous Assurance）の仕組みです。
AIは企業の内部統制・会計処理・システム運用を常時チェックし、
異常が発生した際には自動で監査ログを作成します。
監査人は、AIが生成するリスクアラートを確認し、
発生要因・再発防止策を即時に助言。
つまり、AI監査は「事後検証」ではなく「共時保証」――
経営の“いま”を支える信頼監査に進化したのです。
3. 「AI監査ロジック」の透明化と説明責任
AIが監査判断を支援する以上、
その判断根拠を明確に示す説明可能性（Explainability）が欠かせません。
近年、監査基準の改訂や国際的な議論では、
AIのロジックを開示し、再現可能性を確保する仕組みが求められています。
たとえば、AI監査では次のようなプロセスを明示します：
- どのデータを取得したか
- どの基準で異常を検出したか
- どの判断モデルが用いられたか
- 人間の監査人がどの段階で確認したか
この「AI監査トレーサビリティ」により、
AIと人間の判断が対話可能な透明性を持つようになりました。
監査の信頼性とは、もはや「誰が調べたか」ではなく、
「どこまで説明できるか」で測られます。
4. 「AIによるリスク予測」と“予防監査”の誕生
AI監査の最大の特徴は、
「過去を検証する」よりも「未来を予測する」点にあります。
AIは膨大な財務・業務・外部データを解析し、
将来の不正・粉飾・資金繰りリスクを確率的に算出します。
- 売掛金の回収遅延パターン
- 原価・在庫の乖離傾向
- 特定部署での取引集中度の異常
- 内部統制チェックの形骸化兆候
これにより、監査は「発見型」から「予防型」へ。
AIが未来のリスクを“予報”し、
監査人は“信頼の気象予報士”として企業を支える時代が来ています。
5. AI監査と内部統制 ― “信頼保証の連携”
AI監査は、内部統制の再設計とも深く結びついています。
内部統制システム内にAIを組み込むことで、
業務処理のすべてが監査証跡（Audit Trail）として自動記録され、
監査人はAIのダッシュボードを通じて「信頼性のスコア」を確認できます。
AIが監査を支えるだけでなく、
監査データがAIを育てる――
この双方向の学習構造により、監査と統制が一体化します。
結果として、
監査は「合格・不合格の評価」ではなく、
「信頼の成熟度を示す対話」へと変化しているのです。
6. 専門職の進化 ― 「AI信頼監査人」へ
AI監査の時代、監査人に求められるのは
「AIを使えるスキル」ではなく、「AIを説明できる倫理」です。
AIが示した異常の意味を解釈し、
経営陣・株主・社会に誠実に伝える――
これが監査人の新しい使命です。
AI信頼監査人は、次のような役割を担います：
- AIの出力を“経営判断に耐える言葉”に翻訳する
- AIが見落とす非定量的リスクを発見する
- 技術と倫理の橋渡しを行う
AIが数字を示し、人が意味を説明する。
この協働こそ、AI時代の“信頼保証モデル”です。
7. 「信頼監査」の社会的意義
AI監査の本質は、企業の信頼を可視化し、
社会にその“誠実さ”を伝えることにあります。
AIが記録するのは「取引の正しさ」だけでなく、
「企業が信頼にどう応えてきたか」という行動履歴です。
これにより、
- 投資家は“誠実さに投資”でき、
- 取引先は“信頼で選ぶ”ことができ、
- 社会は“透明で説明可能な企業活動”を評価できる。
AI監査とは、信頼経済の土台を築く行為なのです。
結論
AIが監査を変えるとは、
「機械が人を置き換える」ことではなく、
「機械が人の誠実さを記録する」ことです。
AIが取引を追跡し、
人が誠実を保証する。
AIが異常を検知し、
人が意味を説明する。
この協働によって、監査は“事後確認”から“信頼形成”へ。
AI信頼監査の最終目的は、
「正しい企業」ではなく「信頼される企業」を増やすことなのです。
出典
・日本公認会計士協会「AI監査実務ガイドライン2025」
・国際会計士連盟（IFAC）「Continuous Assurance and AI Monitoring」
・経済産業省「信頼監査フレームワーク報告書」
・デジタル庁「AI内部統制・監査DX推進指針」
・OECD「AI Auditing and Trust Accountability Framework」
という事で、今回は以上とさせていただきます。
次回以降も、よろしくお願いします。
