経営の透明性と説明責任を支える武器 ーー Society5.0を支える「AI×監査」

そもそも「監査」とは何か〜「それってホント？」に応え「信頼」を得る手段〜

中山：今日は「AI×監査」をテーマにお話を進めたいと思います。監査役監査、会計監査、内部監査、システム監査、セキュリティ監査など、「監査」という言葉は、ビジネスのさまざまな領域で耳にします。その一方で、「監査」の歴史や内容についてよくご理解いただいている方は、それほど多くはないかもしれません。

久禮：「監査」の歴史は一説によると、紀元前4000年代の古代エジプトに遡るといわれていますね。国家が集めた物資が、倉庫で適切に管理されているかどうか、倉庫番とは別の者が保管記録と現物とを照合して確認し、もし不一致があると罰せられていたそうです。「みんなのものが、きちんと管理・保管されているのか」という視点で公会計という考え方が芽生えたということです。

また、十字軍の遠征を契機に、ヨーロッパ内での商業の活発化から複式簿記の活用・発展があり、出資者と経営者、監査人という今の財務諸表監査に近い形が生まれてきました。さらに、その後の大航海時代には、取引や出資者が複雑化・多様化し、現在の株式会社の形態が生まれ、それに伴い財務諸表監査の基礎が定まったといわれています。

中山：監査の歴史は、ある意味で、人類の歴史とともに歩んできているのですね。

久禮：そうですね。長い歴史の中で、共通しているのは、開示された情報について、「それってホント？」という読み手の疑問に答える手段として、監査が利用されている、ということです。例えば、株式会社について考えた時、出資した一人一人が会社に行き、帳簿と実態とを確かめていては大変な作業になります。

調べる方も、調べられる方も、本業に集中できなくなりますし、これは現実的ではありません。そのため、独立した立場で、かつ、専門性のある人が監査人となり、出資者や取引先、広い意味で社会といっても良いかもしれませんが、そうした関係者を代表して、経営者の報告内容に虚偽やミスがないかを確かめる、という「社会の中の仕組み」を作り上げてきたわけです。

中山：なるほど。人間は意図せずミスしてしまうこともあれば、魔が差して意図的な虚偽表示をしてしまうこともありますね。

久禮：はい。もうちょっと一般化すると、開示されている情報について、情報の読み手による判断に影響を与えてしまうような、重大な意図的な虚偽（不正）や、重要なミス（誤謬）がないかどうかを、監査人が確認し、関係者に報告する、というプロセスになります。

シンプルに言えば、委託者と受託者の間にある「疑念」や「不信感」を解消するための手段の１つが「監査」であり、関係者で合意した基準をもとにして、そのルールに照らして実際はどうなっているのかを確かめるのが「監査人」の役割です。社会のために、信頼を付与する、ということですね。監査の種類としては、監査役監査や会計監査のように法律に規定されているものもあれば、内部監査やシステム監査等のように必ずしも法定されていないものの、自主的に行われるものもあります。

「Audit for AI」の現状と未来

中山：AIはあくまでもツールであって、それを使いこなせるかどうかは人間次第ということになりますね。次に、「AI×監査」の二つ目の意味、「Audit for AI」については、いかがでしょうか。

久禮：これは、まさに新しい世界、新しいジャンルの監査だと思います。AIの利活用が進むにつれて、「AIのやっていることがよくわからない」「AIはブラックボックスで困る」という話が出てきています。従前の監査が「それってホント？」に向き合うための手段であったとすると、「そもそも何なの？」というお題に向き合っている感じです。資本市場にとどまらず、クルマの自動運転やドローンの自動運航など、本当にそれは大丈夫なのか、だけでなく、そもそもその仕組みはどうなっているのか、という点が加わっています。

自動運転を取ってみると、人間と自動車の間のマン・マシン・コミュニケーションだけでなく、自動車と信号機、走行している自動車同士のマシン・マシン・コミュニケーションも常にそのプロセスに介在しています。こう考えると、AIに対する監査というのは、言葉にすると簡単なのですが、実は対象が極めて広く、Society5.0で言うところの社会全体のデジタル・アーキテクチャーそのものの中に、監査という機能が埋めこまれていく可能性が出てきます。

中山：私は、経営のさまざまな局面でAIの活用を促進するコンサルティングを行っています。幅広い業務やビジネスモデルにAIが組み込まれ、継続的に学習を重ねながらいろいろな作業を自動化するようになったときに、AIそのものがいわば恣意的に動いてしまうリスクもあるように感じています。AIが暴走しないのかどうかを、きちんと管理・監督し、監査する必要は、確かにありそうです。

久禮：そうですね。「Audit for AI」のポイントは、「AIの倫理」、すなわち「AIガバナンス」から始まるのだと思います。国家や企業、組織がAIを活用するときの、自分たちなりの方針や原則、ルールが非常に大事なのです。さらにAIガバナンスは自分たちの自己規律としてどう構築するかということに加えて、そのガバナンスをどうやって外部のステークホルダーに理解してもらえるかも大切です。

その上で、AIのリスクを最小化するには、何の領域でどう使っているかが説明できなければいけません。使う側がブラックボックスを作らないようにする必要があります。最近では、世界各国でAIガバナンスについての検討が進んでおり、日本でも2021年7月に「AI原則実践のためのガバナンス・ガイドラインver.1.0」が公開されています。

社会全体で挑戦する「アジャイル・ガバナンス」〜「AI×監査」から透けて見える未来〜

中山：イノベーションが活発化し、変化の激しい世界で、「ガバナンス・オブ・ガバナンス」を実現していくのは大変な作業です。自社で規律付けをする、その上で、本当に正しいのかという疑問や不安に応えるべく、第三者にもわかりやすく説明できることが、これからの課題になりますね。

久禮：Society5.0では「政府」「企業」だけでなく、「コミュニティ」「個人」も含めてステークホルダーの役割が大きく変わります。今起きている変化を踏まえると、これからは環境が安定的な時代に提唱されてきた「コンプライ・オア・エクスプレイン」（原則から外れる場合にだけ説明する）という姿勢だけではなく、「コンプライ・アンド・エクスプレイン」（原則に従う場合でも説明する）という姿勢も求められるようになると思います。

企業や組織は、Plan-Do-Check-ActionというPDCAサイクルを高速で回しながら、新しいイノベーションを生み出した際に、「これまでのルールにはこのようにコンプライします。ルールがそぐわないところは、自分たちはこう対応します」とか、「こういう新しいルールを提唱します」という形で、説明責任を臨機応変に、かつ、継続的に果たしながら、経営していくスタイルが求められるでしょう。

中山：まさに社会全体での「アジャイル・ガバナンス」の実現が望まれます。「AI×監査」の進化に、引き続き注目していきたいと思います。