内部監査におけるAI活用と監査品質管理を考える

  • 2026-10-22

はじめに

生成AIをはじめとするAI技術は、内部監査の実務において、資料の要約、リスクシナリオの抽出、監査手続の検討、調書作成の補助など、幅広い場面で活用され始めています。

AIの活用は、単なる作業効率化にとどまらず、監査対象の網羅性を高め、分析の深度を増し、よりタイムリーな監査報告の実現、ひいては組織体全体に対する保証提供の実現につながる可能性を持っています。また、監査人の暗黙知を形式知化することによる監査品質の均質化も視野に入ります。そのため、内部監査部門はAIを避けるのではなく、適切な管理の下で積極的に活用する姿勢が求められます。

一方で、AIの出力は常に正確であるとは限りません。AIが誤った情報をもっともらしく生成したり、利用者がその回答を過度に信頼したりすることもあります。したがって、AI活用は「便利なツールの導入」ではなく、監査品質に影響を与える「監査プロセス、品質管理プロセスの変更・強化」として捉える必要があります。内部監査におけるAI管理は利用を過度に制限することではなく、監査リスクを適切に把握し品質を確保しながら活用を促進することにあります。

本稿では全社的なAIガバナンスの下でのAIツールの企画・開発・提供・保守・改廃などのライフサイクル管理や共通ルール（倫理的利用、情報の機密性管理等）を前提とし、監査上、留意すべきリスクと必要な統制について解説します。

なお、本稿の意見に関する部分は筆者の私見であり、PwC Japan有限責任監査法人および所属部の正式見解ではないことを申し添えます。

目次

  1. AI活用を監査リスクの観点から捉える必要性
  2. AI活用に伴うリスク
  3. リスクベースの管理
  4. AIは結論ではなく判断材料である
  5. 再現性の確保
  6. 品質保証・改善プログラム（QAIP）
  7. AIエージェント時代を見据えた監査基準の詳細化

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執筆者

PwC Japan有限責任監査法人
ガバナンス・リスク・コンプライアンス アドバイザリー部
パートナー 辻田 弘志

PwC’s View 第64号

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