• 作成日 : 2026年2月24日

監査AIエージェントとは？人の監査はなくなるのかもわかりやすく解説

監査業務にもAI活用の波が押し寄せ、「監査AIエージェント」という言葉を耳にする機会が増えています。KPMGやDeloitte、PwCといった大手監査法人も積極的に取り組みを進めており、生成AIを活用した監査は特別なものではなくなりつつあります。一方で、「人の監査は不要になるのか？」「内部監査で本当に使えるのか？」といった疑問を持つ企業の担当者も少なくありません。

本記事では、監査AIエージェントの基本から活用事例、注意点までを中立的に整理します。

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監査AIエージェントとは？

監査AIエージェントとは、AI、とくに生成AIの技術を活用し、監査業務の特定のタスクを自律的・継続的に実行するソフトウェアやシステムのことです。

従来の監査用ツールと異なり、単なるデータ処理だけでなく、監査計画の立案支援や監査調書の作成補助、異常値に対する仮説構築といった「思考」に近い作業までサポートできる点に特徴があります。

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監査AIエージェントの基本的な考え方

監査AIエージェントの基本的な考え方は、監査人が行う定型的な作業や大量のデータ分析をAIに任せ、人はより高度な判断やリスク評価、コミュニケーションに集中できるようにすることです。

具体的には、財務データ、非財務データ、契約書、メールなど、膨大な情報をAIエージェントが収集・分析し、リスクの高い取引や内部統制の不備につながる可能性のあるパターンを識別します。

生成AI技術の進化により、以前は難しかった文書の要約、関連する法令や規制の検索、監査調書のドラフト作成といった業務までカバーできるようになってきています。これは、監査の品質と効率の両方を高めるための重要な技術革新といえるでしょう。

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従来のAI監査やRPAとの違い

監査AIエージェントは、従来のAI監査やRPA（Robotic Process Automation：あらかじめ決められたルールに従って、パソコン上の定型業務を自動化するツール）とは目的と能力が異なります。

従来のAI監査は、人の設定したモデルに基づきデータを分析するツールであり、結果の解釈は人に頼っていました。RPAはデータの入力や単純な転記作業を自動化します。

監査AIエージェントは、生成AIの自然言語理解能力や推論能力を活かし、契約書など非構造化データ（数値化されていないテキストや画像データなど）の分析や、複雑な状況に対する疑問への回答生成まで、幅広くサポートできるようになってきています。

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生成AIが監査に使われる理由は？

生成AIが監査に活用されるようになった背景には、以下の理由があります。

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監査AIエージェントと監査人のスキル・資格

監査AIエージェント時代において、監査人に求められるスキルや知識は変化します。監査 AIエージェントの進化は、人の仕事を奪うのではなく、監査人のスキルアップを促すものと考えましょう。

AIの活用により定型業務が自動化されるため、監査人にはデータ分析能力とAIへの理解が新たに求められます。

AI監査に資格は不要

現時点において、監査AIエージェント専門の国家資格や公的資格は存在しません。

しかし、AI監査、とくにシステム 監査AIを効果的に活用するためには、データサイエンスや情報セキュリティ、AIガバナンスに関する専門知識が役立つのは事実です。

公認会計士や公認内部監査人といった既存の資格保有者が、データ分析系の資格やIT監査系の資格を併せ持つことで、AI時代に対応できる監査人として高い評価を得られるでしょう。

監査人に求められる新しいスキルは？

監査AIエージェントの進化により、監査人に求められるスキルは、従来の会計知識や法令知識に加え、以下のような新しい領域に移り変わります。

AI時代でも変わらない監査人の役割とは？

AIがどれだけ進化しても、監査人の核となる役割は変わりません。それは、職業的懐疑心をもって企業の財務情報や業務プロセスを評価し、利害関係者に対して信頼できる情報を提供することです。

AIエージェントはデータ処理や分析の速度を上げますが、人の意図や動機を推し量る能力、倫理的な判断力、そして最終的な監査意見を表明する責任は、監査人にしか担えない領域です。AI時代では、監査人はAIが出した結果をどう解釈し、最終的な判断にどうつなげるかという、より高度な知恵を求められるようになります。

監査AIエージェントでできること・できないことは？

監査AIエージェントは監査の効率化に大きく貢献しますが、その能力には限界もあります。

AIエージェントの得意なことと、人による判断が引き続き欠かせない領域を整理しましょう。

監査AIエージェントは、膨大なデータを分析し、パターン認識や定型的なタスクの自動化を得意としますが、最終的な判断や高度な倫理観に基づく意思決定は依然として監査人の役割です。

監査AIエージェントでできること

監査AIエージェントは、データ分析や異常検知に関する領域でその能力を発揮できます。

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監査AIエージェントでできないこと

一方で、AIエージェントにはできない、人による監査が不可欠な領域も明確に存在します。主に判断や責任が人に残る領域では利用が難しくなります。

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内部監査と外部監査での役割の違いは？

監査AIエージェントの役割は、内部監査と外部監査で若干異なります。

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内部監査におけるAIエージェント活用の実態

内部監査は、企業が自律的に業務の適正性をチェックし、ガバナンスを効かせるための活動です。内部監査に監査AIエージェントを活用することで、リソース不足の解消と監査の質の向上の両方をめざします。

内部監査AI活用が進む背景

内部監査においてAI活用が進む背景には、監査対象範囲の拡大、リソース不足の深刻化、継続的監査へのニーズなどがあります。

DXの進展により、ITシステムやセキュリティ、データプライバシーなど、監査対象が多岐にわたり、内部監査部門の負担が増加しています。多くの企業、とくに中小企業では、専門知識を持つ内部監査人の確保が難しく、限られた人数での監査が求められています。

年に一度の監査ではリスクへの対応が遅れる可能性があるため、AIを活用したリアルタイムに近い継続的なモニタリング体制の構築が求められています。

内部監査で想定される具体的な活用シーン

内部監査のさまざまな段階で、生成AIエージェントは利用できます。

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 AI監査の事例と大手監査法人の取り組み

AI監査の事例として大手監査法人の取り組みが先行しています。彼らの動向から、監査AIエージェントの未来の方向性が見えてきます。

大手監査法人は、監査AIエージェントを導入することで、監査の品質と効率性を同時に高めることをめざしています。

KPMGのAI監査への取り組み

KPMG （企業の財務書類の正当性をチェックする独立した専門機関である「監査法人」の国際ネットワーク）は、独自のAIプラットフォームを用いて、世界中のクライアントの膨大なデータを分析しています。とくに、異常検知やパターン認識の分野でAIエージェントを活用し、監査人が気づきにくい不正や誤謬のリスクを識別する取り組みを強化しています。

また、 AIエージェントを監査チームの一員として位置づけ、監査計画から実行、調書作成までを支援する具体的な構想を発表するなど、その進展は目覚ましいものがあります。

Deloitte （デロイト トーマツ グループ）のAI監査への取り組み

世界最大級の会計・コンサルティングネットワークであるDeloitte（デロイト トーマツ グループ）は、データ分析を深化させるためのAIツールを開発し、特に企業の内部統制プロセスに対する評価をAIが支援する方向性を打ち出しています。例えば、 AIが過去の統制データと最新の取引データを比較し、統制の有効性が低下している兆候を自動で捉えるようにします。

PwC （プライスウォーターハウスクーパース）のAI監査への取り組み

PwC（正式名称： PricewaterhouseCoopers／プライスウォーターハウスクーパース）は、監査プロセスのデジタル化を推進し、AIエージェントを駆使して、監査証跡の収集や関連法令・規制の確認といった、人の手による作業を最小限に抑える取り組みを進めています。

システム監査におけるAI活用事例

システム監査の分野でも、AIエージェントの活用が広がりを見せています。

例えば、AIエージェントが企業のITシステムログやアクセス履歴を分析し、権限外のアクセスや不審なデータ操作を自動で検出します。また、システムの設定ファイルやプログラムコードの一部を読み込ませ、セキュリティ上の脆弱性や、内部統制ルールに反する設定がないかをチェックすることも可能です。

これにより、ITの専門家であるシステム監査人が、より複雑な問題やアーキテクチャの評価といった高度な業務に集中できるようになります。

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監査AIエージェントを使う際の注意点は？

監査AIエージェントは強力なツールですが、導入・活用にはいくつかの注意点があり、特にAIガバナンスと監査の関係性を正しく理解する必要があります。

AIエージェントは完璧ではないため、誤判定や倫理的なリスクを管理するためのガバナンス体制を構築することが重要です。

AIガバナンスの整備をする

AIガバナンスとは、AIシステムの設計、開発、導入、運用において、透明性、公平性、説明責任、セキュリティといった原則を確保し、リスクを管理するための枠組みのことです。

AIが人種、性別、取引先などの特定の属性によって不当なバイアスを持たないように、学習データの選定やモデルの検証を行う必要があります。

またAIエージェントがなぜ特定の取引を高リスクと判断したのか、その根拠を人が理解できる形で説明できることが求められます。

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誤判定やバイアスのリスクを理解する

AIエージェントは、学習データに偏りがあると、現実世界での事象やリスクを誤って認識するバイアスを持つ可能性があります。

たとえば、過去のデータでは特定の地域や部門で不正が多かった場合、AIはそれらの要素を過度に重視し、実際には問題のない取引を誤って異常と判定するかもしれません。この誤判定をそのまま監査の結論に組み込んでしまうと、無駄な調査が増えたり、真のリスクを見落としたりすることにつながります。AIの出力結果は鵜呑みにせず、常に人の目で検証し、懐疑心を持って評価する姿勢が欠かせません。

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監査証跡を必ず行う

AIエージェントを活用した監査においても、監査手続きの正当性を証明するための監査証跡は必須です。

AIエージェントがどのようなプロセスでデータを分析し、どのような結論に至ったのか、その経緯を詳細に記録・保存する仕組みが必要です。AIエージェントのブラックボックス化は、説明責任を果たす上で大きな問題となるため、システムの透明性を高める工夫や、AIの判断の根拠を人が検証できるログ管理の徹底がとるべき対策となるでしょう。

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既存の業務システムと連携可能か確認する

実際の業務でAIエージェントを活用する際は、単体ツールとして導入するのではなく、既存の業務システムやデータと連携しながら運用できるかが重要になります。

その一例として、マネーフォワードでは、経理・人事・法務・総務といった管理部門の業務フローに組み込む形で活用できるAIエージェントサービスを提供しています。

規程や契約書、業務データをもとにリスクの兆候を検知し、人の確認や判断を前提にアラートや示唆を行う設計となっているため、コンプライアンス体制を段階的に高度化したい企業にとって、実務イメージを描きやすい選択肢といえるでしょう。

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AIエージェントはどう活用するかが重要

監査AIエージェントは、監査業務を効率化し精度を高める可能性を持つ一方で、すべてを自動化する万能な存在ではありません。内部監査のAI活用においても、人による判断や責任は引き続き重要です。

マネーフォワードでは、請求書処理や請求書受領業務、経費申請、リース契約の自動識別をサポートするマネーフォワード AIエージェントを提供しています。
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• 監修：マネーフォワード クラウド

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