EY Advisory デジタル・アジリティーへの挑戦 −データアナリティクスで起こす内部監査のイノベーションアドバイザリー事業部清水健一郎 • Kenichiro Shimizu 外資系大手ソフトウェア会社のコンサルティング部門を経て現職。10年以上にわたり、企業のデジタル化の推進やデータガバナンス、IT を中心としたリスクマネジメントに関わるコンサルティング業務に従事。グローバル案件多数。米国公認会計士、公認情報システム監査人。 Ⅰ はじめに重ねる必要がありますが、一歩を踏み出さないことには何も始まりません。本稿では、内部監査にデータア内部監査とイノベーション。意外に感じられるかもしれませんが、実は内部監査ほどイノベーションに適ナリティクスを効果的に活用する（以下、データ監査）ためのポイントを解説します。した領域はないといえます。少ない予算と人員で、企業活動の全体像を把握し、不正リスクに直結する個別の事象を見つけ出すことはもちろんのこと、今では業績や業務の効率性向上に寄与する改善策の提案も、内 Ⅱ ポイントは「とにかく、むしろ小さく始める」部監査部門には求められています。その果たすべき役割と目指すゴールは果てしなく遠く、まさにイノベー多くの最先端企業で取り入れられているイノベーションが求められているといえます。今、あらゆる経ション手法にアジャイルがあります。とにかく小さく営活動がデータになっています。これを内部監査でもでもよいので始めてみて、さまざまなフィードバック生かさない手はありません。蓄積された経営データをを受けながら、ディスカッションを繰り返し、少しず分析し、新たな気づきを得ることで、不正リスクに関つ修正しながら進めるやり方です。例えるなら、きちんする発見のみならず、ビジネスの効率性や戦略の立案とした設計図を元に建設を進めていくスタイルを従来と遂行に役立つ知見を提供できるようになるでしょう。型とすると、とにかく建ててみて使いながら修正を加一方で、「ビッグデータ」という言葉は、既に市民え改良していくという発想です。建築にはあり得ない権を得つつあり、コンプライアンスや不正リスク、内手法ですが、アイデア創出には大変有効で、多くのビ部監査などに関連する議論の中にも頻繁に登場しつジネス現場やスタートアップ企業で取り入れられていつありますが、実際の活用となると進んでいない企ます。そして、このアジャイル手法はデータ監査でも業が多いようです。EYの「Global Forensic Data 大いに有効で、特に、まだ本格的なデータ監査を取り Analytics Survey 2014」でも、回答者の72 ％が入れていない企業にお勧めしたいアプローチです。ビッグデータ関連の新技術は不正の防止・検出に重要具体的には、まず監査領域を決めたらデータを入手な役割を果たし得ると答えていますが、ビッグデータしてすぐに分析をしてみます。分析をしてみて異常点技術を実際に使用しているという回答はわずか2％でが検出されたらその点にフォーカスし、踏み込んだ分した。これは1年前の調査ですが、現在でも状況が進析シナリオを作成します。展しているようには感じられません。実際、データ分例えば、全件の仕訳伝票を抽出して、まずは傾向分析が活用できるようになるまでには何度も試行錯誤を析や分類化など基本的な分析をしてみます。そこで登 14 情報センサー Vol.108 October 2015 録者に何らかの異常がありそうであれば、次は登録者にフォーカスして踏み込んだ分析シナリオを作成し、 ▶図1 アジャイル発想ではじめる内部監査のイノベーション経営に寄与する継続的なリスクデータモニタリング実施します。分析シナリオとは、アウトプットを想定した仮説と、その検出のための具体的な分析手順のことで、この段階では、より踏み込んだ分析を行います。全件を抽出するのではなく、一定金額以上の仕訳のみを抽出した上で、分析を実施する方法もありますが、体系的なデータ監査実施その場合、この特定の登録者の仕訳データは除外されてしまい、異常データを見逃してしまうかもしれません。このように網羅的に全件のデータを抽出してデータ分析をしてみることで、想定していなかったような傾アジャイル発想によるデータ監査の取り組み向やリスクに、初めて気が付くこともあります。その内部監査の高度化ため、可能な限り全件を推奨します。実際のところ、シナリオをしっかり考えてもヒットする確率は非常に低く、むしろ何かが検出されるのは、分析を行うための準備作業の最中であったり、ふかんデータからビジネス全体を俯瞰する中で、異常なトレン Ⅳ おわりにドに気が付いたりといったことが思いのほか多いのが実態です。このため、最初は使い慣れたツール、例え大量のデータから本当に意味のある気づきを得るにばExcelなどから始めてみるのもよいでしょう。最近は試行錯誤が必要で、その先にある内部監査の高度化では、技術者でなくとも簡単に分析ができる、セルフへの道のりはさらに遠く、一朝一夕には成し遂げられサービスBIと呼ばれるツールも普及しています。既存ないものです。だからといって、一歩を踏み出さないのツールにとらわれることなく、最新のツールを試しことには何も始まらず、むしろ、小さく始めることがてみることもポイントです。新たな気づきにもつながります。最終目標である内部監査の高度化とイノベーションの実現のためにも、データ監査は「とにかく、むしろ小さくはじめる」と Ⅲ データアナリティクスを内部監査に統合するいうアジャイル発想で取り組むことをお勧めします。一度実施した分析は、スクリプトと呼ばれる反復可能なプログラムの形にしておけば、同じ分析を少ない労力で何度も実施することが可能となり、浮いた労力を新たな分析に注ぐことができます。このサイクルを回していくことで、分析の対象領域が広がります。この繰り返しが新たな気づきを生む源泉となるため、小お問い合わせ先アドバイザリー事業部 Tel： 03 3503 3500 E-mail：[email protected] さく始めたデータ監査のノウハウを蓄積し、体系化していくことが何より大切です。そして、その積み重ねの先には、データによって継続的かつ自動的にビジネス戦略の立案と遂行をモニタリングするという内部監査の高度化も期待できます（＜図1＞参照）。こうした内部監査の高度化が実現できたなら、その時は、内部監査部門はコストを増やすことなく、むしろコストを削減した上で、ビジネスに関する新たな知見を提供し、ビジネスを変革するドライバーという新たな役割を果たしていることでしょう。情報センサー Vol.108 October 2015 15