内部監査の証跡資料は、AIに監査判断を任せるのではなく、資料の分類、要点抽出、監査項目との紐付け、不足候補の洗い出しといった一次整理にAIを使う方法が現実的です。
内部監査では、申請書、承認記録、議事録、契約関連資料、システムログなど、形式の異なる証跡が複数部署から集まります。資料を探して内容を確認し、監査項目ごとに並べ直す作業は負担になりやすい一方、AIの整理結果だけを根拠に監査結論を出すことにもリスクがあります。
この記事では、内部監査で証跡資料をAI整理する方法、AIに任せやすい作業と人が確認すべき作業、導入手順、確認項目まで実務に沿って解説します。
この記事のポイント
- AIは証跡資料の分類、要点抽出、一覧化、不足候補の抽出に向いている
- AIの整理結果そのものを証跡原本や監査判断の代わりにしない
- 資料名だけでなく、対象期間、取得元、承認者、版、監査項目などの情報を揃える
- 機密情報や個人情報を扱うため、利用するAI環境と入力ルールを先に決める
- 最初は対象業務を絞り、人による原資料との照合を残した状態で試す
内部監査で証跡資料の整理に時間がかかる理由
内部監査における証跡整理が難しい理由は、単純に資料数が多いからだけではありません。資料の形式、保存場所、名称、対象期間、管理方法が統一されていない状態で、監査項目に必要な証跡を探さなければならないことが大きな負担になります。
同じ監査項目でも証跡の形式が異なる
例えば承認プロセスを確認する場合でも、証跡がワークフローシステムの記録、メール、PDF、Excel、会議資料などに分かれていることがあります。
人が一つずつファイルを開き、内容を判断して監査項目へ紐付ける運用では、資料が増えるほど確認作業が複雑になります。
ファイル名だけでは内容を判断できない
証跡資料のファイル名が、資料1、最終版、最新版、修正版などになっていると、一覧だけでは対象期間や正式版かどうかを判断できません。
AIを使う場合も同様で、整理の精度を高めるには、資料本文だけでなく取得元や対象期間などの情報を一緒に管理することが重要です。
資料収集と監査判断が同じ作業の中に混在している
内部監査担当者が、ファイル収集、名称変更、分類、内容確認、評価まで一連の流れを担当すると、本来時間を使いたい分析やヒアリングに割ける時間が減ります。
そこでAIを活用する場合は、監査判断そのものよりも、その前段階にある大量の情報整理から切り出すと運用しやすくなります。
証跡の有効性をAIに最終判定させるのではなく、監査担当者が確認すべき資料を探しやすくし、比較しやすくするための補助役として利用することがポイントです。
証跡整理でAIに任せる作業と人が行う作業
内部監査でAIを使う場合は、AIに向いている情報処理と、人による判断が必要な工程を明確に分けます。境界を曖昧にすると、AIの回答が監査結果として扱われてしまうおそれがあります。
| 作業 | AIに任せやすい範囲 | 人が確認すべき範囲 |
|---|---|---|
| 資料分類 | 資料内容から契約、承認、議事録、ログなどの候補カテゴリを付ける | 分類先が監査目的に合っているか確認する |
| 要点抽出 | 日付、担当部署、承認者、対象期間、重要事項などを抽出する | 原資料と照合し、抽出内容に誤りがないか確認する |
| 監査項目との紐付け | 設定した監査項目に関連する証跡候補を一覧化する | 証跡として十分か、関連性があるかを判断する |
| 不足候補の抽出 | 必要項目が空欄の資料や、想定した証跡が存在しない項目を洗い出す | 本当に不足しているか、別資料で代替できるかを確認する |
| 重複・差異確認 | 類似資料、日付違い、内容差分の候補を整理する | 正式版や最新情報を判断する |
| 監査評価 | 論点整理や確認質問のたたき台を作る | 監査上の評価、指摘、結論を決定する |
特に重要なのは、AIが作った要約や一覧表を新しい証跡として扱わないことです。AIによる整理結果は、原資料へ戻るためのインデックスや監査調書作成の補助情報として位置付けます。
AIで整理しやすい証跡データの設計方法
AIの性能だけを高めても、投入する証跡資料が整理されていなければ安定した運用は難しくなります。先に、どの情報をどの形式で整理するかを決めることが重要です。
証跡ごとに共通項目を設定する
資料形式が異なっていても、共通する管理項目を設定しておくと、AIによる一覧化や検索がしやすくなります。
証跡整理の基本項目テンプレート
- 証跡ID
- 証跡を一意に識別する管理番号
- 監査項目
- どの確認項目に関連する資料か
- 資料種別
- 申請書、承認記録、契約資料、議事録、ログなど
- 対象期間
- どの期間の業務を示す証跡か
- 担当部署
- 資料を作成・保有している部署
- 取得元
- 社内システム、共有フォルダ、担当部署など
- 作成・更新日
- 資料の日付や最終更新時点
- 承認情報
- 承認者、承認日時、承認状況など
- 確認状態
- 未確認、確認中、確認済み、追加確認など
- 機密区分
- AIへの入力可否やアクセス権限を判断するための区分
AIへの依頼内容も固定する
担当者ごとにAIへの指示が異なると、出力項目も変わってしまいます。毎回同じ形式で整理するため、入力内容と出力形式をテンプレート化します。
この資料について、資料種別、対象期間、担当部署、承認情報、関連する監査項目、確認が必要な点を整理してください。資料に記載がない内容は推測せず、不明として出力してください。各項目は原資料との照合ができるように整理してください。
不明な項目をAIに推測させない指定が重要です。空欄を埋めることより、不明であることを明確にする方が内部監査では確認作業につなげやすくなります。
内部監査でどの作業からAIを試すか整理したい方へ
証跡分類、一覧化、確認項目の整理など、現在の業務フローから小さく試しやすいAI活用テーマを検討できます。
内部監査の証跡整理にAIを導入する手順
内部監査へのAI導入では、最初からすべての証跡を対象にする必要はありません。対象となる監査業務を限定し、人による確認を残した状態で試す方が課題を把握しやすくなります。
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対象となる監査業務を一つ選ぶ
定期的に実施しており、証跡の種類や確認項目がある程度決まっている監査から選びます。初期段階では、複雑な専門判断より資料整理の負担が大きい業務が候補になります。 -
現在の証跡と監査項目を棚卸しする
どの監査項目で、どの資料を、どこから取得しているかを一覧にします。同じ種類の証跡でも部署によって形式が異なる場合は、その違いも整理します。 -
AIへ入力できる情報の範囲を決める
個人情報、機密情報、契約情報、人事情報などが含まれる可能性を確認し、使用するAI環境と社内ルールに応じて入力可否を設定します。 -
出力項目と整理ルールを固定する
証跡ID、資料種別、対象期間、担当部署、監査項目、確認事項など、必要な項目を決めます。担当者によって出力形式が変わらない状態を目指します。 -
過去資料でテストする
実際の証跡を使って、分類誤り、抽出漏れ、推測による誤情報がないか確認します。間違いやすい条件を把握し、指示や確認ルールを修正します。 -
AI結果と原資料を人が照合する
AIが整理した一覧から原資料へ戻れる状態を維持します。対象期間、承認状況、版、取得元など、監査上重要な情報は担当者が確認します。 -
運用結果を記録して改善する
AIが間違えた内容や、人による修正が必要だった項目を記録します。繰り返し発生する誤りを基に、テンプレートや入力形式を改善します。
モデルケース：アクセス権限監査の証跡を整理する場合
想定例として、複数部署のシステムアクセス権限を確認する内部監査を考えます。従来は、権限一覧、申請記録、承認記録、人事情報などを担当者が一つずつ確認していたとします。
AIを使う場合は、各資料から対象者、対象システム、申請内容、承認情報、対象期間などを一定の形式で抽出し、監査項目ごとに証跡候補をまとめます。そのうえで、監査担当者が原資料を確認し、権限付与が妥当か、承認が適切かなどを判断します。
このように、資料を読む前段階の情報整理をAIへ移し、判断と確認は人に残す形が導入しやすい運用です。
内部監査でAIを使う際の注意点と確認項目
内部監査資料には、経営情報、人事情報、取引情報、システム情報など、取り扱いに注意が必要な情報が含まれる場合があります。そのため、便利さだけでAIサービスを選ばず、情報管理と監査品質の両面から運用を設計する必要があります。
AIへ入力してよい情報を先に決める
担当者が個人の判断で証跡資料をAIへアップロードする運用は避けます。利用するAIサービス、契約形態、データの取り扱い条件、社内の機密区分を確認したうえで、入力可能な情報を定義します。
必要に応じて氏名や識別情報を除外したデータで試すなど、対象資料に応じた方法を検討します。
原資料との対応関係を失わない
AIで多数の証跡を一つの文章に要約すると、どの記述がどの原資料に基づくのか分からなくなる場合があります。
証跡IDやファイル名などを保持し、AIの整理結果から元の資料へ戻れる形にしておくことが重要です。
AIが補った情報を事実として扱わない
資料に記載されていない内容について、AIが文脈からもっともらしい説明を生成する可能性があります。そのため、プロンプトでは推測を避け、不明な情報は不明として出力させます。
重要な情報は必ず原資料で確認し、AIが生成した内容だけで監査判断を完結させないようにします。
版管理と対象期間を確認する
旧版と最新版が同じフォルダに残っている場合、AIがどちらを整理対象にしたのか分からなくなることがあります。
正式版、更新日、対象期間、保存場所などの情報を管理し、どの時点の資料を監査対象にしたのか説明できる状態にしておきます。
AIで証跡整理を始める前のチェックリスト
- AIを利用する監査業務の範囲が決まっている
- 証跡原本の保存場所が明確になっている
- 証跡から抽出する項目が統一されている
- AIへ入力してよい情報の基準が決まっている
- 個人情報や機密情報の取り扱い方法を確認している
- AIの結果から原資料へ戻れる管理方法がある
- AIが不明な内容を推測しないよう指示している
- 監査担当者が結果を確認する工程が残っている
- 最新版と旧版を区別できる
- AIによる誤りや修正内容を記録できる
AIによる分類や要約は、原資料の真正性や証跡としての十分性を保証するものではありません。監査上の評価や指摘については、監査担当者が原資料、社内規程、監査基準、対象業務の状況などを確認したうえで判断してください。
内部監査とAI活用のよくある質問
内部監査で証跡資料をAI整理する際に生じやすい疑問を整理します。
Q証跡資料をすべてAIへ読み込ませても問題ありませんか？
一律にすべて入力する方法はおすすめできません。内部監査資料には個人情報や機密情報が含まれる場合があるため、使用するAIサービスのデータ取り扱い条件と自社の情報管理ルールを確認し、入力可能な資料を決める必要があります。
QAIが整理した一覧表をそのまま監査証跡として保存できますか？
AIの整理結果は、原資料を確認するための補助情報として扱う方が安全です。AIが作成した一覧だけを原資料の代わりにするのではなく、どの証跡を基に整理したのか追跡できる状態にしてください。
QPDFやExcelなど形式が違う資料も整理できますか？
利用するAIサービスが対応しているファイル形式であれば、複数形式の情報整理に活用できる場合があります。ただし、表の構造、画像化された文書、複雑なレイアウトなどによって読み取り精度が変わるため、実際の資料でテストすることが必要です。
Q内部監査の指摘事項までAIに作らせてもよいですか？
論点や確認質問のたたき台を作る補助には利用できますが、監査上の指摘や評価をAIだけで決定することは避けた方がよいでしょう。業務の実態、証跡、社内規程、リスクなどを踏まえて監査担当者が判断する必要があります。
Qどの内部監査業務からAI活用を始めればよいですか？
証跡の種類や確認項目がある程度決まっており、毎回同じような資料分類や要点抽出が発生する業務から始める方法があります。最初から監査全体をAI化せず、一つの監査テーマや一つの整理工程に限定すると検証しやすくなります。
まとめ
内部監査でAIを活用する際は、AIに監査判断を任せるのではなく、証跡を人が確認しやすい状態へ整理する役割から始めることが重要です。
大量の資料を分類し、必要情報を抽出し、監査項目ごとに整理する前工程を標準化できれば、監査担当者は原資料の確認や分析、ヒアリングなど、人の判断が必要な作業へ集中しやすくなります。
- まず一つの監査業務を選び、現在の証跡と確認項目を棚卸しする
- 証跡ID、対象期間、取得元、承認情報など共通の整理項目を決める
- AIへの入力可否と機密情報の取り扱いルールを決める
- AIの整理結果と原資料を人が照合する工程を必ず残す
- 誤りや修正内容を記録し、テンプレートと運用方法を改善する
株式会社ジェイテックサービスについて
株式会社ジェイテックサービスでは、企業のAI活用を支援するAI顧問サービスを提供しています。
内部監査の証跡整理のように、AIを使えそうではあるものの、どこまで任せるべきか、どの工程から試すべきか判断しづらい業務では、まず現在の業務フローを整理し、AIを利用する範囲と人が確認する範囲を明確にすることが重要です。
自社だけでAI活用方法を決めることが難しい場合は、現在時間がかかっている業務から活用候補を整理する方法もあります。
内部監査で使えるAI活用候補を整理してみませんか
証跡整理、資料確認、監査調書の作成補助など、現在の業務の中から小さく始めやすいAI活用テーマを整理できます。