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監査証拠とは、監査人が財務監査中に取得し、監査報告書に記録する証拠です。
監査証拠は、監査人が企業の財務諸表を考慮して企業が正しい情報を持っているかどうかを判断するために必要です。情報が正しい場合、CPA（公認会計士）は企業の財務諸表を確認できます。監査証拠は、企業の財務諸表が詐欺や誤りにより重大な虚偽記載をしていないという合理的な保証があるかどうかについての監査人の意見の主な裏付けです。[1]監査証拠はさまざまな監査手順で構成されており、監査のさまざまな段階で異なる役割を果たすことがよくあります。監査証拠は十分かつ適切である必要があります。つまり、信頼性が高く関連性があるということです。[2]監査人は、監査証拠が説得力があり十分であるかどうかを判断する際に、独自の専門的判断を使用する必要があります。[2]
監査証拠は、人工知能、ビッグデータ、監査データ分析の出現により、大きな変化を遂げてきました。会計分野が変革する中、AI（人工知能）などの技術が監査証拠において役割を果たしています。AIは、エラーがほとんどなく処理できる大量のデータにより、監査証拠の収集を強化しています。[3]監査証拠の収集は、監査データ分析によっても改善されており、監査人はサンプルだけでなく、データの全体を見ることもできます。[4]より多くのデータを見ることで、監査の効率が向上し、監査証拠に対する理解が深まります。
監査データ分析に加え、ビッグデータにより、監査人は監査証拠としてより多くのソースを利用できるようになり、監査の品質と効率性の向上に貢献しています。一方で、これらの新しいソースのデータの品質は必ずしも信頼できるとは限らず、これがビッグデータの貢献の欠点となる可能性があります。
監査手順
公認会計士協会（PCAOB）は、監査証拠を得るために使用される手順を規定しています。これには、検査、観察、質問、確認、再計算、再実行、分析手順が含まれます。[5]
- 監査人が重要な証拠を求めてクライアントの記録を確認するときに検査が行われます。これらの記録はクライアントからのものである場合もあれば、クライアントに関する情報を提供する外部の企業からのものである場合もあります。
- 観察とは、従業員が倉庫で製品を数えるのを観察するなど、監査人が特定の作業を行う様子を観察することです。観察で収集された証拠は通常、その日付に適用されます。つまり、12 月 31 日の在庫観察は、その日に会社が保有する在庫の量を示します。
- 調査では、クライアントの社内外を問わず、特定の情報を得るために人々と話をします。
- 確認とは、アサーションに関する情報について第三者から監査人への返答である。[6]
- 再計算とは、合計を再度加算するなど、数学的手順が正しいかどうかを監査人が確認することです。
- 再実行は、監査人が特定のプロセスを再度実行して、正しく実行されたことを確認するときに行われます。
- 分析手順は、予期しない差異をチェックし、財務情報と非財務情報を調査するために行われます。
監査段階を通じた監査証拠
監査証拠は、監査の各段階で役割を果たします。受入れおよび継続段階では、監査証拠は監査人が決定を下す前に考慮する情報です。例としては、監査チームの能力と能力、クライアント企業の主要従業員の誠実さ、関連する倫理的要件を満たすことができるかどうか、および監査の完了に影響するその他の影響などがあります。[7]監査計画段階では、監査証拠は監査人が監査の最も効果的かつ効率的なアプローチを決定する際に考慮する情報です。[8]たとえば、内部統制手順の信頼性や分析レビュー システムなどです。統制テスト段階では、監査証拠は監査人が統制の監査テストと監査実質テストの組み合わせを検討するために使用されます。[9]実質テスト段階では、監査証拠は監査人が財務諸表のアサーションの妥当性をサポートするために必要とする情報として定義されます。[10]最後に、結論と意見の形成段階において、監査証拠とは、財務諸表全体が完全性、妥当性、正確性、および監査人の企業に対する理解との一貫性をもって提示されているかどうかを判断する前に監査人が検討する情報である。[11]
許容される監査証拠の質
さまざまな監査証拠の質を高める証拠には、いくつかの側面があります。それは、十分性と適切性です。監査証拠は、許容できる量の証拠が見つかった場合に十分です。これは、重大な虚偽表示のリスクと見つかった証拠の質に基づいて変わります。財務諸表に重大な虚偽表示のリスクが高いほど、監査人が収集すべき証拠が多くなります。特定の証拠が優れているほど、監査人が追加の証拠を見つける必要が少なくなります。[5]
監査証拠が適切であるためには、関連性と信頼性が必要です。監査証拠がテスト対象のアサーションまたはコントロールに深く関連している場合、関連性があります。監査の設計によって関連性のレベルが変わることがあります。これには、特定されたアサーションまたはコントロールをテストしているのか、それともステートメントの相違の重要性をテストしているのかが含まれます。次に、信頼性は、証拠の出所とそれを得るための経緯に基づいて決定されます。クライアントと関係のない専門家またはプロフェッショナルから外部で取得した証拠は、クライアントの会社内部からの証拠と比較して、高い信頼性があります。内部証拠の信頼性は、会社の内部統制が適切に機能していることを確認することで向上できます。もう 1 つの非常に信頼性の高い証拠は、直接の知識です。これは、監査人がこの情報を直接学んだことを意味します。[5]
監査証拠に対するテクノロジーの影響
監査証拠の収集は、人工知能（AI）の使用によって変化しました。この新しいテクノロジーにより、監査人は大量の証拠を効率的に調べることができ、調べている監査証拠の妥当性を監査人が迅速に判断できるようになりました。[3]大量のデータを収集して凝縮できるため、監査人はAIからの情報を活用して、監査全体を通じてより効率的な決定を下すことができます。さらに、AIは重要な虚偽表示などの特定の事柄を見つけるようにプログラムすることができ、人間よりも短時間でこれらの間違いを特定できます。[3]テクノロジーは、さまざまな監査証拠を再フォーマットして、発見された他の証拠と比較できるようにすることができ、監査人の効率性を向上させます。[12]適切に機能し、維持されているAIは、監査証拠の実質的なテストを減らすこともできるため、監査の時間を短縮できます。[12]
AIは監査プロセスを容易にすることができますが、人間であれば見逃さない監査証拠を重要性の低さを理由にAIが却下してしまうのではないかという懸念があります。[3]現在、AIを使用する監査人の多くは、証拠を効率的に分析するためにAIの能力を活用していますが、依然として人間の判断と専門家としての懐疑心に依存しています。[3] AIの技術はまだ比較的新しいため、世界中の監査人がこのアプリケーションを使用できるようになるまでには、まだ多くのトレーニングを行う必要があります。[3]
ビッグデータと監査証拠
監査技術により、監査人は財務および非財務の両方の複数のソースから監査証拠を取得できるようになりました。[2]ビッグデータと連携する技術は、監査証拠と連携して、監査の品質と効率を向上させることができます。 ビッグデータは、パターン認識、自然言語処理、データマイニングを使用して監査データ分析を向上させます。[2]これについては、以下の段落で簡単に説明します。 さらに、ビッグデータは、そのサイズ、速度、正確性、および多様性が特徴です。[2]これらの特性により、ビッグデータは監査証拠の十分性と関連性に貢献できます。 ビッグデータは、監査人が直接取得する外部ソースであるため、監査証拠の信頼性を高めることができます。[2]外部ソースからのリアルタイムデータであり、非常に大きいため、個人が改ざんすることがより困難であり、信頼性が向上します。[2]監査人がクライアントの情報を取得するのに苦労している場合、ビッグデータを使用することは、監査に関連する情報を取得する代替手段として役立つか、既存の証拠と組み合わせて補足として使用できます。[2]
一方、ビッグデータには欠点もあります。ビッグデータで得られるデータの品質については、信頼性を低下させる可能性のある誤検知の増加による懸念があります。[2]さらに、ビッグデータの証拠は関連性の指標になり得ますが、因果関係として誤解される可能性があり、不正確な結論につながる可能性があります。[2]監査人が直面する課題としては、ビッグデータを関連する従来の監査証拠とリンクさせて補完することが挙げられます。[2]もう1つの課題は、大量のデータを効率的かつ正確に分類して要約することですが、これはデータマイニングをうまく活用することで達成できます。[2]ビッグデータのソースには、ニュース記事やソーシャルメディアなどのメディアから得られるものがあり、バイアスの影響を受け、人口の代表として証拠を使用するのが不適切になる可能性があります。[2]
監査データ分析
監査データ分析は、従来の監査手法を完全に置き換えたり排除したりするのではなく、従来の方法と併用して、監査証拠の十分性と関連性を最適化することができます。[13]監査データ分析により、監査人はサンプルだけではなく母集団全体を見ることができるため、監査人にさらなる保証を提供し、より質の高い監査証拠を提供することで監査に役立ちます。[4]この完全なテストにより、証拠の精度が向上します。監査データ分析により、監査人は証拠をより深く理解できるようになり、より情報に基づいた意思決定が可能になります。[14]監査データ分析プロセスが完全に機能するまでには数年かかる場合があります。最初の1年間は、企業は適切なデータセットを見つける必要があり、監査人は分析手順を実行するためにそのデータセットに対してデータラングリングを実行する必要があります。[4]この場合、データラングリングとは、監査人がデータセットを調整してフォーマットすることを指します。[4]最初の1年間に実行されるこのプロセスには、従来の監査に追加の時間が必要になるため、最初はサンプリングよりも時間がかかる場合があります。[13]
さらに、監査データ分析は監査人のリスク評価にも役立ちます。監査人はこのテクノロジーを使用して、会社の傾向を特定し、それを業界標準と比較することができます。[13]監査人が異常な違いや矛盾を見つけた場合、それをさらに調査することができます。 [13]より具体的には、監査人がテクノロジーを使用して会社とその業界への理解を深めることで、計画段階を改善できます。[13]データ分析は、会社の総勘定元帳または補助元帳の徹底的で詳細な分析も提供し、監査人により多くの証拠を提供できます。[13]
特定の種類の監査証拠に関しては、監査データ分析によって収集方法を変えることができる例がいくつかあります。従来、銀行確認、分析手順、および仕訳テストは、監査チーム自身によってクライアントサイトで実行される可能性が高かった。[13]このテクノロジーを使用すると、これらの種類の手順を他のグループ（専門家、第三者）に引き継いで、個人的に現場に出向くことなく、リモートで完了させることができます。[13]
監査データ分析の出現と普及に伴い、会計専門家は、データ分析技術、ビッグデータ、および「継続的監査」の使用を網羅するように監査基準を進化させる任務を負っています。[13]
参照
- 監査に関する国際基準
- ISA 500 監査証拠
- HKSA 500 監査証拠
- 財務諸表の主張
参考文献
- ^ 「AS 1105: 監査証拠」。PCAOB。米国公開会社会計監視委員会。 2022年3月4日閲覧。
- ^ abcdefghijklm Yoon, Kyunghee; Hoogduin, Lucas; Zhang, Li (2015年6月1日). 「補完的な監査証拠としてのビッグデータ」Accounting Horizons . 29 (2): 431–438. doi :10.2308/acch-51076.
- ^ abcdef Al-Sayyed、Saleh Mohammed（2020年12月8日）。「人工知能技術が監査証拠に与える影響」
- ^ abcd Tysiac, Ken (2020年1月21日)。「監査データ分析によって企業が価値を生み出す方法」。Journal of Accountancy。AICPA & CIMA。
- ^ abc 「AS 1105: 監査証拠」。PCAOB 。米国公認会計士協会。2022年3月4日閲覧。
- ^ 「AS 2310: 確認プロセス」。PCAOB。米国公開会社会計監視委員会。 2022年3月13日閲覧。
- ^ 「一般に認められた監査基準に従って実施される業務の品質管理」(PDF) 。AICPA。米国公認会計士協会。
- ^ 「AS 2101: 監査計画」。PCAOB。米国公認会計士協会。2022年4月19日閲覧。
- ^ 「AS 2201: 財務諸表監査と統合された財務報告に対する内部統制の監査」。PCAOB 。米国公認会計士協会。 2022年4月19日閲覧。
- ^ 「AS 2305: 実質的な分析手順」。PCAOB。公認会計士協会監査委員会。 2022年4月19日閲覧。
- ^ 「AS 2810: 監査結果の評価」。PCAOB。米国公開会社会計監視委員会。 2022年4月19日閲覧。
- ^ ab Tee, Chwee Ming; Gul, Ferdinand A.; Foo, Yee-Boon; Teh, Chee Ghee (2017-01-22). 「制度的モニタリング、政治的つながり、監査料：マレーシア企業の証拠」。国際監査ジャーナル。21 (2): 164–176。doi : 10.1111 /ijau.12086。ISSN 1090-6738。S2CID 157871655 。
- ^ abcdefghi Murphy, Maria (2015 年 4 月 13 日)。「データ分析は監査人が深い洞察を得るのに役立ちます」。Journal of Accountancy。AICPA &CIMA。
- ^ Michael, Amir; Dixon, Rob (2019-09-06). 「規制されていない自主開示の監査データ分析と監査期待ギャップ」International Journal of Disclosure and Governance . 16 (4): 188–205. doi :10.1057/s41310-019-00065-x. ISSN 1741-3591. S2CID 203242307.
外部リンク
- ISA（英国およびアイルランド）500 - 監査証拠、概念
- http://www.aicpa.org/Research/Standards/AuditAttest/DownloadableDocuments/AU-00326.pdf「監査証拠とは何か？定義と意味。」BusinessDictionary.com、www.businessdictionary.com/definition/audit-evidence.html。[永久リンク切れ ]