INTERNAL AUDIT × AI NATIVE
内部監査を、 AI Nativeに。
監査の手続を速くするだけでなく、監査計画から「何を見るか」を変える。
大企業の内部監査部門向けコンサルティング。AIと公認内部監査人（CIA）の知見で、監査部門のAI Native化を支援します。
3 APPROACHES
Challenges
内部監査部門が直面する、3つの課題。
監査対象は増え続け、品質は担当者に左右され、AIを入れても「何を見るか」は変わらない。多くの監査部門が、この3つの壁に直面しています。
01
監査の量に、体制が追いつかない
監査対象と作業量の増加
- 監査対象・件数の増加全件は見られず、サンプリングに頼る
- 証跡のやり取りの手戻り被監査部署への依頼・回収・再依頼に工数
- 本来のテーマに時間を割けない経営に資する監査が後回しになる
02
監査品質が、人に依存する
スキル・知識による品質のばらつき
- 担当者で論点と深さが変わる監査人のスキル・知識に品質が左右される
- ノウハウの属人化異動・退職で知見が引き継がれない
- レビューへの依存品質確保の負荷が管理職に集中する
03
AI活用が、効率化で止まる
下流工程中心のツール導入
- 下流工程の工数削減のみ「何を見るか」は変わらない
- AIへの依拠の基準がないどこまで任せてよいか不明確
- 機密情報の扱い社外サービスの利用への抵抗感
Our Solution
課題ごとの、ご支援。
3つの課題それぞれに対し、AIに何を読み込ませ、何を任せるかを設計します。
監査の量に体制が追いつかない
システムやデータから監査証跡を自動で取得し、AIが全件をチェックする。被監査部署との証跡のやり取りと手戻りをなくします。
監査品質が人に依存する
過去の監査資料と基準・フレームワークをAIに読み込ませ、担当者に依らない観点と深さで監査します。
AI活用が効率化で止まる
社内ドキュメントをAIが読み込み、リスク評価と監査計画の起案から予備調査まで、上流工程をAI化します。
What is AI Native
内部監査のAI Native化とは、AIによる高度化を前提として、監査プロセスを上流から再設計することです。
01 — EVIDENCE
証跡の自動取得と全件チェック
システムやデータから監査証跡を自動で取得し、AIが全件をチェックします。サンプリングや、証跡の依頼・回収に頼らない監査を実現します。
02 — KNOWLEDGE
監査の知識をAIに組み込む
過去の監査調書、IIAグローバル内部監査基準、COSO・J-SOX、自社の監査マニュアルをAIが参照し、担当者に依らない品質で監査します。
03 — UPSTREAM
社内文書から上流工程をAI化
社内規程、中期経営計画、取締役会資料などをAIが読み込み、リスク評価と監査計画を起案します。予備調査まで一貫して担います。
Difference
既存のAI活用との違い。
担当者が個別にAIを使う「効率化」と、監査プロセスにAIを組み込む「AI Native化」。違いは、どの工程で、AIが何を担うかにあります。
| 監査の工程 | 既存のAI活用（効率化） | AI Native化（当社のご支援） |
|---|---|---|
| 監査計画・リスク評価 | リスク項目の洗い出しを、担当者が生成AIと壁打ちする | 社内規程・経営計画・取締役会資料をAIが読み込み、リスク評価と計画を起案 |
| 予備調査・手続の設計 | 規程や過去の調書の要約・論点整理にAIを使う | 基準・フレームワーク・過去の調書をAIが参照し、観点と手続を組み立てる |
| 証跡の収集・テスト | 回収した証跡の読み取り・転記をAIで補助する（サンプリングのまま） | システムやデータから証跡を自動で取得し、AIが全件をチェックする |
| AIの位置づけ | 担当者が個別に使う補助ツール | 監査プロセスに組み込まれた仕組み |
既存の業務にAIを足す「効率化」ではなく、監査プロセスそのものを再設計します。
Where AI Works
AIが入るポイント。
年間のリスク評価からフォローアップまで、監査の各工程でAIが担うことと、読み込む情報を設計します。
リスク評価・年度監査計画
社内文書と過去の監査結果からリスクを評価し、年度監査計画を起案
個別監査計画・予備調査
社内文書から論点を抽出し、計画と予備調査を並行で支援
監査手続の作成
基準・過去の調書を参照し、監査手続を設計
本調査
証跡を自動で取得し、全件をチェック
報告
全件の結果から指摘事項を整理し、報告を起案
フォローアップ
改善後のデータを再取得し、是正状況を確認
青字はAIが担うこと。タグは各工程でAIが読み込む情報です。
Scope
ご支援の範囲：診断から定着まで。
仕組みを作って終わりではありません。現状診断から、実際の監査での試行、監査人への定着まで一貫して伴走します。
STEP 01
現状診断とロードマップ
監査業務を棚卸しし、どの領域から始めるかを決めます。
STEP 02
AI Native化の仕組みづくり
STEP 03
試行と効果測定
実際の監査で試し、工数と品質の変化を測ります。
STEP 04
定着と運用
ハンズオンでAIを組み込んだ監査の進め方を身につけ、運用しながら仕組みを更新します。
すべてのステップを支える基盤として、貴社の利用規程に合わせて構築します。貴社のクラウド環境内での構築にも対応します。
Why AI共創総研
AI共創総研の、4つの強み。
監査の専門家とAIの専門家が、ひとつのチームで。片方だけでは作れない、監査に耐えるAI活用を提供します。
01
AIの限界とリスクを踏まえた設計力
産総研やAIガバナンス協会でのWG活動・政策提言協力に加え、AIの誤りや弱点を検証する診断の実績があります。AIがどんな場面で誤るかを知る立場から、監査で信頼して使える形に設計します。
02
公認内部監査人（CIA）による監査設計
公認内部監査人（CIA）が、グローバル内部監査基準に沿った監査プロセスと、品質の観点を設計します。
03
AI × 内部監査の掛け合わせ
監査の専門家が読み込ませる知識と使いどころを決め、AIの専門家が実装します。片方だけでは作れない、監査に耐えるAI活用を提供します。
04
AIガバナンスまで一貫した支援
AIガバナンスのコンサルティング支援で培った知見で、AIを使う監査そのもののリスク管理から、全社のAIガバナンスの監査まで支援します。
Our Team
監査とAIのプロフェッショナルが、直接ご支援します。
大手監査法人・コンサルティングファームで監査やIT監査、監査DXを担ってきたメンバーと、AIの研究・実装を担うメンバーが、ひとつのチームで貴社の監査部門に伴走します。
藤井 涼
代表取締役CEO / CAIO
KPMGあずさ監査法人 AI Assurance Group出身
古作 祐真
エグゼクティブアドバイザー
公認会計士／あずさ監査法人で監査DX・データアナリティクス監査を推進
山本 昌史
コンサルタント・リサーチャー
デロイト トーマツ出身／公認情報システム監査人／事業会社の内部監査を企画・推進
三島 浩一
AIリスク・品質マネジメント顧問
総合電機3社で30年以上リスク対応を主導
坂田 昌則
AI領域技術顧問
東京大学大学院／大手製造業AI案件 数十件
藤井 祐汰
コンサルタント・リサーチャー
大和証券 投資銀行本部 → PayPay テックリード
花島 一颯
コンサルタント・リサーチャー
東京大学工学部／AIリスク・セキュリティ研究
Plans
ご支援メニュー：3つのプラン
まずは診断から。1つの監査領域での試行を経て、部門全体へ段階的に広げられます。
LEVEL 1 ｜ 診断
AI活用診断
何から始めるか決めたい
期間の目安
4週間
- 監査業務の棚卸しとAI適用の見立て
- 社内文書をもとに、AIによるリスク評価のサンプルを作成
- 導入ロードマップの策定
診断レポート／リスク評価サンプル／ロードマップ
LEVEL 2 ｜ 試行
パイロット導入
1領域で効果を確かめたい
期間の目安
3ヶ月
- LEVEL 1 の内容
- 1つの監査領域で仕組みを構築（上流工程のAI化、監査ナレッジの整備、証跡の自動取得から必要なもの）
- 実際の監査1〜2件での試行
- 工数と品質の効果測定
構築した仕組み一式／効果測定レポート
LEVEL 3 ｜ 全面展開
部門全体のAI Native化
部門の業務設計から見直したい
期間の目安
6ヶ月＋ 継続支援
- LEVEL 2 の内容を複数の監査領域に拡大
- 年度監査計画から個別監査まで一貫して組み込み
- 監査人向けのハンズオンと定着支援
- 運用しながら仕組みを更新（継続支援）
仕組み一式／監査の進め方の手引き／研修資料／運用レポート
費用は、監査部門の規模や対象とする監査領域に応じて個別にお見積もりします。まずはお気軽にご相談ください。
お見積もりを相談する →How We Work
ご支援の進め方（パイロット導入の例）
現状診断
監査業務を棚卸しし、対象とする監査領域とAIを動かす環境を決めます。
診断レポート仕組みづくり
社内文書・監査ナレッジ・データを取り込み、対象領域の仕組みを構築します。
仕組み一式試行
実際の監査1〜2件で試し、監査人へハンズオンを行います。
試行結果効果測定
工数と品質の変化を測り、他の監査領域への展開を計画します。
効果測定レポート期間は対象領域と監査部門の規模により変動します。詳細はお問い合わせください。
FAQ
よくあるご質問
機密情報の扱いや、AIの結果の位置づけなど、監査部門の皆さまからよくいただくご質問です。
お見積もりの変動要素
- 監査部門の人数
- 監査対象の範囲（部門・グループ会社など）
- 対象とする監査領域の数
- 取り込むデータの種類と整備状況
- AIを動かす環境（貴社クラウド内での構築の要否）
Q機密資料はどこで処理しますか？
貴社の利用規程に合わせます。貴社クラウド環境内での構築も可能です。
Qシステムに接続できなくても始められますか？
はい。データの書き出し（CSVなど）から始め、段階的に自動化します。
QAIの結果をそのまま監査結果にするのですか？
いいえ。最終的な判断は監査人が行い、その記録を残します。
Q外部の品質評価で説明できますか？
参照した基準・資料、AIの結果、監査人の判断を記録に残し、説明の材料にします。
Qすべての手続を自動化できますか？
できません。人手が残る手続を最初に切り分けます。既存ツールとも併用できます。
Contact
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