JP2020140668A - 分析装置、分析方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】仕訳テストの作業効率を向上させる分析装置、分析方法及びプログラムを提供する。【解決手段】分析装置１０は、仕訳データの正当性を分析する。分析装置１０は、分析対象である複数の仕訳データを格納する記憶部１００と、記憶部に格納された複数の仕訳データの各々を複数の分析ロジックに基づいて分析することで、複数の仕訳データの各々に対して、分析ロジックごとに決定される点数を付与する分析部１０２と、分析部により複数の仕訳データの各々に付与される点数を含む分析結果データを出力する出力部１０３と、を有する。【選択図】図５

Description

本発明は、分析装置、分析方法及びプログラムに関する。

仕訳テストとは、会社の財務諸表を構成する一会計期間に発生した仕訳に対し、監査人が分析を行うことで、不正や誤謬による仕訳により財務数値に虚偽が発生していないかを検証する手続である（例えば非特許文献１参照）。

"財務諸表監査における不正"，［online］，平成23年12月22日，日本公認会計士協会 監査基準委員会,［平成31年1月10日検索］，インターネット＜URL：https://jicpa.or.jp/specialized_field/files/2-24-240-2-20111215.pdf＞

現在、仕訳テストは、基本的に監査人が仕訳データを人手で分析することで行うことが多い。仕訳テストは、監査対象企業から提供される膨大な仕訳データを分析する必要があることから、このような仕訳テストのやり方は効率的であるとはいえない。

そこで、本発明は、仕訳テストの作業効率を向上させることが可能な技術を提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る分析装置は、仕訳データの正当性を分析する分析装置であって、分析対象である複数の仕訳データを格納する記憶部と、記憶部に格納された複数の仕訳データの各々を複数の分析ロジックに基づいて分析することで、複数の仕訳データの各々に対して、分析ロジックごとに決定される点数を付与する分析部と、分析部により複数の仕訳データの各々に付与される点数を含む分析結果データを出力する出力部と、を有する。

本発明によれば、仕訳テストの作業効率を向上させることが可能な技術を提供することができる。

本実施形態に係る仕訳テストシステムの構成例を示す図である。 分析装置が行う処理手順の概要を示すフローチャートである。 分析装置に格納された仕訳データの概要を示す図である。 分析装置のハードウェア構成例を示す図である。 分析装置の機能ブロック構成例を示す図である。 分析ロジック１の具体例その１を説明するための図である。 分析ロジック１の具体例その２を説明するための図である。 分析ロジック２の具体例を説明するための図である。 分析ロジック３の具体例を説明するための図である。 分析ロジック４の具体例その１を説明するための図である。 分析ロジック４の具体例その２を説明するための図である。 分析ロジック５の具体例を説明するための図である。 分析結果データ例を示す図である。

添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。

＜システム構成＞
図１は、本実施形態に係る仕訳テストシステムの構成例を示す図である。図１に示す仕訳テストシステムは、仕訳テストにおいて仕訳データの正当性を分析する分析装置１０と、仕訳データの正当性を分析した結果を示す分析結果データを表示する端末２０とを含む。分析装置１０及び端末２０は、通信ネットワークを介して相互に通信することができる。

分析装置１０は、仕訳テスト対象の会社から提供された仕訳データを分析することで、仕訳データごとに、不正や誤謬が含まれている可能性を示す点数を付与する。また、分析装置１０は、仕訳データごとに付与された点数を格納した分析結果データを端末２０に出力する。分析装置１０は、１又は複数のサーバから構成されていてもよいし、仮想的なサーバを用いて構成されていてもよい。また、端末２０は、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話機、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ノートＰＣ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、家庭用ゲーム機器等であってもよい。

図２は、分析装置１０が行う処理手順の概要を示すフローチャートである。まず、分析装置１０は、仕訳テスト対象の会社から提供された仕訳データを、オフライン又はオンラインで取得して、分析装置１０が備えるＤＢ（DataBase）に格納する（Ｓ１０）。

ここで、分析装置１０に格納された仕訳データの概要を図３に示す。仕訳データには、例えば、仕訳データを一意に識別する仕訳Ｎｏと、仕訳データが入力された日を示す入力日と、借方の勘定科目及び金額と、貸方の勘定科目及び金額とが格納されている。図３の例は一例に過ぎず、他のデータ項目も含まれ得る。また、図３の例では、１行が１件の仕訳データに該当するが、これに限定されず、１件の仕訳データが複数行から構成されるものであってもよい。後者の場合、１件の仕訳データを構成する複数の行に、同一の仕訳データＩＤが付与される。図２に戻り説明を続ける。

続いて、分析装置１０は、データベースに格納された仕訳データを１件ずつ、分析ロジックに基づいて分析する。分析に用いる分析ロジックは、分析装置１０内に予め複数定義されており、以下のパターンに分けられる。１つ目のパターンは、例えば、仕訳データに含まれる各データ値が正常値の範囲に含まれているか否かを分析するといったように、仕訳データ単体で不正や誤謬の可能性を判断する分析ロジックである。２つ目のパターンは、仕訳データに含まれる各データ値について分析対象となる仕訳データ全体の傾向から外れたデータ値の有無を分析するといったように、複数の仕訳データを総合的に分析することで不正や誤謬の可能性を判断する分析ロジックである。

分析装置１０は、仕訳データをこれらの分析ロジックに従って分析することで、仕訳データごと、かつ、分析ロジックごとに点数を付与していく（Ｓ２０）。点数は、例えば、点数が大きいほど不正や誤謬の可能性が高いことを示すものであってもよいし、点数が大きいほど、不正や誤謬の可能性が低いことを示すものであってもよい。本実施形態では、説明の便宜上、点数が大きいほど不正や誤謬の可能性が高いことを示すものとして説明する。

続いて、分析装置１０は、各仕訳データについて分析が完了すると、仕訳データごと、かつ、分析ロジックごとに付与された点数を格納した分析結果データを出力する（Ｓ３０）。

その後、監査人は、出力された分析結果データを参照し、点数の合計値が高い仕訳データを中心に仕訳データの内容を詳細に確認することで、不正や誤謬の有無を判断する。本実施形態に係る仕訳テストシステムによれば、不正や誤謬が含まれている可能性が高い仕訳データを自動的に抽出することができることから、監査人において仕訳テストを効率的に行うことが可能になる。

＜ハードウェア構成＞
図４は、分析装置１０のハードウェア構成例を示す図である。分析装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）及び／又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置１２、有線又は無線通信を行う通信ＩＦ（Interface）１３、入力操作を受け付ける入力デバイス１４、及び情報の出力を行う出力デバイス１５を有する。入力デバイス１４は、例えば、キーボード、タッチパネル、マウス及び／又はマイク等である。出力デバイス１５は、例えば、ディスプレイ及び／又はスピーカ等である。

＜機能ブロック構成＞
図５は、分析装置１０の機能ブロック構成例を示す図である。分析装置１０は、記憶部１００と、取得部１０１と、分析部１０２と、出力部１０３とを含む。取得部１０１と、分析部１０２と、出力部１０３ととは、分析装置１０のＣＰＵ１１が、記憶装置１２に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。また、当該プログラムは、記憶媒体に格納することができる。当該プログラムを格納した記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体（Non-transitory computer readable medium）であってもよい。非一時的な記憶媒体は特に限定されないが、例えば、ＵＳＢメモリ又はＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体であってもよい。また、記憶部１００は、分析装置１０が備える記憶装置１２を用いて実現することができる。

記憶部１００は、仕訳テスト対象である複数の仕訳データを格納する仕訳データＤＢ（DataBase）１００ａと、分析結果データを格納する分析結果データＤＢ１００ｂとを記憶する。

取得部１０１は、仕訳テスト対象の会社から提供された仕訳データを、オフライン又はオンラインで取得して仕訳データＤＢ１００ａに格納する機能を有する。ここで、各企業にて作成する仕訳データのフォーマットは、各社独自仕様のフォーマットであることが多い。そのため、取得部１０１は、取得した仕訳データのフォーマットを、分析装置１０が用いる所定のフォーマットに変換する機能を有していてもよい。

分析部１０２は、記憶部１００に格納された複数の仕訳データの各々を複数の分析ロジックに基づいて分析することで、複数の仕訳データの各々に対して、分析ロジックごとに決定される点数を付与する機能を有する。

例えば、分析部１０２は、複数の仕訳データに対になる関係を有する第１データ項目と第２データ項目とが含まれている場合に、第１データ項目に第１データが格納され第２データ項目に第２データが格納される第１組み合わせパターンを有する仕訳データの数と、第１データ項目に第２データが格納され第２データ項目に第１データが格納される第２組み合わせパターンを有する仕訳データの数とを算出し、算出した仕訳データの数が少ない方の組み合わせパターンに対応する仕訳データに対して所定の点数を付与するようにしてもよい。

また、分析部１０２は、複数の仕訳データについて、各々の仕訳データに含まれる入力時刻を比較することで、他の仕訳データと比較して入力時刻が乖離していると判定される仕訳データに対して所定の点数を付与するようにしてもよい。

また、分析部１０２は、複数の仕訳データのうち貸方の勘定科目又は借方の勘定科目が同一である複数の仕訳データについて、入力日が同一である仕訳データ群に含まれる仕訳データの数を、入力日が異なる他の仕訳データ群に含まれる仕訳データの数と比較することで、他の仕訳データ群と比較して仕訳データの数が乖離していると判定される仕訳データ群に含まれる仕訳データに対して所定の点数を付与するようにしてもよい。

また、分析部１０２は、複数の仕訳データについて、各々の仕訳データに含まれる金額を比較することで、他の仕訳データと比較して金額が乖離していると判定される仕訳データに対して所定の点数を付与するようにしてもよい。

また、分析部１０２は、複数の仕訳データについて、ＬＯＦ（Local Outlier Factor：ローカル外れ値ファクタ）を用いて算出した、各々の仕訳データに含まれる入力時刻及び金額の２次元空間におけるスコアを比較することで、他の仕訳データと比較してスコアが外れていると判定される仕訳データに対して所定の点数を付与するようにしてもよい。

出力部１０３は、分析部１０２によって複数の仕訳データの各々に付与される点数を含む分析結果データを出力する機能を有する。

＜分析処理＞
続いて、分析部１０２が仕訳データを分析する際に用いる分析ロジックのうち、複数の仕訳データ全体を総合的に分析することで不正や誤謬の可能性を判断する分析ロジックの具体例を説明する。

（分析ロジック１）
分析ロジック１は、複数の仕訳データの中に、対になる関係を有する２つのデータ項目（以下、分析ロジック１の説明において、第１データ項目と第２データ項目と言う。）が存在し、かつ、第１データ項目及び第２データ項目に格納されるデータの組み合わせに規則性があることが前提となる。この前提において、第１データ項目及び第２データ項目に格納されるデータの組み合わせが通常とは逆になっている仕訳データが存在する場合に、当該逆になっている仕訳データに対して点数を付与する。

対になる関係を有する２つのデータ項目とは、例えば、借方の勘定科目及び貸方の勘定科目、借方の金額及び貸方の金額、並びに、仕訳データの入力者及び仕訳データの承認者などが挙げられる。

具体的には、分析部１０２は、まず、分析対象の複数の仕訳データを分析することで、第１データ項目にデータＡ（第１データ）が格納され第２データ項目にデータＢ（第２データ）が格納される組み合わせパターン１（第１組み合わせパターン）を有する仕訳データの数と、第１データ項目にデータＢが格納され第２データ項目にデータＡが格納される組み合わせパターン２（第２組み合わせパターン）を有する仕訳データの数とを算出する。

続いて、分析部１０２は、算出した組み合わせパターン１に対応する仕訳データの数と、組み合わせパターン２に対応する仕訳データの数とについて、数が少ない方の組み合わせパターンに対応する仕訳データの数を、数が多い方の組み合わせパターンに対応する仕訳データの数で除算した値が、閾値Ａ（所定の閾値）以下である場合に、数が少ない方の組み合わせパターンに対応する仕訳データに対して所定の点数を付与し、他の仕訳データに対しては０点を付与する。

所定の点数は任意であるが、例えば、分析ロジック１を適用した結果、各仕訳データに付与する点数の合計が１になるように点数を付与するようにしてもよい。具体的には、「１」を数が少ない方の組み合わせパターンに対応する仕訳データの数で除算した値を、各仕訳データに付与する点数としてもよい。

図６は、分析ロジック１の具体例その１を説明するための図である。図６の例では、対になる関係を有する２つのデータは、借方の勘定科目と、貸方の勘定科目である。以下の説明では、第１データ項目を借方の勘定科目とし、第２データ項目を貸方の勘定科目とする。閾値Ａの値は任意であるが、図６の例では０．３であるものとする。また、図６に示すデータ項目の中で、「仕訳Ｎｏ」、「借方の勘定科目」、「借方の金額」、「貸方の勘定科目」及び「貸方の金額」は仕訳データに該当し、その他のデータ項目については、分析部１０２が分析を進める中で便宜上付与するデータを意図している（図７については「入力者」及び「承認者」も仕訳データに該当）。

図６に示す複数の仕訳データのうち、第１データ項目に広告宣伝費が格納され、第２データ項目に未払金が格納されている組み合わせパターン（組み合わせパターン１とする）である仕訳データの数は１０件である。また、第１データ項目に未払金が格納され、第２データ項目に広告宣伝費が格納されている組み合わせパターン（組み合わせパターン２とする）である仕訳データの数は２件である。この場合、数が少ない方の組み合わせパターン（組み合わせパターン２）のを数が多い方の組み合わせパターンである組み合わせパターン１の数で除算した値は、２÷１０＝０．２であり、閾値Ａの値（０．３）以下である。従って、分析部１０２は、組み合わせパターン２に対応する仕訳データ（Ｎｏ６、Ｎｏ９）に対して点数を付与する。

図６の例では、付与する点数は、「１」を数が少ない方の組み合わせパターンに対応する仕訳データの数で除算した値を、各仕訳データに付与する点数としている。つまり、図６の例では、１÷２＝０．５点を、Ｎｏ６及びＮｏ９の仕訳データに付与している。

図７は、分析ロジック１の具体例その２を説明するための図である。図７の例では、対になる関係を有する２つのデータは、仕訳データの入力者と、仕訳データの承認者である。以下の説明では、第１データ項目を入力者とし、第２データ項目を承認者とする。閾値Ａの値は任意であるが、図７の例では０．３であるものとする。

図７に示す複数の仕訳データのうち、第１データ項目に鈴木が格納され、第２データ項目に佐藤が格納されている組み合わせパターン（組み合わせパターン１とする）である仕訳データの数は１４件である。また、第１データ項目に佐藤が格納され、第２データ項目に鈴木が格納されている組み合わせパターン（組み合わせパターン２とする）である仕訳データの数は２件である。この場合、数が少ない方の組み合わせパターン（組み合わせパターン２）のを数が多い方の組み合わせパターンである組み合わせパターン１の数で除算した値は、２÷１４＝約０．１４であり、閾値Ａの値（０．３）以下である。従って、分析部１０２は、組み合わせパターン２に対応する仕訳データ（Ｎｏ６、Ｎｏ９）に対して点数を付与する。

図７の例では、付与する点数は、「１」を数が少ない方の組み合わせパターンに対応する仕訳データの数で除算した値を、各仕訳データに付与する点数としている。つまり、図７の例では、１÷２＝０．５点を、Ｎｏ６及びＮｏ９の仕訳データに付与している。

以上、図６の例では、借方の勘定科目及び貸方の勘定科目がそれぞれ広告宣伝費及び未払金である組み合わせが多いところ、組み合わせが逆である仕訳データについては仕訳データの入力誤りの可能性がある。同様に、図７の例では、入力者及び承認者がそれぞれ鈴木及び佐藤である組み合わせが多いところ、組み合わせが逆である仕訳データについては仕訳データの入力誤りの可能性がある。このような仕訳データの入力誤りを、膨大な数の仕訳データの中から人手で漏れなく抽出することは困難である。従って、分析装置１０がこのような仕訳データを抽出して点数を付与することで、仕訳テストを効率的に行うことが可能になる。

（分析ロジック２）
分析ロジック２は、仕訳データの中に入力時刻が含まれている場合において、入力時刻が乖離している仕訳データが存在する場合、当該仕訳データに点数を付与する。

具体的には、分析部１０２は、分析対象の複数の仕訳データに含まれる仕訳データごとに、当該仕訳データの入力時刻を他の仕訳データの入力時刻と比較した場合の乖離度合いを示す値を算出する。当該乖離度合いを示す値とは、例えば「ｚ得点の絶対値」又は「偏差値」であってもよい。続いて、分析部１０２は、算出した乖離度合いを示す値が閾値Ｂ（所定の閾値）以上である仕訳データに対して所定の点数を付与し、他の仕訳データに対しては０点を付与する。

所定の点数は任意であるが、例えば、乖離度合いを示す値の想定最大値ｔを予め定めておき、「乖離度合いを示す値をｔで除算した値」と「１」のうち小さい方の値を点数とするようにしてもよい。

図８は、分析ロジック２の具体例を説明するための図である。図８の例では、乖離度合いを示す値は「ｚ得点の絶対値」であるものとする。閾値Ｂの値は任意であるが、図８の例では１．５であるものとする。また、点数は、「（ｚ値の絶対値）÷ｔ」と「１」のうち小さい方とし、ｔ＝３とする。また、図８に示すデータ項目の中で、「仕訳Ｎｏ」、「借方の勘定科目」、「借方の金額」、「貸方の勘定科目」、「貸方の金額」、「入力者」、「入力日」及び「入力時刻」は仕訳データに該当し、その他のデータ項目については、分析部１０２が分析を進める中で便宜上付与するデータを意図している（後述する図１２も同様）。

分析部１０２は、まず、分析対象の複数の仕訳データについて入力時刻の平均時刻と標準偏差とを算出する。図８の例では、各仕訳データの入力時刻の平均時刻は「１４：１０（１４時１０分）」になる。また、各仕訳データの入力時刻の標準偏差は「３：１５（３時間１５分）」になる。続いて、分析部１０２は、仕訳データごとにｚ得点の絶対値を算出する。ｚ得点は、（入力時刻−分析対象の複数の仕訳データにおける入力時刻の平均時刻）÷（分析対象の複数の仕訳データにおける入力時刻の標準偏差）で算出することができる。算出した結果を図８の「ｚ得点の絶対値」欄に示す。図８の例では、「ｚ得点の絶対値」が閾値Ｂ以上である仕訳データは、Ｎｏ６とＮｏ９の仕訳データである。また、Ｎｏ６とＮｏ９の仕訳データのｚ得点の絶対値はそれぞれ２．９１及び２．６９であり、「（ｚ値の絶対値）÷ｔ」の値は、それぞれ、０．９７及び０．９０である。従って、Ｎｏ６とＮｏ９の仕訳データに付与される点数は、それぞれ、０．９７及び０．９０になる。

なお、分析部１０２は、入力者が同一である仕訳データを抽出し、抽出した当該仕訳データに対して分析ロジック２を適用することとしてもよい。具体的には、分析部１０２は、入力者が同一である複数の仕訳データに含まれる仕訳データごとに、当該仕訳データの入力時刻を他の仕訳データの入力時刻と比較した場合の乖離度合いを示す値を算出する。続いて、分析部１０２は、入力者が同一である複数の仕訳データのうち、乖離度合いを示す値が閾値Ｂ（所定の閾値）以上である仕訳データに対して所定の点数を付与する。

複数の仕訳データの中で、入力時刻が通常の入力時刻よりも乖離している仕訳データについては、何らかの不正が行われた可能性が想定される。また、入力者が同一である仕訳データに対して適用する場合についても、ある入力者が通常入力を行う時刻とは異なる時刻に仕訳データを入力した場合には、何らかの不正が行われた可能性が想定される。このような仕訳データを、膨大な数の仕訳データの中から人手で漏れなく抽出することは困難である。従って、分析装置１０がこのような仕訳データを抽出して点数を付与することで、仕訳テストを効率的に行うことが可能になる。

（分析ロジック３）
分析ロジック３は、借方の勘定科目（又は貸方の勘定科目）が同一であり、かつ、同一の入力日に入力された１以上の仕訳データを含む仕訳データ群の中で、仕訳データ群に含まれる仕訳データの数が乖離している仕訳データが存在する場合、当該仕訳データ群に含まれる仕訳データに点数を付与する。つまり、勘定科目が同一であり同日に複数入力されることが通常である仕訳データの中で、入力件数が乖離している（通常より入力件数が少ないか又は多い）仕訳データに対して点数を付与する。

具体的には、分析部１０２は、分析対象である複数の仕訳データの中から、貸方の勘定科目又は借方の勘定科目が同一である仕訳データ群（以下、「第１仕訳データ群」という。）を抽出する。続いて、分析部１０２は、抽出した第１仕訳データ群について、更に、入力日が同一である仕訳データ群（第２仕訳データ群）を抽出する。続いて、分析部１０２は、抽出した第２仕訳データ群に含まれる仕訳データの数を第２仕訳データ群ごとに算出する。続いて、分析部１０２は、第２仕訳データ群ごとに、当該第２仕訳データ群に含まれる仕訳データの数を、他の第２仕訳データ群に含まれる仕訳データの数と比較した場合の乖離度合いを示す値を算出する。当該乖離度合いを示す値は、例えば「ｚ得点の絶対値」又は「偏差値」であってもよい。続いて、分析部１０２は、算出した乖離度合いを示す値が閾値Ｃ（所定の閾値）以上である第２仕訳データ群に含まれる仕訳データに対して、所定の点数を付与し、他の仕訳データに対しては０点を付与する。

所定の点数は任意であるが、例えば、乖離度合いを示す値の想定最大値ｔを予め定めておき、「乖離度合いを示す値をｔで除算した値」と「１」のうち小さい方の値を点数とするようにしてもよい。

図９は、分析ロジック３の具体例を説明するための図である。図９の例では、乖離度合いを示す値は「ｚ得点の絶対値」であるものとする。閾値Ｃの値は任意であるが、図９の例では１．５であるものとする。また、点数は、「（ｚ値の絶対値）÷ｔ」と「１」のうち小さい方とし、ｔ＝２とする。また、図９に示すデータ項目の中で、「仕訳Ｎｏ」、「借方の勘定科目」、「借方の金額」、「貸方の勘定科目」、「貸方の金額」及び「入力日」は仕訳データに該当し、その他のデータ項目については、分析部１０２が分析を進める中で便宜上付与するデータを意図している。

分析部１０２は、複数の仕訳データの中から、貸方の勘定科目又は借方の勘定科目が同一である第１仕訳データ群を抽出する。図９の例は、貸方の勘定科目が同一である仕訳データを抽出した例を示している。つまり、図９の例では、Ｎｏ１〜Ｎｏ１９までの仕訳データが第１仕訳データ群に該当する。

続いて、分析部１０２は、抽出した第１仕訳データ群について、更に、入力日が同一である第２仕訳データ群を抽出し、それぞれの第２仕訳データ群に含まれる仕訳データの数を算出する。図９の例では、分析部１０２は、入力日が２０１８／４／１０であるＮｏ１〜Ｎｏ５の５件の仕訳データを含む第２仕訳データ群と、入力日が２０１８／４／２０であるＮｏ６〜Ｎｏ１２の７件の仕訳データを含む第２仕訳データ群と、入力日が２０１８／４／２３であるＮｏ１３の１件の仕訳データを含む第２仕訳データ群と、入力日が２０１８／４／３０であるＮｏ１４〜Ｎｏ１９の６件の仕訳データを含む第２仕訳データ群とを抽出する。

続いて、分析部１０２は、各第２仕訳データ群における仕訳データの数の平均と、各第２仕訳データ群における仕訳データの数の標準偏差とを算出する。図９の例では、平均及び標準偏差は、それぞれ「５件」及び「２．２８」になる。続いて、分析部１０２は、第２仕訳データ群ごとにｚ得点の絶対値を算出する。ｚ得点は、（仕訳データの数−各第２仕訳データ群における仕訳データの数の平均）÷（各第２仕訳データ群における仕訳データの数の標準偏差）で算出することができる。算出した結果を図８の「ｚ得点の絶対値」欄に示す。図８の例では、「ｚ得点の絶対値」が閾値Ｃ以上である仕訳データは、Ｎｏ１３の仕訳データである。また、Ｎｏ１３の仕訳データのｚ得点の絶対値は１．６であり、「（ｚ値の絶対値）÷ｔ」の値は、０．８２である。従って、Ｎｏ１３の仕訳データの点数は、０．８２になる。

勘定科目が同一であり同日に複数入力されることが通常である仕訳データの中で、入力件数が乖離している仕訳データについては、入力日が誤っている可能性が想定される。このような仕訳データを、膨大な数の仕訳データの中から人手で漏れなく抽出することは困難である。従って、分析装置１０がこのような仕訳データを抽出して点数を付与することで、仕訳テストを効率的に行うことが可能になる。

（分析ロジック４）
分析ロジック４は、仕訳データに含まれる金額（借方の金額及び貸方の金額）が、他の仕訳データに含まれる金額から乖離している仕訳データに点数を付与する。

具体的には、分析部１０２は、仕訳データごとに、当該仕訳データに含まれる金額を他の仕訳データに含まれる金額と比較した場合の乖離度合いを示す値を算出する。続いて、分析部１０２は、算出した乖離度合いを示す値が閾値Ｄ（所定の閾値）以上である仕訳データに対して所定の点数を付与し、他の仕訳データに対しては０点を付与する。

所定の点数は任意であるが、例えば、乖離度合いを示す値の想定最大値ｔを予め定めておき、「乖離度合いを示す値をｔで除算した値」と「１」のうち小さい方の値を点数とするようにしてもよい。

なお、分析部１０２は、入力者又は承認者のいずれか一方が同一である仕訳データを抽出し、抽出した仕訳データに対して分析ロジック４を適用することとしてもよい。つまり、分析部１０２は、入力者又は承認者のいずれか一方が同一である複数の仕訳データを抽出し、抽出した仕訳データごとに、当該仕訳データに含まれる金額を他の仕訳データに含まれる金額と比較した場合の乖離度合いを示す値を算出することとしてもよい。

図１０は、分析ロジック４の具体例その１を説明するための図である。図１０の例は、分析部１０２は、入力者が同一である仕訳データを抽出し、抽出した仕訳データに対して分析ロジック４を適用する場合を示している。図１０の例では、乖離度合いを示す値は「ｚ得点の絶対値」であるものとする。閾値Ｄの値は任意であるが、図１０の例では１．５であるものとする。また、点数は、「（ｚ値の絶対値）÷ｔ」と「１」のうち小さい方とし、ｔ＝２とする。また、図１０に示すデータ項目の中で、「仕訳Ｎｏ」、「借方の勘定科目」、「借方の金額」、「貸方の勘定科目」、「貸方の金額」及び「入力者」は仕訳データに該当し、その他のデータ項目については、分析部１０２が分析を進める中で便宜上付与するデータを意図している（後述する図１１も同様）。

まず、分析部１０２は、入力者が同一（図１０の例では「鈴木」）である複数の仕訳データを抽出する。続いて、分析部１０２は、抽出した複数の仕訳データにおいて仕訳データに含まれる金額の平均と標準偏差とを算出する。図１０の例では、各仕訳データの金額の平均は「２，２８８円」になる。また、各仕訳データの入力時刻の標準偏差は「５，１２３円」になる。続いて、分析部１０２は、仕訳データごとにｚ得点の絶対値を算出する。ｚ得点は、（仕訳データに含まれる金額−金額の平均）÷（標準偏差）で算出することができる。算出した結果を図１０の「ｚ得点の絶対値」欄に示す。図１０の例では、「ｚ得点の絶対値」が閾値Ｄ以上である仕訳データは、Ｎｏ６とＮｏ１２の仕訳データである。また、Ｎｏ６とＮｏ１２の仕訳データのｚ得点の絶対値はそれぞれ１．５及び３．５であり、「（ｚ値の絶対値）÷ｔ」の値は、それぞれ、０．７５及び１．７３である。従って、Ｎｏ６とＮｏ９の仕訳データの点数は、それぞれ、０．７５及び１（１．７３と１のうち小さい方）になる。

図１１は、分析ロジック４の具体例その２を説明するための図である。図１１の例では、分析部１０２は、承認者が同一である仕訳データを抽出し、抽出した仕訳データに対して分析ロジック４を適用する場合を示している。具体的な分析ロジックは、図１０の説明と同一であるため、説明を省略する。

以上、図１０の例では、ある入力者が通常入力する金額と比較して乖離した金額の仕訳データが存在する場合、その仕訳データについては入力誤り又は不正の可能性が考えられる。同様に、図１１の例では、ある承認者が通常承認する金額と比較して乖離した金額の仕訳データが存在する場合、その仕訳データについては入力誤り又は不正の可能性が考えられる。このような仕訳データの入力誤りを、膨大な数の仕訳データの中から人手で漏れなく抽出することは困難である。従って、分析装置１０がこのような仕訳データを抽出して点数を付与することで、仕訳テストを効率的に行うことが可能になる。

（分析ロジック５）
分析ロジック５は、複数の仕訳データの中で、入力時刻及び金額が他の仕訳データにおける入力時刻及び金額から乖離している仕訳データに点数を付与する。

具体的には、分析部１０２は、ＬＯＦを用いて、仕訳データごとに、入力時刻及び金額の２次元空間におけるスコアを算出し、算出したスコアが閾値Ｅ（所定の閾値）以上である仕訳データは、外れ値であるとみなして所定の点数を付与する。

なお、分析部１０２は、多数の仕訳データ（例えばＮ件以上など）を入力している入力者が入力する仕訳データを抽出し、抽出した仕訳データの中で、仕訳データごとに、入力時刻及び金額の２次元空間におけるスコアを算出し、算出したスコアが閾値Ｅ以上である仕訳データに対して所定の点数を付与することとしてもよい。ＬＯＦを用いたスコアの算出には、既知の算出方法を適用可能である。

所定の点数は任意であるが、例えば、スコアの想定最大値ｔを予め定めておき、「スコアをｔで除算した値」と「１」のうち小さい方の値を点数とするようにしてもよい。

図１２は、分析ロジック５の具体例を説明するための図である。図１２の例では、閾値Ｅは１．５であるものとする。また、点数は、「スコア÷ｔ」と「１」のうち小さい方とし、ｔ＝２とする。図１２の「ＬＯＦ（’ｒ）」はスコアを示す。

図１２は、入力者が「鈴木」である複数の仕訳データ（Ｎｏ１〜Ｎｏ１６）について、金額及び入力時刻の２次元空間におけるスコアの算出例を示す。図１２の例では、スコアが閾値Ｅ以上である仕訳データは、Ｎｏ３、Ｎｏ６、Ｎｏ９及びＮｏ１３である。また、Ｎｏ３、Ｎｏ６、Ｎｏ９及びＮｏ１３の仕訳データのスコアはそれぞれ１．８、１．９、１．６及び１．８であり、「スコア÷ｔ」の値は、それぞれ、０．９、０．９５、０．８及び０．９である。従って、Ｎｏ３、Ｎｏ６、Ｎｏ９及びＮｏ１３の仕訳データの点数は、それぞれ、０．９、０．９５、０．８及び０．９になる。

以上、図１２の例では、ある入力者が通常入力する金額及び入力時刻と比較して乖離した金額及び入力時刻の仕訳データが存在する場合、その仕訳データについては入力誤り又は不正の可能性が考えられる。このような仕訳データの入力誤りを、膨大な数の仕訳データの中から人手で漏れなく抽出することは困難である。従って、分析装置１０がこのような仕訳データを抽出して点数を付与することで、仕訳テストを効率的に行うことが可能になる。

（分析結果データ）
図１３は、分析装置１０から出力される分析結果データの一例を示す図である。図１３に示すように、分析結果データは、分析ロジックごとの点数と、分析ロジックごとの点数の合計点数が仕訳データごとに記述されたデータであってもよい。分析装置１０から出力された分析結果データは端末２０の画面に表示され、監査人は、当該画面を参照しながら、合計点数が高い仕訳データについて詳細に確認を行うことができる。

＜まとめ＞
以上説明した実施形態によれば、分析装置１０は、複数の仕訳データを総合的に分析することで、不正や誤謬が含まれている可能性が高い仕訳データを自動的に抽出することができる。これにより、監査人は、不正や誤謬が含まれている可能性が高い仕訳データを中心に不正や誤謬が生じているか否かを確認すればよいため、仕訳テストを効率的に行うことが可能になる。

以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態で説明したフローチャート、シーケンス、実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。

１０…分析装置、１１…ＣＰＵ、１２…記憶装置、１３…通信ＩＦ、１４…入力デバイス、１５…出力デバイス、２０…端末、１００…記憶部、１０１…取得部、１０２…分析部、１０３…出力部

Claims (8)

1. 仕訳データの正当性を分析する分析装置であって、
   分析対象である複数の仕訳データを格納する記憶部と、
   前記記憶部に格納された複数の仕訳データの各々を複数の分析ロジックに基づいて分析することで、前記複数の仕訳データの各々に対して、分析ロジックごとに決定される点数を付与する分析部と、
   前記分析部により複数の仕訳データの各々に付与される点数を含む分析結果データを出力する出力部と、
   を有する分析装置。
2. 前記複数の仕訳データは、対になる関係を有する第１データ項目と第２データ項目とを含み、
   前記分析部は、前記第１データ項目に第１データが格納され前記第２データ項目に第２データが格納される第１組み合わせパターンを有する仕訳データの数と、前記第１データ項目に前記第２データが格納され前記第２データ項目に前記第１データが格納される第２組み合わせパターンを有する仕訳データの数とを算出し、算出した仕訳データの数が少ない方の組み合わせパターンに対応する仕訳データに対して所定の点数を付与する、
   請求項１に記載の分析装置。
3. 前記複数の仕訳データは、仕訳データが入力された入力時刻を含み、
   前記分析部は、前記複数の仕訳データについて、各々の仕訳データに含まれる入力時刻を比較することで、他の仕訳データと比較して入力時刻が乖離していると判定される仕訳データに対して所定の点数を付与する、
   請求項１又は２に記載の分析装置。
4. 前記複数の仕訳データは、貸方の勘定科目と借方の勘定科目と仕訳データを入力した入力日とを含み、
   前記分析部は、前記複数の仕訳データのうち貸方の勘定科目又は借方の勘定科目が同一である複数の仕訳データについて、入力日が同一である仕訳データ群に含まれる仕訳データの数を、入力日が異なる他の仕訳データ群に含まれる仕訳データの数と比較することで、他の仕訳データ群と比較して仕訳データの数が乖離していると判定される仕訳データ群に含まれる仕訳データに対して所定の点数を付与する、
   請求項１乃至３のいずれか一項に記載の分析装置。
5. 前記分析部は、前記複数の仕訳データについて、各々の仕訳データに含まれる金額を比較することで、他の仕訳データと比較して金額が乖離していると判定される仕訳データに対して所定の点数を付与する、
   請求項１乃至４のいずれか一項に記載の分析装置。
6. 前記分析部は、前記複数の仕訳データについて、ローカル外れ値ファクタを用いて算出した、各々の仕訳データに含まれる入力時刻及び金額の２次元空間におけるスコアを比較することで、他の仕訳データと比較してスコアが外れていると判定される仕訳データに対して所定の点数を付与する、
   請求項１乃至５のいずれか一項に記載の分析装置。
7. 仕訳データの正当性を分析する分析装置が行う分析方法であって、
   分析対象である複数の仕訳データを記憶部に格納するステップと、
   前記記憶部に格納された複数の仕訳データの各々を複数の分析ロジックに基づいて分析することで、前記複数の仕訳データの各々に対して、分析ロジックごとに決定される点数を付与するステップと、
   前記点数を付与するステップにより複数の仕訳データの各々に付与される点数を含む分析結果データを出力する出力部と、
   を有する分析方法。
8. 仕訳データの正当性を分析するコンピュータに、
   分析対象である複数の仕訳データを記憶部に格納するステップと、
   前記記憶部に格納された複数の仕訳データの各々を複数の分析ロジックに基づいて分析することで、前記複数の仕訳データの各々に対して、分析ロジックごとに決定される点数を付与するステップと、
   前記点数を付与するステップにより複数の仕訳データの各々に付与される点数を含む分析結果データを出力する出力部と、
   を実行させるためのプログラム。

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