株式会社東京商工リサーチ（以下「TSR」）、有限責任 あずさ監査法人（以下「あずさ監査法人」）、国立大学法人一橋大学（以下「一橋大学」）は、機械学習を用いた複数企業が関与する不正のリスク評価モデルを開発し、共同で特許を取得しました。

本モデルは、計量経済学分野の高度な学術的知見を有する一橋大学、国内最大級の企業情報を有するTSR、会計不正検知に関する豊富な知見を有するあずさ監査法人が、それぞれの知見・ノウハウを結集した研究成果として、企業間取引における不正リスクを評価する目的で開発され、2022年9月に特許を取得しました。
取引関係を有する企業の集団（クラスター）レベルでの不正を検知することで、商取引における注意喚起や、監査実務における適切な監査手続の実施に寄与することが期待され、今後、実務での活用を目指しています。

これまで、あずさ監査法人、一橋大学、TSRは、勘定科目レベル(※1)や、個別の企業レベル(※2)の不正リスクを評価するモデルの開発を行ってきました。一方で、会計不正の中には、循環取引のように複数の企業間での取引を通して行われる不正も多くあります。このような不正のリスクを評価する社会的ニーズは高いものの個社の情報から捉えることは難しいという課題がありました。そこで、企業間の繋がりを加味することで、企業間取引における不正リスクを評価する本モデルを開発しました。

(※1) 勘定科目レベルの会計不正リスク検知技術（機械学習を活用した会計不正リスク検知に関する特許取得）

(※2) 個別の企業の不正リスクを評価するモデル（東京商工リサーチ、一橋大学・あずさ監査法人との共同研究による「非上場企業の会計不正リスク」に関するワーキングペーパーを公表）

企業間のネットワーク情報（＝仕入先・販売先といった企業間の取引情報）を利用して、企業の集団（クラスター)に分割し、各クラスターの特徴量を使ってリスクの度合いを示すスコアを算出しリスク評価を行っています。具体的には、機械学習を用いて、企業間の取引情報と各企業の財務情報、属性情報及び不正を行ったか否かを示す情報から学習したモデルを構築・利用することで、複数の企業が関与する不正のリスクを評価しています。

（図表）スコアリングモデルの概念図

本モデルを使用することで、企業間取引における不正発生リスクのスコアリングに加えて、どのような要素が不正発生リスクに影響しているかを分析し、将来における不正発生予測も可能となります。