はじめに

不正会計、誤仕訳、従業員不正、フィッシング起点の資金流出――財務・会計の世界では、微小な異常の見逃しが重大な損失につながります。AIを用いた異常検知は、広範なトランザクションを自動で見張り、「いつもと違う振る舞い」を早期にあぶり出す有力な手段です。本稿では、金融データにおける異常検知を、手法／評価／アーキテクチャ／ガバナンスの4軸で実務的に解説します。

対象領域と典型的な不正・異常パターン

  • 会計仕訳：勘定科目の不自然な組み合わせ、深夜帯・月末の突発増、丸め誤差の集中。
  • 債権・支払：通常と異なる支払先、過去にない金額帯、迂回送金の疑い。
  • 経費精算：同額連投、週末・祝日の偏り、領収書画像の再利用。
  • 与信・融資：属性と不一致な取引頻度、関連当事者間の資金循環。

手法：統計・機械学習・グラフ・LLMの使い分け

  • 統計的手法：Zスコア・IQR・季節調整などで「外れ」を素早く抽出。説明性が高く監査向け。
  • 機械学習：Isolation Forest、One-Class SVM、Autoencoder で多次元の異常を検出。
  • グラフ分析：送金ネットワークや関係当事者をノード・エッジで解析し、循環やハブを特定。
  • LLM補助：仕訳テキスト・請求メモ・メール本文を要約／規程照合し、規程外利用を指摘。

評価：検知率だけでなく「運用コスト」を指標化

  • 閾値最適化：Precision/Recall/F1に加え、誤検知調査コストを含む総コスト最小化で最適化。
  • 優先度付け：金額・相手先リスク・規程逸脱度でリスクスコアを設計。
  • 説明性：SHAP・寄与度上位特徴、根拠トランザクションの提示で監査説明に耐える。

アーキテクチャ：リアルタイム監視と監査ログの両立

  • データ基盤：会計・請求・購買・HR・CRMをストリーム／バッチで取り込み、正規化。
  • 検知層：統計・ML・グラフ・LLMルールをパイプライン化し、結果を統合スコアに集約。
  • 運用層：アラート→チケット化→人間承認→訂正／差し戻しのワークフロー。
  • 監査：入力・特徴量・モデルID・スコア・根拠を改ざん不可ログで保存。

ガバナンス：ポリシー・責任分界・監査性

  • ポリシー：高額・関連当事者・休日処理等の強化審査ルールを明文化。
  • 責任分界：高リスクは必ず人間承認、低リスクは自動承認＋事後監査。
  • モデル管理：版管理・ABテスト・有効期限・再学習の社内手続き。

まとめ

AIによる異常検知は、不正の早期発見・調査効率化・説明責任の強化を同時に実現します。重要なのは、検知精度だけでなく、運用コスト・説明性・監査性を含む全体設計です。Rudgleyは、AI × Analytics × ガバナンスの知見で、貴社のAI監査の立ち上げを実務的に支援します。ご相談はこちら。