108の事例で学ぶＣＡＡＴ基礎講座
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- 108の事例を分析することで不正が起きる要因とパターンを明らかにし、それを早期に発見するためのＣＡＡＴ活用とデータ分析ソフトウェアの具体的な機能をていねいに解説。
目次
108の事例で学ぶ
CAAT 基礎講座
目次
はじめに
第Ⅰ部 デトックス編
1 プロローグ〜CAATへようこそ〜
1 コンピュータテクノロジー
2 コンピュータの監査への活用
3 わが国におけるCAAT
4 コンピュータの活用と不正検出
5 これからのCAAT ……ほか
2 失われた監査の信頼
1 オリンパス事件
2 不正社会
3 不正検出コストを削減するCAAT
4 不正対策コストと不正発生件数
5 不正とは何か ……ほか
3 不正会計事件が起きる「18」の理由
1 その1 コモン・ローを理解していない
2 その2 業績予想に近づける財務数値
3 その3 会計基準の幅
4 その4 デューデリでも見抜けない不正会計
5 その5 広告としてのIR ……ほか
4 CAAT 導入を拒んできた「10」の理由
1 CAAT は現在の監査への必然的な対応
2 CAAT を拒んできた10の要因
5 信頼されていない日本の監査
1 日本の内部統制の検出力の低さ
2 ニッポンの内部統制制制度の欠陥
3 インダイレクト・レポーティング下のサンプリング
4 内部統制の範囲は売上基準
5 不正対応監査基準の見送り ……ほか
第Ⅱ部 ナレッジ編
6 コンピュータと電子的監査証拠
1 コンピュータ環境の変化
2 企業の情報システム化
3 構造化データ
4 非構造化データ
5 不正調査ガイドライン ……ほか
7 電子帳簿保存法
1 なぜ監査では検出できず，税務調査で検出されるのか
2 電子帳簿保存法創設の経緯
3 電子帳簿保存法の内容
4 真実性確保の原則
5 可視性確保の原則 ……ほか
8 必要十分性と可監査性
1 必要十分条件とは
2 可監査性とは
3 可監査性の確保
4 電子的データの入手
5 データ受け渡し方法と電子的監査証拠の証明力 ……ほか
9 リスク・アプローチ
1 サンプリングとリスク・アプローチ
2 リスク・アプローチの建前
3 ナナボシリスク・アプローチ事件
4 リスク・アプローチはバズワード
5 エンロン・ワールドコム事件におけるリスク・アプローチ ……ほか
10 監査証拠の入手とCAAT
1 監査証拠の入手
2 精査
3 試査（適切なサンプリング)
4 精査は不正調査では必須
5 CAAT による精査はほとんど行われていない ……ほか
11 監査のための統計的知識
1 記述統計と推定統計
2 統計の監査への活用
3 監査に必要な統計用語と統計情報
12 監査とサンプリング
1 客観性と独立
2 なぜ監査にランダムサンプリングが必要なのか
3 サンプリングリスクとサンプリング用語
4 等間隔サンプリングが実務で用いられない理由
5 内部統制におけるランダムサンプリング ……ほか
13 データの構造
1 すべてのデータを入手することの重要性
2 データ関連用語
3 データ属性設定時のポイント
4 監査人が知っておくべき3つのデータ属性
5 リレーショナルデータベース（RDB) ……ほか
第Ⅲ部 ファンクション編
14 データインポート／データの読み込み
1 CAAT 専用データ分析ソフトウェアのメリット
2 3つのデータ形式
3 データインポートの方法
4 データインポートの対象ファイル
15 ベンフォード分析
1 ベンフォードの法則とは
2 数値の頭に注目したベンフォード分析
3 ベンフォードの法則の対象データと異常とみなす閾値
4 その他のベンフォード分析
5 わが国での分析の事例 ……ほか
16 重複分析
1 不正実行者には都合のよい方法
2 不正会社の対応はそれでよいのか
3 重複キーの設定
4 データスクリーニングの必要性
17 ギャップ分析
1 一連番号が必要
2 IT における一連番号（シーケンシャル番号)
3 一連番号の仕組み
4 あなたの身の回りの一連番号
5 ギャップ分析の仕組み ……ほか
18 階層化分析
1 お寒い残高ベースの監査
2 不正の手仕舞いとは
3 フローベースの監査へ
19 エイジング分析
1 売掛金の監査手続
2 売掛金のエイジング
20 結合分析
1 データ間の不整合検出のための結合分析
2 相手先マスタの重複分析
21 ラウンド数値分析
1 監査人の不正調査と調査委員会の指摘
2 必要十分な調査とは
3 ラウンド数値検出のための数式
4 ガバナンスに機能しないニッポンの社外取締役
22 集計分析
1 経費（交通費）データの集計分析
23 条件抽出分析
1 比較演算子を使った条件抽出分析
2 比較演算子と論理演算子を組み合わせた条件抽出分析
3 具体例
24 クリティカルパス
1 ｢クリティカルパス」を探せ
2 クリティカルパスに違反すると何が悪いのか
3 日付の比較では遅すぎる
25 不正調査報告書の検証
1 不正調査の問題点
2 沖電気工業不正会計事件
3 監査に必要なCAAT
4 第三者調査は必要十分なのか？
5 不正に都合のよい「検出しない」外部調査 ……ほか
26 なぜ実務では，CAAT専用のデータ分析ソフトウェアが
使われるのか？
1 CAATには専用ソフトウェアが必要な理由
参考文献
著者プロフィール
中村哲也（なかむらてつや）
早稲田大学理工学部工業経営学科（現，理工学術院創造理工学部経営システム工学科）を卒業。
専門はTQC（Total Quality Control）。
大和證券株式会社企業公開部で株式公開業務を担当後，大手商社の取引先財務格付けシステムの開発を担当。
多変量解析法による財務データ分析により，倒産予知判別機能を持たせた格付けシステムの開発に従事。
その後，青山監査法人／プライスウォーターハウス金融部に移籍。
金融機関，外資系企業のデータセキュリティ監査などを提供した後，アイエスアールエム株式会社を設立し，独立。
データ分析ソフトウェアIDEA の販売を開始。
データ分析ソフトウェアIDEA は多くの上場企業並びにその関連会社などの民間企業をはじめ，検査機関にも導入されている。
その後，民間企業からの任期付国家公務員として金融庁証券取引等監視委員会に出向，課徴金開示検査課勤務。
証券調査官として，有価証券報告書等の虚偽記載調査を担当する。
現在，ISRM 株式会社代表取締役。
各種CAAT トレーニング（基礎，応用から高度なスクリプト研修まで）やCAAT 導入支援（IDEA Care）を担当している。
CIDA（Certified IDEA Data Analyst），CFE（公認不正検査士），CISA，情報セキュリティアドミニストレータ等
