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2021年9月12日日曜日

「勝手にスマホ覗き見」は犯罪？身近過ぎる「不正アクセス」の闇（ビジネス＋IT） - Yahoo!ニュース

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「勝手にスマホ覗き見」は犯罪？身近過ぎる「不正アクセス」の闇（ビジネス＋IT） - Yahoo!ニュース

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ビジネス＋IT

　皆さんは「不正アクセスアクセスグループホールディングス(7042)
JASDAQスタンダード サービス業 / 時価総額 11億1855万円
▼アクセスグループホールディングス(7042)を…
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」という言葉を聞くと、何をイメージするでしょうか。世界中で暗躍するサイバー犯罪組織が大企業や政府関係機関を狙ってシステムに侵入し、機密情報を根こそぎ奪っていく……。そんなハリウッド映画さながらのような光景を思い浮かべるかもしれません。しかし、現実の不正アクセスアクセスグループホールディングス(7042)
JASDAQスタンダード サービス業 / 時価総額 11億1855万円
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はもっと身近なところに存在します。そして、いつあなた自身が巻き込まれても不思議はないのです。今回は、そんな不正アクセスアクセスグループホールディングス(7042)
JASDAQスタンダード サービス業 / 時価総額 11億1855万円
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の闇をご紹介します。 【詳細な図や写真】サイバー犯罪者が狙っているのは大企業だけはなく、今や中小企業中小企業ホールディングス(1757)
東証2部 建設業 / 時価総額 152億2204万円
▼中小企業ホールディングス(1757)を…
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、個人にまで高度な攻撃が及ぶ（Photo/Getty Images）

●すぐ近くにある恐ろしい脅威、それが「不正アクセスアクセスグループホールディングス(7042)
JASDAQスタンダード サービス業 / 時価総額 11億1855万円
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」 　皆さんは、次のような行為をどう思うでしょうか。 ・パスワードロックをこっそり解除して友人のパソコンやスマートフォン、SNSの中身を許可なく閲覧する。 ・不在中の上司に送られたメールが必要となり、上司と偽ってヘルプデスクからパスワードを聞き出す。 ・家族のネットバンクバンクオブイノベーション(4393)
マザーズ 情報・通信 / 時価総額 83億9587万円
▼バンクオブイノベーション(4393)を…
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口座に興味本位で勝手にログインする。 　　特に珍しくもない、割と身近にある話だと思われたら、今回の内容は耳の痛いお話になってしまうかもしれません。 　まず、1～3の行為は、すべて不正アクセスアクセスグループホールディングス(7042)
JASDAQスタンダード サービス業 / 時価総額 11億1855万円
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として違法行為になる可能性があります。 　不正アクセスアクセスグループホールディングス(7042)
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は決して特殊な犯罪行為ではありません。パソコンやスマートフォン、SNSなどを利用していれば、誰もが遭遇する可能性のある脅威なのです。たとえば、特定の人物に送信したプライベートなメールの内容を、なぜか会社の同僚が知っていたらどうでしょう。仲のいい友人から「あなたからこんな失礼なメッセージメッセージ(2400)
JASDAQスタンダード サービス業 / 時価総額 700億7920万円
▼メッセージ(2400)を…
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を受け取った」と言われ、身に覚えのない悪意あるメッセージメッセージ(2400)
JASDAQスタンダード サービス業 / 時価総額 700億7920万円
▼メッセージ(2400)を…
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を見せられたらどうでしょうか。不正アクセスアクセスグループホールディングス(7042)
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の被害は、思わぬ形で明らかになります。 　ところが、不正アクセスアクセスグループホールディングス(7042)
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の話をすると、「狙われるのは大企業でしょう」とか「人の不安をあおらないでほしい」などという人がいます。 　本当にあなたの会社には狙われる要素が何もないでしょうか。お客さま情報や開発中の新製品のデータ、従業員の個人情報はどうですか。このような情報を持っていたとしても、不正アクセスアクセスグループホールディングス(7042)
JASDAQスタンダード サービス業 / 時価総額 11億1855万円
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の対象になることなどありえないと言いきれるでしょうか。 　不正アクセスアクセスグループホールディングス(7042)
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は、たとえていうなら大きな河川の堤防に小さな穴をあけるような行為です。堤防を調べ、弱点を探し出し、そこに対して小さな穴を空けます。その穴をきっかけに、社内外から情報漏えいやサイバー攻撃、マルウェア感染などを引き起こしていくのです。 　また、不正アクセスアクセスグループホールディングス(7042)
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は企業規模の大小および法人個人とは関係なく発生します。特に最近の傾向として、大企業の関連会社が被害に遭われている様子が見受けられます。大企業の系列に属していながら、大企業と同等のセキュリティ対策を行っていないため、攻撃者が大企業への攻撃を仕掛ける足掛かりとして関連会社に狙いを定める傾向が高まっているためです。 　不正アクセスアクセスグループホールディングス(7042)
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が原因で、あなたの会社や親会社の機密情報漏えいや、あなた自身の個人情報漏えい、マルウェアへの感染などを引き起こしてしまった場合、これまで皆さんが築き上げてきたビジネスの業績や長年培ってきたお客さまからの信頼を一瞬で失墜させてしまうこともありえるのです。 　想像してみてください。あなたは自分の財産や個人情報をセキュリティ対策がずさんな組織に預けたいと思いますか。大切な情報資産を適切に取り扱ってくれない企業と取引を行いたいと思いますか。 ●不正アクセスアクセスグループホールディングス(7042)
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のよくある3つの事例 　ここからは、実際に発生した不正アクセスアクセスグループホールディングス(7042)
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の中から、よくある事例を紹介します。 事例1：顧客からの通報で判明したケース 　アプリを用いた決済サービスを提供する企業のもとに、利用者から身に覚えのない取引があるとの連絡が寄せられたのは、同社が利用者にサービス提供を開始した翌日のことでした。社内調査を実施したところ不正利用が発覚し、サービスの利用を停止しなければならない事態になりました。 　その後の調査で、この会社のサービスには、「2段階認証」が導入されていなかったことが判明しました。攻撃者はその不備を突き、パスワード再設定用のリンクをアカウント利用者本人に送るのではなく、攻撃者のメールアドレスに送らせるように仕向けました。その結果、攻撃者がパスワードを再設定し、堂々とアカウントを乗っ取ることができたのです。 　さらに驚いたことに、パスワード再設定の依頼は、本人の誕生日やメールアドレスなど、ネット上で簡単に見つけることのできる情報を使えば簡単に可能だったことも分かりました。しかも、その誕生日でさえ省略できる仕様だったため、いとも簡単に不正アクセスアクセスグループホールディングス(7042)
JASDAQスタンダード サービス業 / 時価総額 11億1855万円
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が成功してしまったのです。 事例2：脆弱性を突かれたケース 　ある日アルヒ(7198)
東証1部 その他金融業 / 時価総額 495億3866万円
▼アルヒ(7198)を…
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、ECサイトを運用する企業のもとに、カード決済代行会社からクレジットカード情報流出の懸念ありとの連絡が寄せられました。そこで調査したところ、ECサイトのシステムの一部に存在していた脆弱性が悪用され、第三者から不正アクセスアクセスグループホールディングス(7042)
JASDAQスタンダード サービス業 / 時価総額 11億1855万円
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を受けたことが判明しました。 　不正アクセスアクセスグループホールディングス(7042)
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で流出した情報は1万件以上にも及び、クレジットカードの名義人、カード番号、有効期限、セキュリティコードなどの重要な情報が流出してしまいました。 　その結果、システムのセキュリティ対策と監視体制の強化、カード再発行にかかる手数料の肩代わり、情報漏えい対策用フリーフリー(4478)
マザーズ 情報・通信 / 時価総額 4872億4269万円
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ダイヤルの開設、運営、監督官庁への届出など、多くの労力と多額の出費を強いられることになりました。 事例3：マルウェア感染によるケース 　重要な個人情報を取り扱っている官公庁の職員のもとに不審なメールが届きました。フリーフリー(4478)
マザーズ 情報・通信 / 時価総額 4872億4269万円
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メールアドレスから送られたそのメールには、「意見書等」といった官公庁でよく見られるもっともらしい名前が付けられていたため、職員はメールを開封し、添付ファイルもダウンロードした結果、端末がマルウェアに感染してしまいました。 　その後も不審メールは何回も送りつけられ、結果として100万件以上の重要な情報が抜き取られてしまいました。 　その後の調査で、この官公庁は「やむを得ず個人情報をサーバ内に保管する場合はパスワードを設定する」という組織内のルールを無視して、個人情報を保管していたことが判明しました。さらに、この状況を官公庁ぐるみで黙認するという、極めてずさんな情報管理体制を取っていたことも分かり、大きな問題となりました。

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ありがとうございます。
サービス改善KAIZEN PLATFORM(4170)
マザーズ 情報・通信 / 時価総額 201億6460万円
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に活用させていただきます。

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2021年9月9日木曜日

資料入手　アンミカの夫が経営する会社に助成金“不正受給”疑惑（文春オンライン） - Yahoo!ニュース

 news.yahoo.co.jp

資料入手　アンミカの夫が経営する会社に助成金“不正受給”疑惑（文春オンライン） - Yahoo!ニュース

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文春オンライン

　モデルでタレントのアンミカ（49）の夫が経営する会社に、雇用調整助成金の不正受給の疑いがあることが「週刊文春」の取材でわかった。 【画像】数字が改ざんされたと見られる元社員の給与明細 　アンミカの夫、セオドール・ミラー氏（50）は2005年からイベント制作会社「エンパイアエンターテイメントジャパン」（以下、エンパイア社）の社長を務めている。同社の従業員は30人ほどで、年間売上高は15億円（2020年12月期決算）。主な業務内容はイベントの企画制作で、主な取引先には電通やソニー、グーグルなどがある。 　エンパイア社は昨年の3月頃から新型コロナの感染拡大によってイベント数が減少。それに伴い、社員の勤務日数も変更された。 　元社員が語る。 「昨年4月から週3日の勤務になり、週の2日は休業日となりました。しかし、7月からは『通常の業務に戻します』と言われ、通常の週5日勤務に戻ったのです。普通に働けることが嬉しくて、精一杯働きました」 　実際にエンパイア社のホームページにも、7月には「朝日新聞ボンマルシェ」主催のオンラインイベント、8月には「JWマリオット・ホテル奈良」のブランドビデオ制作など、数々の仕事実績が掲載されていた。 　しかし、元社員は給与明細を見て驚いたという。 「週5勤務に戻っていた7月の給与明細には、休業日数が『21』、8月と9月には『20』と印字されていたんです。実際に働いていたのに、帳簿上では休んでいたことになっている。これで会社が助成金を受け取っていたのなら、不正行為にあたるのではないでしょうか」 　助成金とは、企業が従業員に支払う休業手当の一部を国が補助する「雇用調整助成金」のことである。昨年4月以降、コロナによる特例措置で、中小企業には全額が助成されるようになった。一人あたりの上限額は1日1万5000円で、従業員に動画研修やオンライン研修などで教育訓練を受講させた場合には、2400円が加算される。 　小誌は複数の元社員の給与明細を入手し、休業日数の水増しが一人ではないことを確認している。 　ミラー氏を電話で直撃した。 ――雇用調整助成金をもらっていますか? 「ごめんなさい、取材なら会社に連絡してください」 ――不正受給が疑われていますが。 「会社に、連絡を入れてください」

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2021年9月8日水曜日

替え玉受験　公平性担保、企業の信用に直結

 

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替え玉受験　公平性担保、企業の信用に直結

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上田晶美

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テレビのニュースで就職試験の「替え玉受験」の実態が報じられていた。私も取材を受けていたので内容を知ってはいたが、反響の大きさに驚いた。要は自宅受験のウェブテストを家族や友人に代わりに受けてもらう不正行為だ。

従来も一部で筆記の自宅受験はあったが、代表的な「SPI」は基本的に受験会場が設置され、筆記用具の持ち込み禁止など厳正さが保たれていた。ところがコロナ禍でウェブテストに切り替える会社が増え、替え...

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2021年9月7日火曜日

中国、企業の不正告発制度を強化　最高報奨金を倍増（写真=ロイター）

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中国、企業の不正告発制度を強化　最高報奨金を倍増（写真=ロイター）

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家電、日用品、食品の苦情が多い（北京市）=ロイター

【北京=川手伊織】中国政府は12月から企業の不正告発を奨励する制度を強化する。告発した際の「報奨金」の最高額を100万元（約1700万円）とし、これまでの50万元から倍増させる。インターネット販売の普及などに伴い商品へのクレームが増えているため、企業内外からの告発を促して消費者の権利保護につなげる。

国家市場監督管理総局と中国財政省がこのほど新たな告発奨励制度を発表した。

告発対象は食品や薬品のほか、消費者の安全・安心にかかわる設備や製品の品質だ。エレベーターやエアコン、空気清浄機など幅広い品目が含まれるとみられる。

報奨金の決め方は通報者が提示した証拠の重要性などによって3種類ある。不正をした企業が払った罰金の1%、3%、5%のいずれかだ。内部告発の場合は罰金に対する比率を引き上げることも可能とし、最高額は100万元となる。

これまでも模倣品や粗悪品の販売、食品や薬品に関する違法行為の2つについて告発を促す制度はあった。報奨金の最高額はそれぞれ30万元、50万元だった。新制度はこれらを統合し報奨金を引き上げる。

通報者を保護する規定も盛り込んだ。告発者の情報を漏らしたり、不正企業に告発内容を伝えたりすれば、刑事責任を追及する。通報者が報奨金目的で告発をでっち上げた場合は処罰する。

消費者の製品やサービスに関するクレームは右肩上がりで増えている。中国消費者協会によると、全国の関連組織が2020年に受理した苦情は98万件超となった。ネットでの商品購入が普及したことで5年前より5割増えた。商品別では家電、日用品、食品に関するクレームが目立つ。

中国の企業や個人事業主の登記件数は1億4500万件と、12年の2.6倍に増えた。今回の制度新設の背景には、経済主体が増えたために監督当局による管理だけでは不正を暴ききれないという認識がある。消費者や内部の告発を生かして監督当局の行政コストを下げる狙いもある。

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2021年9月2日木曜日

米連邦取引委、石油・ガソリン業界の不正行為への監視・監督強化(米国) | ビジネス短信

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米連邦取引委、石油・ガソリン業界の不正行為への監視・監督強化(米国) | ビジネス短信

1-2 minutes

米国連邦取引委員会（FTC）は8月25日、ホワイトハウス宛ての書簡PDFファイル(外部サイトへ、新しいウィンドウで開きます)で、最近のガソリン価格高騰を踏まえ、石油・ガス業界で不正行為がないか、監視・監督を今後強化していくことを明らかにした。FTCは8月初旬に国家経済会議（NEC）のブライアン・ディーズ議長名でガソリン価格上昇につながる違法行為に対処するよう市場を監視してほしいとの書簡を受け取っており（2021年8月13日記事参照）、今回の表明はこの要請に応えたものとなる。

リナ・カーンFTC委員長名で発出した書簡では、これまでのFTCの政策が石油・ガス業界の全米規模の企業合併を可能にし、不正な価格調整や共謀行為に適した状況を作り出している可能性があるとして、NECの懸念に応えるため、FTCは所要の行動を取っていくとしている。具体的には、（1）大企業の市場支配力を低減させるため、家族経営などの小規模なガソリンスタンドの合併を差し止めるための追加的な法理論の特定、（2）石油・ガス業界の違法な合併を阻止するため、合併に対する事前承認制の採用、（3）フランチャイズ化されたガソリンスタンドに対して、大手チェーンから不当に高い価格での販売が強制されていないかについての調査の3つの取り組みを行っていくとしている。

米国自動車協会（AAA)によると、9月1日現在、1ガロン当たりのレギュラーガソリンの平均価格は3.17ドルで、1年前の平均価格（2.23ドル）と比べて高止まりが続く。今後の見通しについても、ガソリン価格低下の材料は乏しい。内務省によると、ハリケーン「アイダ」が南部を中心に襲った影響で、米メキシコ湾での石油生産の多くが停止しており、今後のガソリン価格への影響が懸念される。加えて、バイデン政権は8月11日にOPECとロシアなどの非加盟主要産油国で構成するOPECプラスに対し、原油の増産を求める声明外部サイトへ、新しいウィンドウで開きますを出したが、OPECプラスは9月1日に閣僚会議を開き、日量40万バレル増加させるとした7月の方針を再確認したとの声明外部サイトへ、新しいウィンドウで開きますを公表し、米国の要請を事実上拒否している。

（宮野慶太）

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2021年9月1日水曜日

【特別レポート】機械学習の手法を用いた、非上場企業の不正会計予測

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【特別レポート】機械学習の手法を用いた、非上場企業の不正会計予測

4-5 minutes

公開日付：2021.08.30

　　 東京商工リサーチ（TSR）は、一橋大学、有限責任あずさ監査法人と共同で、機械学習の手法を用いた非上場企業の会計不正のリスクをスコアリングするモデルの研究成果をまとめ、一橋大学ワーキングペーパー「機械学習手法を用いた不正会計予測：非上場企業データを用いた検討」 として、6月22日に公表しました。
　本稿では、ワーキングペーパーの主要部分を解説します。

　「企業間取引の円滑な実施」は突き詰めれば、双方の信認をベースに誠実に取引が行われるということに尽きます。それが大きく揺らぐケースの一つとして、上場企業であれば「開示情報の誤り」は、取引金融機関や、実物取引における販売先、仕入先、そして市場からの信認を失いかねない重要なインシデントであります。また、上場・非上場に限らず、企業の開示情報の誤りが企業による何らかの意図のもとで行われた場合は、会計情報に関する不正行為（不正会計）とみなされ、当局からのペナルティが課され、信用の失墜を招き、多くのステークホルダーに多大な影響を与え倒産する場合もあります。
　このように、企業を取り巻く広範囲に多大なる負の影響を及ぼす不正会計に対し、これまでその重要性から多くの既存研究で、不正会計の発生パターンに関する理論的な検討が進められ、「不正会計の検知」「予測」を目的とした実証モデルの構築が議論されてきましたが、一方、より実務的な観点からは以下の課題が認識されています。

(1)不正会計の予測モデルの構築にこれまでの研究では利用されていない膨大な情報が存在しており、これらの情報の利用によるモデル精度向上の可能性

(2)大規模なデータと、その処理が得意な機械学習の手法を用いた予測モデル構築が効果的である一方で、データ収集に係るコストの観点から、可能な限り少ない情報をもとにして高精度な予測モデルの構築が求められる

　これは一見矛盾するようにも見えますが、多数の財務指標、金融機関や取引関係、株主、立地など、企業に関する数多の情報が該当し、これらを予測モデルの構築に用いた方が、より精度高く不正会計が予測できるのではないかという直感的な期待がある一方で、それら膨大な情報の中でも、コストメリットの観点からモデル構築に必要な情報の取捨選択を行うことで、データ収集を「低コスト」で達成するという実務的なニーズに合致します。本研究はこの２つの課題を念頭に分析をすすめていきました。（脚注1）

　分析は、TSRが保有する非上場企業を含む2014年から2017年の期間における詳細な財務情報を伴う各年30万社程のデータに対して、企業のネガティブイベントに関するテキスト情報から構築した不正会計イベントの発生を示すフラグを該当の企業に付与した上で、不正会計の予測変数（予測するために投入する情報）として実証会計分野で一般的に用いられている変数のほか、企業属性、実物及び金融面における取引関係情報、同業他社情報、周辺立地情報、株主関係情報などを変数として用いた予測モデルを構築しました。

不正会計予測

構築した予測モデルに対し、モデル構築に用いなかった企業群にてAUC指標に基づく精度評価を実施したところ、0.8を上回る予測精度が実現されました 。（脚注2）

　図１aは非上場企業（上場企業子会社を除く）を対象とする企業群に対して「信用評点」及び「企業自身の情報」のみを用いて構築したモデルの予測精度について、モデル構築に用いなかった企業群での不正会計イベントが有ったサンプルと、なかったサンプルのスコア分布をAUCと共に示したものです。同様に図１bは「信用評点」「企業自身の情報」「上場ステータス」のみを、図１cは「信用評点」「企業自身の情報」「上場ステータス」「親子関係情報」のみを用いた場合の結果をAUCと共に示しています。何れのケースも0.8を超えるAUCが達成されました。

不正会計予測

　第二に、図２a～cは、図１の三枚に対応するモデルへ、「財務指標」「地理・業種情報」「銀行関連情報」「取引関係情報」「実証会計分野の情報」を追加したときのスコア分布をAUCと併せて示したものです。何れのケースにおいても0.8弱のAUCが達成されており実務的には相応の予測精度が得られていると言えます。しかし、予測変数を拡充したにもかかわらず図１記載の各ケースに比して予測精度が低下しているという結果は、極めて大規模な情報がもたらすベネフィットが過剰適合などのコストによって相殺されていること、すなわち余分な情報が投入されてしまっていることを示唆しています。

不正会計予測

　最後に、図３の3枚のパネルは図１の3枚のパネルにおける予測変数の選択パターンを維持したうえで、分析対象企業へ上場企業と上場企業子会社を含めた上で再度予測モデルの構築を行い、モデル構築に用いなかった企業群での予測精度を確認したものです。比較的コンパクトな予測変数群で十分な予測精度が実現されているという上記の結果が、予測対象を拡充した場合でも引き続き確認されています。

不正会計予測

　これらの結果は、機械学習手法を用いた不正会計予測モデルの有効性が非上場企業でも確認されることを意味しています。このように、不正会計フラグと企業レベルの複数年のデータを利用することができれば、実務的に有効な取り組みが可能となるということがわかりましたが、幾つかの留意点も存在します。
　第一に、本研究では明示的に示していませんが、上場企業「のみ」を対象とした不正会計の予測精度という点について、この度構築したモデルは、共同研究者のあずさ監査法人と一橋大学が膨大な財務指標を用いて予測モデルを構築した研究の結果（宇宿ほか (2019)）に必ずしも及んでいません。（脚注3）この点に関連して、上場企業のみを対象として本研究で用いたフレームワークの下で上場企業向けの不正会計予測モデルを構築した場合には、予測変数へ財務指標を含めることで予測精度が大幅に改善している結果が得られています。これらの結果は、上場企業を対象とした不正会計予測において、多くの種類の財務指標が重要な役割を果たしていたことを示唆しています。
　第二に、予測モデルの構築に際して常に生じる問題として、モデルの構造変化（concept drift）の問題が挙げられ、不正の手口も変遷があることからこの問題がより深刻となる可能性があります。この点に関して、本研究で用いた機械学習手法は迅速なモデルの改訂が可能であるという点で、裁量的な判断を必要とする局面を多く含む伝統的なパラメトリックモデルに比して優位性があると考えられますが、何れにしてもモデルの陳腐化による予測精度の低下が恒常的な問題として存在していることは認識すべきであるといえます。


  • 1）TSRが保有する企業データを用いた企業レベルのダイナミクス（例：休廃業、解散、被合併、売上成長）予測モデルを構築した事例として、一橋大学とTSRによる共同研究成果である特許「企業情報処理装置、企業のイベント予測方法及び予測プログラム」（特許番号：第6611068号、特許取得日：令和1年11月8日）が挙げられます。本研究で構築した不正会計予測モデルはこの技術に基づいて実施されました。
  • 2）AUC指標は、不正会計イベントの発生があった企業群と、発生が無かった企業群それぞれからランダムに選択された２つのサンプルに対し、正しく不正会計リスクの高低のスコア（ランク）付けがされる確率を示す指標
  • 3）宇宿 哲平、近藤 聡、白木 研吾、菅 美希、宮川 大介、「機械学習手法を用いた不正会計の検知と予測」、2019年7月、独立行政法人経済産業研究所、ディスカッションペーパー、2019年度、No.19-J-039、2021年8月16日検索、
    URL: https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/19j039.pdf

Number：FS-2021-J-001

Title：機械学習手法を用いた不正会計予測：非上場企業データを用いた検討

Author：あずさ監査法人（宇宿哲平、近藤聡、白木研吾）、一橋大学（宮川大介）、TSR（柳岡優希）

全文は、https://www.fs.hub.hit-u.ac.jp/staff-research/workingpaper/ でご覧いただけます。

（東京商工リサーチ発行「TSR情報全国版」2021年8月30日号掲載「特別レポート」を再編集）

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