RIETI - 機械学習手法を用いた勘定科目レベルの異常検知

このノンテクニカルサマリーは、分析結果を踏まえつつ、政策的含意を中心に大胆に記述したもので、DP・PDPの一部分ではありません。分析内容の詳細はDP・PDP本文をお読みください。また、ここに述べられている見解は執筆者個人の責任で発表するものであり、所属する組織および（独）経済産業研究所としての見解を示すものではありません。 産業フロンティアプログラム（第五期：2020〜2023年度） 「企業金融・企業行動ダイナミクス研究会」プロジェクト 企業による不正会計（いわゆる粉飾決算）の検知と予測は、その実務的な重要性を背景として実証会計分野における重要な研究テーマとして位置づけられてきた。こうした方向性での研究は、これまで主として企業レベルのデータを用いて行われてきたが、実際の監査業務の観点からは、企業レベルの不正検知・予測のみではその実務的な要請に応えられない場合もある。例えば、担当企業に関する

[misshiki]

事例“「勘定科目レベルの」不正検知”