複数企業が関与する不正、機械学習活用したリスク評価モデルを共同開発 | ScanNetSecurity
2026.01.13(火)

複数企業が関与する不正、機械学習活用したリスク評価モデルを共同開発

 株式会社東京商工リサーチ(TSR)、有限責任 あずさ監査法人、国立大学法人一橋大学は12月2日、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たと発表した。

製品・サービス・業界動向 業界動向
スコアリングモデルの概念図
スコアリングモデルの概念図 全 1 枚 拡大写真

 株式会社東京商工リサーチ(TSR)、有限責任 あずさ監査法人、国立大学法人一橋大学は12月2日、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たと発表した。

 同モデルは、計量経済学分野の学術的知見を有する一橋大学、企業情報を有するTSR、会計不正検知に関する知見を有するあずさ監査法人のそれぞれの知見・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を行い、2022年9月に特許を取得している。

 同モデルでは、機械学習を用いて、仕入先・販売先といった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る。同モデルを活用することで、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、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が可能となる。

 同モデルにて、取引関係を有する企業の集団(クラスター)レベルで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への寄与が期待され、実務での活用を目指している。

《ScanNetSecurity》

関連記事

この記事の写真

/
PageTop

アクセスランキング

  1. 宅地建物取引士証の交付時に誤った顔写真を貼り付け

    宅地建物取引士証の交付時に誤った顔写真を貼り付け

  2. 埼玉大学で在学生 8,373 名の学籍番号及び GPA 等を含む個人情報が閲覧可能に

    埼玉大学で在学生 8,373 名の学籍番号及び GPA 等を含む個人情報が閲覧可能に

  3. 「攻撃者の高い執念が感じられ」る 日本語版 EmEditor Web サイトのリンク改変

    「攻撃者の高い執念が感じられ」る 日本語版 EmEditor Web サイトのリンク改変

  4. EmEditor「公式サイトからダウンロードしたお客様が被害に遭われた点に重い責任を感じて」いる

    EmEditor「公式サイトからダウンロードしたお客様が被害に遭われた点に重い責任を感じて」いる

  5. セキュリティインシデント経験企業の 10 %が 10 億円以上の甚大な経済的損失

    セキュリティインシデント経験企業の 10 %が 10 億円以上の甚大な経済的損失

ランキングをもっと見る
PageTop