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      サステナビリティ関連財務開示では、データ収集などを中心にデジタルトランスフォーメーション(以下、「DX」)が進展している一方で、人の判断や手作業に依存する業務が依然として多く残っています。本連載では、サステナビリティ関連財務開示においてAIエージェントをどのように活用できるのか、保証業務への適用を中心に解説しています。

      本連載の構成は以下のとおりです。

      第1回:なぜ今、AIエージェントが必要なのか
      第2回:判断を伴う実態調査業務でのAIエージェントの活用
      第3回:調査結果のフォローを支援するAIエージェントの活用
      第4回:サステナビリティ関連財務開示におけるAIエージェントの可能性

      第2回の本稿では、リスクとして検知されたサステナビリティ関連情報の数値の変動について、背景や理由を確認するための「質問書作成プロセス」に焦点を当てます。そのうえでAIエージェントが業務の効率化や品質向上にどのように寄与するのかを解説します。


      実態調査における質問書作成の難しさ

      サステナビリティ関連財務情報の保証業務では、リスク検知の結果を踏まえ、数値の変動理由やサステナビリティ開示の記載内容の背景を確認する実態調査というプロセスがあります。この実態調査において、最初の起点となるのが企業に対する質問書作成です。

      質問書作成は、業界特性、企業の事業内容、過去のエラー事例、リスクシナリオなどを踏まえ、「どの点を、どこまで、どのように確認すべきか」を判断する必要があります。そのため、担当者の経験や暗黙知に依存しやすく、属人化のリスクが高い領域といえます。高い品質を維持しながら保証業務を持続的に行うためには、こうした質問書の作成業務について、判断プロセスやノウハウを組織として蓄積・共有する体制を構築していく必要があります。

      図表1:AIエージェント活用を組み込んだ保証業務のフロー

      AIエージェントによる質問書作成支援の仕組み

      有限責任 あずさ監査法人およびKPMGあずさサステナビリティ株式会社(以下、「あずさ監査法人およびKPMGあずさサステナビリティ」)が構築したAIエージェントは、保証実務で蓄積してきた知見を形式知化し、実態調査に必要となる質問ドラフトを自動生成します。

      具体的にはサステナビリティ関連情報を収集・分析する「Sustainability Data Analytics」*1 で抽出されたリスク検知結果、すなわち数値に誤りが含まれるようなリスクを起点として、以下の情報を組み合わせながら質問案を生成します。

      • 過去の保証実務で整理・体系化されたチェックポイント(図1内の「調査マニュアル」)
      • 業界動向など、インターネット上に公開された外部情報
      • 保証手続において企業から提供された内部情報

      これらを踏まえ、AIエージェントが「どの論点について、どのような確認が必要か」を整理し、質問のドラフトを提示します。これにより、質問書作成において確認すべき点が整理され、調査の抜け漏れを防ぐとともに、知見の共有や標準化を進めることができます。その結果、制度保証において求められる高い品質を、組織として安定的に確保することにつながります。

      *1)「Sustainability Data Analytics」:保証業務の課題解決に向け、あずさ監査法人およびKPMGあずさサステナビリティが開発したデジタルソリューション。詳しくは2025年の連載『サステナ制度開示に向けた保証業務体制のデジタルトランスフォーメーション』参照。

      図表2:GHG排出量の変動に関する質問作成のイメージ

      質問書作成支援がもたらす保証実務上の効果

      保証業務においてAIエージェントを活用した質問書作成には、次のような効果が期待されます。

      • 品質の高度化:経験豊富な専門家の暗黙知を形式知化し、確認ポイントを標準化することや、幅広い情報を収集して質問が作成されることで保証の品質が高度化される
      • 対応スピードの向上:質問書の作成に要する時間を短縮し、実態調査の早期着手が可能となる
      • 知見の共有促進:質問の背景にある考え方や観点について組織全体での共有が容易になる

      なお、AIエージェントが提示するのはあくまでドラフトであり、Human in the loopの考え方のもと、最終的な質問内容の確定は専門家が行います。このように、人が判断の中核を担いながらAIエージェントを活用することで、保証実務における判断の質を維持することが可能になります。
      さらに、専門家による判断内容や検討プロセスをナレッジとして蓄積・活用していくことで、AIエージェントが提示する質問ドラフトの精度も継続的に高まっていきます。この仕組みにより、業務を重ねるほど、AIと人の協働による質問書作成支援が高度化していく循環を目指しています。

      質問書作成支援がもたらす企業へのベネフィット

      企業においては、保証業務における質問書作成の高度化を通じて、次のようなベネフィットが期待されます。

      • 開示情報の正確性・信頼性の向上:AIエージェントが幅広い情報を踏まえて質問のドラフトを提示することで、企業は開示において誤りが生じやすいポイントを早期に把握・確認することが可能となる。これにより、質問対応を通じて企業における内部統制が強化され、開示情報の正確性と信頼性が向上する。
      • 開示の早期化:質問書作成に要する時間が短縮され、企業側においても保証対応に早期に着手できるようになる。これにより、社内での説明や事前準備が行いやすくなり、結果として開示・保証対応全体の円滑化につながる。

      次回、第3回では、質問書作成に続くプロセスとして、回答内容の妥当性評価と関連資料確認におけるAIエージェントの活用について解説します。


      執筆者

      有限責任 あずさ監査法人
      サステナブルバリュー統轄事業部
      KPMGあずさサステナビリティ株式会社
      SUSアシュアランス事業部
      マネジャー 日髙 祐助

      有限責任 あずさ監査法人
      Digital Innovation & Assurance統轄事業部
      アシスタントマネジャー 八幡 菜々子

      KPMGジャパンは、社会的課題の解決を通じて、サステナブルバリューの実現を目指す組織の変革に資する的確な情報やインサイトを提供しています。

      KPMGは、企業の中長期的な価値向上の取組みとしてのサステナビリティ・トランスフォーメーション(SX)の実現を包括的に支援します。