公認会計士高田直芳 会計物理学&会計雑学講座

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公認会計士高田直芳:公認会計士が人工知能AIに駆逐される日

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公認会計士人工知能AI に駆逐される日

2017年1月4日付の日本経済新聞コラム「春秋」で指摘されるまでもなく、公認会計士という職業は、21世紀で消滅する可能性が高いといえます。
まず、監査法人コンサルティングファームなどで、法令や会計基準に精通している理論派や生き字引は、人工知能AI に取って代わられるでしょう。
その延長線でいけば、大学やビジネススクールなどの教員や講師も、人工知能AI による代替が可能です。
簿記検定をはじめとする各種の試験制度も、問題作成から採点に至るまで、人工知能AI によって代替されることでしょう。
会計不正や会計不祥事が起きるたびに、第三者調査委員会が登場するのであれば、「監査役 + 内部監査室 + 第三者調査委員会」の三役で、監査制度を論じればいい。 人工知能AI の発達と相まって、監査法人が出る幕は、いずれなくなるでしょう。
対案を示さずに批判を繰り返すばかりの職業に、どれほどの価値があるかを悩んでいるようでは、公認会計士監査法人は消えゆく運命しか残されていません。
【資料1:関連ブログ】
外国の文献を含めた会計基準を咀嚼したり、膨大な粉飾決算の事例を集積したりして、それを企業実務で適用するにあたっては、いままでは人海戦術がメインでした。 これからは人工知能AI が効率よく作業をこなすはず。
例えば、次の関連ブログで紹介した「ベンフォードの法則」を人工知能AI に学習させれば、粉飾決算発見に威力を発揮することでしょう。
【資料2:関連ブログ】
会計という分野には「財務会計論」と「管理会計論」があり、それぞれに対応して「財務会計システム」と「管理会計システム」があります。 「論」のほうはともかく、「システム」のほうでは、公認会計士はすでに不要な存在となっています。
ただし、「論」にも「システム」にも、不思議な現象を観察することができます。 例えば、管理会計論の専門書や、管理会計システムには、CVP分析というものが必ず登場します。 別名、損益分岐点分析・限界利益分析・線形回帰分析とも呼ばれます。 ところが、です。 私は資産運用の参考資料として、様々なアナリストレポートを拝読していますが、CVP分析(損益分岐点分析)を用いたレポートを見かけることはほとんどありません。 なぜか。 上場企業の有価証券報告書決算短信を用いて、CVP分析(線型回帰分析)を当てはめると、分析結果が崩壊する事例が頻出するからです。 嘘だと思うなら、実証してみることです。 それが実務というものです。
【資料3:関連ブログ】
なぜ、CVP分析では、その分析結果が崩壊するのか。 理由は、管理会計論や管理会計システムの「根本的な箇所」に、「理論上の瑕疵」があるからです。 その瑕疵とは何か。 理由は、CVP分析は1次関数の単利計算構造であることに求められます。 それに対し、現実の企業活動では、次の事実を観察することができます。
【資料4】
  • 製造業に勤務する人であれば、工場内の各工程を観察してみてください。
    • 工場内に無数に存在する工程に、材料費・労務費・経費を次々と投入していくと、無限回数の振り替え計算が行なわれていることがわかります。
    • 材料・仕掛品・製品などが入庫と出庫を繰り返し、コストが徐々に膨張していく姿は、無限回数の複利計算を行なっていることと同じです。
  • 流通業に勤務する人であれば、店舗に置かれた商品を観察してみてください。
    • 日々仕入れた商品は、棚に補充したそばから、消費者へ次々と販売されていきます。
    • 膨大な商品が入庫と出庫を繰り返し、コストが徐々に膨張していく姿は、無限回数の複利計算を行なっていることと同じです。
  • 財務や経理に携われる人であれば、手元にある帳簿を観察してみてください。
    • 上場企業のような大規模組織になると、帳簿に記帳される仕訳の数は、1日で数百行や数千行にものぼります。
    • 振り替えの仕訳を含めれば、年間では数億行や数十億行の仕訳の数になります。
    • 入金と出金を無限に繰り返すその様は、無限連鎖の複利計算を行なっていることと同じです。
つまり、企業のコスト構造の本質は、複利計算構造にあることがわかります。 複利計算構造を内蔵する企業活動に、単利計算構造のCVP分析(損益分岐点分析)を当てはめたところで、正しい実務解が得られるわけがない。 これが、現代の会計学が抱える「理論上の瑕疵」です。 以上の論旨を、次の受賞論文の1ページ目で述べています。。
【資料5】
それにもかかわらず、会計学の教科書や、会計システムでは、なぜ、なんとかの一つ覚えみたいにCVP分析(損益分岐点分析)が登場するのか。 理由は、実証を怠った者たちが、「机上の空論」を振りかざしているからです。 2012年にノーベル生理学医学賞を受賞した山中伸弥教授の言を拝借するならば、何とかの一つ覚えみたいに机上の空論を振りかざす状況を、「阿倍野の犬実験」といいます。
【資料6:関連ブログ】
上記【資料5】の受賞論文17ページや18ページでは、日産自動車とNTTの有価証券報告書を用いて、「理論上の瑕疵」を抱えたCVP分析(損益分岐点分析)が崩壊する様子を実証しています。 次の関連ブログで展開している「会計物理学」は、「阿倍野の犬実験」に陥らないために、私(高田直芳)が提示する対案です。
【資料7:関連ブログ】
人工知能AI が代替するようになると、CVP分析に基礎を置く管理会計論や管理会計システムは、人工知能AI によって駄目出しされることになるでしょう。 そのとき、公認会計士はどのように行動したらいいのか、といったことは、実はどうでもいい話。 人工知能AI や IT には、もっと先の議論が存在します。 すなわち、企業がシステム開発を行なうとき、人工知能AI に開発命令を直接行なうことによって、システムが自動的に開発されるようになることです。 これが、人工知能AI に対して、企業が最も期待するところ。 その背景にあるのが、現状のシステム開発には、時間とカネがかかりすぎる、という不満です。
【資料8】日経産業新聞2016年6月27日「システム開発、AIに託したい?」

難解な用語を駆使する打ち合わせを繰り返して多くのエンジニアが関わって完成までに数カ月から数年もかかり、稼働後のちょっとした変更にも時間とお金がかかるというやり方にうんざりしている。

ビジネスのスピードアップを阻害する最大の原因が IT 開発にあると指摘する声は多い。

ある大企業の IT 担当役員は「エンジニアが介在しない IT システム開発を実現することこそ IT 業界による AI 活用の究極のゴールだ」と断言する。

AI や IT に携わるシステムエンジニアSEは、自分で自分の首を絞めているといえなくもない。 人工知能AI は、その完成度が高まるにつれて、資格や地位にしがみつくヒトたちを駆逐していくのでしょう。 こいつは、うかうかしていられません。 ただし、私の場合は、上記【資料5】にある受賞論文の著作権のお陰で、今世紀中は人工知能AI に邪魔されずに暮らすことができそうです。 人工知能AI に対抗するには、著作権特許権などの知的財産権という武器が必要でしょう。