EY People

デジタル

デジタル監査のフロントランナーとして

2003年入社/アシュアランスイノベーション本部　パートナー

N.Ichihara

2003年入社。理系出身としての強みを生かし、デリバティブ評価とリスク管理に焦点を当てたクオンツ（数理分析の専門家）として経験を重ねる。大学院で経済学修士号を取得。その後アシュアランスイノベーション本部立ち上げに携わり、現在はその副部長を務める。

イノベーションへの挑戦

「市場の番人」であることは監査法人としての普遍的な使命です。しかしテクノロジーの進化は会計監査の世界にも大きな影響を及ぼしており、不正そのものも進化を続けています。例えば膨大なデータの中に潜んでいる不正の手掛かりを人間の目だけで見つけ出すのは、困難になってきました。監査法人が使命を果たしていく上でAIをはじめとするテクノロジーの活用は、ますます重要なものとなってきています。
こうした変化のもと、デジタル時代の監査のモデル「アシュアランス（監査）4.0」を見すえて理事長直轄の組織として発足したのが、アシュアランスイノベーション本部です。アシュアランスイノベーション本部は企画部門のイノベーション戦略部、監査部門を組織的に支援するCoE推進部、AIを活用した監査ツールやソリューション等の開発を行うAIラボ、それらの導入・展開を行うアシュアランステクノロジー部で構成されており、私はAIラボの副部長を務めています。

圧倒的な先進性を発揮

EY新日本では長年受け継がれてきた伝統的な監査の世界から、次代の監査を目指すイノベーションに取り組んでいます。その先進性は他の大手法人を大きくしのぐものであると自負しています。
例えば2016年には機械学習のアルゴリズムを用いた独自の不正会計予測モデルを構築し、運用を開始しました。これは世界でもトップクラスの早さでの取り組みでした。2017年には仕訳の異常検知の運用を開始。今では多くの企業監査現場での利用が進んでいます。さらに仕訳の異常検知のアルゴリズムは特許も取得しました。こうした取り組みは既に研究やパイロットの段階ではなく、大規模な利用に耐えられるシステムとして運用されている点もEY新日本ならではの先進性を示すものです。

自らの意思で新しい道を開く

私はEY新日本に入社後、理系出身というバックボーンを生かしてデリバティブ評価やリスク管理モデルの監査を担当し、金融工学を学びました。キャリアの大きな転機となったのは入社12年目に大学院へ通って数量ファイナンスや会計学、計量経済学、機械学習などを学んだことです。このとき会計や監査のデータを用いて計量経済学の手法で研究を行う実証会計という領域を知り、監査への応用の可能性を感じました。修士課程修了後もEY新日本内で研究開発に従事することになり、不正会計予測に機械学習のアルゴリズムを用いたEY新日本の独自モデルを構築しました。
このように自ら新しい分野を拓き、高い志を持って新たなキャリアに挑戦させてくれるのがEY新日本の素晴らしい点です。少しでも不正の検知に貢献できるようにキャリアを磨いていくことは「市場の番人」である公認会計士としての使命を果たすことにつながり、大きなやりがいとなっています。

新しい公認会計士像を描きながら

認会計士にとってこれからの時代は、かつてなかったほどエキサイティングなものになっていくはずです。入手できるデータはますます豊富になっていき、データを見る解像度を劇的に上げていく必要があるでしょう。グローバル化が進む時代に英語力が必須と言われたように、これからのデジタル監査の時代においてはテクノロジーのスキルや統計・数学のリテラシーは必須となるかもしれません。
こうした未踏の領域を自らの手で切り拓いていくチャンスが、皆さんの目の前に用意されています。EY新日本は「Building a better working world（より良い社会の構築を目指して）」というパーパス（存在意義）を掲げており、「アシュアランス4.0」へのアプローチはその実現に寄与するものです。この新しいチャレンジを、ぜひ1人でも多くの方に楽しんでいただきたいです。

Recruit Message

肌で感じる雰囲気も大切に

EY新日本ならではのフラットなカルチャーは、大変に魅力的なものです。自分の思うことを気兼ねなく発言でき、しっかりと耳を傾けてもらえます。自分の持つ可能性を伸ばしていけるかどうかは、その組織が自分に合っているかどうかも大きなポイントです。私自身もEY新日本の雰囲気が肌に合うと感じたので、入社を決めました。皆さんも「自分の感覚に合うかどうか」というシンプルな基準を大切にして選んでください。

One Day Schedule

8:00

起床

リモートワークで通勤がない日の朝は比較的ゆっくり。仕事を始める前に家族の送迎や植木の水やり、散歩などを楽しむ。
09:30

業務開始

朝から複数のリモート会議が続く。
12:00

ランチ

午前中の会議で出たtodoやメールなどに対応してからランチに外出
16:00

リーダーシップ会議

AIラボやAI本部の活動報告・今後の計画・運営に関する協議などに参加
17:00

プログラミング

午後のメールや会議でのtodoに対応しつつ、新しいアイデアを使って予測モデルを構築
19:00

コードレビュー

確認が必要な部分について、エンジニアの作ったコードをレビューし承認
20:00

ディナー

一息ついて食事を楽しむ

Day Off

休日は家族でドライブなど出かけることが多いです。昨年・一昨年はStay Homeで外出は控えていましたが、今年は様子を見ながら楽しんでいます。

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