大規模言語モデルが会計に与える影響と将来の応用シナリオ

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a structured literature review and framework for understanding LLM applications in accounting, including ESG disclosure.

🏢実務担当者:Offers actionable insights on using LLMs for automated ESG reporting and risk management to improve efficiency.

🏛政策担当者:Highlights regulatory considerations for AI integration in accounting and disclosure, such as data security and domain-specific training.

目的 本論文は、大規模言語モデル（LLM）が会計実務に与える変革的影響を検討し、将来の応用シナリオを探求する。系統的文献レビューを通じて、財務報告、ESG開示、財務分析、リスク管理などの領域において、LLMが効率性、透明性、革新性を向上させる可能性を浮き彫りにする。さらに、データ品質、プライバシー、領域固有の適応の必要性などの主要な課題を特定し、それらに対処するための実行可能な戦略を提案する。インテリジェント知識ベースや自動化された業務などの高度な応用を予測することにより、本研究はLLMを会計に統合し、業界の進歩と持続可能性を推進するためのロードマップを提供する。 設計・方法論・アプローチ 本研究は、会計におけるLLMの影響と将来の応用を探求するために、系統的文献レビューの方法論を採用する。広範なキーワード検索、ブールクエリ、および重要な研究の後方・前方引用分析を通じて選定された50以上の高品質な研究を分析することにより、主要な研究領域を特定する。レビューは、財務報告、ESG開示、リスク管理を含む8つのテーマ領域を中心に構成されている。知見を統合することにより、本研究はLLMの変革的可能性を理解するための包括的な枠組みを構築し、データセキュリティや専門化などの関連する課題に対処して、会計における将来の研究と実践的応用を導く。 知見 本研究は、LLMが財務報告、ESG開示、リスク管理などのプロセスを自動化することにより、会計における効率性、透明性、革新性を大幅に向上させることを明らかにする。LLMは、インテリジェント知識ベース、予算最適化、自動化された契約管理などの高度な応用を可能にする。しかし、高品質なデータ、領域固有のモデル訓練、学際的人材育成、堅牢なデータセキュリティ対策の必要性など、課題は依然として残る。これらの知見は、業界の進歩と持続可能性を推進する上でその利点を完全に実現するために、理論的枠組みと戦略的計画の重要性を強調しつつ、会計実務を変革するLLMの可能性を強調する。 実務的含意 本研究は、LLMを会計に統合するための実践的な経路を強調し、プロセスの自動化、意思決定の強化、業務効率の向上におけるその可能性を強調する。組織は、財務報告、ESG分析、リスク管理などのタスクにLLMを活用し、手作業を削減して正確性を高めることができる。実務的含意には、会計固有の文脈におけるLLMの的を絞った訓練の必要性、品質とセキュリティを確保するための堅牢なデータガバナンス、会計専門家の学際的スキルの育成が含まれる。これらの領域に対処することにより、組織はLLMを活用して革新を推進し、業務を合理化し、急速に進化するビジネス環境において持続可能な成長を達成することができる。 独自性・価値 本研究は、断片的な研究と限られた実践的洞察のギャップに対処し、会計に対するLLMの変革的影響の包括的かつ系統的な分析を提供する。理論的視点と実践的応用を独自に統合し、複数の会計領域にわたるLLMの役割を理解するための構造化された枠組みを提供する。主要な課題を特定し、実行可能な戦略を提案することにより、本論文は研究者と実務者の両方に独自の価値を提供し、革新を促進し、LLMの会計実務への統合を導く。その将来志向のアプローチは、デジタル時代における知識の進歩と会計の未来を形成するための貴重なリソースを提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Purpose This paper examines the transformative impact of large language models (LLMs) on accounting practices and explores future application scenarios. Through a systematic literature review, it highlights the potential of LLMs to enhance efficiency, transparency and innovation across areas such as financial reporting, ESG disclosure, financial analysis and risk management. Additionally, it identifies key challenges, including data quality, privacy and the need for domain-specific adaptations, while proposing actionable strategies to address them. By forecasting advanced applications like intelligent knowledge bases and automated operations, this study provides a roadmap for integrating LLMs into accounting, driving progress and sustainability in the industry. Design/methodology/approach This study adopts a systematic literature review methodology to explore the impact and future applications of LLMs in accounting. It identifies key research areas by analyzing over 50 high-quality studies selected through extensive keyword searches, Boolean queries and backward and forward citation analyses of seminal works. The review is structured around eight thematic areas, including financial reporting, ESG disclosure and risk management. By synthesizing findings, the study develops a comprehensive framework for understanding the transformative potential of LLMs while addressing associated challenges, such as data security and specialization, to guide future research and practical applications in accounting. Findings The study reveals that LLMs significantly enhance efficiency, transparency and innovation in accounting by automating processes like financial reporting, ESG disclosure and risk management. They enable advanced applications such as intelligent knowledge bases, budget optimization and automated contract management. However, challenges remain, including the need for high-quality data, domain-specific model training, interdisciplinary talent development and robust data security measures. The findings underscore LLMs’ potential to transform accounting practices while emphasizing the importance of theoretical frameworks and strategic planning to address these challenges and fully realize their benefits in driving industry progress and sustainability. Practical implications The study highlights practical pathways for integrating LLMs into accounting, emphasizing their potential to automate processes, enhance decision-making and improve operational efficiency. Organizations can leverage LLMs for tasks such as financial reporting, ESG analysis and risk management, reducing manual effort and increasing accuracy. Practical implications include the need for targeted training of LLMs in accounting-specific contexts, robust data governance to ensure quality and security and developing interdisciplinary skills among accounting professionals. By addressing these areas, organizations can harness LLMs to drive innovation, streamline operations and achieve sustainable growth in a rapidly evolving business environment. Originality/value This study provides a comprehensive and systematic analysis of the transformative impact of LLMs on accounting, addressing gaps in fragmented research and limited practical insights. It uniquely integrates theoretical perspectives with practical applications, offering a structured framework for understanding LLMs’ role across multiple accounting domains. By identifying key challenges and proposing actionable strategies, the paper delivers original value to both researchers and practitioners, fostering innovation and guiding the integration of LLMs into accounting practices. Its forward-looking approach offers a valuable resource for advancing knowledge and shaping the future of accounting in the digital age.

• openaire https://doi.org/10.1108/jal-12-2024-0357first seen 2026-05-05 19:08:49
• scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105004364254first seen 2026-09-16 05:26:33 · last seen 2026-09-17 05:41:56