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フォレンジック会計とESG報告におけるAIベースのリスク評価

AI-Based Risk Assessment in Forensic Accounting and ESG Reporting (原題)

Mehak Jonjua

Advances in computational intelligence and robotics book seriesジャーナル2026-11-05#AI×ESG経営インパクト: 調達リスク対象セクター: finance
DOI: 10.4018/979-8-2600-0873-7.ch009
原典: https://doi.org/10.4018/979-8-2600-0873-7.ch009

🤖 gxceed AI 要約

日本語

AIをフォレンジック会計とESG報告に統合し、不正検出精度と開示の信頼性・完全性を高める可能性を検討した研究。制度的理論・二重過程理論・説明責任理論を踏まえ、342名のサーベイと構造方程式モデリング、インタビューを混合手法で分析。AIガバナンスの適切さが組織パフォーマンスの最強の予測因子であり、完全自動化より人間とAIの補完的運用が最善と結論づけた。

English

This study examines how integrating AI into forensic accounting and ESG reporting can improve fraud detection accuracy and the reliability and completeness of sustainability disclosures. Using institutional, dual-process, and explainability/accountability theories, it applies a mixed-methods design with 342 survey responses, structural equation modelling, and interviews. AI governance adequacy was the strongest predictor of organizational performance, and human-AI complementarity outperformed full automation.

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

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

SSBJ基準・有報でのサステナビリティ開示が進む日本では、ESGデータの信頼性確保と内部統制の高度化が実務課題であり、AIガバナンスと人間による検証の併用設計は監査・開示体制の整備に示唆を与える。

In the global GX context

As ISSB/CSRD and assurance requirements raise the bar for ESG data reliability, this paper speaks directly to how AI governance and human oversight can be structured within disclosure and assurance processes—relevant to the global debate on AI in sustainability reporting and greenwashing detection.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AI×ESG開示におけるガバナンス要因と人間-AI補完モデルの実証的枠組みを提供する。

🏢実務担当者:ESG開示・内部統制にAIを導入する際、完全自動化ではなくAIガバナンス整備と人による検証を設計すべき根拠となる。

🏛政策担当者:ESG開示の信頼性確保策として、AI利用時のガバナンス・説明責任要件の検討に資する。

📄 Abstract（原文）

Combining AI with forensic accounting and ESG reporting has been one of the biggest developments in modern financial regulation. This research explores how AI can increase the accuracy of fraud detection, and improve the reliability and completeness of ESG disclosures, in light of the current limitations associated with traditional audit techniques and the piecemeal nature of sustainability frameworks. Based upon Institutional Theory, Dual-Process Theory, and Explainability and Accountability Theory, a mixed-methods approach using survey responses from 342 respondents, structural equation modelling, and interview data was used to analyze the effects of AI on organizational performance. AI governance adequacy was found to be the strongest predictor of performance; and the best way to deploy AI was determined to be a model of human-AI complementarity, rather than complete automation.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。