財務諸表不正を検出する深層学習モデルの研究

• Project/Area Number: 24K05179
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 07100:Accounting-related
• Research Institution: Bunkyo Gakuin University
• Principal Investigator: 吉田 啓佑 学校法人文京学院 文京学院大学, 経営学部, 助教 (00912560)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 藤田 邦彦 学校法人文京学院 文京学院大学, 経営学部, 教授 (70466407) ; 中島 真澄 学校法人文京学院 文京学院大学, 経営学部, 教授 (90249219)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
• Keywords: 財務諸表不正 / 深層学習 / MD&A / テキストマイニング / HAN

Outline of Research at the Start

本研究では，機械学習を活用して財務諸表不正を検出するシステムを構築することを目指している．また，このシステムが監査人・規制当局・投資者が不正の有無を判断する際の一助となるためには，どのような点に着目して不正を検出したかについて説得力のある説明がなされた方が良い．そこで，本研究においては，機械が不正と判断するための根拠となりやすい因子は何かについても考察する．