| 研究課題/領域番号 |
23K01698
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07100:会計学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
大石 桂一 九州大学, 経済学研究院, 教授 (10284605)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 会計規制 / 会計基準設定 / EBPM / アウトソース |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、米国の証券取引委員会（SEC）が近年推し進めているエビデンス・ベースの政策形成が、財務会計基準審議会（FASB）の会計基準設定にいかなる影響を及ぼし、さらには会計規制の枠組みをどのように変えたのかを明らかにしようとするものである。この変化を1973年のFASBの誕生以来の歴史の中に位置づけ、「会計基準設定のアウトソース」の変貌とその意味を明らかにする。
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| 研究実績の概要 |
今年度はまず、前年度に引き続きFASBにおけるEBPMの台頭を検討するうえで前提となる、証券取引委員会（SEC）におけるEBPMの展開を2010年まで遡って検討した。その成果を論文化し、現在投稿中である。次いで、コメントレターを分析する際に必要となるトーンの計測方法の精緻化を試みた。具体的には深層学習を用いたトーン計測の妥当性をMD&Aを題材に検証した。その結果、BERTモデルを用いた計測は精度が高く、コメントレターの分析にも適用できることが確認された。その成果は、研究主題は異なるものの手法が共通することから、姫艶彦氏との共同研究「MD&Aにおける将来志向情報のトーンの有用性：深層学習アプローチによる分析」として日本会計研究学会で報告した。あわせて、説明可能なAI（XAI）を用いた分析の有効性についても研究を進め、その成果は原口健太郎氏などとの共同研究「機械学習モデルを用いたシミュレーション分析：地方債市場における会計情報の寄与」として人工知能学会金融情報学研究会で報告した。
コメントレターの分析については、デュープロセス文書が入手しやすい点を考慮して、まずは直近の基準等を対象に研究を進めた。具体的には、SECの気候変動開示規則を題材とした。しかし、研究遂行中に米国では政権交代が起こり、SECが規則をいったん取り下げたことから、急遽、対象を国際サステナビリティ基準審議会（ISSB）のIFRSサステナビリティ開示基準に変更した。SECの規則とISSBの基準は密接に関連していることから、分析方法の確立という点で不都合はないからである。その結果、コメントレターの分析には深層学習や大規模言語モデルの活用が有効であることが確認できた。その成果は日本会計研究学会九州部会で「国際サステナビリティ基準審議会の基準設定への利害関係者の参加」として報告し、現在、論文化を進めているところである。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
3: やや遅れている
理由
今年度は本研究を遂行するうえでの分析手法の確立に注力した。そのため、デュープロセス文書や基本文献の入手にあまり時間を割くことができなかったことから、想定よりも研究の進捗は遅れてしまった。くわえて、米国での政権交代の影響で当初予定していた分析対象を変更せざるを得なくなったことも、本研究の課題を遂行するうえで遅れをもたらした要因である。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き、1973年以降のデュープロセス文書を可能な限り入手することに注力する。そのうえで、FASBが会計基準設定にあたって事前に公表する基準案等のデュープロセス文書の内容、それに対するコメントレターの反応、および最終基準の内容の変化を、サンプリングをもとに析出する。これらを深層学習の訓練データとして用いて、全文書のトーンを計測するとともに、時系列的な変化が生じたか否かを検証する。
それと並行して、ドッド・フランク法の制定過程や、会計規制における会計検査院（GAO）の役割の変化について、議会文書やGAOの報告書をもとに分析を行う予定である。
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