内部監査は岐路に立たされている。
何十年もの間、内部監査人は、内部統制を評価し、リスクを軽減し、取締役会や経営陣に保証を提供する、企業保証の安定した手として機能してきた。しかし、その足元は変わりつつある。人工知能（AI）、機械学習（ML）、そしてChatGPTのような生成ツールの爆発的な普及は、組織の運営方法だけでなく、監視やガバナンスのあり方にも変革をもたらしつつある。
この新しい現実は、手続き上の厳密さ以上のものを要求している。データに精通し、AIを理解し、デジタルトランスフォーメーションの言葉を話すことができる人材が必要なのだ。最高監査責任者（CAE）や監査リーダーにとって、課題は明確である。
内部監査員の新しいスキルセット
現代の内部監査員は、より広範で技術的なスキルセットを受け入れる必要がある。特に、3つの分野が譲れないものとして浮上している：
- AIと機械学習の認識
- プロンプト・エンジニアリングと生成AIツール
- データ・リテラシーと分析的思考
では、それぞれを分解し、監査機能に組み込むための実践的なアドバイスを提供しよう。
1.AIと機械学習ブラックボックスから戦略的資産へ
AIは単なるバックオフィスの効率化ツールではなく、ビジネス戦略の中心的存在になりつつある。不正検知から予測分析に至るまで、組織はAIを業務に組み込もうとしている。内部監査人は、これらのシステムに関する実務的な知識を身につけなければならない。
キー・コンピテンシー監査人は、AI/MLのライフサイクルの段階、データソーシングの実務、モデルリスク管理の原則、およびバイアスや公正さなどの倫理的配慮を理解する必要がある。
実例欧州の大手銀行では、内部監査チームがデータサイエンス部門と提携し、機械学習を使った信用リスクモデルの導入方法を検討した。このため監査人は、教師あり学習、オーバーフィット、データドリフトについて、博士号レベルではないが、厳しい質問をしてコントロールを評価するのに十分な理解を求められた。
CAEのためのアクションステップAI 101」セッションを定期的に開催し、社内のデータサイエンティストを招いて監査チームとブラウンバッグ・ランチを実施する。これにより、部門横断的な理解が深まり、監査員とデータ所有者のコラボレーションが促進される。
2.プロンプトエンジニアリング生成AIを監査に役立てる
ChatGPT、Claude、GeminiのようなジェネレーティブAIツールは、すでに知識労働の形を変えつつあり、内部監査も例外ではない。しかし、価値を引き出すためには、監査員はこれらのツールの巧みな使い方を学ばなければならない。それは、プロンプトエンジニアリングを習得することを意味する。つまり、正確で実用的なアウトプットをもたらすインプットを作成する技術と科学である。
キー・コンピテンシープロンプトエンジニアリングは、ポリシーの要約、監査スクリプトの生成、大規模なテキストデータセット（契約書や電子メールなど）の分析などのタスクにAIツールを使用する監査人を支援します。責任を持って使用すれば、生産性を高めることができる。
実例フォーチュン500に入るあるテクノロジー企業は、監査報告書の作成、自由形式の調査回答における異常の特定、規制変更の要約などのテンプレートを含む「監査担当者向けプロンプト・プレイブック」を作成した。その結果は？報告書作成にかかる時間を40％削減。
CAEのためのアクションステップ社内研修プログラムにプロンプトリテラシーを組み込む。サンドボックス環境でツールを試すよう監査員に奨励し、適切な検証や人間による監視など、AIの使用に関する倫理的ガイドラインを策定する。
3.データ・リテラシーデータを洞察に変える
データリテラシーは、間違いなくデジタル時代において最も基礎的なスキルである。それは単にエクセルやパワーBIを使うということではなく、どのような質問をし、どのようにデータソースを調査し、どのように結果を解釈するかを理解することである。
主な能力監査人は、基本的なデータクエリ（SQLなど）、データの視覚化、データを使ったストーリーテリングに精通していなければならない。かつて金融リテラシーが監査人の必須条件であったように、今やデータリテラシーは不可欠である。
実例米国を拠点とする医療機関では、内部監査員がデータ可視化ツールを使用して、患者の請求異常の傾向をマッピングした。シンプルなダッシュボードをフィールドワークに組み込むことで、チームは従来のサンプリング手法では見逃していたパターンを発見した。
CAEのためのアクションステップ：段階的なデータリテラシーの枠組みを構築する。すべての監査員がデータサイエンティストになる必要はありませんが、すべての監査員がデータ出力を利用し、質問できるようにする必要があります。データリテラシー・プロジェクトのような認定プログラムや、専門家協会が提供するカスタマイズされたモジュールを検討する。
CAEのための戦略継続的な学習文化の構築
アップスキリングは一過性の取り組みではなく、考え方の転換である。ここでは、監査リーダーがこの進化を機能のDNAに組み込む方法を紹介する：
- 学習経路の作成現在のスキルと将来の役割に基づいて、各監査員にパーソナライズされた研修ロードマップを作成する。社内ワークショップ、外部コース、ピアラーニングを組み合わせて使用する。
- イノベーションを奨励する：新しいツールやテクニックを試し、その学びをチーム全体で共有した監査員を表彰する。イノベーション賞やデジタルバッジは、士気とモチベーションを高めます。
- 好奇心のある人材を採用する：採用にあたっては、深い技術的専門知識よりも、デジタルな好奇心と学習意欲のある候補者を優先する。今日の監査リーダーには、"知ったかぶり "ではなく、"学ぶ姿勢 "が必要だ。
- 企業デジタル戦略との連携IT、データガバナンス、イノベーションの各チームと緊密に連携し、監査が企業変革の取り組みに組み込まれるようにする。これにより、監査役は、技術的な変化の背後にある "理由 "を理解することができます。
結論未来はオプションではない
組織がAIとデータ主導の意思決定を取り入れる中、内部監査は進化しなければならない。しかし、これは置き換えの話ではなく、権限委譲の話である。
未来の監査人は、単にチェックボックスにチェックを入れるだけでなく、データに精通したアドバイザーとなり、洞察力、誠実さ、インテリジェンスをもって組織が不確実性を乗り越えるのを支援する。
今日、AIに精通し、プロンプトエンジニアリングとデータリテラシーに投資することで、CAEは専門職の将来性を確保し、今後何年にもわたって内部監査の戦略的価値を高めている。
