要旨(AIコンパニオンのまとめを手直し)
簡単なまとめ
この会議は、監査役の失敗原因分析に関する研究についての発表でした。
高橋さんの大庭さんの紹介で始まりました。 大庭さんは第三者委員会の調査報告書589件を分析して失敗原因のまんだら(因果関係図)を作成したと説明しました。 研究の目的は、監査役の学びにつながる内容を提供することでした。従来の不正のトライアングルの限界を超える「四分類」や「ナッシュ均衡としての不正」の概念が示され、大規模言語モデル（LLM）を活用した分析の可能性と課題が議論されました。
要約
監査実務と失敗分析
冒頭、高橋さんが監査懇話会の活動と、失敗学を監査実務に応用するスタディグループ立ち上げの経緯を説明した。
大庭さんは調査報告書589件から失敗原因まんだら(監査役版)を作成し、本日のForumに向けて主スキームが「品質偽装・検査不正」の62件を統合した連関図を試作したことを報告。「共通の失敗シナリオ(あるある)を抽出・可視化することで、監査役が取締役等へ効果的な問いを投げかけ、ガバナンス向上に寄与できる」という仮説が示された。
第三者委員会等の報告書分析における背景と課題
公表された調査報告書(2013〜2025年)の件数は高止まりしている。他社事例から学ぶ機会がありながら不祥事が減らない背景として、大庭さんは「報告書がステークホルダーからの信頼回復を主目的としており、他社が教訓を得にくい形式になっている」という課題を指摘した。本研究では2013年以降の報告書875件から容量足切りやAI-OCR処理、統合整理を経て589ケース(637ファイル)を整備し、全データについて報告書の該当ページ・原文記述まで追跡可能な分析基盤を構築した。
なぜ監査役が失敗学とAIなのか
事故調報告書が同種事故の再発防止(他者への学び)を目的とするのに対し、不正・不祥事の調査報告書は「信頼回復」を最優先とし、経営層の動機には踏み込まないケースも多い。また、膨大な報告書(589件・約704万字)の精読は個人では困難を極めるが、LLMの読解・要約力を活用することで不祥事データベースの構造化が可能となり、監査役に新たな知見をもたらす道が開けたと述べた。
不正のトライアングルの限界と「不正原因の四分類」
従来のクレッシーによる「不正のトライアングル(動機・機会・正当化)」には、①環境・背景要素が入らない、②動機と正当化が重複する、③集団的意思決定など組織的失敗を説明しにくい、という3つの壁がある。そこでAIとの対話から、「不正原因の四分類」（A：経営層のプレッシャー・関与、B：制度・構造・能力的要因、C：組織風土・慣行、D：個人的な動機・正当化）を設定した。さらに、関係者が自らの立場で最善手を選んだ結果として不正が固定化する「ナッシュ均衡」の視点を提示し、倫理教育だけでなく、そうせざるを得ない構造自体の解消が必要であると強調した。
AIを用いた連関図の抽出設計
調査報告書をAIに読ませる際に、作成済みの原因まんだら73項目をコードブックとしてAIに与え、自由記述を制限して因果関係を抽出した。品質不正62件の分析にあたり、原因の孤立を防ぐため、結果ノード(連関図の箱)の終着点を「本件不正行為」と「発覚・是正の遅延」の2種類に集約させる設計とした。原因を記述したノードには、「引き金、可能化、継続、発覚遅延、拡大」という５種類のRoleを割り当て、因果関係をつなぐエッジ(連関図の矢印)には、「引き起こす、可能にする、強める、止められず」という４種類のRelationを割り当てることとした。
まんだらの改定プロセスと中核軸の発見
AI判定と人間による目視確認を4巡反復した結果、品質不正の精読だけでコードが73から80項目に増加した(「所管リスク領域への無関心」等の新設)。
「引き金」となった要因を層別分析すると、経営層の関与の有無にかかわらず「工程能力を無視した受注・短納期」が最多で、次いで「必達目標の押し付け」や「実害はない」が上位を占めた。経営層が不正を直接認識していなくとも、その目標設定や受注判断自体が不正の引き金を引き起こす実態が確認された。
あるある連関図と発覚遅延・監査技術の課題
統合連関図から、「教育不足→知識不足→実害なし判断→不正」と「目標圧力→無理な受注⇔人員不足→不正」という2つの主要シナリオが示された。また発覚遅延要因として、「監査の技術力不足・実態未確認」の約3分の2(65%)が「発覚・是正の遅延」に直結していた。内部監査人が製造・検査の技術を理解していなければ偽装を見抜けない点は、三様監査の実効性確保において監査役に重い示唆を与える。さらにK製薬の事案を通じ、個別記述をまんだらコードに抽象化することで他事案と共通の失敗構造が浮かび上がることが確認された。
客観性と動機のジレンマ(損保案件との比較)
過去に分析した損保会社案件では、報告書記述(約８割)に加えて筆者の想像で動機的要因を約２割補筆したことで、当事者の心理と合致するであろう納得感の高い連鎖が描けた。一方、今回の品質不正は客観性を重視して「補筆ゼロ」で作成した結果、経営層の不純な動機や実行者個人の正当化など、報告書に記載される頻度が低い要素が抜け落ちてしまった。客観性を重んじると肝心の動機が消え、動機を描こうと補筆すると主観的憶測に陥るというジレンマが提示された。
連関図の活用と「監査役の問い」への展開
連関図から自動的にシナリオを抽出することには課題が残るものの、高頻度で現れるまんだら項目を「監査役が発すべき具体的な問い」へ変換する実務アプローチが示された。例えば「経営会議で品質の議題は年何回あったか」「内部監査部門に製造工程を技術評価できる人材はいるか」「規格外だが実質問題なしと判断した事例は年に何件あったか」など、定量的・具体的に確認できる問いを整えることで、日常の牽制やリスク予防に役立てられるとした。
質疑応答・討議
飯野先生からは、失敗知識データベースへのAI活用への期待が示された。田中氏(組織行動分科会)は、再発防止を目的とするなら主観や仮説を取り入れたストーリー化や民話のAT分類のような骨格化も有効と助言。山岡氏は報告書が捨象しがちな経営理念や人間心理など本質的課題の重要性を指摘し、大庭氏も報告書のみそぎ的側面に言及した。佐伯公三氏からは、まんだら図と連関図の使い分けや、経営層・現場など対象に応じた対話ツールとしての活用法が提案された。
大庭氏の失敗原因まんだら(監査役版)
飯野は、大庭さんが作成した監査役版失敗原因まんだらをレベル3まで、まんだら図に作図しました。以下図をクリックすると拡大版が表示されます。
