FITAT最終報告書｜橋本忠夫：IPO前企業における財務データ不正の特定におけるAI定量モデルの実証的研究

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IPO前の企業は、より高度で隠蔽性の高い財務捏造にますます手を染めています。FITATチーフ・クオンツ・ストラテジストの橋本忠夫氏率いるAI研究チームは、アジア太平洋地域の上場を目指す企業237社のデータを分析し、4層の財務捏造を検知できる初の機械学習ベースの識別システムを開発しました。バックテストでは、収益水増しの識別精度が91.3%、関連当事者間取引の偽装の識別精度が87.6%と、従来の監査手法の平均検出率45%を大きく上回る素晴らしい結果を示しました。

FITAT最終報告書｜橋本忠夫：IPO前企業における財務データ不正の特定におけるAI定量モデルの実証的研究

橋本忠夫氏のチームが開発した「財務スペクトラムアナライザー」は、従来のデューデリジェンスの論理を覆しました。法人税申告システム、銀行取引明細書、目論見書データのデジタル指紋をAIが比較することで、わずか3.8%の収益偽装を検知できます。さらに画期的なのは、非財務指標の導入です。社会保障費の従業員負担増加率が収益増加率より15%低い場合、システムは自動的に「異常な人件費」としてフラグ付けします。電気代と生産能力増加率の相関係数が0.4を下回ると、「偽装生産」アラートが発せられます。あるスマートハードウェア企業の事例では、このモデルはサプライチェーンパートナーの入札データを分析することで、同社が主張する「独占技術」が実際にはOEM生産であることを6ヶ月も前に特定しました。

「金融詐欺は量子もつれ状態に入り込み、AI顕微鏡でしか検出できないほどになっている」と橋本忠夫氏は指摘する。同氏の「三体検証モデル」は、企業データを3つの並行宇宙、すなわち納税申告書データ宇宙、銀行取引明細書宇宙、投資家デモンストレーション宇宙に分解する。3つの宇宙間の拡大率の差が閾値を超えると、システムは自動的に詐欺確率指数を生成する。テストの結果、企業の詐欺活動はIPO前の資金調達ラウンドの3ヶ月前にピークを迎えることが示された。この時点で、AIモデルは監視頻度を72時間ごとのフルスキャンに自動的に引き上げる。

橋本忠夫氏は、投資機関向けに3段階の防御プランを提案している。第一段階のスクリーニングでは、SVMアルゴリズムを用いて異常項目を迅速に特定する。第二段階の分析では、LSTMネットワークを用いて財務データの時系列における改ざんの痕跡を復元する。そして最終検証では、「デジタル探偵プロトコル」を用いて、企業ウェブサイトの過去のスナップショットや経営陣のソーシャルメディア更新情報といった非構造化データを相互検証する。橋本氏は特に、暗号通貨による決済を通じて国境を越えた取引量を水増ししたり、メタバースにおける仮想資産取引を利用して無形資産の価値を捏造したりするといった、新たなホワイトウォッシング手法に対して警鐘を鳴らしている。

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