商学部学生が、会計分野における大学生の研究発表会「アカウンティングコンペティション2021」に参加し『審査員特別賞』を受賞しました。
内容
「アカウンティングコンペティション2021」は、会計分野における大学生の研究発表会です。
2021年12月19日（日）にオンライン形式でプレゼンテーションが実施され、25大学、31ゼミナール、68チームの学生が参加しました。そこで商学部潮ゼミと川端ゼミの学生がそれぞれ発表し『審査員特別賞』を受賞しました。
アカウンティングコンペティション2021
〈潮清孝ゼミ〉
テーマ：『機械学習による財務分析』
概要：
本研究では、機械学習を用いて企業の財務状況を分析した。機械学習とは数値化されたデータの中からパターンを見つけ出し、答えとなる値を予測する仕組みのことであり、いわゆる人工知能（AI）の一つである。
具体的には、安全性・収益性・将来性を、それぞれ貸借対照表・損益計算書・キャッシュフロー計算書の数値をもとに分析した。その結果、平均74.8%という高い精度のモデルを構築し、会計分野におけるAIの利用可能性を示すことができた。
発表者：潮ゼミ（チーム名：SAKETOBA ）
・島田 隆広（会計学科｜3年）
・永田 果子（会計学科｜3年）
受賞：審査員特別賞
〈川端千暁ゼミ〉
テーマ：『ベンフォードの法則を利用した監査手続』
概要：
本研究では財務諸表監査における不正検出手法に着目し、より効果的・効率的な監査に繋がる手法を検討するため、分析的手続の一種であるベンフォードの法則を用いた分析について数値実験を行った。ベンフォードの法則とは、自然界の数字(全てではない)の最上位桁は、1~9までの数字が一様に現れるのではなく、指数分布に従って現れるということを示すものである。
数値実験ではまず、仮想の「真の売掛金伝票データ」と｢改ざん後の売掛金伝票のデータ」を生成し、次にこれらの最上位桁の数字に対してベンフォード分析を行った。
本研究の結果として、ベンフォード分析はシミュレーションによって生成した改ざんデータに対して、有効であることが確認された。
発表者：川端ゼミ（チーム名：川端ゼミA）
・串間 里咲（会計学科｜3年）
受賞：審査員特別賞
潮ゼミの皆さん
川端ゼミの皆さん
