財務管理

 

世界金融危機以降、財務実務は著しく複雑化しています。不確実性とリスクが渦巻いています。同時に、ビッグデータとバリューチェーン・ファイナンスは、組織の財務業務のあり方を変革する新たな強力な機会をもたらしています。財務のダイナミックな性質は、その責任者にとって課題となっています。現金、リスク、市場を重視する財務は、他の財務活動とは異なります。業務面でも戦略面でも、ツール、システム、そして事業部とのやり取りが複雑であるため、財務に必要なスキルの一部は専門化されています。財務責任を負う管理会計士は、財務部門と非財務部門を横断した業務に多くの時間を費やし、リスク管理の文化を主導し、株主モデルと経済モデルを開発・検証しています。このガイドは、投資、資金調達、リスク戦略に関する意思決定を行う際に、管理会計、税務、財務機能間の緊密な連携、理解、そして協力の必要性を強調しています。組織の資産の守護者として、管理会計士は流動性の管理、資本構成の最適化、そしてすべてのステークホルダーに価値を生み出す戦略の実行支援に責任を負っています。特に2008年の世界的金融危機以降、あらゆる組織の財務機能は、価値を生み出すために、はるかに複雑な環境で活動しています。管理会計士はスキルをアップデートする必要があります。

AICPAとCIMAが共同で策定したグローバル管理会計の原則（Global Management Accounting Principles）は、大小を

問わずあらゆる組織におけるこの資産管理の役割の企業データとは何でしょうか？企業は通常、データを単なるファイル、スプレッドシート、データベース、ダッシュボードとしてしか捉えていません。しかし、エンタープライズデータには、実に多くのレイヤー、あるいは断面（とでも言うべきでしょうか）が存在します。 分かりやすいもの： - 場所：データの保存場所（サーバー、クラウド、机の下など） - 機密性：「公開パンフレット」から「極秘の製法」まで - ライフサイクル：作成、使用、アーカイブ、削除 そして、あまり知られていないもの： - 居住地：どの国の法律で管理されているか - 変動性：1年に1回…あるいは1秒間に20回変更される - 重要度：あったら便利、ビジネスに欠かせない これらの横断的なデータを理解し、マッピングすることは、私にとって、以下のことを実現する最も簡単な方法の一つです。 - 真のリスクを明らかにする - コンプライアンスギャップを特定する - 重要な事項を優先順位付けする これらのデータ横断的な全体像をマップにまとめました

重要性を強調しています。この原則は、より良い意思決定を促す関係性とコミュニケーションの重要性を示し、価値創出プロセスに不可欠な関連情報の分析から得られた洞察を提示するプロセスについても指針を提供しています。

グローバル管理会計の原則は、価値創造のプロセスに寄与する14の実務分野を特定しています。戦略と財務の全ての要素には相互依存があるものの、本書が詳述する重要な実務分野は以下の通りです。 X 財務管理とキャッシュマネジメント X 財務戦略 X 投資評価 X リスクマネジメント 本書は、財務管理の専門職であるAssociation of Corporate Treasurers（ACT）と協力し、その技術的専門知識と財務管理の能力フレームワークを活用して執筆されました。これにより、新たな課題を認識し、関連する機会を活かすための能力開発を目指す管理会計士にとって、非常に有益な財務管理リソースとなっています。

生成AI 国際規格

 責任あるAI管理のための最初の国際規格であるISO / IEC 42001に関する新しいレポートが、AI管理に関する国際連合委員会（AI管理委員会）を通じて公開されました。ファブリツィオ・シリリ氏が執筆し、2015年に出版された「AI 42001」というタイトルの報告書です。

本書では、ISO/IEC 42001が世界中でどのように採用されているかをマッピングし、そのハイレベルストラクチャー（高位構造）と、業界や地域をまたいだ実際の認証活動について考察しています。MicrosoftやGoogleといった大手AI開発企業も参加しており、両社はMastermindを通じてISO/IEC 42001認証を取得しています。

23ページには、ISO/IEC 42001の導入に関する市場の認識形成における当社の役割が取り上げられています。当社は、認証業務を通じて得た現場情報を提供し、顧客の準備状況、業界固有の課題、国レベルでの導入状況などについて情報を提供しました。これらの情報は、ISO/IEC 42001がAIシステムに既に及ぼしている世界的な影響に関する本報告書の分析に役立ちました。

責任ある AI がどこに向かっているのか、そしてすでにその道を歩んでいる人々から得られる教訓を明確に理解したいなら、これは必読です。大規模言語モデル(LLM) を取得して、このレポートを自分の好みの言語に翻訳することも検討してください。

偽認証発行の防止 IAF

 

IAF、会員向けにグローバル偽造防止ポリシーを発表（遅ればせながら）

国際認定フォーラム（IAF）は、偽造証明書が国際貿易、セキュリティ、そして企業の評判に対する重大な脅威であると認識し、2025年8月6日に「IAF ID 17:2025 – 偽造証明書に関するリスクポリシー」を発表しました。ISO 31000リスクマネジメントフレームワークに基づくこのポリシーには、定義、種類、影響、予防・是正措置、監視メカニズムが含まれています。

📌 偽造証明書とは？

製品、サービス、個人、または組織のコンプライアンスを証明していると主張する文書ですが、実際にはコンプライアンスを満たしていません。

例：

• 有効期限切れの証明書を有効なものとして提示する

• 認可されていない機関から証明書を取得する

• 文書の適用範囲を、実際には存在しない方法で提示する

📂 主な種類

• IAF/ILAC以外の「並行」システム文書

• 有効期限が変更された文書

• 認可されていない機関からの「同等」を主張する文書

• 偽のWebサービス/検証サービス

• 改ざんされたコピー

🔍 一般的な手法

ロゴの無許可使用、規制されていない文書の作成、名称の類似性を利用した欺瞞、誤解を招く広告、複数国での登録による信頼感の醸成

💥 影響

• 社会的信頼の失墜

• 合法的な取引へのダメージ

• 製品の不合格、経済的損失

• 品質および安全性に関するリスク

• 公正な競争の歪曲

🛡 リスク管理アプローチ

積極的対応：偽造防止ポリシー、情報共有ネットワーク、IAF CertSearchの活用、サプライヤー選定におけるデューデリジェンス

事後対応：疑わしい文書の報告、調査、当局との連携

非常時対応：高リスク状況における特別審査、ブロックチェーンベースの検証

🔄 実施と監視

このポリシーはIAF加盟国に拘束力を持つ。実施には専任チーム、ガイドラインの設置、定期的なレビューと監査が含まれ、違反者にはブラックリストへの掲載と制裁措置が適用される。

🤝 国際協力

インターポール、ユーロポール、WCO、WIPOなどの機関とデータベースおよびインテリジェンスを共有し、共同作戦を実施する。 👏

トルコの視点

近年、「8つの書類で5,000トルコリラ」といった、認証も規制もされていない、全く無効な認証を宣伝するキャンペーンが、ソーシャルメディアやインターネット上で蔓延しています。これらの書類は、「国際的に有効」や「IAF承認済み」といった言葉で宣伝されることもありますが、実際には法的、技術的、あるいは認証上の正当性はありません。

これらの偽造書類は、企業や個人を誤解させるだけでなく、業界の評判や、国際貿易における我が国の信頼感を損ないます。真の認証プロセスに見られるような公平な監査、認証管理、そして定期的な監督は、これらの不正なシステムでは全く見られません。

問題はISO認証に限ったことではありません。偽造卒業証書や専門資格証明書などの例は、この脅威が教育から商業にまで及んでいることを示しています。これは社会の信頼と優秀な労働力に直接的な影響を与えます。規格は私たちの未来です。この詐欺行為を阻止できるのは、明確な規制と効果的な管理だけです。

品質マネジメントシステム

 https://youtu.be/hDD_DEoJQ

https://youtu.be/hDD_DEoJQxg

気候変動は、要件4.1および4.2で追加されました。ISO 9001の。これは基準を変更するものではありませんが、組織が気候変動が自社の状況に関連しているかどうか、および利害関係者がこのトピックに関連する期待を持っているかどうかを評価する必要がある付録を追加します。このISO 9001附属書の適用について詳しく理解する - https://lnkd.in/d3dGyX7z 

 

➡️ あなたの会社が認定を受けている場合は、コンテキストと利害関係者の分析でこのシナリオを確実に検討しています。この要件をどのように適用するかをコメントに残すことについてどう思いますか?

生成AI

 

MLシステムを保護するための説得力のある理由として、マイクロソフトが28社を対象に実施した調査では、業界の実務者のほとんどが敵対的機械学習（ML）についてまだ理解していないことが明らかになりました。28社のうち25社は、MLシステムを保護するための適切なツールを導入していないと回答しています。さらに、これらの企業は明確なガイダンスを求めています。準備不足は小規模組織に限ったことではなく、フォーチュン500企業、政府機関、非営利団体など、多岐にわたる組織に及んでいることがわかりました。顧客はAIシステムのセキュリティ保護の必要性を認識していますが、その方法がわからないのです。このホワイトペーパーは、組織がAIシステムのセキュリティ体制を評価するための第一歩です。しかし、組織が従うべき新たなフレームワークを追加するのではなく、既存のセキュリティリスク評価フレームワークに簡単に組み込める形でコンテンツを提供することを目指しました。このホワイトペーパーには3つの目標があります。

• AIシステムのセキュリティに関する包括的な視点を提供する。 AIシステムのライフサイクルの各要素、すなわちデータ収集、データ処理、モデルの展開について、実稼働環境において検証しました。また、AIサプライチェーンに加え、AIシステムに関連するバックアップ、リカバリ、コンティンジェンシープランニングに関する管理策とポリシーも考慮しました。

• 重要なAI資産に対する脅威と、それらを保護するためのガイダンスを概説します。エンジニアとセキュリティ専門家を直接支援するため、AIシステム構築プロセスの各ステップにおける脅威ステートメントを列挙しました。次に、AIシステムにおける既存のプラクティスを補完し、強化する一連のガイドラインを提供します。

MITは、AIリスク軽減策を体系化する、これまでにない最も強力なツールの一つをリリースしました。

📘 内容：

「AIリスク軽減策のマッピング」は、MIT AIリスク・リポジトリ・インデックス・チームによる2025年7月の最新レポートです。これは、13の主要なガバナンスおよび安全性フレームワークから収集された、831の実際のAIリスク軽減策を体系的にエビデンススキャンしたものです。

その結果、AIガバナンスコミュニティに明確さ、整合性、そして実行可能性をもたらすように設計された、23のパートからなる軽減策分類が生まれました。

これは、4つの主要領域に分かれており、軽減策の統一言語に最も近いものです。

ガバナンスと監督管理

技術とセキュリティ管理

運用プロセス管理

透明性と説明責任管理

🔍 これが重要である理由：

現在、AI関係者は分散しています。政策立案者、研究機関、そしてバイヤーは、互いに意見が食い違っています。

このタクソノミーは、ライフサイクルの段階、リスクカテゴリー、そして組織の役割に合わせて緩和策を整合させることで、ノイズを排除します。

注目すべき洞察：

テストと監査は、すべての文書の中で最も頻繁に言及されている緩和策の種類です。

モデルの整合、内部告発者保護、そして利益相反ルールは、現在の実践では未整備のままです。

LLMは抽出を支援するために使用されていましたが、依然として人間による監視が必要であり、AIガバナンス自体におけるAIの限界を浮き彫りにしています。

💡 AIポリシーの設計、監査の実施、あるいは大規模なモデルガバナンスの構築を行っているなら、これは必読です。

さらに、MITはこのタクソノミーをAirtable形式で提供しており、組織のリスクプログラムで直接使用できます。

このガイドは、基本的なクエリの枠を超え、より効果的な意思決定中心のリスクマネジメント（RM2）を可能にする、プロンプトエンジニアリングへの様々な高度なアプローチを紹介・探求することを目的としています。

ここでは、シンプルなプロンプトを反復的に改良することで精度と関連性を向上させる基礎的な手法である、基本的なゼロショットプロンプト最適化について説明します。この手法は良い出発点となりますが、複雑なシナリオへの対応には不十分な場合が多くあります。このガイドを読み進めていくと、より高度な手法が基本的なゼロショットプロンプトを大幅に上回る方法を学ぶことができます。

連鎖ゼロショットプロンプトは、複雑なクエリを相互に関連する一連のプロンプトに分解します。この手法により、特に複雑な意思決定の文脈において、各応答を体系的に構築して分析を深めることで、よりきめ細かなリスクの探究が可能になります。

少数ショットプロンプトは、厳選された少数の例に基づいてモデルを導き、RM2の原則に沿った出力を生成する強力なアプローチです。この手法は、モデルの応答が適切であるだけでなく、組織の意思決定中心のニーズに合わせてカスタマイズされていることを保証する上で特に効果的です。

このガイドでは、複雑なリスクに関する議論を管理する上で重要な、複数のやり取りやRAGにわたって会話の連続性を維持するコンテキストメモリの埋め込みについても説明します。メモリを埋め込むことで、モデルは以前のやり取りに基づいて構築できるため、より一貫性があり情報に基づいた出力が得られます。

次に、モデルが推論プロセスを段階的に概説するように促す思考連鎖プロンプティングについて学習します。この手法は、リスク分析の透明性と深度を高め、意思決定のあらゆる側面を徹底的に検討できるようにします。

自己一貫性チェックは、モデルの出力の信頼性を向上させる方法として導入されています。モデルは自身の応答を相互参照することで矛盾を減らし、より正確な洞察を提供できます。これは、ハイステークスリスク管理において重要な機能です。最後に、このガイドでは、LLMパラメータ調整について解説します。これは、様々なモデルパラメータを調整して応答を微調整する高度な手法です。これにより、モデルの出力をより詳細に制御できるようになり、正確かつ一貫性のある出力が得られます。

リスクマネジメント

 

リスク管理フレームワークは、監査室が組織全体のリスク管理に取り組むアプローチを概説したものです。その目的は、以下のとおりです。

• 効果的な意思決定を支援する

• 革新と発展を促進しながら、リスク管理に対する一貫性と有効性を確保する

• リスク管理を是正措置ではなく意思決定の肯定的な側面と捉える、リスク認識型文化を育み、促進する

• 監査室の計画、品質保証、リスク管理システムを整合させ、それらを監査室の業務のあらゆる領域に統合する

このフレームワークは、監査室の経営システムとプロセス、企業計画、業績報告、主要なビジネス上の意思決定と統合され、全社的なリスク管理アプローチを実施します。このフレームワークは、監査室のガバナンス・フレームワークであるガバナンス・ライトハウスの8つの主要原則の1つでもあります。

リスクとは、不確実性が事業目標に及ぼす影響です1。監査室の事業目標は、監査室の2020～2024年度コーポレートプランに概説されています。監査室の戦略リスクとは、監査室のビジョン、目的、将来の姿を含む企業計画の達成を妨げる可能性のある不確実性を指します。リスク管理とは、組織内のリスクを特定、評価、管理するための文化、プロセス、および体制です。リスク管理は、組織が許容するリスクの量を設定し、戦略計画および事業計画に貴重な情報を提供します。また、業務、プロジェクト、監査プロセスを含むプロセス、サービス、および主要なビジネス上の意思決定に適用されるべきです。

南オーストラリア州政府（SA政府）は、効果的なリスク管理をその活動の中核に据え続けることに尽力しています。各機関は、リスク管理を意思決定、組織文化、そしてプロセスに組み込むことを目指し、機関およびSA政府の戦略目標の達成に貢献する必要があります。このベタープラクティスガイドは、SA政府の状況において、各機関が国際規格AS ISO 31000:2018「リスクマネジメント - ガイドライン」（国際規格）を採用する際に役立ちます。

この冊子は、公共部門リスク管理フレームワーク（以下「フレームワーク」）について、迅速かつ容易に参照できる情報源を提供します。このフレームワークは、公共財政管理法および地方財政管理法の要件に基づき、機関が効果的、効率的、かつ透明性の高いリスク管理・統制システムを導入・維持するための要件を満たすために策定されました。フレームワークの理解を深め、導入を容易にするために、多くの補足ガイドライン、テンプレート、導入ツールが開発されています。さらに、ユーザーがフレームワークの理解度を実践的に確認できるように、ウェブベースのeラーニングモジュールも開発されています。フレームワーク全文

リスクは「不確実性が目標に及ぼす影響」1 と定義され、リスク管理は「リスクに関して組織を指揮し、統制するための協調的な活動」1 と定義されます。

本局では、リスクとその管理を2つの視点から捉えています。1つは、事業にマイナスの影響を与える可能性のある事象（すなわち脅威）を考慮する視点、もう1つは、ある程度のリスクを受け入れることを機会と捉える視点です。

リスク管理を実施するにあたり、職員は、期待される結果（プラスまたはマイナス）に影響を与える可能性のある問題や事象を考慮するよう指示されています。当社のリスクは、事象の結果と、その事象が発生する可能性という観点から評価されます。これは、オーストラリア規格であるAS ISO 31000リスク管理ガイドライン1 に準拠しており、特にACTIAリスクマトリックスを活用しています。

AI リスク

 

AIリスク軽減策に関する新たな知見！

MIT AI Risk FutureTechによる「AIリスク軽減策のマッピング：証拠調査と軽減策分類案」

💠概要💠

#MIT チームは、13の文書を分析し、831件ものAIリスク軽減策を抽出しました。

彼らの作業は、実用的な分類案を作成し、これらの軽減策を4つの重要なカテゴリーに分類することに成功しました。

🔸ガバナンスと監督のための統制：

🔸技術およびセキュリティに関する統制：

🔸運用プロセスに関する統制：

🔸透明性と説明責任に関する統制：

👀‼️興味深いことに、#運用プロセスに関する統制が最も頻繁に言及されたカテゴリー（全軽減策の36%）として浮上し、様々なフレームワークにおけるその広範な重要性を浮き彫りにしました。

👀‼️この中で、最も多かったサブカテゴリーは「#テストと#監査」でした。

👀‼️本レポートでは、#AIリスクマネジメント自体の進化についても触れており、定義が多様な新興概念であるため、連携に課題が生じる可能性があると指摘しています。

💠化学・製薬業界への応用💠

本文書は、創薬、プロセス最適化、品質管理、個別化医療などの分野でAIの活用が進む#化学・製薬業界におけるAI関連リスクへの対応に適応できる堅牢なフレームワークを提供しています。

🔷ガバナンスと監督管理：

🎯応用：

研究開発、製造、臨床試験におけるAIの利用に関する明確な社内ポリシーを確立する。

医薬品の処方や患者診断など、重要なAIアプリケーションについては、多者間レビュープロセスを導入する。

🔷技術およびセキュリティ管理：

🎯適用：

機密性の高い研究データ、患者情報、または独自の化学式を扱うAIシステムには、厳格なサイバーセキュリティ対策を実施します。

AIモデルを共同開発する際には、フェデレーテッドラーニングなどの技術を用いてデータプライバシーを保護します。

AIが化学プロセスにおいて危険な化合物を生成したり、安全でない推奨を行ったりすることを防ぐために、モデル安全性エンジニアリングを採用します。

🔷運用プロセス管理：

🎯適用：

特に薬剤効能予測、毒物学、化学プロセス制御といった重要なアプリケーションにおいては、AIモデルの広範な「テストと監査」を優先します。

これらの業界におけるAIの精度向上に不可欠なデータの品質と整合性を確保するために、堅牢なデータガバナンスフレームワークを実装します。

製品の品質、安全性、または規制遵守に影響を与える可能性のあるAIの障害に対する、明確なインシデント対応および復旧プロトコルを策定します。

🔷透明性と説明責任のコントロール：

🎯適用：

すべてのAIシステムについて、アーキテクチャ、学習データ、使用目的、制限事項、パフォーマンス指標を詳細に記載した包括的なドキュメントを維持します。

👀‼️これは、規制遵守と外部監査において特に重要です。

AIを活用した製品やプロセスの制限事項と潜在的なリスクについて、関連するステークホルダーに明確なリスク開示を行うためのメカニズムを導入します。