USCPA AUDChapter 9
データと情報の利用・監査データ分析 確認テスト
全6問（○×・MC形式）・解答解説付き
USCPA AUD Chapter 9「データと情報の利用・監査データ分析」の頻出論点を、6問の確認テストでチェックできます。選択肢を選ぶと その場で正解・不正解と解説が表示されます。最後まで解くと結果もまとめて確認できます。
1○×問題
ADA(監査データ分析)はAU-C体系において、それ自体を独立して義務づける固有の監査基準として存在する。
正解: ×（誤り）
ADA自体を義務づける固有の基準はAU-C体系には存在しない。AICPAの実務指針(AICPA Guide to Audit Data Analytics)は非権威的なガイダンスであり、ADAが監査手続として成立する根拠は、分析的手続を定めるAU-C 520と、監査証拠の十分性・適切性を定めるAU-C 500にある。
ヒント: 💡 ADAを義務付ける専用の基準はない。根拠はAU-C 520とAU-C 500。
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2○×問題
総勘定元帳や支払履歴のように行と列など定型フォーマットで格納されたデータは、構造化データ(Structured Data)に分類される。
正解: ○（正しい）
構造化データ(Structured Data)とは、データベースや表計算のように行と列など定型フォーマットで格納されたデータを指し、総勘定元帳・仕入先マスタ・支払履歴が典型例である。
ヒント: 💡 行・列の定型フォーマットで格納されていれば構造化データ。
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3○×問題
プロセスマイニング(Process Mining)によって再構成された業務フローは、元になるシステムログの正確性にかかわらず、常に実態を正しく反映する。
正解: ×（誤り）
プロセスマイニングは、システムログの記録が正確であることを前提にした技法である。ログ自体が欠落・改ざんされていれば、可視化された業務フローも実態を反映しない。技法がどれだけ高度でも、元データの信頼性を問う視点は常に必要になる。
ヒント: 💡 プロセスマイニングの結果は、元のシステムログが正確という前提の上に成り立つ。
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4○×問題
ベンフォードの法則(Benford's Law)によれば、先頭桁が「1」になる理論上の出現確率は、先頭桁が「9」になる確率より高い。
正解: ○（正しい）
先頭桁が「1」になる理論上の出現確率は約30.1%と最も高く、桁が大きくなるほど出現確率は下がる(先頭桁「9」は約4.6%)。人為的に調整された数値はこの自然な分布から外れる傾向があるため、異常検知のスクリーニングに使われる。
ヒント: 💡 先頭桁「1」は約30.1%、「9」は約4.6%。1の方が高頻度。
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5○×問題
母集団全数テスト(Full Population Testing)で検出された取引群は、その時点で虚偽表示の証拠として扱ってよく、追加の閲覧・確認は不要である。
正解: ×（誤り）
全数テストで特定された取引は、追加検討の対象として絞り込まれたに過ぎない。実際に該当取引を閲覧・確認する手続を経て初めて監査証拠になる。偏り(異常)の検出そのものを証拠と同一視するのは誤りである。
ヒント: 💡 全数テストで見つかった取引はまだ絞り込みの段階。閲覧・確認して初めて証拠になる。
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6○×問題
リスク評価手続の段階で異常検知(Anomaly Detection)を用いても、それだけでその後の実証手続を省略できるわけではない。
正解: ○（正しい）
リスク評価手続は重要な虚偽表示のリスクを識別・評価するための手続であり、それ自体が十分かつ適切な監査証拠を提供するとは限らない。リスク評価段階で異常検知を使ったとしても、証拠を直接入手する実証手続が別途必要になる。
ヒント: 💡 リスク評価手続で使っても、証拠を直接得る実証手続は別途必要。
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AUD Ch9をストーリー・インプットから理解する
問題を解いたら、次はストーリー・インプット・アウトプット・整理ノートの4ステップで「なぜそうなるのか」を理解しましょう。Chapter 1は無料公開中、この章の続きは教材購入で読めます。