Benford's Law（ベンフォードの法則）
意味
ベンフォードの法則
カイロウ式ヒント
先頭桁の分布パターンで不正を検出
Benford's Law の試験対策解説
ベンフォードの法則（Benford's Law）とは、自然発生的な数値データ群において、先頭の桁（最初の数字）が1になる確率が最も高く、数字が大きくなるにつれて出現確率が低下していくという統計的な規則性を指します。人為的に作られた数値（架空の取引や改ざんされた数値）は、この自然な分布パターンから逸脱する傾向があるため、監査人は買掛金や経費などの金額データにベンフォードの法則を適用し、実際の先頭桁の分布が期待される分布から大きく乖離していないかを分析することで、不正の兆候を検出する手がかりとして利用します。あくまで異常の可能性を示すスクリーニング手法であり、乖離自体が不正の証明にはならない点に注意が必要です。
試験での問われ方・ひっかけポイント
ベンフォードの法則から外れた分布が見つかっても、それ自体は不正の直接証拠ではなく「追加調査が必要な兆候」にとどまる点が問われます。分布の乖離＝不正確定と結びつける選択肢は誤りです。
英語例文
The auditor applied Benford's Law to accounts payable amounts to detect potential fraud.
監査人は不正の可能性を検出するため、買掛金の金額にベンフォードの法則を適用しました。
Benford's Law に関するよくある質問
ベンフォードの法則はどんなデータにも適用できますか？
自然発生的に生じる幅広い範囲の数値データに適用されますが、上限や下限が固定された数値（郵便番号や電話番号など）には適していません。取引金額のような自然発生データが対象です。
ベンフォードの法則で異常が見つかったらどうしますか？
直ちに不正と判断せず、異常な先頭桁を持つ取引を抽出し、証憑突合など追加的な監査手続によって原因を確かめる必要があります。
所属章: Ch.20 監査データ分析
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