投稿者 global-ai-media 
米国の大手会計事務所EisnerAmperが、MicrosoftのAzure AI Foundryを活用して監査業務を支援するAIエージェント「EisnerAI Audit Design Agent」を開発しました。規制が厳しく正確性が求められる監査領域において、生成AIをどのように業務プロセスに組み込み、リスクを管理しているのか。この事例は、日本企業が単なる業務効率化を超えて、専門業務の品質向上にAIを活用する上で重要なヒントを含んでいます。
「チャットボット」から「特化型エージェント」への進化
生成AIの初期導入フェーズでは、多くの企業が汎用的な社内チャットボットや、社内ドキュメントを検索・要約するRAG（検索拡張生成）システムの構築に注力しました。しかし、現在グローバルで進行しているのは、特定の業務プロセスを深く理解し、実行を支援する「AIエージェント」へのシフトです。
今回取り上げる米国の会計事務所EisnerAmperの事例は、まさにその象徴的な動きと言えます。彼らが開発した「Audit Design Agent（監査設計エージェント）」は、単に会計基準を検索するだけのものではありません。監査人がクライアントごとのリスク評価や監査計画を策定するプロセスそのものを支援するよう設計されています。
ここで注目すべきは、彼らが「Azure AI Foundry」のような統合プラットフォームを採用している点です。これは、単にAIモデルをAPIで呼び出すだけでなく、プロンプトの管理、評価、安全性のガードレール構築、そして継続的なモニタリングを一元管理するための基盤です。専門性が高くミスが許されない領域でAIを活用するには、こうした「AI運用のためのインフラ（LLMOps）」が不可欠となっています。
規制産業におけるAI活用のリアリティ
監査業務は、金融規制や法的責任と直結する非常にセンシティブな領域です。日本においても、公認会計士や監査法人には高度な職業的懐疑心と正確性が求められます。こうした領域でAIを活用する場合、最大のリスクはハルシネーション（もっともらしい嘘）と、判断根拠のブラックボックス化です。
EisnerAmperの事例から読み取れるのは、AIを「判断の代行者」ではなく「超優秀なジュニア・アシスタント」として位置づけている点です。AIエージェントは膨大な資料からリスク要因を抽出し、監査手続きの草案を提案しますが、最終的な承認と責任は人間が担います。これは「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」と呼ばれるアプローチであり、日本の品質管理基準やコンプライアンス要件に照らしても、最も現実的かつ受容されやすい解と言えます。
日本企業における専門業務への適用可能性
日本企業、特にBtoBの事業会社や専門サービス業において、この事例はどのように応用できるでしょうか。
第一に、法務、税務、品質保証、設計レビューといった「高度な専門知識」と「定型的なチェックプロセス」が混在する業務での活用です。日本では少子高齢化による専門職の人材不足が深刻化しており、ベテランの暗黙知をAIエージェントとして形式知化するニーズが高まっています。
例えば、製造業における設計図面の一次レビューや、法務部門における契約書のコンプライアンスチェックなどは、監査設計エージェントと同様のアプローチが可能です。重要なのは、AIに全てを任せるのではなく、AIが「論点整理」と「ドラフト作成」を行い、人間が「最終判断」にリソースを集中できる環境を作ることです。
日本企業のAI活用への示唆
EisnerAmperの事例を踏まえ、日本企業の意思決定者やAI推進担当者は以下の3点を意識すべきです。
1. 「汎用」から「業務特化」への転換
全社員向けの汎用AIチャットだけでなく、特定の部署（経理、法務、開発など）の業務フローに深く組み込まれた「特化型エージェント」の開発に投資の軸足を移すべき時期に来ています。これにより、単なる時短だけでなく、業務品質の底上げが可能になります。
2. ガバナンスを「ブレーキ」ではなく「ガードレール」にする
AIのリスクを恐れて禁止するのではなく、Azure AI Foundryのような管理基盤を用いて、適切な利用範囲と安全対策（ガードレール）を設定することが重要です。特に日本企業では、ログの追跡性（トレーサビリティ）を確保することで、コンプライアンス部門や経営層の安心感を得やすくなります。
3. 熟練者とAIの協働モデルの構築
「AIが仕事を奪う」という対立構造ではなく、人手不足が深刻な専門領域において「AIが若手や中堅をサポートし、ベテランの負担を減らす」という文脈で導入を進めることが、現場の組織文化にフィットし、定着への近道となります。