会計物理学&会計雑学講座公認会計士高田直芳

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『会計学と原価計算の革新を目指して』
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日本公認会計士協会 研究大会 発表論文 (PDF 12枚)
『管理会計と原価計算の革新を目指して』
執筆者(発表者)公認会計士 高田 直芳
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執筆者 高田 直芳

zoom RSS 公認会計士高田直芳:人工知能AIに管理会計や経営分析を委ねると人間の生活が脅かされる

<<   作成日時 : 2016/06/18 01:00   >>

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人工知能AIに管理会計や経営分析を
委ねると人間の生活が脅かされる



以前のブログ『あなたは、人工知能AIに打ち克つ自信があるか』で、次のNHK番組を取り上げました。
【資料1】NHK2016年5月15日放送

この番組で、人工知能AIに関する面白いエピソードが紹介されていました。
【資料2】NHKスペシャル2016年5月15日『天使か悪魔か 羽生善治 人工知能を探る』

例えば、ある企業が人工知能を開発し、「ペーパークリップの生産数を最大化せよ」と指示を与えたとする。

すると人工知能は、地球のあらゆる資源を使ってでも、大量のペーパークリップを作ろうとする。

資源は枯渇し、人間の生活が脅かされようとも、関心はない。

人間の能力を超えた人工知能を止める術(すべ)もない。


人工知能の本当の恐ろしさは、人間を敵視することではない。

人間に関心がないことだ。


ペーパークリップは、細い針金をくるっと曲げた文房具であり、紙留めなどに使われます。


まず、人工知能AIに「ペーパークリップの生産数を最大化せよ」と指示を出す人間の、その指示に誤りがあることを指摘しておきます。

この場合は、次の【資料3】のように指示するのが正しい。
【資料3】
  1. ペーパークリップの生産で、経営資源が最も効率的に配分される生産数を目指せ。
  2. ペーパークリップの生産で、利潤が最大化される生産数を目指せ。

上記【資料3】が理解できない場合は、次の書籍の6ページや375ページを参照。
【資料4】

上記【資料4】378ページ〔図表13-1〕によれば、【資料3】2. の利潤には、機会費用(管理会計では「機会原価」といいます)が含まれているのですが、細かいことには拘らないことにします。

すなわち、【資料3】2. の利潤は、損益計算書の「当期純利益」と同じ意味で用いることにします。


ここからが本題。

人工知能AI は、なぜ、「地球のあらゆる資源を使ってでも、大量のペーパークリップを作ろうとする」のでしょうか。
その理由は、現代の管理会計・経営分析・原価計算などが、極めて愚かな理論によって構築されているからです。

まず、管理会計や経営分析の世界では、次の【資料5】の図表が必ず利用されます。
【資料5】CVP分析(損益分岐点分析・限界利益分析・線型回帰分析)
画像

上記【資料5】の図表を利用した理論を、CVP分析といいます。
損益分岐点分析・限界利益分析・線形回帰分析とも呼ばれます。

なお、損益分岐点分析と限界利益分析とは、厳密には異なる分析手法なのですが、それは次の関連記事で確認してください。
【資料6:関連記事】

さて、上記【資料5】の中空に浮かぶ点Pを「損益分岐点」といい、ここから垂線を下ろした点Fを「損益分岐点売上高」といいます。

実際の売上高が、横軸上の点Eにあるとき、線分ACに相当する「当期純利益」を確保することができます。


人間が、人工知能AIに対して、【資料3】2. の命令を与えたとしましょう。

この場合、人工知能AIは【資料2】で紹介したのと同様に、「地球のあらゆる資源を使ってでも、大量のペーパークリップを作ろう」とします。
なぜか。

理由は、【資料5】の横軸上の点Eを超えて実際の売上高を無限に増大させていくと、【資料5】の線分ACの「当期純利益」が無限に増大するからです。

「利潤(当期純利益)を最大化せよ」という命令を与えられた人工知能AIを、人間が止めることはできません。

すなわち、現代の管理会計や経営分析の世界に、人工知能AIを持ち込むことは、人類の破滅をもたらす、というわけです。


同様の理屈は、原価計算(コスト管理)の世界でも当てはまります。
次の【資料7】は、原価計算に関する書籍やシステムでは、必ず掲載(搭載)される図表です。
【資料7】公式法変動予算(シュラッター図)
画像

上記【資料7】を、「公式法変動予算」といいます(企業会計審議会『原価計算基準』四一(三)2参照)。
「シュラッター図」ともいいます。

上記【資料5】の線分OA(売上高線)を消去し、【資料7】で線分BD(固定費線)を描き加え、∠CBEを「配賦率」と定義したのが【資料7】です。
上記【資料7】の横軸上の「操業度」には、生産数量・販売数量・作業時間・機械稼動時間などを当てはめます。

上記【資料7】は、原価計算システムや管理会計システムと称するものの、すべてに搭載されています。
なにしろ、オカミ(企業会計審議会)のお墨付きがありますから。

他者(他社)と異なることに怯え、権威主義にへいこらへいこらする人たちが、オカミの指図に従わないわけがない。


上記【資料7】に基づいて、人間が、人工知能AIに対して、【資料3】1. の命令を与えたとしましょう。

この場合、人工知能AIは【資料2】で紹介したのと同様に、「地球のあらゆる資源を使ってでも、大量のペーパークリップを作ろう」とします。
その理由は、【資料5】のときと同じですから、改めて説明するまでもないでしょう。

現代の管理会計・経営分析・原価計算の理屈のままで、そのシステムを人工知能AIに委ねることは、人間社会を破滅させることになります。


もちろん、人工知能AIの暴走を抑止する理論があります。
それが次の【資料8】です。
【資料8】タカダ式操業度分析
画像

上記【資料8】のもとで、人工知能AIに【資料3】の 1. または 2. の命令を与えた場合、人工知能AIは、点Dの「最大操業度点」を目指します。

なぜなら、【資料8】にある線分GDが、利潤(当期純利益)を最大化させるからです。
この線分GDを、「タカダライン」と呼びます。


【資料8】の点Dから垂線を下ろした点Kは、利潤(当期純利益)を最大化させる売上高(最大操業度売上高)です。

もし、人工知能AIが、点K(最大操業度売上高)よりも生産数量を増やそうとした場合、利潤が減りますから、人工知能AIは生産数量を減らします。

上記【資料8】に基づいて、人工知能AIに命令を与えた場合、人工知能AIを抑止することができます。


実は、【資料8】に似た理屈が、経済学にも存在します。
例えば次の書籍199ページ〔図5-3〕では、右上がりの曲線が描かれています。
【資料9】
スティグリッツ ミクロ経済学
ジョセフ・E. スティグリッツ
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欧米の経済学書に限らず、日本の経済学者の経済学書でも、【資料8】に似た、右上がりの曲線が描かれています。

ただし、絶対に間違えてならないのは、彼ら経済学者は、その曲線を、2次関数または3次関数で描いていることです。
複利関数に基づく複利曲線ではないのです。

それは、次の【資料10】で確認できます。
【資料10】

ちなみに、【資料5】や【資料7】は、1次関数( \(\displaystyle \large y = ax + b \) )です。
1次関数とは単利計算構造のことであり、すなわち、現代の会計学(管理会計・経営分析・原価計算)は、単利計算構造で構築されていることがわかります。

それに対し、【資料8】で描かれている曲線 ABCDE は、「自然対数の底e」を用いた複利曲線です。
1次関数の会計学や、2次関数・3次関数の経済学とはまったく異なる世界です。

まさか「似たような右上がりの曲線」だからといって、複利運用された預金利息を、2次関数や3次関数で検算できる、と考える人はいないでしょう。


企業のコスト構造を、複利計算構造で解き明かそうとする理論は、次の【資料11】の書籍が嚆矢となります。
【資料11】

数学的にもう少し厳密な証明を試みたのが、次の【資料12】の書籍です。
【資料12】

「企業のコスト構造は、日々複利の計算構造を内蔵する」という理論を、原価計算の世界に当てはめたのが、次の【資料13】です。
【資料13】

上記【資料11】から【資料13】までの書籍を学術論文にまとめ、受賞の栄誉を受けたのが、次の【資料14】です。
【資料14】
新日本法規財団 奨励賞 受賞論文
『会計学と原価計算の革新を目指して』(PDF32枚)
執筆者(受賞者)公認会計士 高田直芳


日本公認会計士協会 研究大会 発表論文
『管理会計と原価計算の革新を目指して』(PDF12枚)
執筆者(発表者)公認会計士 高田直芳

上記【資料11】の初版は、2008年11月です。
それ以前に、企業のコスト構造を、複利曲線で描いた書籍や学術論文は、日本や欧米のどこを探しても、1冊も1本も存在しません。

ノーベル経済学賞を受賞したスティグリッツ教授でさえ、2013年に出版した『ミクロ経済学 第4版』は、3次関数どまりです。


上記【資料8】の図表や、【資料11】から【資料14】までの書籍および論文の基礎となるのは、私(高田直芳)が、企業実務の最前線で、次の事実に気づいたことに端を発します。
【資料15】
  • 製造業に勤務する人であれば、工場内の各工程を観察してみてください。

    • 工場内に無数に存在する工程に、材料費・労務費・経費を次々と投入していくと、無限回数の振り替え計算が行なわれていることがわかります。

    • 材料・仕掛品・製品などが入庫と出庫を繰り返し、コストが徐々に膨張していく姿は、無限回数の複利計算を行なっていることと同じです。
  • 流通業に勤務する人であれば、店舗に置かれた商品を観察してみてください。

    • 日々仕入れた商品は、棚に補充したそばから、消費者へ次々と販売されていきます。

    • 膨大な商品が入庫と出庫を繰り返し、コストが徐々に膨張していく姿は、無限回数の複利計算を行なっていることと同じです。
  • 財務や経理に携われる人であれば、手元にある帳簿を観察してみてください。

    • 上場企業のような大規模組織になると、帳簿に記帳される仕訳の数は、1日で数百行や数千行にものぼります。

    • 振り替えの仕訳を含めれば、年間では数億行や数十億行の仕訳の数になります。

    • 入金と出金を無限回数で繰り返すその様は、無限で連鎖する複利計算を行なっていることと同じです。
  • 株式市場や仮想通貨市場を観察してみてください。

    • 人気が沸騰すればするほど、限りなくゼロに近い時間軸の中で、膨大な数の取引が行なわれます。

    • 買いが買いを呼び、売りが売りを呼ぶその経済現象は、無限回数の複利計算を行なっていることと同じです。
  • マクロ経済の産業連関表を観察してみてください。

    • ある産業で生産された中間財は次の産業へ投入され、そこで生産された中間財は次の産業へと投入されていきます。

    • その流れは、マクロ経済レベルで、無限回数の複利計算を行なっていくことと同じです。

すなわち、企業のコスト構造やミクロ・マクロの経済構造は、無限回数で連鎖する複利計算機構を内蔵していることがわかります。

失礼ながら、象牙の塔の中で安穏と暮らす人たちに、【資料15】は理解できません。


さぁて、人工知能AIよ、【資料5】や【資料7】が跳梁跋扈する現代の会計学(管理会計・経営分析・原価計算)の世界に、キミたちをのさばらせては、人間の生活が破滅してしまう。

上記【資料8】のタカダ式操業度分析は、【資料11】の書籍などにより、すでに著作権を確立させてしまった理論なので、著作権法51条2項が定める保護期間が経過するまで、人工知能AIが活躍する場はないと思いなさい。
コンプライアンス(法令遵守)違反を行なえば、その人工知能AIは一発退場だからね。

21世紀の会計学(管理会計・経営分析・原価計算)は、人工知能AIにとって、無為の時間を過ごすだけになるでしょう。

〔文責 高田直芳 税理士 公認会計士〕
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