分析的手続・とは？初心者でも分かる基本と使い方ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

分析的手続・とは？初心者向け解説

はじめに、分析的手続・とは何かをやさしく解説します。会計やデータ分析の世界でよく使われる言葉ですが、初めて耳にする人にも伝わるように丁寧に説明します。

1. 基本の意味

分析的手続とは、数字の関係性を比べたり、過去のデータと現在の結果を比べたりして、情報の信頼性を確かめる方法です。たとえば売上の増減が急に大きくなると、何かミスや見落としがあるのではないかと疑ってみる、というような作業です。

2. なぜ大切か

この手法は、現場での確認作業を減らしつつ、問題を早く見つけるのに役立ちます。データ同士の自然な関係性を利用するので、全てを一から検証するより簡単で早いことが多いです。

3. 具体的な使い方

以下の3つのステップを覚えると、分析的手続は身近になります。

Step 1: 比較するデータを決める。代表的なものは売上高、費用、利益、在庫、現金の残高などです。

Step 2: 期待値を作る。前年の実績や市場の動向から「こんなはずだ」という予測値を立てます。

Step 3: 実績と予測を比べる。ズレがあれば理由を探します。ずれが小さく、合理的であれば問題なしと判断します。

4. よくある例と異常値の見つけ方

例として、月次の売上が前月比で15％減るのは珍しい場合があります。原因を探すには、単純に数字を追うだけでなく、プロモーションの終了、返品増、季節変動などを考慮します。

分析対象	確認ポイント
売上高	前年同月比、商品別の内訳、主要顧客の動き
在庫	在庫回転率、倉庫の入出庫の整合性
費用	費目別の変動要因、長期契約の影響

この表のように、データと関係性を整理していくと、どこに原因がありそうかを絞り込めます。

5. 注意点とコツ

注意点として、数字の並べ替え方や計算方法の違いで見え方が変わることがあります。データの出所が不確かだと、分析的手続の結果も信頼できません。データの出所と日付、集計方法を確認しましょう。

6. 簡単なまとめ

分析的手続は、情報の信頼性を高めるための手法です。日常生活では、家計の支出を見直すときや、グループでのプロジェクト計画を立てるときにも似た考え方を使うと役立ちます。

分析的手続の関連サジェスト解説

監査論分析的手続とは: 監査論分析的手続とは、監査の世界で使われる重要な手続きの一つです。分かりやすく言えば、数字の関係性を見て“おかしいところはないか”を探す方法です。監査論は監査の考え方全体のこと。分析的手続は、その考え方を実務に落とす具体的なツールです。どういうときに使うのか、計画の段階でリスクを見つけるため、財務データと非財務データを組み合わせて予想を作る。実際の数値と予想を比べて差が大きい場合には追加の検証を行う。完成品の金額が思っていたよりも大きく変わっていれば、さらに詳しく調べるべき手がかりになります。よく使われる手法には、傾向分析、比率分析、合理性テスト（reasonableness testing）などがあります。傾向分析は過去のデータと現在のデータを並べて、どんな変化が起きているかを見る方法です。比率分析は売上高や利益率、在庫回転日数などの比を使って「この数字は普通か妥当か」を判断します。合理性テストは“この数値がどうしてこうなるのか”という理由を仮説として検証します。予想値を作って実測値と比べるやり方も普通です。実務では、分析的手続を計画段階・実証段階・総括段階の3つで使い分けます。計画段階では潜在的なリスクを探し、実証段階では疑問点を詳しく検証します。総括段階では全体の整合性を確認し、財務諸表が公正かどうかの根拠を固めます。注意点として、データの質が低いと分析結果が誤解を生むことがあります。仮定の妥当性、データの偏り、外部要因の影響を考慮することが大切です。文書化（よく使った手法、前提、差異の理由、結論）を丁寧に残すことも重要です。総じて、監査論分析的手続とは、数字のパターンから異常を早く見つけ、リスクを評価し、財務諸表が公正に開示されているかを確認するための、現場で非常に役立つツールです。

分析的手続の同意語

分析手法: 分析を行う際の方法・技法。財務データを整理・比較・傾向把握するための手段で、分析的手続と同様に信頼性を評価・検証します。
分析手続き: 財務データの分析を目的とした正式な手順。監査計画段階や財務の傾向検出に用いられる手続のこと。
分析的検討: 財務情報を基にして結論を導くための検討・評価の作業。分析的手続の広義の同義語と考えられます。
水平分析: 過去と現在の同じ項目を横並びで比較して傾向を把握する分析手法。分析的手続の一種として使われます。
傾向分析: 財務データの変化の傾向を見つけ出す分析。異常値の検出にも活用されます。
期間比較分析: 複数期のデータを比較して差異・傾向を把握する分析。分析的手続の具体的な実践形態の一つです。
比較分析: 類似項目のデータを比較して相違点・類似点を評価する分析。
定量分析: 数量データを用いた分析。数値に基づく評価を行う分析手法。
計量分析: 統計的・数量的手法を用いた分析。定量データの関係性を検証します。
変動分析: データの変動パターンを調べ、原因を推定する分析。
回帰分析: 統計的手法のひとつで、変数間の関係性を数式で表して傾向を推定する分析。
統計的分析: 統計に基づく分析全般。サンプルデータから結論を導く方法。
異常検出分析: データの中で異常値や不規則性を特定する分析。財務報告の信頼性を検証する際に用いられます。

分析的手続の対義語・反対語

直感的手続: 分析を前提とせず、ひらめきや感覚に基づく手続。短時間で結論を出しやすく、データの深掘りは控えめになります。
非分析的手続: 分析的な分解・検証を避け、全体像や経験、実務に基づく進め方のこと。
経験的手続: 過去の体験や実務での成功例を土台にする手続。新しいデータより経験則を重視します。
総括的手続: 細かい要素の分析を省き、結論を大局的にまとめて判断する手続。
全体論的手続: 部分ではなく全体の関係性や全体像を重視する手続。システム全体の視点が強いです。
実務的手続: 理論より現場での適用・実務的な解決を重視する手続。実用性を第一にします。
常識的手続: 一般的な常識や慣習に沿って進める手続。特殊な分析より普遍的なアプローチを取ります。
感覚的手続: 感覚・直感・情緒に頼る手続。数値化されていない情報に基づく判断が多くなります。
非論理的手続: 論理的推論や体系的検証を用いず、体感や経験則を中心に進める手続。

分析的手続の共起語

監査計画: 監査を実施する前に作成する全体計画。分析的手続を含む手続の設計・順序を決定します。
リスク評価: 財務報告における重大な誤謬のリスクを特定・評価するプロセスです。
内部統制: 組織内の手続・方針・コントロールの総称。分析的手続は内部統制の評価に役立ちます。
監査証拠: 監査の結論を裏づける事実・情報の集積です。
重要性: 財務報告の誤謬が利用者へ与える影響の大きさを判断する閾値です。
期待値: 分析的手続で用いられる、過去データや業界データなどから算出する予想値です。
予想値: 今後の期間のデータとしての予測値です。
期間比較: 前期と今期など、期間間のデータを比較して差異を評価します。
時系列分析: 時間の経過に沿ってデータの推移を分析する手法です。
比率分析: 財務比率を用いて財務状態や業績を評価する分析です。
トレンド分析: 長期的な傾向を把握する分析です。
比較分析: 複数データセットを並べて比較する分析です。
ベンチマーク: 業界標準や競合データと比較する基準値です。
異常差異: 予想値・期待値と実績値の差が大きい差異です。
不合理な差異: 説明が困難な差異のことです。
実証的証拠: 分析的手続を通じて得られる、結論を裏づける証拠です。
データ分析: 会計データを用いた分析全般を指します。
資料収集: 分析の根拠となる資料を集める作業です。
証拠収集: 監査証拠となる資料や情報を収集する作業です。
検証手続: 仮説を検証するための追加の手続きです。
再計算: 取得したデータの数値を再計算して検証する作業です。
期待値設定: 分析的手続で用いる期待値を設定する作業です。
重要性閾値: 分析判断の基準となる重要性の閾値です。
監査基準: 監査の実務を規定する基準（ISA、GAASなど）です。
検出リスク: 監査が財務報告の誤謬を見逃す可能性を指します。
内部統制評価: 内部統制の設計・運用状況を評価する作業です。
横断分析: 横断分析（水平分析）は、複数期間のデータを同一項目で比較する分析手法です。
垂直分析: 垂直分析は、財務諸表の構成要素を相対的な比率で比較する分析手法です。
差異分析: 予想値と実績値の差を分析し、差異の原因を特定します。
財務諸表分析: 財務諸表の数値を総合的に分析する作業です。

分析的手続の関連用語

分析的手続: 監査の計画・実施・総括の局面で用いられ、財務データと非財務データの関係性や傾向を検討して、偏差や異常の原因を探る手続きです。期待値と実績の差異を評価するのが中心です。
監査計画: 監査の全体像や方針、手順を決定する初期段階の計画。分析的手続はこの段階でリスクを把握するのに役立ちます。
実証手続: 取引の発生・発行・開示の妥当性を、直接証拠として確認する手続きです。実務では実在性・正確性を検証します。
証拠収集: 監査結論を支える情報を集める作業全般を指します。書類・記録・関係者の説明などを含みます。
相関分析: 複数データ間の関係性を分析して、整合性が妥当かどうかを判断します。正の相関・負の相関を検討します。
回帰分析: 従属変数と独立変数の関係を統計的にモデル化する手法で、予測や説明に使われます。
時系列分析: 時間の経過によるデータの動きを分析し、傾向や季節性、変動を把握します。
予測分析: 過去データから未来の値を推定する分析手法で、異常発生の予測にも活用します。
比較分析: 期間・部門・地域などを比較して差異や傾向を把握します。
偏差分析: 実績と予算・過去値・推定値の差を検討し、原因を探る分析です。
要約統計: データの中心傾向とばらつきを要約する指標（平均・中央値・分散など）を用います。
記述統計: データの基本的特徴を整理する統計手法全般を指します。
重要性: 監査における重要性（材料性）を判断する基準。小さな差でも重要となり得る点を示します。
不確実性: データや推定に含まれる未知の要素。分析ではこの不確実性を意識します。
データ品質: データの正確性・完全性・一貫性・信頼性といった品質の評価です。
内部統制評価: 企業内部の統制設計と運用状況が適切かどうかを評価します。分析的手続の前提にもなります。
異常値検出: 通常のパターンから外れる値を見つけ出し、原因を調査します。
整合性検証: 複数のデータが矛盾なく整合しているかを確認します。
変動分析: 期間間の変動要因を分析して、差異の原因を特定します。
データ統合: 複数のデータソースを一つの分析対象として統合する作業です。
トレース分析: データの出所と最終成果物を結び付け、整合性を検証します。
証拠の信頼性評価: 収集した証拠の信頼性・妥当性を評価するプロセスです。
リスク評価: 監査に影響するリスクを特定し、評価・対応方針を決定します。
データ探索分析: 初期段階でデータの分布や特徴を探索して理解を深めます。
ベンチマーク分析: 業界平均や競合他社と比較して自社の位置づけを評価します。
クロス集計: カテゴリ別にデータを集計して関係性や傾向を把握します。
計量的検証: 数値を用いて結論を検証・裏付ける手法です。