3.5サンプリング（統計的/非統計的）

母集団が数万件・数百万件に及ぶとき、そのすべてを人手で検証するのは現実的でないことが多く、監査人は一部を抽出して検証する試査を用います。ここで問われるのは「サンプリング＝手抜き」ではなく、どの領域を試査で足り、どの領域は精査（全件検証）すべきか、また試査するなら統計的手法で母集団を推定するのかという、リスクと重要性に基づく判断です。この節では試査と精査、統計的／非統計的サンプリングの違いと、抽出に伴うリスクを学びます。

3.5.1試査と精査

• 精査＝母集団を構成する全項目を検証する方法。網羅性は最も高いが、母集団が大きいとコスト・時間が現実的でない。汎用監査ソフトで本番データを全件突合するなら、大量データでも精査に近い網羅検証を効率的に行える。
• 試査＝母集団から一部（サンプル）を抽出して検証し、その結果から母集団全体の状況を推し量る方法。コストを抑えられるが、抽出したサンプルが母集団を正しく代表していなければ結論を誤る（後述のサンプリングリスク）。リスクや重要性が高い領域ほど、試査の範囲を広げるか精査に近づける。

3.5.2統計的サンプリングと非統計的サンプリング

• 統計的サンプリング＝確率論に基づき無作為（ランダム）にサンプルを抽出し、サンプルの結果から母集団の誤り率などを一定の信頼水準で客観的に推定する方法。サンプル数の決定や結果の評価を数理的に根拠づけられ、結論の客観性・説明可能性が高い。
• 非統計的サンプリング＝監査人の経験・判断で、リスクが高いと見込まれる項目や重要な項目を狙って抽出する方法（判断的サンプリング）。効率よく問題を突ける反面、母集団全体を確率的に推定する根拠には乏しく、抽出に監査人の主観が入る。
• サンプリングリスク＝抽出したサンプルが母集団を代表しておらず、母集団全体を検証したなら得られたはずの結論と異なる結論に達してしまうリスク。試査に本質的に伴う。サンプル数を増やす・統計的手法を用いる・リスクの高い領域は精査するなどで低減する。試査で例外が見つかった場合は、その例外が母集団全体に及ぶ可能性を評価する。

あるシステム監査人が、経費精算システムの承認統制を監査するとします。1年間の精算申請は約5万件あり、全件を人手で確かめる精査は時間・コスト的に現実的でありません。そこで監査人は試査を採ります。ここで抽出方法の選択が判断のしどころです。仮に監査目的が「承認統制が母集団全体でどの程度守られているか（誤り率）を客観的に評価し、報告書で説明可能な結論を出す」ことであれば、統計的サンプリングを選び、必要な信頼水準と許容誤謬率からサンプル数を数理的に決めて無作為に抽出します。これにより「母集団の承認漏れ率は一定の信頼水準で何％以下」と客観的に推定でき、結論の説明可能性が高まります。一方、事前のリスク評価で「高額の精算や特定部門で不正の兆候がある」と分かっているなら、非統計的サンプリング（判断的抽出）で高額・当該部門の申請を狙って抽出するほうが、限られた工数で問題を効率よく突けます。実務では両者を組み合わせることも多くあります。いずれの試査でもサンプリングリスク——抽出したサンプルがたまたま問題を含まず、母集団全体では存在する承認漏れを見逃すリスク——が本質的に伴うため、監査人は固有リスク・統制リスクが高い領域ほどサンプル数を増やすか精査に近づけます。そして試査で承認漏れが1件でも見つかったら、それを「1件だけの例外」と片付けず、同種の誤りが母集団全体にどの程度及ぶ可能性があるかを評価します。このように、目的（客観的推定か・高リスク狙い撃ちか）とリスク・重要性に応じて試査と精査・統計的手法を選び、見つけた例外の母集団への波及を評価するのが、サンプリングにおける監査人の正しい判断です。

3.5.3この節のまとめ

• 精査は全件検証で網羅性が最も高く、試査は一部抽出で母集団を推し量る方法で、リスク・重要性が高い領域ほど試査範囲を広げるか精査に近づける
• 統計的サンプリングは無作為抽出で母集団を一定の信頼水準で客観的に推定でき、非統計的サンプリングは監査人の判断で高リスク項目を効率的に狙う
• 試査にはサンプリングリスクが本質的に伴い、見つけた例外は「1件だけ」と片付けず母集団への波及を評価する