USCPA AUDサンプリング・IT監査の攻略|頻出パターン

この記事でわかること

• AUDのサンプリング論点の全体像(属性サンプリングと変数サンプリング、統計的と非統計的、サンプリングリスクと非サンプリングリスク)と出題のされ方
• 属性サンプリングの「サンプルサイズを決める要因」と「逸脱率上限の計算」、変数サンプリング(MUS/PPS・古典的変数)の「予測虚偽表示の計算」の覚え方
• 「過誤採択」「過誤棄却」の混同を防ぐ整理法と、要因が増えたときサンプルサイズが増えるか減るかの一覧表
• IT監査論点(ITGC・アプリケーション統制・SOC報告書・データ分析)の出題範囲と、ISCとの切り分け
• 監査法人でサンプリングとIT監査を実際に担当した筆者が、試験と実務のずれで受験生が間違えやすい点を解説

著者情報:しわすゆう|USCPA(米国公認会計士)。大学在学時にアビタスのUSCPA講座を受講しUSCPAを取得。新卒でBIG4監査法人に就職し会計監査を3年経験。現在はコンサル会社に勤務。

最終更新日:2026年8月29日

AUDの学習で「サンプリングの用語が多すぎて、どれがどれか分からない」「過誤採択と過誤棄却がいつも逆になる」「IT統制の問題はISCで出るのかAUDで出るのか」と迷っている方は多いと思います。

サンプリングとIT監査は、AUDの中で暗記だけでは解けず、計算と判断が絡むため、点差がつきやすい論点です。

結論から言うと、AUDのサンプリングは「属性サンプリング=内部統制のYes/No」「変数サンプリング=残高の金額」の2軸で整理し、「サンプルサイズの増減表」と「逸脱率上限・予測虚偽表示の2つの計算」を押さえれば、MC問題の大半は解けます。

IT監査は、AUDでは「監査人がITをどう理解し、どう証拠に使うか」までが範囲で、統制の設計や技術の詳細はISCの領域です。

筆者はBIG4監査法人で、サンプルの抽出と評価、IT全般統制(ITGC)の運用評価、SOC報告書の利用を3年間担当し、試験の論点を実務で使う側にいました。

この記事では、サンプリング論点の全体像、属性・変数サンプリングの計算と覚え方、増減表、IT監査論点の範囲とISCとの切り分け、筆者の実務から見た間違えやすい点を整理します。

AUDのサンプリング論点はどこまで出る?全体像

AUDのサンプリングは、Blueprintの「Area III: Performing
Further Procedures and Obtaining
Evidence(配点30〜40%)」の一部として出題され、①属性サンプリング(内部統制の運用評価)
②変数サンプリング(残高・取引の金額の検証)
③サンプリングリスクと非サンプリングリスク
④統計的サンプリングと非統計的サンプリングの違い、の4つが中心。MC問題では「要因が変わるとサンプルサイズはどうなるか」「計算結果から統制・残高をどう評価するか」が繰り返し問われる。

まず、AUD全体の中でサンプリングがどこに位置するかを確認します。

AUDのエリア(2024年〜Blueprint)	配点	サンプリング・ITの位置づけ
Area I 倫理・職業責任・一般原則	15〜25%	—
Area II リスク評価と対応の計画	25〜35%	内部統制とITの理解、ITGC・アプリケーション統制、SOC報告書の利用
Area III 追加手続の実施と証拠の入手	30〜40%	サンプリング(属性・変数)、データ分析(ADA)、証拠の評価
Area IV 結論と報告	10〜20%	—

配点は2026年8月29日時点のBlueprintに基づくため、最新版で要確認です。

サンプリングの4つの基本分類

分類軸	区分	内容	使う場面
目的	属性サンプリング(Attribute Sampling)	統制が守られているか(Yes/No)を逸脱率で評価	内部統制の運用評価(Tests of Controls)
目的	変数サンプリング(Variables Sampling)	残高や取引の金額が正しいかを虚偽表示額で評価	実証手続(Substantive Tests)
方法	統計的サンプリング	確率論でサンプルを抽出し、サンプリングリスクを数値で測定	母集団が大きく、監査証跡が整っている場合
方法	非統計的サンプリング	監査人の判断で抽出・評価。リスクは数値化しない	少量・特殊な母集団、判断で足りる場合

属性サンプリングは「統制」、変数サンプリングは「金額」と結びつけて覚えると、以降の用語が整理しやすくなります。

サンプリングリスクと非サンプリングリスク

区分	定義	例	対処
サンプリングリスク	サンプルが母集団を正しく代表しないことで誤った結論に至るリスク	50件調べて問題なしと判断したが、母集団全体では逸脱が多かった	サンプルサイズを増やす、統計的手法を使う
非サンプリングリスク	サンプルの選び方以外の理由で誤った結論に至るリスク	監査人が証憑を見落とした、手続の選択が不適切だった	監査人の訓練・監督・レビュー

非サンプリングリスクは「サンプルサイズを増やしても減らない」点が問われます。

AUD全体の出題範囲は「USCPAのAUDとは|出題範囲・形式・難易度を監査経験者が解説」、内部統制の論点は「USCPA AUD内部統制の頻出論点7つ|出題の型を実務目線で」で扱っています。

USCPAとは、米国各州が認定する公認会計士資格で、AUDはその4科目のうち監査を扱うコア科目です。

サンプリングとIT監査を含むAUDの学習計画を予備校の教材で確認したい方は、アビタスの無料説明会でAUDの講義構成とTBSの演習量を聞いておくと、この記事の論点をどの順で学ぶかが決めやすくなります。

属性サンプリングはどう解く?サンプルサイズと逸脱率上限

属性サンプリングで問われるのは、①サンプルサイズを決める4要因(許容逸脱率・予想逸脱率・統制リスクを低く評価しすぎるリスク・母集団の大きさ)と増減の方向
②「逸脱率上限(Upper Deviation
Limit)=サンプル逸脱率+サンプリングリスクの引当」を許容逸脱率と比べて統制を評価する手順、の2つ。予想逸脱率は「サンプルサイズの決定」に使い、「評価」には使わない点が最頻出のひっかけになる。

属性サンプリングは、計算より「要因と方向」の理解が中心です。

サンプルサイズを決める要因と方向

要因	要因が大きくなると	サンプルサイズ	覚え方
許容逸脱率(Tolerable Deviation Rate)	監査人が許せる逸脱率が高い	減る	「許容が広い=少なくてよい」
予想逸脱率(Expected Deviation Rate)	母集団に逸脱が多いと予想	増える	「汚い母集団は多く見る」
統制リスクを低く評価しすぎるリスク(Risk of Assessing Control Risk Too Low)	このリスクをより低く抑えたい	増える	「慎重になるほど多く見る」
母集団の大きさ	母集団が大きい	ほぼ影響しない(非常に小さい母集団を除く)	「母集団の大きさは無視」

母集団の大きさがサンプルサイズにほとんど影響しない点は、直感に反するため頻出です。

逸脱率上限の計算と評価の手順

手順	内容	例
①サンプル逸脱率	逸脱数÷サンプル数	50件中3件→6%
②サンプリングリスクの引当(Allowance for Sampling Risk)	統計表から求める上乗せ分	2%
③逸脱率上限(Upper Deviation Limit / Achieved Upper Precision Limit)	①+②	8%
④許容逸脱率と比較	上限≦許容なら統制に依拠、上限>許容なら依拠しない	許容7%→8%>7%で依拠できない

サンプル逸脱率(6%)だけを見て「許容7%以下だから大丈夫」と答えるのが典型的な誤りです。

評価に使うのは「逸脱率上限」で、「予想逸脱率」はサンプルサイズを決める段階でしか使いません。

2種類のリスクの整理(属性サンプリング)

リスク	実際の統制	監査人の判断	影響
統制リスクを低く評価しすぎるリスク(過誤採択に相当)	有効でない	有効と判断	監査の有効性に影響。実証手続を減らしすぎて虚偽表示を見逃す
統制リスクを高く評価しすぎるリスク(過誤棄却に相当)	有効	有効でないと判断	監査の効率性に影響。不要な実証手続が増える

「低く評価しすぎる=危険=有効性」「高く評価しすぎる=無駄=効率性」の対応を固定して覚えてください。

変数サンプリングはどう解く?MUSと古典的変数サンプリング

変数サンプリングで問われるのは、①金額単位サンプリング(MUS/PPS)の仕組み(金額が大きい項目ほど選ばれやすい、過大計上の検出に向く、ゼロ・マイナス残高に不向き)と予測虚偽表示の計算(抽出間隔×虚偽表示率)
②古典的変数サンプリング(平均推定・比率推定・差額推定)の使い分け
③過誤採択(Risk of Incorrect Acceptance)と過誤棄却(Risk of Incorrect
Rejection)の区別、の3つ。MUSの計算問題と、要因の増減はMC・TBSの双方で出る。

変数サンプリングは、属性サンプリングより計算の比重が上がります。

MUS(金額単位サンプリング)の特徴

項目	内容
別名	PPS(Probability-Proportional-to-Size)サンプリング、ドル単位サンプリング
抽出方法	母集団の各ドルを抽出単位とし、金額が大きい項目ほど選ばれやすい
向く場面	過大計上(overstatement)の検出。売掛金・棚卸資産の残高
不向きな場面	過小計上の検出、ゼロ残高・マイナス残高を含む母集団
長所	統計表が簡単、階層化が不要、サンプルサイズが小さくなりやすい(虚偽表示が少ない場合)
短所	虚偽表示が多いとサンプルサイズが急増する

MUSの予測虚偽表示の計算

手順	内容	例
①抽出間隔(Sampling Interval)	母集団金額÷サンプルサイズ	1,000,000ドル÷100件=10,000ドル
②虚偽表示率(Tainting)	(帳簿価額−監査価額)÷帳簿価額	帳簿5,000ドル・監査4,000ドル→20%
③予測虚偽表示(Projected Misstatement)	抽出間隔×虚偽表示率	10,000ドル×20%=2,000ドル
④例外	帳簿価額が抽出間隔以上の項目は、実際の差額をそのまま使う	帳簿15,000ドル・監査12,000ドル→3,000ドル

「帳簿価額が抽出間隔より大きい項目は、率をかけずに差額そのまま」が、計算問題で最も落とされる例外です。

古典的変数サンプリングの3手法

手法	推定方法	向く場面
平均推定(Mean-per-unit)	サンプルの平均監査価額×母集団件数	帳簿価額が分からない、または信頼できない場合
比率推定(Ratio Estimation)	(サンプル監査価額÷サンプル帳簿価額)×母集団帳簿価額	虚偽表示が帳簿価額に比例する場合
差額推定(Difference Estimation)	サンプルの平均差額×母集団件数	虚偽表示が帳簿価額と無関係に一定額で発生する場合

比率推定と差額推定は、帳簿価額が信頼でき、虚偽表示がある程度(通常は複数)見つかっている場合に使える点が問われます。

変数サンプリングのサンプルサイズ要因

要因	大きくなると	サンプルサイズ
許容虚偽表示(Tolerable Misstatement)	許容額が大きい	減る
予想虚偽表示(Expected Misstatement)	虚偽表示が多いと予想	増える
過誤採択リスク(Risk of Incorrect Acceptance)	このリスクをより低く抑えたい	増える
母集団のばらつき(標準偏差)	ばらつきが大きい	増える(古典的変数のみ。階層化で減らせる)
母集団の大きさ	大きい	ほぼ影響しない

過誤採択と過誤棄却

リスク	実際の残高	監査人の判断	影響
過誤採択(Risk of Incorrect Acceptance)	重要な虚偽表示あり	虚偽表示なしと判断	有効性。監査リスクを高める。MUSはこのリスクを直接コントロールできる
過誤棄却(Risk of Incorrect Rejection)	虚偽表示なし	虚偽表示ありと判断	効率性。追加手続で結局正しいと分かる

属性サンプリングの「低く評価しすぎる/高く評価しすぎる」と同じ構造で、「採択=受け入れる=危険」「棄却=はねる=無駄」と覚えると混同しません。

MC問題の解き方は「USCPAのMC問題の解き方7つのコツ|時間配分と消去法」、TBSの計算問題は「USCPAのTBS対策|出題形式5種類・部分点の取り方・時間配分」で解説しています。

サンプルサイズの増減を1枚にまとめると

サンプルサイズの増減は、属性・変数を通じて「監査人が慎重になる要因(リスクを低く抑えたい・予想される逸脱や虚偽表示が多い・ばらつきが大きい)は増える」「監査人が許せる幅(許容逸脱率・許容虚偽表示)が広がると減る」「母集団の大きさはほぼ無関係」の3原則で整理できる。

属性・変数のサンプルサイズ要因を1枚にまとめます。

要因	属性サンプリング	変数サンプリング	大きくなるとサンプルサイズは
許容水準	許容逸脱率	許容虚偽表示	減る
予想水準	予想逸脱率	予想虚偽表示	増える
抑えたいリスク	統制リスクを低く評価しすぎるリスク	過誤採択リスク	(リスクを低くしたいほど)増える
ばらつき	—	標準偏差(古典的変数)	増える
母集団の大きさ	ほぼ無関係	ほぼ無関係	—

「慎重になる要因は増える」「許せる幅は減る」「母集団は無関係」の3行で、増減問題はほぼ全て解けます。

IT監査論点はAUDでどこまで出る?ISCとの切り分け

AUDのIT監査論点は「監査人がITをどう理解し、どう証拠に使うか」までが範囲で、①IT全般統制(ITGC:アクセス・変更管理・運用)とアプリケーション統制(入力・処理・出力)の区別
②SOC 1・SOC 2報告書とType 1・Type
2の違い、サービス組織の統制をどう利用するか
③監査データ分析(ADA)の位置づけ
④ITが監査証拠の入手と評価に与える影響、が中心。統制の設計・技術の詳細・サイバーセキュリティの深掘りは選択科目ISCの領域になる。

2024年のCPA Evolutionで、IT関連の出題はAUDとISCに分かれました。

AUDとISCの切り分け

論点	AUDで問われること	ISCで問われること
IT全般統制(ITGC)	統制の種類を識別し、監査手続にどう影響するかを判断する	統制の設計・評価・改善を詳しく扱う
アプリケーション統制	入力・処理・出力統制の例と、実証手続との関係	統制の設計と技術的な仕組み
SOC報告書	SOC 1 Type 1/Type 2の違いと、財務諸表監査でどう利用するか	SOC 2・SOC 3の内容、Trust Services Criteria、報告書の作成側の論点
データ分析	監査手続としてのADA(リスク評価・実証手続での利用)	データの品質・分析技術・可視化
サイバーセキュリティ	財務報告への影響の理解程度	フレームワーク・対策の詳細

AUDは「使う側」、ISCは「作る・評価する側」と割り切ると、学習範囲を絞れます。

ITGCとアプリケーション統制の区別

区分	内容	例	試験での問われ方
IT全般統制(ITGC)	すべてのシステムに共通する統制	アクセス管理(ID・パスワード)、プログラム変更管理、システム運用(バックアップ・ジョブ管理)、システム開発	「この統制はITGCかアプリケーション統制か」「ITGCが弱いとアプリケーション統制に依拠できるか」(→依拠できない)
アプリケーション統制	個別の業務処理に組み込まれた統制	入力統制(エディットチェック・承認)、処理統制(バッチ合計・計算検証)、出力統制(帳票の配布・照合)	「この統制はどのアサーションに対応するか」「自動統制は一度テストすれば継続的な有効性を推定できるか」(→ITGCが有効なら可)

「ITGCが有効でなければ、自動化されたアプリケーション統制に依拠できない」は、AUDで最も繰り返し問われるIT論点です。

SOC報告書の使い方

報告書	対象	財務諸表監査での利用
SOC 1 Type 1	サービス組織の財務報告に関する統制の「設計」を一時点で評価	統制の理解には使えるが、運用の有効性の証拠にはならない
SOC 1 Type 2	統制の「設計と運用」を一定期間にわたり評価	運用評価の証拠として利用できる。期間と監査対象期間の重なりを確認
SOC 2	セキュリティ・可用性・処理のインテグリティ・機密性・プライバシー	財務諸表監査では通常使わない(ISCの領域)

「Type 2でなければ運用の有効性の証拠にならない」「SOC
2は財務諸表監査の証拠ではない」の2点を押さえてください。

ISCの出題範囲は「USCPAのISCとは|出題範囲・難易度・勉強法を実例つきで解説」と「USCPA ISC頻出論点|3領域の配点と最初に固める論点」で扱っています。

監査法人の実務から見た「受験生が間違えやすい点」

筆者はBIG4監査法人で、サンプルの抽出・評価とITGCの運用評価、SOC報告書の利用を3年間担当しました。

試験と実務のずれが、受験生の誤答につながりやすい点を整理します。

筆者が実務で見た試験論点

試験論点	実務での実際	受験生が間違えやすい点
属性サンプリングのサンプルサイズ	監査法人のマニュアルで「統制の頻度(日次・週次・月次)」ごとにサンプル数が決まっていることが多い	「母集団が大きいからサンプルも増やす」と考える。試験も実務も母集団の大きさはほぼ無関係
逸脱の評価	1件でも逸脱があれば原因分析が必須で、統制の依拠を見直すことが多い	「サンプル逸脱率が許容率以下だから依拠できる」と即答する。評価には上限を使う
MUSの抽出	監査ツールで自動抽出。金額が大きい項目が必ず入るため「高額項目を全件+残りをサンプリング」の形になる	「MUSは過小計上の検出に強い」と逆に覚える
ITGCの評価	アクセス権限の棚卸、変更管理の証跡確認、バッチジョブのログ確認が中心。ITGCに不備があると、自動統制の依拠をやめて手作業の実証手続を増やした	「ITGCが弱くてもアプリケーション統制は個別に依拠できる」と考える
SOC報告書	給与計算や決済をサービス組織に委託しているクライアントで、SOC 1 Type 2の期間と監査対象期間の重なりを毎期確認した	Type 1で運用の有効性を確認できると考える

筆者自身の受験時は、AUDが4科目で最も点が伸びず、70点台後半でした。

原因を振り返ると、サンプリングの「評価に使う数値(上限)」と「サイズ決定に使う数値(予想逸脱率)」を混同していたことと、IT論点を「暗記事項」として扱い「監査手続にどう影響するか」まで考えていなかったことでした。

監査法人に入ってサンプルを自分で抽出・評価するようになってから、試験問題が「監査人の判断の順番」を問うていたと分かりました。

AUDが伸び悩む人向けの対策は「USCPA AUD沼の脱出法|点が伸びない5つの原因と対策」、暗記に頼らない学習法は「USCPA AUDの勉強法|暗記に頼らない監査実務3年の攻略」で扱っています。

サンプリング・IT論点の学習手順

サンプリング・IT論点は、①「属性=統制のYes/No」「変数=金額」の2軸を固定する
②増減表を自分で書けるようにする
③逸脱率上限とMUSの予測虚偽表示の2計算を各10問解く
④ITGC/アプリケーション統制・SOC Type 1/Type
2の区別をAUDの「使う側」の視点で整理する
⑤TBSで「計算結果から統制・残高を評価する」問題を通しで解く、の5ステップで学ぶ。所要は合計15〜20時間が目安。

ステップ	内容	目安時間
①2軸の固定	属性(統制・逸脱率)と変数(金額・虚偽表示)の用語を対応表で整理	2時間
②増減表	本記事の1枚表を白紙から書けるまで繰り返す	2時間
③2つの計算	逸脱率上限、MUSの予測虚偽表示(例外を含む)を各10問	4時間
④IT論点の整理	ITGC/アプリケーション統制、SOC Type 1/2、ADAを「監査手続への影響」で整理	4時間
⑤TBSの通し演習	計算→評価→次の手続の判断まで一続きの問題を5問	5時間

AUD全体の時間配分は「USCPA AUDの時間配分|MC・TBSの目安と時間切れ対策」で解説しています。

予備校3校のAUD教材とTBS演習量の違いは「USCPA予備校おすすめ比較｜費用・教材・サポートで選ぶ3校」で比べられます。

サンプリングとIT論点の講義・演習がどの程度あるかを確認してからAUDの学習計画を立てたい方は、アビタスの無料説明会でAUDのカリキュラムとTBS問題数を聞いておくと、5ステップにかける時間の配分が決めやすくなります。

よくある質問(FAQ)

Q1.
属性サンプリングと変数サンプリングの違いは何ですか?

目的が違います。

属性サンプリングは内部統制が守られているか(Yes/No)を逸脱率で評価し、内部統制の運用評価で使います。

変数サンプリングは残高や取引の金額が正しいかを虚偽表示額で評価し、実証手続で使います。

「属性=統制・逸脱率」「変数=金額・虚偽表示」の対応を固定すると、以降の用語が整理しやすくなります。

Q2.
予想逸脱率と許容逸脱率はどちらが評価に使われますか?

どちらも評価には使いません。

評価に使うのは「逸脱率上限(サンプル逸脱率+サンプリングリスクの引当)」で、これを許容逸脱率と比較して統制に依拠できるかを判断します。

予想逸脱率と許容逸脱率は、サンプルサイズを決める段階で使う数値です。

「サンプル逸脱率が許容逸脱率以下だから依拠できる」と即答するのが最も多い誤りです。

Q3.
過誤採択と過誤棄却はどう覚えればよいですか?

「採択=受け入れる=危険」「棄却=はねる=無駄」で覚えてください。

過誤採択は、重要な虚偽表示があるのに「ない」と判断するリスクで、監査の有効性に影響し監査リスクを高めます。

過誤棄却は、虚偽表示がないのに「ある」と判断するリスクで、追加手続が増えて監査の効率性に影響します。

属性サンプリングの「統制リスクを低く評価しすぎる(危険)/高く評価しすぎる(無駄)」も同じ構造です。

Q4.
MUS(金額単位サンプリング)はなぜ過大計上の検出に向いているのですか?

金額が大きい項目ほど選ばれやすいためです。

MUSは母集団の各ドルを抽出単位とするため、帳簿価額が大きい項目が高確率でサンプルに入り、過大計上されている項目を捕まえやすくなります。

逆に、帳簿価額が小さい(過小計上されている)項目やゼロ・マイナス残高は選ばれにくいため、過小計上の検出には向きません。

予測虚偽表示は「抽出間隔×虚偽表示率」で計算し、帳簿価額が抽出間隔以上の項目は差額をそのまま使います。

Q5.
母集団が大きいとサンプルサイズも大きくなりますか?

ほぼなりません。

属性・変数サンプリングとも、母集団の大きさはサンプルサイズにほとんど影響しません(非常に小さい母集団を除く)。

サンプルサイズを増やすのは、予想逸脱率・予想虚偽表示が高い、抑えたいリスクを低くしたい、母集団のばらつきが大きい(古典的変数)といった要因です。

直感に反するため、MC問題で繰り返し問われます。

Q6.
IT統制の問題はAUDとISCのどちらで出ますか?

両方で出ますが、問われ方が違います。

AUDでは「監査人がITをどう理解し、監査手続と証拠にどう影響するか」が範囲で、ITGCとアプリケーション統制の区別、SOC
1 Type 1/Type 2の利用、データ分析の位置づけが中心です。

ISCでは統制の設計・評価・改善、SOC
2の内容、サイバーセキュリティの詳細が問われます。

「AUDは使う側、ISCは作る・評価する側」と割り切ると範囲を絞れます。

Q7. SOC 1のType
1とType 2はどう違いますか?

評価の対象と期間が違います。

Type
1はサービス組織の統制の「設計」を一時点で評価した報告書で、統制の理解には使えますが運用の有効性の証拠にはなりません。

Type
2は統制の「設計と運用」を一定期間にわたり評価した報告書で、運用評価の証拠として利用できます。

Type
2を使う場合は、報告書の対象期間と監査対象期間の重なりを確認する必要があります。

Q8.
サンプリングとIT論点にはどれくらい時間をかければよいですか?

合計15〜20時間が目安です。

属性・変数の2軸の整理に2時間、増減表に2時間、逸脱率上限とMUSの計算に4時間、IT論点の整理に4時間、TBSの通し演習に5時間程度を配分します。

AUD全体の学習時間の中では1〜2割ですが、計算と判断が絡むため点差がつきやすい論点です。

暗記より「監査人の判断の順番」を理解する学習が、実務でも試験でも効きます。

まとめ:サンプリングは「2軸・増減表・2計算」、ITは「使う側」で整理する

この記事の要点を再掲します。

• AUDのサンプリングはArea
  III(配点30〜40%)の一部。「属性=統制のYes/No・逸脱率」「変数=金額・虚偽表示」の2軸で用語を固定する
• 属性サンプリングは逸脱率上限(サンプル逸脱率+引当)を許容逸脱率と比較して評価。予想逸脱率はサイズ決定にしか使わない
• 変数サンプリングはMUSの予測虚偽表示=抽出間隔×虚偽表示率(帳簿価額が間隔以上なら差額そのまま)。MUSは過大計上向き
• サンプルサイズの増減は「慎重になる要因は増える」「許せる幅は減る」「母集団は無関係」の3原則
• 過誤採択=受け入れる=危険(有効性)、過誤棄却=はねる=無駄(効率性)
• IT監査はAUDが「使う側」、ISCが「作る・評価する側」。ITGCが弱ければ自動統制に依拠できない、SOC
  1はType 2でなければ運用の証拠にならない
• 筆者はAUDが70点台後半で最も伸びず、原因は評価に使う数値とサイズ決定に使う数値の混同、IT論点の暗記偏重だった

サンプリングとIT論点は、覚える量より「監査人がどの順番で判断するか」を追えば得点源になります。

まず本記事の増減表を白紙に書けるようにし、逸脱率上限とMUSの計算を各10問解くところから始めてみてください。