破産予測モデル

破産予測モデルは、過去の財務データや非財務指標を用いて企業の倒産リスクを定量的に評価する統計ツールです。1968年のAltman Z-Scoreに起源を持ち、現在はロジスティック回帰や機械学習アルゴリズムが主流です。ISO 31000:2018の「リスクアセスメント」プロセスにおいて、リスクの優先順位付けを行うための核心的なツールとして位置づけられます。企業の継続性（Going Concern）を評価する監査基準とも密接に関係しており、リスクマネジメントの「予防」フェーズを支える重要な仕組みです。台湾の会社法第266条に基づく解散事由の判断にも活用可能です。

実務では、以下の3ステップで導入されます。第一に、過去5〜10年の財務データ（負債比率、キャッシュフロー、収益性指標）と業界指標を統合。第二に、モデルの構築とアウトオブサンプルテストによる検証。第三に、リスク閾値に基づくアクションプランの策定です。例えば、スコアが閾値を下回った場合、銀行への事前相談や資金調達計画の再検討といった「リスク応答」を自動的に発動させます。COSO ERMフレームワークに基づき、リスクの「早期警戒指標（KRI）」として設定することで、経営陣は財務危機を数ヶ月前に察知し、先手を打つことが可能になります。

台湾企業が直面する課題は主に3点です。第一に、中小企業における財務データの不透明性。これに対し、ERP導入によるデータの一元管理が不可欠です。第二に、AIモデルの「ブラックボックス化」による経営層の不信感。SHAP値などの説明可能なAI技術を導入し、どの指標がリスクに寄与しているかを可視化することが解決策となります。第三に、IFRS 9に基づく期待信用損失（ECL）計算との整合性です。モデルの予測結果を貸倒引当金積立に直接反映させる仕組みを構築する必要があります。優先順位としては、まずデータの信頼性確保、次にモデルの構築、最後に規制対応の順で進めるべきです。

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