ポイント

デフォルト確率は信用リスクモデルの投入値であり、IFRSの予想信用損失（ECL）計算に直結する
過去データに依存すると、金融危機やセクター固有のショックを見落とす
経営者が外部のスコアリング機関（S&P、Moody's等）を使う場合でも、監査人はそのPDの妥当性を独立して評価する必要がある

仕組み

デフォルト確率は、ローン、債券、または当座貸越の段階で設定される。ISA 540.13(a)は、経営者が信用リスク測定値をどう算定したか、その方法論の検証を監査人に求めている。
PDの算定方法は複数ある。歴史的デフォルトレートの使用（過去10年間のデータから平均デフォルト率を計算）、外部信用スコア（S&Pやムーディーズの格付けから導出）、統計モデル（ロジスティック回帰またはマシンラーニング）、そして判断ベース（経営者の主観的評価）。各方法にはバイアスがある。歴史的手法は平静期のデータに引っ張られる。外部スコアは公開情報に依存し、非上場企業では利用不可。統計モデルは訓練データが古いと信頼性を失う。
ISA 540.A25は、経営者がPDを推定する際に考慮すべき要因を挙げている。経済状況、業界動向、個別企業の財務指標（負債比率、流動比率）、担保の有無、返済スケジュール。2020年から2024年にかけて、金融庁およびEBA（欧州銀行機構）のストレステストで、複数の事務所がPDの設定不十分を指摘された。特に中小企業向けローンのPDが、実績の悪化を反映していなかった。

実例：田中産業株式会社

クライアント: 日本の製造業、FY2024、売上€28M、IFRS適用企業
背景: 田中産業はドイツの大手自動車部品メーカーから€5.2Mの短期ローンを受けている。年利3.2%、12か月満期。FY2024末の監査で、IFRS 9に基づく予想信用損失（ECL）を評価する必要がある。
ステップ1：経営者のPD推定方法の把握
経営者の財務部門は、過去5年間のドイツ自動車部品サプライヤーのデータベースに基づいて、同規模企業のデフォルト率が0.8%と推定した。この数値は銀行から提供されたスコアリングレポートに記載されていた。
文書化：監査調書に銀行スコアリングレポートの写しを添付。経営者の使用方法（どの企業グループを比較対象としたか）を記録
ステップ2：PD推定の根拠となるデータの評価
0.8%は過去5年間のデータ。しかしこの期間にドイツ自動車産業は需要減少を経験している。2022年から2024年のデフォルトレート（0.6%）は、2020年から2021年の平静期（1.2%）とは大きく異なる。
監査人は、経営者が「現在の経済環境」（2024年の供給チェーン逼迫、電動化への急速な転換）を0.8%のPDにどの程度反映させたかを質問。経営者の回答は「銀行レポートが最新」というもの。
文書化：監査調書に「経営者はPD設定時に現在の業界動向（2024年の電動化投資圧力）を明示的に考慮していない。これはISA 540.A25の経営者責任か」と記載
ステップ3：経営者の借手企業の個別財務評価
PD 0.8%は「業界平均」。しかし田中産業の借手（Müller Automotivetechnik GmbH）の個別状況はどうか。
監査人は Müller の最新の財務諸表を確認。営業利益率は直前年度の8.2%から当期4.1%に低下。流動比率は1.8から1.2に悪化。ただし負債比率は35%で業界平均以下（健全範囲）。
Müller が実際にデフォルトに陥る可能性は、業界平均の0.8%より高い可能性がある。
文書化：「Müller の営業利益率の悪化は一過性か構造的か。2024年から2025年の受注パイプラインを確認する必要。田中産業の経営者は、Müller のこれら個別リスク要因をPD算定に反映させたか？」と監査調書に記載
ステップ4：代替的なPD推定と感度分析
監査人は、他の2つの手法を使用して感度分析を実施。
方法A（過去3年間のドイツ自動車サプライヤーのデータのみ）：PD 1.1%
方法B（Müller の個別リスク要因を調整、ロジスティック回帰）：PD 1.4%
3つの推定値：0.8%（経営者）、1.1%（過去3年）、1.4%（調整後）。中央値は約1.1%。
経営者のPD 0.8%は、業界平均に大きく依存。個別企業のリスク要因は過小反映。
文書化：「監査人の感度分析によると、より慎重なPDは1.1～1.4%。経営者のPD 0.8%はこの範囲の下端を大きく下回る。ECL計算への影響を定量化」と記載
ステップ5：ECL計算への影響と記録
経営者のPD 0.8%を使用した場合のECL：€5.2M × 0.8% × 40%（Loss Given Default） = €16,640
代替PD 1.1%の場合：€5.2M × 1.1% × 40% = €22,880
差額：約€6,240。重要性の基準値の1.5%に相当。これは重要。
経営者と協議。経営者は、2024年後半の Müller の受注状況を再度確認。実際には予想より良好。ただし PD を 0.9% に改定することに同意。
改定後のECL：€5.2M × 0.9% × 40% = €18,720。監査人は、この調整が ISA 540.13(a)（経営者の評価方法の合理性）に基づいて正当化されたと判断。
最終文書化：「PDを0.8%から0.9%に改定する根拠：(1) 業界データの直近3年間への限定 (2) Müller の営業利益率悪化の部分的反映。ISA 540.13(a) を満たす」と結論

監査人と査察当局が見落とすポイント

  • Tier 1 の査察指摘： EBA（欧州銀行機構）の2023年のストレステスト結果では、複数の金融機関がECL計算時のPDを過度に楽観視していたと指摘した。特に「過去データが正常期のデータで構成されている場合、現在の不確実性下でのPDは過去のPDより高くあるべき」という原則が実装されていなかった。
  • Tier 2 の実務上の誤り： 経営者または監査人が、銀行や格付け機関から提供されたPDを「そのまま」採用し、自社の個別リスク要因（産業動向、顧客集中度、規制変化）を加味していない。ISA 540.13(a)は「適切な方法」を要求しているが、「外部ソースを使った」ことを「適切」と同一視する事務所が多い。
  • Tier 3 の文書化不足： PDの推定値を選択した根拠（なぜこのデータセットを使ったか、なぜこの調整を加えたか、なぜ感度分析が不要か）の記載が欠落している。「PD 0.8%は合理的」では不十分。「過去3年間のドイツ自動車供給チェーンデータに基づき、当期の利益率悪化を0.1%分反映」のように、具体的な根拠が必要。
  • Tier 4 のフォワードルッキング情報の欠如： IFRS 9.5.5.17(c)はPD推定に「合理的で裏付け可能な将来予測情報」の組み込みを求めている。過去データのみでPDを設定し、マクロ経済シナリオ（GDP成長率の鈍化、金利上昇、セクター別の倒産率予測）を反映していない場合、ECL計算が体系的に過小評価される。金融庁の2024年モニタリングでは、フォワードルッキング調整の根拠が欠如している事例が中堅監査法人で複数指摘されている。

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IFRS 9 ECL 計算表：PD、LGD、Exposure at Default（EAD）から段階別のECLを自動計算。ドイツの自動車サプライヤーデータセットを含む。

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