ジェクト）の間に，「活動（アクティビティ）」の単位 でコストを集計し配賦する3層2段階の原価計算である （Kaplan & Cooper 1998）。
も具体的に検討することにもなる。以上2つの今後の 課題は双方とも関係しており，一方の解決が他方にも 好影響を与える可能性がある。 最後に，人の判断業務や定性的評価の多い管理会計 業務に対して，AI の適用可能性が示せたことは，こ れからの国内外のデジタライゼーションに十分に貢献 できる。さらに，その他の意思決定や予算管理などの 業務への AI 適用研究を積み上げ，不確実な社会経済 に対する収益・原価・リスクの統合型マネジメントや レジリエンスに資する管理会計の理論と実務の研究を 行う予定である。 （付記） 本研究は JSPS 科研費 JP18K01921の助成を受けた 成果の一部である。 注 1）多くの日本の銀行では，ABC システムのベンダー構築やコ ンサルタントによる制度導入に数千万円から数億円をかけて きた。ABC システムを運用し，原価計算を行う銀行員の人 件費まで含めると，毎年相当な金額の費用がかけられている のが実状である。 2）RBC とは，谷守（2015a, 2016, 2020b）と Tanimori（2018） によれば，顧客単位に適用された所要キャパシティー推定型 原価計算とされる。RBC は費用の配賦・集計を志向する 「費用集計アプローチ」ではなく，資産の割当を志向する 「資産活用アプローチ」の原価計算（谷守 2015b, 2017, 2018） である。 3）現にりそな銀行で ABC を適用していた際に担当者が異動 したため，5年間完全に ABC がメンテナンスされない状態 （つまり凍結 ABC）の状態になった。その他，横浜銀行も同 様の状態であった。 4）銀行 ABC が凍結ないしは廃棄される原因は，作業負荷だ けの課題だけなく，経営への適合性も影響している（谷守 2019c，2020b）。 参考文献
Fawcett, T. & D. Hardin. 2017. Machine Learning vs. Statistics: The Texas Death Match of Data Science. Silicon Valley Data Science BLOG. （https://www.svds.com/machine-learning-vs- statistics/） （2020年11月16日閲覧）
Frey, C. B., & M. A. Osborne. 2017. The future of employment:
how susceptible are jobs to computerisation?. Technological Forecasting and Social Change, 114, 254-280.
Kaplan, R. S. and R. Cooper. 1998. Cost and Ef fect; Using Integrated Cost Systems to Drive Profitability and Performance, Harvard Business School Press （櫻井通晴監訳．1998.『コス ト戦略と業績管理の統合システム』ダイヤモンド社）. Tanimori, M. 2018. Relationship-Based Costing, Jounal of
の移行要因と将来の適合性―銀行のケーススタダィーに基づ く理論研究―」『原価計算研究』44（1）：129-141．
