XBRLタグの異常値とは？
XBRLタグ付けの異常値は、過去のXBRL提出データに基づく機械学習機能であり、XBRL提出者がタグの選択が業界グループと異なる可能性がある箇所を特定するのに役立ちます。XBRL生成内で提供される他のデータ品質チェックと同様に、XBRLタグ付けの異常値は、それらの差異を関連する開示内容に基づいて適切性を確認するために、レビューを集中させるために使用されます。この機能は現在、10-Kまたは10-Qレポートのみに適用されています。
その結果は、以下に基づき提供されます。
- 標準的なラインアイテムのコンセプトは、文書内で関連付けられ ている開示トピック（例：企業結合／買収の開示 に現れる要素）に関連して比較されます。
- この組み合わせは、業界グループと比較されます。
- これらの組み合わせが業界グループと比較して一般的でない場合、異常値結果が提供されます。
生成に異常値が含まれる場合、生成後にXBRL検証パネルに "Insight - Tagging Outlier "という新しいメッセージが表示されます。このメッセージには、異常値のコンセプトと関連するXBRLアウトラインの場所が含まれます。
「使用状況の確認」を選択すると、「XBRL検索コンセプト」パネルが関連文書の場所を特定します。さらに、XBRLアウトラインは、異常値としてフラグが付けられたコンセプトに直接開きます。
現在のタグの選択と代替の選択肢を確認した後、新しい要素に更新するか、選択を正しいものとしてマークすることができます。
よくある質問
誰がメッセージにアクセスできますか？
XBRLマネージャーの役割を持つユーザーであれば、誰でも異常値を見ることができます。
モデルのトレーニングに使用されるデータは何ですか？
異常値は、過去に提出されたXBRLデータに基づいています。Workivaは、このプロセスの一環として、U.S. GAAP報告用にタグ付けされた財務報告書からデータを分析・収集し、Workivaの広範な専門知識を適用しました。データが入手可能で適切であれば、定期的に新しい公開データでモデルを学習させることができます。
私たちのデータを収集し、モデルに使用していますか？もしそうなら、具体的にどのようなデータですか？
Workivaのモデルは、お客様データを収集または利用しません。
モデルはお客様データ、例えば収益や開示データなどの財務データを使用していますか？
これらのモデルでは、現在、公的提出書類から入手可能な以外のお客様固有のデータは使用していません。当社は、これらのモデルがお客様に提供する提案を監視し、改善するために、使用されるコンテキストに関するメタデータ（XBRLタグやアウトライン情報など）を収集します。これらのモデルでは、お客様の財務データは使用しません。
モデルは個人を特定できる情報（PII）を使用していますか？
どのモデルもPIIは使用していません。
誰が異常値検出機能を開発したのですか？
この機能はすべてWorkiva内で開発されています。外部パートナーは一切関与していません。