税務の未来はAIで変わる！国税庁と企業の最新活用事例を徹底解説

「税務調査」という言葉を聞くと、少しドキッとしませんか？もしかしたら、「自分には関係ない」と思っている方もいるかもしれません。しかし、今、税務の世界はAI（人工知能）によって大きく変わろうとしています。国税庁も企業も、AIを積極的に活用し始めているんです。

この記事では、国税庁がAIをどのように活用し、税務調査の効率化を図っているのか。そして、民間企業がAIを使ってどのように税務業務を効率化しているのかをご紹介します。それぞれの立場から、AIが税務にどのような変革をもたらしているのかを紐解いていきましょう。AIがもたらす未来の税務を理解することで、あなたの事業戦略にも必ず役立つはずです。

この記事の目次

国税庁におけるAIの活用状況

まずは、国税庁がどのようにAIを活用しているのかを見ていきましょう。国税庁がAI導入を始めた背景には、税務行政の効率化と高度化が求められているという現状があります。『税務行政のデジタル・トランスフォーメーション－税務行政の将来像２０２３』でも述べられているように、国税庁はＡＩも活用しながら幅広いデータを分析することにより、申告漏れの可能性が高い納税者等の判定や、滞納者の状況に応じた対応の判別を行うなど、課税・徴収の効率化・高度化に取り組んでいます。

AIによる税務調査の効率化

AIとデータ分析を活用することで、税務業務の効率化・高度化が進められています。具体的には、申告漏れの可能性が高い納税者の特定や、滞納者に対する最適な接触方法の予測などが行われています。これらの取り組みにより、効率的な調査・行政指導や、効果的な滞納整理の実現が期待されています。

AIが分析するデータ

AIによる分析は、多様なデータを対象に行われます。申告・決算情報、過去の調査事績、滞納者の過去の応答状況や業種情報などを統合・加工し、統計分析や機械学習を用いて、高リスク納税者の抽出や最適な滞納整理手法の選択を可能にしています。

1. 申告漏れの可能性が高い納税者の判定

目的：申告漏れの可能性が高い納税者を特定し、効率的な調査や行政指導を通じて税収の適正化を図ること。

手法：

申告・決算情報、資料情報、過去の調査事績など様々なデータを収集・加工し、分析用データベースを構築。
BAツール（高度な分析ツール）やプログラミング言語を用いた統計分析・機械学習を実施。
過去の調査事績から得られたパターンに基づいて、申告漏れの可能性が高い納税者を判定。
分析結果に基づき、リスクの高い法人に対して優先的・効率的な調査・行政指導を展開。

BAツールとは、蓄積された大量データに対し、統計分析や機械学習などの高度な分析手法を用いて法則性を発見し、将来予測を行うためのツールです。これにより、過去データから学習したモデルが、次にどの納税者が高リスクとなるかを予測します。

2. 滞納者への最適な接触方法等の予測

目的：滞納者ごとに最も効果的な接触方法（電話、訪問、文書）を予測し、限られた人的資源で効率的な滞納整理を行うこと。

手法：

滞納者の過去接触事績、申告データ、業種などの情報を基にAI・機械学習で予測モデルを作成。
集中電話催告センターでは、曜日・時間帯別の応答予測モデルを構築し、応答率が高まるタイミングで架電を実施（AIコールリスト）。

このように、AIを活用することで、過去のデータを活かした「的確な対象抽出」と「最適な働きかけ」を実現します。こうしたデータドリブンなアプローチは、税務当局が限られたリソースをより効果的に活用し、最終的には税務行政全体の効率化・高度化につながっていくのです。

AI導入による効果

AIの導入によって、国税庁の税務調査はより的確で効率的になりました。実際、AIを活用したことで過去最高の追徴課税額が記録されたとの報道もあります（NHK報道より）。AIは税務行政の透明性や公平性を向上させるだけでなく、税務当局の業務効率化にも大きく貢献しているのです。

民間企業におけるAIの活用状況

次に、民間企業でのAI活用について見ていきましょう。企業は業務効率化やコスト削減、リスク管理を目的にAIを導入しています。PwC税理士法人や三菱商事などの大手企業も生成AIを活用した実証実験を行うなど、税務や経理分野でAIはすでに大きな存在感を放ち始めています。

AIが活用される具体的な業務

契約書や請求書から必要な情報を自動抽出したり、経費精算を自動化したり、さらにはChatGPTなどの生成AIを活用した財務分析ツール（マネーフォワードの「会計Plus for GPT」など）も登場しています。こうしたツールは、人手で行っていたルーチンワークをAIに任せることで、担当者がより戦略的な業務に注力できる環境を整えています。