研究開発税制というと、製造業が新製品や新技術を開発するときに利用する制度というイメージが強いかもしれません。
しかし、研究開発税制の対象は、モノを作るための研究だけではありません。
一定の条件を満たせば、対価を得て提供する新しいサービスを開発するための試験研究についても、研究開発税制の対象になる場合があります。
ただし、新しいサービスを考えただけで対象になるわけではありません。
資料では、大量の情報を専門家が分析し、そこから法則を発見し、その法則を利用して新しいサービスを設計し、さらにそのサービスが適切であることを確認するという一連の要件が示されています。
新サービスの開発も試験研究になり得る
研究開発税制では、製品の製造や技術の改良などに関する試験研究だけでなく、「対価を得て提供する新たな役務」の開発に係る一定の試験研究も対象になります。
ここでいう役務とは、サービスと考えると分かりやすいでしょう。
つまり、新しいモノを開発しなくても、新しいサービスを開発するための一定の研究であれば対象になる可能性があります。
ただし、単に新しいサービスを企画したり、新しい料金体系を考えたりするだけではありません。
資料では、対象となる新サービス研究について具体的な条件が定められています。
大量の情報を分析することから始まる
新サービス研究の重要な要素が情報分析です。
資料では、一定の情報について法則を発見するため、情報解析専門家が、専ら情報の解析を行う機能を持つソフトウェアなどを利用して分析することが示されています。
対象となる情報としては、大量の情報を収集する機能を持ち、その機能の全部または主要な部分が自動化されている機器や技術を使って収集した情報などが挙げられています。
また、企業がすでに保有している情報についても、法則の発見が十分に見込まれる量がある場合には対象となり得ます。
つまり、企業が蓄積している大量のデータから一定の法則を発見し、その結果を新しいサービスにつなげるという考え方です。
情報解析専門家による分析が必要になる
誰かが表計算ソフトでデータを集計すれば、新サービス研究になるわけではありません。
資料では「情報解析専門家」という要件が示されています。
情報解析専門家とは、情報の解析に必要な確率論や統計学に関する知識と、情報処理に必要な知識を持つと認められる者とされています。
つまり、データの量だけではなく、それを誰がどのような専門性を持って分析するのかも重要になります。
研究開発税制の対象となる新サービス研究では、専門的なデータ解析を通じて新たな法則を発見するというプロセスが重視されているのです。
データを分析するだけでは終わらない
大量のデータから法則を発見しただけでは、新サービス研究の要件は完結しません。
次に必要になるのが、発見された法則を利用した新サービスの設計です。
例えば、データ分析によって一定の行動パターンや需要の変化を発見したとしても、その分析結果を報告書にまとめるだけではなく、その法則を利用して新しいサービスを設計することが求められます。
つまり、
データを収集する。
データを分析する。
法則を発見する。
その法則を利用して新しいサービスを設計する。
という流れになります。
研究の成果を実際のサービスへつなげるところまでが重要なのです。
発見した法則が正しいか確認する必要がある
さらに、サービスを設計すれば終わりというわけでもありません。
資料では、分析によって発見された法則について、予測と結果の一致度が高いなど、妥当なものであることを確認することが求められています。
そして、その法則を利用して設計した新サービスについても、その目的に照らして適切であることを確認する必要があります。
これは、単なる思いつきによるサービス開発との大きな違いです。
データを分析して仮説を作り、それをサービスに利用し、さらに結果を検証するという一連のプロセスが必要になります。
研究開発税制における「創造的で体系的な活動」という考え方が、新サービス研究にも表れていると考えることができます。
新サービス研究でも人件費が重要になる
新サービス研究についても、一定の人件費や経費などが対象になります。
資料では、試験研究を行うために必要となる原材料費、人件費、経費などが示されています。
ただし、人件費については、情報解析専門家で、その試験研究の業務に専ら従事する者に係るものとされています。
したがって、企業のデータ分析担当者の給与をすべて自動的に試験研究費へ入れられるわけではありません。
どの新サービス研究に従事したのかを把握することが重要になります。
ここでも前回まで見てきた工数管理の考え方が重要になります。
外部にデータ分析を委託する場合もある
企業が高度なデータ分析の専門家を自社で抱えているとは限りません。
そのため、外部企業などへ分析や研究の一部を委託することも考えられます。
資料では、他の者に委託して新サービス研究を行う場合についても、その試験研究のために委託先へ支払う一定の費用が示されています。
ただし、前回確認した一般的な委託研究と同じように、単に外部へ支払ったというだけでは十分ではありません。
何のデータを分析したのか。
どのような法則を発見しようとしたのか。
どのようなサービスを設計したのか。
どのような検証を行ったのか。
こうした研究内容と外注費を結び付けて管理することが重要になります。
AIやデータ活用が広がる企業では重要になる
企業には大量のデータが蓄積されるようになっています。
顧客の利用履歴、機械から収集されるデータ、さまざまな業務データなど、その種類も増えています。
こうしたデータを単に集計するだけではなく、専門的に分析して法則を発見し、それを新しいサービスの設計につなげる活動については、研究開発税制との関係を確認する意味があります。
一方で、資料が示している要件は具体的です。
「AIを使ったから研究開発になる」「データ分析をしたから研究開発になる」という単純な制度ではありません。
情報の収集、専門家による分析、法則の発見、新サービスの設計、妥当性の確認という一連の活動を見る必要があります。
研究開発税制を検討する際には、技術の名称ではなく、実際にどのような研究プロセスを行ったのかが重要になります。
結論
研究開発税制は、製造業による新製品や新技術の開発だけを対象とする制度ではありません。
一定の条件を満たせば、対価を得て提供する新しいサービスの開発に係る試験研究も対象になる可能性があります。
ただし、単に新しいサービスを企画したり、データを集計したりするだけではありません。
資料では、大量の情報を情報解析専門家が分析して法則を発見し、その法則を利用した新サービスを設計し、さらに法則とサービスの妥当性を確認するという一連の要件が示されています。
そのため、新サービス研究について研究開発税制を検討するときには、使用したデータ、分析方法、担当した専門家、発見した法則、サービス設計、検証結果などを一連の流れとして管理することが重要です。
企業の研究開発がモノからサービスやデータ活用へ広がる中で、研究開発税制についても「製造業のための制度」というイメージだけで捉えないことが重要になっています。
参考
第33回青山学院大学同窓祭公開講座 2026年9月23日 R&D税制とイノベーションボックス税制 会計プロフェッショナルによるイノベーション・コンサルテーション