AIが税務業務の中枢に組み込まれた現在、
リスクを“管理する”だけでは不十分です。
これからの課題は、信頼を“設計する”ことです。
AIが判断を支援し、文書を生成し、経営判断に関与する時代に、
「内部統制」と「ガバナンス」は、
単なるチェック体制から“信頼の仕組み”へと進化しています。
本稿では、AI時代の税務・会計組織に求められる
新しい内部統制の考え方と実践手法を整理します。
1. 従来型ガバナンスの限界
従来のガバナンス（統治）は「ルール遵守」と「不正防止」が目的でした。
しかしAI導入後は、統制すべき対象が“人”から“アルゴリズム”にまで拡大しています。
| 時代 | 統制の主対象 | ガバナンスの目的 | 主な課題 |
|---|---|---|---|
| 旧来 | 人間の判断・行動 | 不正防止・手続遵守 | 属人依存・情報分断 |
| 現在 | AIの判断・出力 | 透明性・説明責任 | ブラックボックス化 |
| 未来 | 人×AIの協働判断 | 信頼設計・説明可能性 | “共創ガバナンス”の欠如 |
もはや「AIの誤りを監視する」段階ではなく、
AIを含めた意思決定プロセス全体をデザインする時代に入っています。
2. “信頼を設計する”内部統制の3層モデル
AI時代の内部統制は、
単なる監査項目の積み上げではなく、信頼を生み出す構造設計です。
【AI内部統制3層モデル】
| 層 | 目的 | 主な機能 | 実務例 |
|---|---|---|---|
| 第1層：透明性の確保層 | AIの判断基準・根拠を明示 | AI出力ログ・データ出所記録 | 生成文書に「AI出典情報」自動付与 |
| 第2層：検証・是正層 | 人間がAI出力をレビュー・修正 | AI監査・フィードバックループ | 誤出力をタグ付けし学習改善 |
| 第3層：倫理・責任層 | 判断責任と倫理基準を明確化 | AI倫理規範・意思決定記録 | 顧問先報告書に“人間判断の署名欄” |
この三層を連動させることで、
AI活用そのものが「信頼生成プロセス」として機能します。
3. AIガバナンス・フレームワークの実装
経済産業省・OECD・ISOなどが示す国際基準では、
AIガバナンスは「説明可能性」「透明性」「監査可能性」の3要素で構成されます。
税務・会計実務に落とし込むと、次のように整理できます。
| 項目 | 内容 | 導入ポイント |
|---|---|---|
| ① 責任構造の明確化 | AI出力の最終責任を人間が負う体制 | AI判断→人間承認→記録保存 |
| ② 運用ルール整備 | AI利用目的・禁止事項・検証頻度を定義 | 「AI運用方針」文書を定期更新 |
| ③ リスクモニタリング | AI出力の精度・偏りを定期分析 | 月次監査＋自動アラート機能 |
| ④ データ品質管理 | 学習・入力データの正確性担保 | 出所・日付・更新履歴をメタデータ管理 |
| ⑤ ステークホルダー開示 | 顧問先・外部監査人への説明 | AI使用範囲・監査報告の共有 |
これらを体系的に組み込むことで、
AIを「管理対象」から「信頼装置」へ変えることが可能になります。
4. “AI内部監査室”という新たな役割
AIを導入する企業や税理士事務所では、
従来の「監査部門」に加え、AI内部監査（AI Internal Audit）の導入が進み始めています。
【AI内部監査の主なチェック項目】
- AI出力の正確性・一貫性（ダブルチェック体制）
- 学習データの更新管理と削除手続
- AI提案と実行結果の乖離分析
- 人間によるレビュー比率のモニタリング
- 顧問先へのAI利用説明と同意記録
監査の目的は“誤りの摘発”ではなく、
AIが誠実に使われているかを可視化することです。
つまりAI内部監査とは、「信頼のメンテナンス」です。
5. 組織ガバナンスを支える“AI倫理コード”
AIを安全に運用するためには、
倫理原則を組織文化として定着させる必要があります。
【AI倫理コードの基本原則】
- 人間中心主義：AIは人の判断を補完するものであり、代替しない。
- 説明責任：AIの出力根拠を明確にし、理解可能な形で提示する。
- 公平性：AIが偏ったデータに基づかないよう管理する。
- 安全性：情報漏えいや誤出力を防ぐ技術的措置を講じる。
- 透明性：AI利用範囲・リスク・修正履歴を常に開示する。
これらを職員教育・業務マニュアル・顧問契約書に反映させることで、
AIガバナンスは「理念」から「制度」へと昇華します。
6. “信頼設計”を文化にする
AIガバナンスの最終目的は、
技術的統制ではなく信頼文化の定着にあります。
- 誤りを共有し、改善をオープンにする
- データの出所を明示し、説明責任を果たす
- AI判断を「ブラックボックス」ではなく「ホワイトプロセス」にする
こうした行動習慣が根づくと、
AI活用はリスクではなく“信頼の証明”になります。
AIを使う組織が透明であればあるほど、
社会からの信頼は強くなるのです。
結論
AI税務時代におけるガバナンスとは、
「監視」ではなく「信頼のデザイン」です。
AIを疑うのではなく、AIを理解し、正しく制御する。
AIを隠すのではなく、AIの仕組みを公開する。
その積み重ねが、組織全体の信頼を支える基盤になります。
AIが生み出す信頼は、偶然ではなく設計の成果。
内部統制の未来は、“説明できる透明な経営”にこそあるのです。
出典
・経済産業省「AIガバナンス・ガイドライン2025」
・OECD「AI Governance and Accountability Framework」
・日本税理士会連合会「AIを組み込んだ内部統制と職業倫理」
・デジタル庁「公共AI運用における透明性・監査指針」
・国税庁「AI内部監査と説明責任の新指針」
という事で、今回は以上とさせていただきます。
次回以降も、よろしくお願いします。
