生成AIの活用が広がるなかで、企業独自の情報をAIに参照させるRAGが注目されています。
では、企業が研究開発によってRAGを構築した場合、そのプログラムはイノベーションボックス税制の対象になるのでしょうか。
資料では、RAGや一般的なAIサポート機能についても、一定の条件を満たせばAI関連プログラムとして対象になり得ることが示されています。
ただし、RAGを導入しただけで税制優遇を受けられるわけではありません。
重要なのは、そのプログラムが研究開発によって生み出され、AIの出力に直接影響を与えたり、その出力を高めたりするものなのかという点です。
RAGとはAIを支援する仕組み
RAGは、生成AIなどが回答を作成するときに、外部の情報を参照させるために利用される仕組みです。
企業が保有する情報などを利用し、AIによる回答を支援することが考えられます。
イノベーションボックス税制との関係で重要なのは、RAGという名称そのものではありません。
資料では、機械学習を支援するプログラムについても、一定の場合にはAI関連プログラムに含まれることが示されています。
したがって、AIモデルそのものを開発していないからといって、直ちに対象外になるわけではありません。
AIを支えるプログラムにも対象となる可能性があります。
AI関連プログラムには3つの類型がある
資料では、AI関連プログラムについて3つの類型が示されています。
1つ目は、コンピューターに機械学習を行わせるために必要となるプログラムです。
2つ目は、AIモデルによる機械学習アルゴリズムのプログラムです。
そして3つ目が、機械学習を支援するプログラムです。
RAGとの関係で特に重要になるのが、この3つ目の支援プログラムです。
AIそのもののアルゴリズムだけではなく、AIの機能を支える一定のプログラムまで対象になり得る点が特徴です。
RAGなら何でも対象になるわけではない
ここは誤解しやすいところです。
企業が既存の生成AIと自社データを組み合わせてRAGを導入したからといって、その事実だけでイノベーションボックス税制の対象になるわけではありません。
資料では、RAGについて、研究開発によって作られたものであり、AIの出力に直接影響を与えたり、その出力を高めたりする一定のプログラムであれば対象になり得ることが示されています。
つまり、
RAGを使っているか
ではなく、
どのような研究開発によって、どのような機能を持つプログラムを生み出したのか
を見ることが重要です。
単なるAIの利用と、税制上の対象となり得るAI関連プログラムの研究開発は分けて考える必要があります。
データを扱う支援プログラムも対象になり得る
AIでは、データの扱いが重要になります。
資料では、データの整形、分類、処理の効率化などを行う一定のプログラムについても、機械学習を支援するプログラムとして対象になり得ることが示されています。
AIモデルだけを見ていては、AIシステム全体の研究開発を捉えられない場合があります。
AIが利用するデータをどのように処理するのか。
どのように必要な情報を取り出すのか。
どのようにAIの処理を支援するのか。
こうした周辺部分についても、プログラムの機能や研究開発との関係によっては税制上の検討対象になるわけです。
他の機械学習アルゴリズムを改善するプログラムもある
資料では、他の機械学習アルゴリズムを直接改善したり、その機能を促進したりするプログラムについても触れています。
これはAI開発を考えるうえで重要です。
企業が必ずしもAIモデルのすべてを一から開発するとは限りません。
既存の技術を利用しながら、その機能を高めるための独自プログラムを研究開発する場合もあります。
そのようなプログラムについても、機械学習を支援するものとして対象となる可能性が示されています。
重要なのは、単なる周辺ソフトウェアなのか、それとも機械学習を直接支援する機能を持つのかという違いです。
研究開発によって作られたことが重要になる
RAGやAIサポートツールについて考える場合にも、イノベーションボックス税制の基本的な考え方は変わりません。
自ら研究開発を行ったことが重要です。
既存のAIサービスを契約して利用するだけの場合と、自社が研究開発によって独自のAI関連プログラムを生み出した場合は同じではありません。
前回まで取り上げたネクサスアプローチや自己創出比率も関係します。
どのような研究開発を行ったのか。
その研究開発からどのプログラムが生まれたのか。
そのプログラムがAIの機械学習や出力にどのように関係するのか。
こうした事実を整理する必要があります。
開発しただけでは30%の所得控除にはならない
もう一つ注意したいのは、対象となるAI関連プログラムを開発しただけでは、イノベーションボックス税制による30%の所得控除が直ちに生じるわけではないことです。
イノベーションボックス税制は、研究開発費そのものに対する税制ではありません。
研究開発の成果である一定の知的財産から所得を得る段階を支援する制度です。
したがって、RAGなどのAI関連プログラムを研究開発した後、その著作権について対象となる取引を行い、所得が生じることが重要になります。
研究開発段階で利用する研究開発税制と、収益化段階で利用するイノベーションボックス税制を分けて考える必要があります。
AIプログラムの利用許諾が重要になる
資料では、AI関連プログラムの著作権について、一定の利用許諾による取引がイノベーションボックス税制の対象として示されています。
例えば、自社で研究開発した一定のAI関連プログラムについて、他社に利用を認め、その対価を得る場合が考えられます。
一方、人によるサービス提供を伴う契約については、原則として対象外とされています。
AIビジネスでは、プログラムだけを提供するのではなく、人によるコンサルティングや運用支援などを組み合わせることがあります。
そのため、契約の名称だけではなく、実際に何を提供し、何に対して対価を受け取っているのかを確認することが重要になります。
RAGの開発段階から記録を残す
RAGやAIサポートツールをイノベーションボックス税制につなげるためには、開発が終わってから税務部門が調査するだけでは十分ではありません。
どのような研究目的で開発したのか。
どの研究開発によってプログラムが生み出されたのか。
そのプログラムがAIの出力にどのような影響を与えるのか。
どの著作権が研究成果に対応するのか。
どのような利用許諾によって所得が生じたのか。
こうした流れを追跡できるようにしておくことが重要です。
AI開発部門、知的財産部門、法務部門、経理部門、税務部門が連携して情報を管理する必要があります。
AI時代は研究成果の管理対象も変わる
従来の研究開発では、新しい製品や製造技術を生み出し、それを特許として保護するというイメージが強かったかもしれません。
しかし、AI時代には研究成果の形も変わります。
AIモデルそのものだけでなく、機械学習を支援するプログラムや、データの処理を支援するプログラムなどが重要な研究成果になる可能性があります。
RAGについても同じです。
重要なのは流行している技術名ではなく、研究開発によってどのような知的財産を生み出し、その知的財産がどのように所得を生み出しているのかです。
イノベーションボックス税制は、こうしたAI時代の研究成果と収益化を考えるうえでも重要な制度になります。
結論
RAGも、一定の条件を満たせばイノベーションボックス税制の対象となるAI関連プログラムに該当する可能性があります。
資料では、研究開発によって作られ、AIの出力に直接影響を与えたり、その出力を高めたりする一定のプログラムについて、機械学習を支援するプログラムとして対象になり得ることが示されています。
また、データの整形、分類、処理の効率化を行うプログラムや、他の機械学習アルゴリズムを直接改善、促進するプログラムも対象となり得ます。
ただし、RAGを導入したというだけで税制優遇を受けられるわけではありません。
自ら研究開発によって対象となるAI関連プログラムを生み出し、その知的財産から対象となる所得を得るというつながりが重要です。
AI時代の税制では、AIを利用しているかどうかではなく、どのような研究開発を行い、どのような知的財産を生み出し、それをどのように収益化したのかを管理することが重要になります。
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