生成AIの普及によって、税務行政のあり方も大きく変わろうとしています。
2026年10月26日付の「税のしるべ」に掲載された高橋俊一国税庁課税部長へのインタビューでは、国税庁がAIやデータ分析を最大限に活用し、申告漏れの把握や税務調査の効率化・高度化に取り組んでいることが説明されました。
さらに、KSK2の導入によって利用可能なデータが増加することを踏まえ、予測モデルの精度向上に取り組むとともに、生成AIなどの最新技術も活用していく方針が示されています。
生成AIは、文章の作成や要約、情報検索、データ整理など、幅広い業務を支援できる技術です。
税務行政においても、膨大な申告情報や法令資料を取り扱う職員の業務を効率化する可能性があります。
一方、税務行政では納税者の所得や財産、取引内容など、機密性の高い情報を取り扱います。
また、税務上の判断は法令と具体的な事実関係に基づいて行われなければなりません。
生成AIの活用が進むほど、その利便性だけでなく、情報管理や判断の正確性、説明責任の確保が重要になります。
税務行政でAIの活用が進む背景
国税庁がAIの活用を進める背景には、税務行政を取り巻く環境の変化があります。
経済活動のグローバル化やデジタル化によって、企業や個人の取引形態は複雑化しています。
電子商取引、海外取引、デジタルサービスなどの拡大により、税務当局が確認すべき情報も増加しています。
一方、税務行政に投入できる人員や予算には限界があります。
すべての申告内容を人手によって詳細に確認することは現実的ではありません。
そのため、国税庁はデジタル技術を活用し、限られた行政資源を効果的に配分する取組を進めています。
AIによる申告漏れリスクの分析は、その代表的な例です。
今後は、生成AIなどの新しい技術も活用することで、従来は職員が多くの時間を費やしていた業務の効率化が期待されます。
ただし、AIを導入すること自体が目的ではありません。
適正・公平な課税を実現し、納税者の利便性を高めることが重要です。
従来のAIと生成AIの違い
AIと生成AIは、同じものではありません。
従来型のAIは、過去のデータから一定の傾向や特徴を分析し、分類や予測を行う用途で活用されています。
国税庁が構築している申告漏れリスクの予測モデルも、こうした分析技術を活用する取組です。
過去の税務調査の結果、申告・決算情報、法定調書などを分析し、申告漏れの可能性をスコア化します。
一方、生成AIは、文章や要約、回答など、新しい内容を生成できることが特徴です。
例えば、大量の資料を読み込み、その概要を整理したり、複数の文書に含まれる情報を比較したりすることができます。
税務行政においても、こうした機能を業務支援に利用できる可能性があります。
ただし、生成AIが作成した文章や回答が、必ず正しいとは限りません。
事実と異なる内容や、存在しない法令・判例などを生成する場合もあります。
そのため、従来型AIと生成AIでは、利用目的に応じた適切な管理が必要になります。
生成AIによる資料整理と情報検索の可能性
税務行政では、申告書、決算書、法定調書、契約書など、さまざまな資料を取り扱います。
また、税務職員は、法律、政令、省令、通達、裁判例など、多くの情報を確認する必要があります。
生成AIは、こうした資料の整理や情報検索を支援する可能性があります。
例えば、長文の資料から重要な事項を抽出したり、複数の資料に記載された内容を比較したりする用途が考えられます。
また、法令や通達の検索を支援することで、職員が必要な情報に到達するまでの時間を短縮できる可能性もあります。
ただし、これらは生成AIの一般的な活用可能性であり、国税庁がすべての用途について具体的な導入を決定したという意味ではありません。
今回のインタビューでは、生成AIの具体的な利用範囲や運用方法までは明らかにされていません。
今後の活用状況を確認する際には、実際に導入された業務と、将来的な活用可能性を区別することが重要です。
KSK2と生成AIの組合せによる業務改革
生成AIの活用を考えるうえで、KSK2の導入も重要です。
KSK2は、国税庁の基幹システムである国税総合管理システムを刷新するものです。
従来、税目別・事務系統別に管理されていたデータベースやアプリケーションが統合され、所得税や法人税などの情報を横断的に活用できる環境が整備されます。
高橋課税部長は、KSK2によって利用可能なデータが増加することから、予測モデルの精度向上に取り組む方針を示しています。
データの整備は、AIを効果的に活用するための重要な条件です。
情報が分散していたり、形式が統一されていなかったりする場合には、分析に多くの時間が必要になります。
一方、必要な情報を適切に整理し、利用できる環境が整備されれば、分析業務の効率化につながります。
ただし、KSK2に保存された情報を生成AIが自由に利用できるようになると説明されているわけではありません。
税務情報の利用には、法令や情報管理上の制約があります。
システムの高度化と情報の適切な管理を両立させることが重要です。
AIによる分析結果と税務職員の判断
税務行政におけるAI活用では、人による判断の役割が重要です。
国税庁は、申告漏れリスクの予測モデルによる判定結果と各種保有資料を職員が併せて検討し、調査の必要性を判断する仕組みを説明しています。
AIによる分析結果は、調査対象の選定を支援する情報です。
しかし、税務上の問題の有無は、個別の事実関係や法令の適用によって判断されます。
例えば、企業の利益率が大きく低下している場合でも、設備投資や原材料価格の上昇など、合理的な理由が存在することがあります。
また、契約書に記載された内容だけでなく、実際の取引状況を確認する必要がある場合もあります。
AIが一定の特徴を把握できたとしても、その背景にある事情まで正確に理解できるとは限りません。
そのため、AIの分析結果を参考にしながら、税務職員が専門的な知識と経験に基づいて判断することが重要です。
生成AIの誤回答と税務判断のリスク
生成AIの活用では、回答の正確性が大きな課題になります。
生成AIは、自然な文章を作成できる一方、誤った情報をもっともらしく提示することがあります。
この現象は、一般にハルシネーションと呼ばれています。
税務分野では、こうした誤回答が重大な問題につながる可能性があります。
例えば、適用されない特例を適用できると判断したり、既に改正された制度について古い取扱いを説明したりする場合です。
また、税務上の判断には、取引時期や契約内容、納税者の状況など、個別の事情が関係します。
一般的な説明として正しい内容であっても、特定の納税者にそのまま適用できるとは限りません。
そのため、生成AIの回答を税務判断に利用する場合には、法令や通達などの根拠資料を確認することが不可欠です。
特に課税処分に関係する判断では、AIの出力内容だけに依存することは適切ではありません。
納税者情報の保護と情報セキュリティ
税務行政で生成AIを活用する際には、情報セキュリティの確保が欠かせません。
税務当局は、納税者の所得、財産、取引先、金融取引など、機密性の高い情報を取り扱っています。
これらの情報が外部に漏えいすれば、納税者の権利や利益に重大な影響を及ぼす可能性があります。
そのため、生成AIを利用する場合には、入力する情報の範囲、データの保存方法、利用権限、外部サービスとの接続などについて、適切な管理が必要です。
また、AIの利用履歴や処理内容を確認できる仕組みも重要になります。
税務行政では、効率化だけを優先することはできません。
納税者情報の保護と業務の正確性を確保したうえで、技術を活用する必要があります。
AIの判断過程と説明責任
税務行政では、納税者に対する説明責任も重要です。
税務調査や課税処分では、どのような事実関係に基づき、どの法令を適用したのかが問題になります。
AIによる分析が判断の参考として利用された場合でも、最終的な判断には合理的な根拠が必要です。
特に、AIの分析過程が複雑になるほど、判定結果の妥当性を検証することが課題になります。
また、過去のデータに偏りが存在する場合には、予測結果にも影響する可能性があります。
そのため、AIの精度を継続的に検証し、不適切な判定が生じないよう管理することが重要です。
AIを活用した税務行政では、処理速度や分析能力だけでなく、公平性や透明性も確保する必要があります。
企業の経理部門における生成AI活用
生成AIの普及は、税務当局だけでなく、企業の経理部門にも影響します。
企業では、会計資料の整理、社内規程の検索、税制改正情報の要約、経理業務の手順書作成など、さまざまな用途が考えられます。
例えば、税制改正の内容を整理し、自社の経理業務に関係する事項を確認する際に、生成AIを補助的に活用することができます。
また、経理担当者向けの研修資料やチェックリストの作成にも利用できます。
ただし、生成AIが作成した内容をそのまま税務申告に利用することは慎重に考える必要があります。
法令の適用関係や税額計算については、専門的な確認が不可欠です。
さらに、取引先情報や従業員の個人情報などを外部の生成AIサービスに入力する場合には、情報管理上の問題が生じる可能性があります。
企業としては、利用目的や入力可能な情報、確認手続などを定めた社内ルールを整備することが望まれます。
税理士に求められるAI時代の専門性
生成AIの普及によって、税理士の業務にも変化が生じると考えられます。
税法に関する一般的な情報の検索や、資料の整理などは、AIによって効率化される可能性があります。
一方、個別の取引について税務上の判断を行うためには、法令の理解だけでなく、事実関係の把握や実務経験が必要です。
例えば、役員報酬の適正性、組織再編税制の適用、相続財産の評価などでは、複数の要件や個別事情を総合的に検討する必要があります。
生成AIは、こうした判断を支援することはできても、税理士の専門的な責任を代替するものではありません。
今後の税理士には、AIを適切に活用する能力とともに、その回答を検証し、納税者に分かりやすく説明する能力が求められます。
また、企業の経理・税務管理体制について助言し、税務リスクを事前に把握する役割も重要になります。
AIによって定型的な業務が効率化されるほど、人による専門的な判断と助言の価値が高まると考えられます。
結論
生成AIの活用は、税務行政の効率化と高度化を進めるうえで、大きな可能性を持っています。
国税庁は、既にAIやデータ分析を活用した申告漏れリスクの予測モデルを構築しており、KSK2の導入によって、その精度向上を目指しています。
さらに、生成AIなどの最新技術についても活用を進める方針が示されています。
ただし、生成AIの具体的な利用範囲や運用方法については、今後の取組を確認する必要があります。
税務行政では、納税者情報の保護、判断の正確性、公平性、説明責任の確保が不可欠です。
AIの分析能力が高まっても、税務上の判断には法令と事実関係に基づく専門的な検討が求められます。
企業や税理士にとっても、生成AIは業務を支援する有効な手段となる可能性がありますが、その回答を無条件に信頼することは適切ではありません。
重要なのは、AIに判断を任せることではなく、AIを活用しながら人による確認と専門的な判断の質を高めることです。
税務行政のデジタル化が進む時代においても、適正・公平な課税を支える最終的な基盤は、正確な情報と責任ある判断にあります。
参考
税のしるべ 2026年10月26日「令和8年国税庁の幹部に聞く／課税部長・高橋 俊一」
国税庁「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―」（2023年6月）