国税庁の徴収行政において、人工知能（AI）の活用が進んでいます。
税金の滞納整理は、これまで税務職員の経験や専門的な判断に依存する部分が大きい業務でした。
しかし、滞納者の過去の接触履歴や申告書データなどをAIで分析することによって、効率的な接触方法や電話がつながりやすい時間帯を予測する取組が進められています。
2026年11月2日付の「税のしるべ」に掲載された国税庁徴収部長・山下和博氏へのインタビューでは、AIを活用した徴収事務の効率化・高度化について、具体的な取組が紹介されました。
注目されるのは、AIが税務職員に代わって滞納処分を決定するということではなく、データ分析によって職員の業務を支援している点です。
こうした取組は、税務行政の効率化だけでなく、納税者への対応方法や税務行政の公平性にも関係しています。
徴収行政におけるAI活用の背景
国税庁の徴収行政には、国税を適正かつ確実に収納するという重要な役割があります。
納期限までに税金が納付されなかった場合、税務署は納税者に対する催告や財産調査などを行い、必要に応じて滞納処分を実施します。
一方、滞納事案の内容は多様です。
単純な納付忘れによる事案もあれば、資金繰りの悪化によって納付が困難になっている事案もあります。
さらに、多額の財産を保有しながら意図的に納税を回避する悪質な事案も存在します。
こうした事案に対して、限られた職員数で適切に対応するためには、業務の優先順位を判断し、効果的な方法で納税者に接触する必要があります。
国税庁がAIの活用を進める背景には、徴収事務の効率化と高度化を両立させるという課題があります。
AIによる接触方法の予測
国税庁が構築しているAIモデルの一つが、滞納者への効果的な接触方法を予測する仕組みです。
滞納者の過去の接触履歴、申告書データ、業種などの情報を分析し、電話、訪問、文書のうち、どの方法で接触できる可能性が高いかを予測します。
従来の滞納整理では、担当職員が過去の記録や経験をもとに接触方法を選択することが一般的でした。
AIを活用すれば、多数の事案に関する情報を分析し、接触方法の選択を支援できます。
例えば、過去に電話で連絡が取れた事案と、文書による催告が有効だった事案では、適切な対応方法が異なる可能性があります。
ただし、AIが予測するのは、あくまで接触できる可能性です。
電話で連絡が取れることと、実際に税金が納付されることは同じではありません。
納税者の事情を確認し、適切な対応につなげることが重要です。
電話がつながりやすい曜日と時間帯の分析
国税庁は、電話催告の効率化に向けて、応答する可能性が高い曜日や時間帯を予測するAIモデルも構築しています。
電話による催告では、納税者に連絡しても応答が得られない場合があります。
同じ納税者に何度も電話をかけることになれば、職員の業務負担が増加します。
また、納税者にとっても、業務中など対応が難しい時間帯に電話がかかってくることは負担になる場合があります。
AIによって応答可能性の高い時間帯を予測できれば、限られた時間の中で効率的に連絡を取ることが期待されます。
例えば、過去の接触履歴から、特定の曜日や時間帯に応答が得られやすい傾向が確認される場合があります。
ただし、個々の納税者の生活状況や就業形態は変化します。
AIによる予測結果を機械的に適用するのではなく、実際の状況を踏まえて対応する必要があります。
電話・訪問・文書の役割の違い
滞納整理では、電話、訪問、文書という接触方法にそれぞれ特徴があります。
電話による催告は、比較的短時間で納税者に連絡し、納付状況を確認できる方法です。
単純な納付忘れなどについては、電話による連絡が早期解消につながる場合があります。
一方、訪問による対応は、納税者の事業実態や財産状況などを確認する必要がある場合に重要になります。
ただし、訪問には移動時間や人員が必要になるため、効率的な実施が求められます。
文書による催告は、納付を求める内容を記録として残し、納税者に確認を促す方法です。
もっとも、文書を発送したことだけで、納税者が内容を理解したとは限りません。
それぞれの方法には長所と限界があります。
AIによる予測を活用しながら、事案の性質に応じて適切な接触方法を選択することが重要です。
データ分析による業務効率化の効果
AIを活用した接触方法の予測は、徴収業務の効率化につながる可能性があります。
例えば、電話による接触が困難と予測される事案について、同じ方法を繰り返すだけでは、十分な成果が得られない場合があります。
一方、過去の情報から有効と考えられる接触方法を選択できれば、職員の業務時間を有効に活用できます。
また、比較的早期に解消できる事案と、財産調査など専門的な対応が必要な事案を適切に区分することも重要です。
国税庁は、納税コールセンターで新規発生滞納事案を幅広く取り扱う一方、国税局や税務署では大口・悪質事案や処理困難事案に重点的に対応する方針を示しています。
AIの活用は、こうした業務分担を支援する手段にもなり得ます。
ただし、AI導入による具体的な時間削減率や徴収実績の改善幅については、今回のインタビューで数値が示されているわけではありません。
実際の効果を評価するためには、導入前後の業務実績を継続的に検証する必要があります。
AIによる予測と納税者の権利保護
税務行政にAIを活用する際には、納税者の権利保護が重要な課題になります。
AIによる予測は、過去のデータに基づく統計的な判断です。
そのため、個々の納税者の事情を完全に把握できるわけではありません。
例えば、過去に電話への応答が少なかった納税者について、AIが電話による接触の可能性を低く予測する場合があります。
しかし、応答が少なかった理由が、仕事の都合や病気、家庭の事情などである可能性もあります。
また、業種などの情報を分析に利用する場合には、特定の属性に対する不合理な取扱いが生じないよう注意が必要です。
AIの予測結果を参考にする場合でも、納税者の実情を確認し、法令に基づいて適切に判断することが求められます。
個人情報保護とデータ管理の重要性
徴収行政で取り扱う情報には、納税者の所得、財産、申告内容、事業状況など、機微性の高い情報が含まれます。
AIによる分析を進める場合には、こうした情報を適切に管理することが不可欠です。
税務職員には、職務上知り得た秘密について守秘義務が課されています。
AIを活用する場合も、情報の利用目的、アクセス権限、保存方法、安全管理措置などを適切に設計する必要があります。
特に、外部のシステムやサービスを利用する場合には、情報の取扱いや漏えい防止に十分な配慮が必要です。
また、AIがどのような情報をもとに予測を行っているのかについて、行政内部で検証できる仕組みも重要になります。
効率化を進めることと、納税者情報を適切に保護することは、両立させなければなりません。
AIの予測結果と職員の専門的判断
AIの活用が進んでも、税務職員の専門的判断が不要になるわけではありません。
滞納整理では、納税者の財産状況、事業の継続可能性、納付意思、資金繰りなど、多くの事情を考慮する必要があります。
例えば、資金繰りが一時的に悪化している事業者については、納税相談や猶予制度の利用を検討する場合があります。
一方、財産を隠蔽して納税を回避しようとする事案については、厳正な滞納処分が必要になることがあります。
こうした判断には、法令の理解と個別事情の把握が欠かせません。
AIが接触方法を予測できたとしても、納税者への対応方針や滞納処分の必要性まで自動的に決定できるわけではありません。
AIは職員の判断を支援する手段として位置付けることが重要です。
企業経理と税理士への影響
国税庁のAI活用は、企業経理や税理士にとっても無関係ではありません。
今後、税務行政では、申告書データや過去の対応履歴などを活用した業務の高度化が進むと考えられます。
企業側でも、申告内容、納税予定額、納付履歴、資金繰りなどの情報を適切に管理することが重要になります。
例えば、納付遅延が発生した場合には、その原因や対応経緯を記録し、再発防止策を検討することが望まれます。
税理士についても、顧問先の納税状況を把握し、納付忘れや資金不足が発生しないよう支援する役割が重要になります。
また、国税庁から納税に関する連絡を受けた場合には、内容を正確に確認し、必要な対応を適切に行うことが求められます。
AIを活用した徴収行政が進むほど、納税者側にも正確な記録管理と適切な説明が重要になります。
結論
国税庁は、AIを活用して滞納者への接触方法や電話応答の可能性が高い時間帯を予測し、徴収事務の効率化・高度化を進めています。
こうした取組は、限られた人的資源を有効に活用し、滞納事案に適切に対応するための重要な手段です。
一方で、AIの予測は確率的なものであり、納税者の事情を完全に把握できるわけではありません。
税務行政においては、効率化だけでなく、公平性、透明性、個人情報保護、納税者の権利保護を確保する必要があります。
また、AIによる分析結果を活用する場合でも、最終的には税務職員が法令と個別事情に基づいて判断することが重要です。
これからの徴収行政では、AIによるデータ分析と税務職員の専門的判断を組み合わせることで、効率性と公平性を両立させることが求められます。
AIの活用は、徴収行政の業務手法を変えるだけでなく、納税者との接点や税務行政への信頼の在り方にも影響を与えていくでしょう。
参考
税のしるべ 2026年11月2日「令和8年国税庁の幹部に聞く／徴収部長・山下 和博」
国税庁「税務行政の将来像」
国税庁「令和7年度租税滞納状況」
国税庁「納税に関する総合案内」
国税庁「税務行政のデジタル・トランスフォーメーション」