AIが変える税務調査 ― データ連携と人の判断の新時代――「調査対象」をAIが選ぶ時代へ

■ 序章：税務の世界にもAI革命が来ている

税務調査と聞くと、紙の帳簿や領収書を前にした地道な作業を思い浮かべる人も多いでしょう。
しかし、いま税務の現場では静かに「AIによる選定と分析」の波が押し寄せています。

2025年、国税庁は会計検査院の指摘を受けて、
ストックオプションの課税漏れ調査でAI分析を本格導入。
企業や個人の申告内容と、証券会社や金融機関などからのデータを突合し、
申告漏れの可能性が高い案件をリスト化する仕組みを強化しました。

つまり、税務調査の最初のステップ――
「誰を調べるか」という“選定”を、AIが担う時代になりつつあります。

国税庁の職員数はピーク時より減少傾向にあります。
一方で、電子帳簿・インボイス・マイナポータル連携など、
扱うデータ量は年々爆発的に増えています。

こうした中で、
AIを活用した「リスク分析型調査」が導入されました。
AIがデータを横断的に分析し、
「不自然な利益率」や「特定支出の急増」「業界平均との乖離」などを自動検出。
調査官は、AIが抽出した“高リスク案件”に集中できるようになりました。

国税庁では、すでに独自のAIシステムを使い、次のような領域でデータ分析を実施しています。

このAIは、過去の調査事例や修正申告のデータを学習しており、
「このパターンはリスクが高い」という傾向を自動で抽出します。

マイナンバー制度とともに、国税庁・金融庁・証券会社のデータ連携も進んでいます。
ストックオプション、海外口座、暗号資産、クラウド会計データなどが
すべて「個人単位」でひも付けられるようになり、
AIが一括でリスク判定を行います。

結果として、
「AIが選び、人間が確かめる」
――そんな新しい税務調査スタイルが定着しつつあります。

AIが注目するのは、次のような“数値のズレ”や“パターンの異常”です。

従来の「抜き打ち」ではなく、
AIによる「確率的な選定」に基づくため、
今後は“偶然”ではなく“必然的”に調査対象になる人・企業が増えていくでしょう。

AIが数値異常を検出できても、
「なぜその数値になったのか」という説明まではできません。

たとえば――

こうした「ビジネスの文脈」を理解し、合理的に説明するのは、やはり人間の役割です。
AI時代の税務調査では、
データで説明し、人が納得させる力がますます重要になります。

AIが分析するのは数字だけ。
なぜその数字になったかを説明できるよう、証拠資料・メモ・議事録を整備しておく。

弥生・freee・マネーフォワードなどのクラウド会計は、
国税庁対応の電子帳簿保存法基準を満たしています。
AIが読み取っても誤解されないよう、正確なタグ付け・入力ルールが重要です。

過去データとの比較、業界平均との乖離などを自社でシミュレーションし、
「AIが違和感を持たない」透明な決算書を目指すことが、
将来的な調査リスク低減につながります。

税理士やFPなどの専門家も、AI時代における役割が変わりつつあります。

つまり、AIが「検知」し、人が「解釈」する。
両者の協働によって、税務の透明性はこれまで以上に高まるのです。

AIによる税務調査の精度が上がれば上がるほど、
“隠しごと”は難しくなります。
しかし同時に、「なぜ課税されるのか」「どう説明できるのか」という
“納得できる課税”の実現にもつながります。

AIは敵ではなく、透明な税務行政のパートナーです。
その時代に備えるために、
私たち一人ひとりが「データで説明できる会計」を心がけること。
それこそが、AI時代を賢く生き抜く最大の防御策です。

出典：日本経済新聞（2025年10月21日朝刊）ほか、国税庁「AIリスク選定の活用に関する内部資料」、総務省「税務行政のデジタル化推進方針2025」より作成

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。