AIと税務リスク管理 ― 国税庁データ連携時代の実務対応――「見られる前提」で整える会計へ

■ 序章：AIが選ぶ時代の「税務リスク」とは

2025年、国税庁はAIによる税務調査の“選定強化”を本格化させました。
銀行・証券・マイナンバー・インボイス・電子帳簿――。
これらのデータが相互に連携し、AIが自動で「不自然な動き」や「異常値」を検知します。

つまり、税務調査の入り口が人の“勘”からAIの“アルゴリズム”に変わったのです。
この環境では、もはや「バレなければいい」という発想は通用しません。
AI時代の税務リスク管理とは、「見られても困らない状態を常に保つこと」を意味します。

近年、国税庁は複数の外部データベースとの連携を進めています。
以下は、AIによる税務リスク分析の“材料”となる主な情報源です。

これらは、AIが統計的に「不自然」と判断すれば、
自動的に“調査対象リスト”に上がる可能性があります。
つまり、リスクはデータの中に潜んでいるのです。

AIが税務リスクを高いと判断する典型的なパターンには、以下のようなものがあります。

AIは単純な“申告漏れ”だけでなく、
数字の不整合や取引関係の不自然さをもとに「異常値」を検出します。
このため、「意図せぬ入力ミス」や「会計処理のクセ」までがリスクになる時代です。

AIは数値の連携を重視します。
売上・仕入・在庫・入金のデータが一貫しているかどうかが最重要。
クラウド会計や請求書発行ツールを使う際も、取引情報を統一IDで管理することが求められます。

AIは“なぜ”を理解しません。
だからこそ、異常値の根拠を説明できる資料を残すことが重要です。

これらを電子帳簿保存法の要件に沿って整理しておけば、
調査時にAIが出した“疑義”を人間が合理的に説明できる状態を保てます。

AI会計ツール（freee、マネーフォワード、弥生オンラインなど）には、
すでに「異常値検知」機能があります。
それを定期的に走らせ、人の目でも最終確認を行うことで、
“AIに先回りしてリスクを見つける”社内監査体制を構築できます。

AIによる税務リスク分析が常態化する時代、
税理士の役割は「申告書作成」から「AI監査対応コンサル」へと広がります。

つまり、税理士は「AIを使う側」から「AIに見られる側」を支援する立場へ。
これが、次世代のAIリスク対応型税務顧問の形です。

AI時代の税務リスク管理は、
もはや「見つからないようにする」ことではありません。

むしろ、「見られても説明できる状態に整えておく」こと。
そして、「AIが見て違和感を持たない帳簿」を作ることです。

そのためには――

これら3点を常にアップデートしておく必要があります。

AIによって、税務の世界は「発見の時代」から「予測の時代」へ移行しました。
人の感覚や経験に依存していた“勘どころ”が、
データとアルゴリズムによって再現されつつあります。

しかし、それでも税務の本質は変わりません。
それは――「説明できること」こそ最大の防御であるという原則です。

AIは敵ではなく、透明性を高めるための相棒。
AIが“見る”前提で、帳簿を整え、根拠を残し、税務を設計する。
その意識こそが、これからのリスク管理の最強の武器となるでしょう。

出典：国税庁「税務行政のDX推進方針2025」／総務省「AI・データ活用に関する行政実務ガイドライン」／日本経済新聞（2025年10月21日朝刊）

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。