「AIが会計監査や税務監査を行う時代が来る」と言われて久しいですが、
それはもはや未来の話ではありません。
経理データ、電子帳簿、電子取引のすべてがデジタル化される中で、
AIは“監査の助手”から“監査の中核”へと役割を広げています。
本稿では、AIが税務リスクを検知し、
企業や税理士事務所の内部統制をどう変えるのかを考えます。
1. AI監査の台頭 ― 「事後」から「常時」へ
従来の監査や税務調査は、「事後確認」が基本でした。
決算や申告が終わってから、帳簿・証憑を確認し誤りを特定するという流れです。
しかしAI監査は違います。
AIがリアルタイムに取引データを分析し、
異常値・傾向・規則違反を即時に検知します。
【AI監査の基本構造】
- 経理システムや電子帳簿データを自動収集
- 正常データのパターンを学習
- 異常な金額・頻度・相手先を検知
- 税務上の区分・控除の誤りをアラート表示
AI監査では、「年に一度の監査」から「常時監査」への転換が進んでいます。
これは単なる効率化ではなく、リスクを事前に減らす仕組みそのものです。
2. AIが得意とする税務リスク検知領域
AIは、膨大なトランザクションデータの中から、
人間が見落としがちな“微細な異常”を見つけ出すのに優れています。
【代表的なAI検知領域】
- 消費税区分の誤り（課税・非課税・不課税の混在）
- 交際費／会議費の分類誤り
- 源泉徴収漏れ・支払区分誤り
- 関連会社間取引の価格乖離
- 寄附金・福利厚生費の誤判定
- 減価償却漏れ・償却期間ミス
AIは「過去の適正データ」を学習して、
現在の仕訳を確率的に評価するため、
担当者の経験差や判断のばらつきを平準化する効果があります。
3. 内部統制の再定義 ― 「チェック」から「予防」へ
AI監査が導入されると、内部統制の目的そのものが変化します。
従来の統制は「ミスを防ぐ仕組み」でしたが、
AIによる常時分析により、ミスが起きても即検知・即修正が可能になります。
| 項目 | 従来の統制 | AI時代の統制 |
|---|---|---|
| 目的 | 誤りを事前に防止 | 誤りを早期に検知・訂正 |
| 担当 | 人によるダブルチェック | AI＋人によるハイブリッド |
| 対応 | 年次・四半期ごと | 日次・リアルタイム |
| 評価 | サンプル抽出 | 全件分析（100％監査） |
この変化により、内部統制は「防御」から「診断・改善」へと再定義されます。
AIは、統制の“見張り役”から“改善提案者”に進化していくのです。
4. 人間の役割は「判断」と「説明」
AIが異常を検知しても、それが税務上のリスクかどうかを判断するのは人間です。
AIがアラートを出した時、人間が行うべきは次の3ステップです。
- 根拠確認：AIがどのルール・データを根拠に異常と判断したのかを確認。
- 実態判断：取引内容や背景を理解し、税法上の取扱いを決定。
- 説明・対応：必要に応じて修正・説明・報告を実施。
このプロセスを怠ると、「AIの誤検知を放置した」責任を問われるリスクもあります。
AI監査時代の内部統制では、人間の“理解力”と“説明力”が補完要件になるのです。
5. 実務で求められるAI監査運用の三原則
AIを監査に組み込む際は、以下の3つの原則が重要です。
（1）Explainability（説明可能性）
AIの判断理由を人間が理解できる仕組みを導入する。
ブラックボックス型AIは統制不適格とみなされる可能性があります。
（2）Traceability（追跡可能性）
AIがどのデータを基に判断したのか、履歴を追跡できる状態に保つ。
監査ログの保存期間・管理者を明確にすることが重要です。
（3）Accountability（責任明示性）
AIの出力をそのまま採用せず、
「最終判断者（人）」を必ず設定する。
責任の所在を組織規程に明文化しておくことが求められます。
6. AI監査の導入効果と限界
AI監査には多くの利点がありますが、過信は禁物です。
【主な導入効果】
- 誤謬検知率の向上（人間の2～3倍の精度）
- 対象データの全件監査が可能
- 税務調査対応のスピード化・文書化の容易さ
- 内部統制報告（J-SOX）対応の効率化
【留意すべき限界】
- 法令改正や取引形態の変化への遅延対応
- AIが「グレーゾーン」を判断できない
- データ漏洩リスク（特にクラウド利用時）
- AIが倫理判断を行えない
AI監査は万能ではなく、“判断の一助”として運用する設計が前提になります。
結論
AI監査は、税務の世界における“第三の目”です。
人が見逃す微細な誤りを検知し、内部統制の質を根本から変える可能性を持っています。
しかしAIがいくら高精度でも、それをどう使うかを決めるのは人間です。
AI監査時代に必要なのは、
「データを読む力」ではなく、「データを解釈する力」。
AIが税務の透明性を高め、人間が信頼を支える。
この二層構造こそが、AI監査時代の新しい税務ガバナンスです。
出典
・国税庁「税務行政DX構想（2025）」
・金融庁「AI監査技術に関する研究報告」
・日本公認会計士協会「AI監査実証報告書2024」
・OECD「AI-based Risk Detection in Tax Systems」
・デジタル庁「AIガバナンス実装ガイドライン」
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。
