【国税庁のAI活用】今後税務調査は効率性がさらに重視される世界へ
こんにちは！
税理士・行政書士・社会保険労務
の齋藤幸生です！
今回は・・・
国税庁が個人に対して行った
調査についてAIを活用したので
今後の税務調査がどうなるのかを
考察します。
それでは、スタートです！！
国税庁はAI分析で調査先を選定する
国税庁は令和5年事務年度の
個人の調査事績においてAIを
使ったことを公表しました。
実地調査における状況では
申告漏れ等の非違事項の件数は
令和4年と比べて4.1％増加しており
着実な成果を上げたと考えることが
できると思います。
現状ではKSKによる6角形の
チャートによって調査先は
選定されていると思いますが
この中でAIの分析も行われて
非違事項が発生するであろう
調査先の選定について効率的に
あぶりだすようにしていると
考えられます。
AI分析で行われていることとは？
AI分析で何が行われているのか
の内容を知るすべはありませんが
国税庁は調査件数と非違件数を
公表しているのでおおもとになる
データに対してAIの活用をしている
と考えられます。
具体的にAIの分析による内容を
考えてみると
・業種別のAI分析
・売上高別のAI分析
・利益のAI分析
・従業員数別のAI分析
・資産や負債別のAI分析
といった感じになっていると
推測します。
業種別では確定申告で書く業種
を国税庁の業務分類に落とし込み
その中で売上高、利益の階層別
従業員数、資産や負債に対して
AIを用いることが可能です。
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5 6万円から始める確定申告
基本的にはKSKの6角形の
チャートを基にして
人間では分析に時間がかかる
ところをAIで代替して分析に
落とし込むといった方法が
とられていると考えます。
特に売上高、利益、資産や負債
といったものは数字で提出する
ことになっており
データにすることは容易ですし
AIと言ってもPCによる分析を
することになるため
AIが得意とする分野になると
考えられます。
売上高や利益を各階層別にして
過去の非違階層別に落とし込み
どの個人に非違が発生しやすいのか
を分析することができると思います。
令和8年以降はさらに効率重視になる可能性
国税庁は
税務行政のデジタル・トランスフォーメーション
という資料において
現行のKSKシステムから
横ぐしをいれることができる
総合データベースへ移行する
ことを公表しています。
これが令和8年から稼働予定で
大きく分けると
・申告などの入力系
・税目や徴収などの蓄積、勘定系
・BIツールやAIをする活用形
の3つになります。
今までは上記のうち入力系だけ
別になっていたようで
令和8年まではAIなどの活用も
別枠で起動させていると考えられます。
言い換えると上記3つが一体になり
すべてデータによる分析と蓄積が
行われてることになります。
すると調査においては個別選定をする
場合においてまずはAIなどを活用
過去の事例と現在の事例を参照した
選定をすることが可能です。
そもそも調査に来ないと非違事項が
あるかどうかわからないいわば
可能性の調査から
何か非違事項があるに違いない！！
前提の調査に移行する可能性は
否定できないと思います。
税務調査はあくまでも可能性である
非違事項について
非違事項があるという前提の
調査になってくると
調査がさらに先鋭化して
非違事項の確認をするための
調査に移行していくのではないか
と考えられます。
編集後記
AIは間違わないのかというと
普通に間違えることもあり得る
と思います。
ChatGPTではネットにある情報
を参照して答えを導きだします。
調査でAIを活用する場合には
国税庁は自身で持っているデータを
基にしか分析はできません。
過去と現在の比較や数字の階層別
非違発生が多い業種など
いろいろと分析対象があり
これらを効率化して
調査先の選定の効率化はできても
非違事項の発見効率を上げるのは
あくまでも調査官である人になります。
分析の効率と非違事項の発見は
一見通じるように見えますが
逆に調査官の目を曇らせてしまう
危険性もあると考えます。
では税理士・行政書士・社会保険労務士
の齋藤幸生でした！！
それでは、また！
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