税務領域における生成AIの利活用

企業が抱える税務領域の課題と、生成AI利活用の可能性

多様な目的への利用が検討されている生成AIですが、専門性が高いと言われている税務領域に関しても検討や活用が始まっています。

インボイス制度の導入や国際課税ルールの見直しが入るなど、税務ルールの複雑化に伴う新たな税務リスクが生じています。また、デジタル化の進展により情報流入量が増加し、ESGを始めとした透明性やガバナンス要件への対応など、求められる専門性や水準が益々上がっています。その一方で、人材の流動性は高まり、経理財務・税務部門の人材不足が深刻化しており、貴重な人材は、より戦略的かつ専門的な業務へシフトさせたいニーズが高まっています。こういった状況から、多くの企業が生成AIを税務・経理領域へ活用する検討を本格化しています。

税務領域の課題例：

• 日本／海外の税制改正が頻繁かつ複雑なため、その調査および影響把握に時間がかかる
• 国際税務の領域では海外拠点向け資料を外注翻訳するも専門用語の精度が悪く、結局手直しを余儀なくされる
• 過去の税務調査や係争情報等の重要な情報が担当者間で管理・共有されておらず、税務リスクに繋がる履歴・ナレッジを活かしきれない

• 税務部門では少人数体制で作業の属人化が進んでおり、異動／退職があると日々の業務ですら回らなくなる
• 税務責任者や担当者が情報収集からデータ加工、資料構成やまとめまでの全てを手作業で行っているため、マネジメントへタイムリーに報告できていない
• 会計・財務データが複数のシステムにまたがって管理されており、税務調整に必要なデータ収集に時間を取られ、年々その負担が増している
• 日々の膨大な取引の中から、税務リスクがある取引を見極めたいが、人手ではサンプリングでも実施が困難
• 各部門からの問い合わせ対応に会計・税務に詳しい特定の担当者に負担が集中し、本来の専門的な業務に時間を割けない
  
    

生成AIによる税務ナレッジデータベースとその活用メリット

生成AIの得意分野として自然言語処理があげられます。その活用領域の一つとして考えられるのが、専門的な記事や文書、企業の中にある大量の規定や事例、それらに関係するドキュメントを学習させ「税務ナレッジデータベース」を構築することです。「税務ナレッジデータベース」の活用によるメリットはさまざま考えられますが、下記一部例として挙げます。

１．税務関連の問い合わせへの回答（税務Chatbot）

経理・税務は専門性が求められる領域ですが、各部門からあがっている全ての問い合わせの高い専門性が求められる訳ではありません。過去にあった同様の問い合わせや社内の規定・規約をもとに生成AIにて回答可能なものはチャットボットが回答し、高い専門性が求められる問い合わせに限り、税務担当が回答するといった運用で担当者の負荷を下げることができます。

２．類似例や規程、各国税制の検索・要約（税務ナビゲーター or 税務検索ナビ）

日々の業務に追われる税務担当者が数年前に1度だけ調査した海外の税制について経緯や結論を覚えておくことは難しいです。しかし、AIで会議の音声データをテキスト化し、要約させておけば最小限の労力で後から辿る術を用意できます。また、AIに過去の税務調査や係争情報、社内の規定や各国の税制情報等の専門情報を学習させることで、それらの膨大な情報から必要な情報を素早く検索することができます。情報にはエビデンスとなる情報を付帯させることで、正確性の担保も同時に実現できます。

３．ドキュメント素案作成への生成AIの応用（税務資料アシスタント or 税務レポ支援AI）

膨大な情報の中から必要な情報をピックアップしてドキュメントの作成をすることができます。具体的にはESGの税務関連部分や国別報告書（CbCR）、報告レポート等をドラフトしてくれます。1から10まで人が行うのではなく、資料の方向性を決めることとAIがドラフトした後の修正・仕上げを人が担当するといった進め方で資料作成にかかる工数を大幅に削減することができます。

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私たちの強み

万能に思える生成AIですが、作成した回答が必ずしも正しい事ばかりというわけではありません。回答精度を高めるためには、予め税務関連情報をどのように準備・整理しておく必要があるのか、どのテクノロジーを採用すべきかといった専門性が問われます。また、回答に不正確な情報が含まれることもふまえた上で、活用シーンや利用ルール、社員教育を設計できるかどうかで実際に現場に浸透するかが大きく変わってきます。こういった生成AIを育て・利用する上でのリスクマネジメントも重要になります。デロイト トーマツ税理士法人では、税務とテクノロジーの専門家が、信頼性を確保しつつ、効果的な生成AIの導入をEnd to Endでサポートします。