AIが税務調査に及ぼす影響とその効果

最近は様々な分野でAIが利用されていますが、税務調査の現場でも利用されていると言われていますし、国税もそれを隠していません。

AIは過去の申告漏れ事例や膨大な資料を学習し、不正行為や申告漏れの可能性が高い納税者を効率的に抽出し、ターゲットを絞ったうえで調査選定を行っていると言われています。調査官からも税務調査の選定にはAIが利用されており、そこから調査先を選んでいると聞くこともあるほどです。

そうですね。実際に2023事務年度（2023年7月～2024年6月）の税務調査件数は60万5,077件で、前年度の63万7,823件から約3万件減少したにも関わらず、所得税の追徴税額は2023事務年度で1,398億円となり、過去最高額を記録し、法人税においても、2022事務年度で追徴税額が過去最高の3,563億円に達しています。

つまり、税務調査の深度が各段に上がっていると言えます。

そうですね。

更にAIは税務調査だけではなく税務行政全般に利用されてきているため、それだけ国税が税務調査に回せる人員も増加させることが出来るようになると言われています。

また、国税は内部のシステムとしてKSKシステム（国税総合管理システム）というものがあります。KSKシステムは平成7年（1995年）に試行開始され、平成13年（2001年）に全国運用が開始され、20年以上の運用実績により膨大なデータが貯まっていると言われています。このKSKシステムは現在も運用されていますが、次世代基幹システム「KSK2」の導入が計画されており、令和8年度（2026年）に稼働開始される予定となっています。

まだ導入されていないため、噂レベルの話とはなりますが以下のような目的があると言われています。

• データ中心の事務処理: 紙ベースの業務からデータベースを活用した処理に移行し、業務効率の大幅な向上
• 縦割り管理の解消: 税目別に分かれていた情報を統合データベースで一元管理し、横断的な情報確認が可能となり、税務調査や徴収業務が効率化させる。
• リアルタイムアクセス: 調査官が現場からシステムにアクセスできるようになり、その場で納税者情報を確認可能。調査精度が向上し、不正や申告漏れを迅速に検出できるようになる。
• AI活用: AIによるデータ分析で、更に申告漏れや脱税の可能性が高い納税者を効率的に判定できるようになる。

実際にR6年分の個人確定申告の申告会場では従前とはガラッと国税の職員の意識が変わり、ペーパーレス化を職員が意識的に進められており、国税の中でもKSK２のシステム導入に向けた下準備が徹底されていることがひしひしと伝わってきました。

個人的にはKSK２とインボイス制度の導入、強引な電子申告の普及のさせ方はセットだと思っています。

申告書のデータ化を効果的に行い、国税内部のリソースを調査に振り分け、これまで以上に無申告の方や意図的な過少申告は調査してやろうという意気込みを感じています。