皆さん、こんにちは！戦う税理士の小栗です。

ちまたは夏休みをどう過ごすかということがよく話題になりますが、
皆さんは夏休みはきちんと取れそうでしょうか。
疲れもたまる時期ですからできれば体も心も休めてくださいね。

ということで今回の
「難しくてためになる話を優しく解説」するメルマガは、
「国税局（税務署）も調査はＡＩの時代になりました」 です。

本年7月、国税庁から、「国税庁におけるAIの活用」が初めて公表されました。
国税庁では、税務手続のデジタル化や業務におけるデータの活用などの
「税務行政のデジタル・トランスフォーメーション」を進める中、
AI（人工知能）の活用にも力を入れています。

AIの活用は、
①過去のデータ等を分析し、未知の事象を予測することに強みを持たせた「予測AI」と、
②文章および画像等の新しいコンテンツを生成できる「生成AI」に分けて取組が進められているようです。

やはり気になるのは①の過去分析の中でも
税務調査にかかわる部分ではないでしょうか。

・申告漏れの可能性が高い納税者の判定等への活用

・ 保有する膨大なデータを予測ＡＩによって分析し、
各税目等に関して申告漏れのリスクを判定してスコア化する予測モデルを構築

・ 予測モデルの判定結果に加え、
申告書や保有する各種資料情報等を併せて分析・検討し、
職員が調査の要否や優先度を最終的に判断した上で、
調査必要度の高い納税者に対しては深度ある調査を実施

・ 予測モデルの判定結果は、全国すべての国税局・税務署で活用

このように書いてあります。具体的な活用事例として、

・多様な観点に特化した様々な予測モデルの構築（活用例）

・ 所得税申告の不正還付リスク判定や法人の不正申告のパターン判定（注）など、
いくつかの予測モデルの判定結果を全国の国税局・税務署で活用
（注）過去の調査事績や不正事例の分析結果を学習し、
申告書等から想定される不正のパターン（売上や経費など）を判定

・いずれの予測モデルについても、判定結果の活用に当たっては、
申告内容や各種資料情報等を併せて分析・検討し、最終的には必ず職員が判断

・令和8年9月の国税システムの更改において、
従来書面で管理していた情報のデータ化などにより
データで管理する情報が増加することを踏まえ、
構築してきた予測モデルの精度を向上させるなど、
AI・データ活用による事務を更に高度化

すでに活用していることを示唆する情報です。
実際のところ、職員の数は減っているのに調査件数は増えており、別のデータでは

・ 所得税の調査等による追徴税額１，４３１億円（過去最高）

・ 法人に対する調査等による法人税・消費税の追徴税額３，６７２億円（直近10年で最高）

・ 相続税の調査等による追徴税額９６２億円（簡易な接触の事績の公表を始めた平成28事務年度以降最高）

となっています。

税務調査はできればない方がいいのですが、
今後はＡＩを使った各種の方法で調査が進められるため、
調査件数もさらに増えると考えた方がいいようです。

ＳＴＲグループでは、国税局のＯＢの方を顧問に迎えるなど
調査対応も十分に研究をしております。
お困りになられたら、遠慮なくご相談ください。

では、次回もお楽しみに。

↓前回のメルマガはこちら↓

戦う税理士 小栗のメールマガジン「今後の設備投資計画のタックスマネジメントは万全でしょうか」No.1011