🔰税理士に聞く🔯第10回 AIによる税務調査先の選定はどこまで進んでいるのか

【プロローグ――税務署にもAIがいる】

ミカ「教授、AIは文章を書いて、絵を描いて、プログラムまで作りますよね」
教授「ずいぶん働き者になった」
ミカ「税務署でもAIが申告書を読んで、『この会社は怪しい』と赤ランプを点灯させているのですか」
教授「刑事ドラマ風だが、方向としてはかなり近い」
ミカ「本当にAIが税務調査先を決めている？」
教授「正確には、AIが調査必要度の高い納税者を抽出し、人間の調査官が最終判断するという形だ」
ミカ「AIが刑事ではなく、優秀な分析官なのですね」
教授「そう考えると分かりやすい」
結論から言えば、AIによる税務調査先の選定は、将来の構想ではなく、すでに実務で使われている段階です。国税庁は予測AIを使って申告漏れなどのリスクを分析しており、法人税だけでなく所得税の調査選定にもAIを活用しています。ただし、AIだけで税務調査を決定したり、AIが脱税を認定したりする仕組みではありません。 (国税庁)

【税務調査で使うのは生成AIより予測AI】

ミカ「では税務署の職員がAIに『ミカ商事をどう思う？』と聞く？」
教授「それは生成AIの使い方だ。調査選定で重要なのは予測AIだ」
国税庁はAI利用を大きく、予測AIと生成AIに分けています。予測AIは過去のデータなどを分析し、未知の事象やリスクを予測するものです。生成AIは文章などを生成するAIで、国税庁では業務効率化などへの活用も進めています。税務調査先の選定で中心になるのは前者です。 (国税庁)
ミカ「つまりChatGPTに社長の名前を入れて占っているわけではない」
教授「税務行政を占いにしてはいけない」

【法人ではAIが「調査必要度」と「不正パターン」を見る】

法人については、国税庁がかなり具体的な仕組みを公表しています。税務署所管法人について、AIを活用した予測モデルで調査必要度の高い法人を抽出し、想定される不正パターンまで判定しています。
公表資料には、イメージとして、
・売上
・原価
・経費
といった不正パターンが示されています。
しかし、ここで自動的に税務調査が決まるわけではありません。AIの結果に、申告書や国税組織が保有する様々な資料情報を加え、調査官が分析・検討したうえで、調査実施の要否を最終判断するとされています。 (国税庁)
つまり基本的な流れは、
AI・データ分析 → 高リスク法人を抽出 → 不正パターンを予測 → 調査官が資料を分析 → 実地調査をするか判断
となります。
ミカ「AIが『原価を見た方がよさそうです』と付箋を貼ってくれる感じですね」
教授「その付箋が何万社分あっても疲れないところがAIの強みだ」

【実例――AIが外注費の異常を拾った】

国税庁が令和6事務年度の法人税等の調査事績で公表した実例があります。これは架空事例ではありません。
AI・データ分析によって、ある法人について原価に関するリスクが判定されました。調査官が決算書を分析すると、不審な外注費が年々増えていることに着目しました。そこで実地調査で外注費を重点的に確認したところ、取引実態のない外注費が把握されました。この事例の法人税・消費税の追徴税額は約3億6,000万円とされています。 (国税庁)
ミカ「AIが脱税を発見したというより、『この辺を見てください』と教えた」
教授「その理解が正確だ」
ミカ「そして最後に見破ったのは調査官」
教授「AIの大量分析と、人間の事実確認を組み合わせているわけだ」

【AIが見つけた別の不正事例】

同じ公表資料では、AIの予測モデルが想定した不正パターンと、実際の調査で把握した不正も紹介されています。
・売上伝票を破棄し、現金売上を除外
・売上代金を代表者の個人口座へ入金して売上除外
・偽の請求書を作り、貸付金を外注費に仮装
・単価を水増しした請求書で外注費を過大計上
・偽の出勤表を作り、架空人件費を計上
・関連会社への資金援助を支払手数料などに仮装
ここで重要なのは、AIが単純に「経費が多い会社」を選んでいるわけではないという点です。複数のデータからリスクを抽出し、それを調査官がさらに分析しています。 (国税庁)

【個人の所得税調査にもAIは使われている】

ミカ「では法人をやめて個人事業主になればAIから逃げられる？」
教授「税務記事を読みながら逃げ道を考えない」
所得税でも、国税庁は調査対象の選定にAIを活用しています。令和6事務年度では、実地調査と簡易な接触を合わせた「調査等」は73万6千件、追徴税額は1,431億円で過去最高となりました。国税庁自身が、選定にAIを活用するなど効率的かつ的確に調査等を行ったと説明しています。
ただし、1,431億円全部をAIが発見したという意味ではありません。 AIはあくまで選定・分析を支援する手段であり、資料情報の収集、調査官の分析、実地調査、書面照会や電話などの簡易な接触を組み合わせた結果です。

【AIは何を見ているのか】

ミカ「売上が前年比150％になったら危険？」
教授「そのような基準は公表されていない」
ミカ「交際費が急増したら？」
教授「それだけで調査対象になるとは言えない」
AIが使用している詳細な変数、評価方法、点数、調査対象となる具体的な基準値などは公表されていません。したがって、『売上が何％増えたら調査』『利益率が何％下がったら危険』という単純な線引きはできません。
そもそも数字が大きく変わること自体は不正ではありません。新店舗を開いた、大型案件を受注した、原材料価格が上昇した、自社製造を外注へ切り替えた――事業をしていれば数字は動きます。
問題になるのは、その変化を合理的に説明できない場合です。

【架空事例――外注費が1,000万円から4,000万円になった】

説明のための架空事例です。株式会社ミカ製作所では、売上高はほぼ変わらないのに、外注費が前年1,000万円から今年4,000万円へ増えました。
ミカ「これはAIがピコーンと鳴りそうです」
教授「そう判定されるとは断定できない。ただ、税理士なら理由を確認する」
会社が製造工程の一部を自社生産から外注へ変更しており、
・外注契約書
・発注書
・請求書
・納品書
・振込記録
・作業報告書
・成果物
などが保存されていれば、外注費が増えた理由を説明できます。
ところが「社長の知人へ4,000万円振り込んだ」「契約書なし」「仕事内容不明」「請求書には業務委託料とだけ記載」「成果物なし」となれば、問題はまったく違ってきます。
ミカ「AI以前の問題ですね」
教授「そのとおり。税務に強い会社とは、AIに見つからない会社ではなく、数字の理由を証拠とともに説明できる会社だ。」

【これからの税務調査は「予習済み」で来る】

AI・データ分析の進歩で重要なのは、税務調査官が会社へ来る前の分析能力が高まることです。
従来も税務署は、申告書や各種資料情報、過去の調査結果などを確認してから調査していました。そこへAIが加わることで、大量の情報から見るべきポイントを効率よく絞り込めるようになります。
国税庁の公表事例でも、AIが原価リスクを判定し、調査官が外注費の増加を確認したうえで実地調査に進んでいます。つまり、調査開始時点ですでに「この項目を確認しよう」という仮説を持っている可能性があります。
ミカ「抜き打ち試験なのに、先生だけこちらの苦手分野を知っている」
教授「だから日頃から帳簿をきちんと作る。それが一番強い」

【「AI対策」をする必要はあるのか】

これから「税務署AI対策」という言葉が増えるかもしれません。しかし、AIに発見されない申告方法を考えることは対策ではありません。
企業側が行うべきことは昔から変わりません。
・帳簿と申告書を整合させる
・前年比で大きく変動した科目の理由を確認する
・契約書、請求書、納品書、領収書、振込記録を保存する
・役員と会社との取引を明確にする
・個人支出と事業支出を区分する
・通常と異なる取引は処理根拠を記録する
・税理士へ特殊な取引を早めに伝える
AI時代だから新しい裏技が必要なのではありません。むしろ、昔からの正しい会計・税務処理が、これまで以上に重要になるということです。

【税理士も決算書を「異常値」で見る】

ミカ「税理士もAIみたいな仕事をするのですか」
教授「昔からやっている」
例えば、
売上高　1億円 → 1億500万円
外注費　1,000万円 → 4,000万円
となれば、税理士なら「なぜ外注費だけ3,000万円増えたのか」と確認します。
売上総利益率が30％から18％へ下がれば、仕入価格上昇なのか、値下げなのか、棚卸しの問題なのかを確認します。
つまり重要なのは、
数字の変化を見つける → 原因を聞く → 証拠を確認する → 会計処理・税務処理が正しいか確認する
という流れです。
これはAI時代になって突然始まった仕事ではありません。むしろAIによる調査選定が高度になるほど、決算前に会社側でも同じように数字を分析しておくことの意味が大きくなります。

【本日の結論】

・AIによる税務調査先の選定は、すでに実務で行われている
・法人では、予測AIが調査必要度や売上・原価・経費などの不正パターンを分析している
・所得税の調査対象選定にもAIが活用されている
・AIだけで調査対象が決まるわけではなく、最終判断は調査官が行う
・AIの詳細な判定基準や点数は公表されていない
・数字が大きく変動したこと自体が不正なのではなく、変動理由と取引実態を説明できることが重要
・AI時代の最も有効な税務調査対策は、適正な帳簿、証拠資料、前年対比、説明できる会計処理である
ミカ「結局、AIに見つからない方法を探す必要はないのですね」
教授「そうだ」
ミカ「ではAI対策の秘密兵器は？」
教授「契約書、請求書、帳簿、そして説明できる経営者だ」
ミカ「ずいぶん地味ですね」
教授「税務で長持ちする秘密兵器は、だいたい地味なんだ。」