青山素子税理士事務所
実力とアナログネットワークで勝負!!
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ニュース
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企業倒産、13年ぶり高水準 26年度上期 2026年10月9日
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AIで申告漏れリスクをスコア化 2026年10月9日
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8月の新設住宅着工6.1%増 2026年10月2日
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日本ホテル協会 飲食接待費の非課税枠拡充を要望 2026年10月2日
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ビール安く、発泡酒高く 2026年9月25日
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遺留分侵害に対する課税 2026年9月25日
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家計金融資産が過去最大 2026年9月17日
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不相当に高額な役員退職金の法人課税 2026年9月17日
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オープンAI、開発減速を検討 2026年9月11日
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会社法制見直しを検討 2026年9月11日
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7月の消費支出3.6%減 8カ月連続でマイナス 2026年9月4日
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カスハラ対策事前準備とは 2026年9月4日
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スマートレジ導入に3千億円 中小企業庁 2026年8月28日
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AI導入が失敗する共通点 2026年8月28日
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霞が関、国産AIシステム始動 「源内」 2026年8月20日
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全国知事会、財政力の偏在是正要請 2026年8月20日
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年金3号、縮小議論本格化 2026年8月14日
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国税庁 「国税システムの更改」を周知 2026年8月14日
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農産物26年上半期の輸出額最高 2026年8月6日
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国の税収、12%増の84.2兆円 2026年8月6日
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お役立ち情報
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事務所案内板
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事務所ニュース9月号(抜粋) 2026年9月25日
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所長の独り言'26-09 昭和の断片Ⅲ-その10(インベーダーゲーム) 2026年9月11日
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事務所ニュース8月号(抜粋) 2026年8月28日
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所長の独り言'26-08 昭和の断片Ⅲ-その9(マニュアル車) 2026年8月14日
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事務所ニュース7月号(抜粋) 2026年7月31日
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所長の独り言'26-07 昭和の断片Ⅲ-その8(頑固おやじ) 2026年7月10日
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事務所ニュース6月号(抜粋) 2026年6月26日
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所長の独り言'26-06 昭和の断片Ⅲ-その7(猫マンマ) 2026年6月12日
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事務所ニュース5月号(抜粋) 2026年5月29日
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所長の独り言'26-05 昭和の断片Ⅲ-その6(ペットの値段) 2026年5月14日
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事務所ニュース4月号(抜粋) 2026年4月24日
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所長の独り言'26-04 昭和の断片Ⅲ-その5(野良猫) 2026年4月10日
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所長略歴 2019年12月27日
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業務内容 2003年8月2日
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連絡方法等 2019年3月15日
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リンク集
ニュース
AIで申告漏れリスクをスコア化
国税庁は、税務行政の実務でどのようにAIを使用しているのかを取りまとめたレポート「国税庁におけるAIの活用」を公表しました。
「予測AI」については「既知のデータを基にした、将来の数値や状態に関する未知の事象の予測、機械学習、ロジカルな作業に強み」があることから、「申告漏れの可能性が高い納税者の判定等に活用」しているといいます。
「生成AI」については、「新しいコンテンツ(文書・画像など)の生成、会話機能などに強み」があると評価したうえで、「職員の業務効率化や課税・徴収事務の効率化・高度化、納税者サービスの向上を積極的・計画的に推進するほか、生成AIの業務利用に関する職員全体の意識・スキルの底上げ」を図っていくとしています。また、「取り組みに当たっては、セキュリティやハルシネーションなどのリスク」に十分な注意を払っていくとしています。
「課税・徴収事務の効率化・高度化に向けたAIの活用」の例としては、「AIやデータ分析を最大限に活用し、申告漏れの把握や調査の高度化」に取り組んでいるとしています。国税庁が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」しているといいます。
国税庁では申告漏れのリスク判定以外にも、「多様な観点に特化した様々な予測モデル」を構築しており、例えば「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」しているそうです。
<情報提供:エヌピー通信社>
「予測AI」については「既知のデータを基にした、将来の数値や状態に関する未知の事象の予測、機械学習、ロジカルな作業に強み」があることから、「申告漏れの可能性が高い納税者の判定等に活用」しているといいます。
「生成AI」については、「新しいコンテンツ(文書・画像など)の生成、会話機能などに強み」があると評価したうえで、「職員の業務効率化や課税・徴収事務の効率化・高度化、納税者サービスの向上を積極的・計画的に推進するほか、生成AIの業務利用に関する職員全体の意識・スキルの底上げ」を図っていくとしています。また、「取り組みに当たっては、セキュリティやハルシネーションなどのリスク」に十分な注意を払っていくとしています。
「課税・徴収事務の効率化・高度化に向けたAIの活用」の例としては、「AIやデータ分析を最大限に活用し、申告漏れの把握や調査の高度化」に取り組んでいるとしています。国税庁が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」しているといいます。
国税庁では申告漏れのリスク判定以外にも、「多様な観点に特化した様々な予測モデル」を構築しており、例えば「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」しているそうです。
<情報提供:エヌピー通信社>
2026年10月9日更新
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