AIエージェントの導入で税務部門はどう生まれ変わるか

AIエージェントは単体でも税務プロセスの自動化と高速化を実現できますが、チームとして連携し、人間が監視するAI搭載のオーケストレーション・レイヤーによって統括されることで、より革新的な力を最大限に発揮します。

エージェントチームの特徴は、人間のチームにおける業務分担と同様に、各エージェントが協力して作業を進める点にあります。各エージェントは、税務プロセスのエンド・ツー・エンドの自動化を目的に、それぞれの領域に特化したスキルや機能を備えています。こうしたシステムには、活動の連携性や正確性、コンプライアンスの遵守を担保する「マネージャー役」のAIエージェントが組み込まれることもあります。試算表のユースケースでは、以下のようなタスクを担うエージェント群によってチームが構成されます：

• 税務・財務システムからのデータ抽出
• 項目の正確な分類
• 再フォーマットされたデータの税務申告ソフトへのアップロード
• 新しい勘定科目の識別と分類の正確性確認
• 試算表の前年度分との比較による異常値の検出
• 出力内容のレビューによる正確性とコンプライアンスの確認

Campbellは次のように述べています。「AIエージェントの最終形態は、マイクロエージェントを一式構築し、それらが連携してプロセス全体を自動化することです。これにより、税務担当者は数十ものシステムから解放され、エージェントの管理に専念できるようになります」。現時点では、このテクノロジーはまだ発展途上ですが、AIの他分野と同様に、その能力は急速に進化し続けています。

例えば、人間参加型（ヒューマン・イン・ザ・ループ）のエージェントチームは、コンプライアンスの確認や税務評価の目的でも活用することができます。EYでは、自然言語処理と機械学習を用いて税制改正を追跡するシステムを構築しており、AIエージェントによってこの機能をさらに自動化・拡張する方法を継続的に探究しています。高度なAIエージェントは、新たな規制の検知にとどまらず、その規制が企業の税務ポジションに与える影響を評価し、関連するステークホルダーに注意喚起を行います。さらに、会議の日程調整、ステークホルダー向けの推奨事項を含む分析ドラフトの作成までを担い、これに基づいた議論や改善策の検討を可能にします。ただし、AIエージェントも万能ではないため、こうした重要なワークフローの過程では人間による監督が不可欠です。

Campbellは次のように述べています。「一部の税務チームは、すでに機械学習を活用して規制変更を自動検出していますが、その後の作業の多くは依然として反復的な手作業に依存しています。AIエージェントのアプローチは、多数のプロセスを自動化・高速化することで、貴重な時間とリソースを節約し、税務担当者がイノベーションや付加価値の高い業務に注力できる点で革新的なのです」

EY Americas Tax AI LeaderのDarren Beardsleyによると、このテクノロジーにより納税通知書の処理が自律的に行われるようになり、人間の税務担当者はAIの提案を検証・検討することに専念できるようになるといいます。

AIエージェントシステムは、世界各国・地域から送付される納税通知書を人間の監督下で受領・解釈・分類することが可能です。主な機能は以下のとおりです：

• 納税通知書の種類を特定（税務調査、提出遅延、納付督促など）
• 主要データの抽出（日付、金額、期限など）
• 通知書を社内の納税義務や過去の提出履歴にひも付け

さらに、現地の規制用語や書式を理解し、法域固有の論理を適用するようAIエージェントを訓練することで、通知書を適切なチームやシステムに振り分けることが可能となり、ワークフローの高速化につながります。

Beardsleyは、リアルタイムに近い税務処理が求められる欧州や南米では、AIエージェントによる税務プロセスの高速化が特に重要になると指摘しています。

Aikenは、エージェント間通信のもう一つの有望なユースケースとして、南米や欧州で高まるリアルタイム税務報告へのニーズを挙げています。同氏は、将来的には納税者と税務当局が、複雑なAPIではなく、標準的なAIエージェントを用いて税務データの依頼・提供を行う時代が到来すると予測しています。「APIコールの問題は、柔軟性に著しく欠ける点です。少しでも曖昧な部分があると、まったく機能しません。一方で、AIエージェントは不測の事態や不完全・不整合な税務データに対しても、非常に的確に対応できます」と、Aikenは述べています。

EYのAikenとCampbellは、AIエージェントの開発やエージェント間通信に関する技術的課題は、比較的容易に克服可能であると述べています。しかし、社内に存在するデータのサイロ化、規制遵守、倫理的懸念、そしてテクノロジーへの信頼構築と統合能力に対する不安など、導入を阻む本質的な障壁は依然として残っています。

社内のデータサイロは、AIのパフォーマンスを制限しています。AIエージェントは、事業部門全体にわたる膨大な構造化・非構造化データにアクセスし、分析することで真価を発揮します。しかし、税務関連のデータは、独自のフォーマットで保存され、アクセス性にばらつきがある上、異なるERPシステム、スプレッドシート、ローカルデータベースなどに分散していることが多くあります。データアーキテクチャの統一と部門間の連携がなければ、AIエージェントに必要な情報を提供することは困難です。

Campbellは次のように言います。「今、私たちはAIエージェントという名の巨大なV12エンジンを手にしています。このAIエンジンは驚異的な高性能を誇り、すぐにでも使える状態なのですが、税務部門の『給油』が足りていないために、『ガス欠』に陥っています。私たちは、AIエージェントがその潜在能力を最大限に発揮できるように、データパイプを開放する必要があります」

法令遵守の面でも、複雑な課題が存在します。税務部門は、各国の税制改正に対応し、申告義務や開示要件を満たす必要があります。AIエージェントは、こうした変更の監視や解釈に役立ちますが、企業はAIが生成した知見が現地の法的枠組みに準拠しているかを確認しなければなりません。コンプライアンスチームは、AIエージェントの成果物が税務当局の求める可監査性基準を満たしているかを検証し、導入に向けてさらなる精査と制御層の追加が求められます。

意思決定におけるAIの倫理的影響も見過ごせません。高度な自律性を持つAIエージェントには、偏ったリスク評価や透明性に欠ける税務ポジションなど、意図しない結果を防ぐためのセーフガードが必要です。監視とガバナンスの明確な枠組みがなければ、組織はレピュテーションリスクや規制当局からの制裁に直面する可能性があります。税務評価やコンプライアンス活動においてAIに高い主体性を持たせる前に、倫理ガイドラインと説明責任の仕組みの確立が不可欠です。

また、AIエージェントに対する信頼の構築も同様に重要です。税務プロフェッショナルやステークホルダーは、AIが生成する成果物だけでなく、その意思決定プロセスに対する説明能力にも信頼を寄せる必要があります。現行のAIシステムの多くは「ブラックボックス化」しており、担当者以外には提案の根拠が不透明です。この課題を解決するために、組織は説明可能性を重視し、AIの効率性と人間による監督を組み合わせた人間参加型アプローチを採用すべきです。

新たなテクノロジーの導入には、技術的インフラだけでなく、組織文化の変革と心構えが不可欠です。税務部門は、コンプライアンス偏重から脱却し、戦略的思考とデータ分析に基づく助言を行うアドバイザーへと進化する必要があります。そのためには、人材のスキルアップ、役割の再定義、IT・法務・財務との部門横断的な連携が求められます。AIエージェントの成功は、それを単なるツールとしてではなく、税務戦略に組み込まれた変革の原動力として受け入れられるかどうかに懸かっています。

AIエージェントが税務業務の再構築を進める中で、テクノロジーの導入に成功するかどうかは、人間の知見・監督・目的とAIとの連携がどれだけ機能するかに懸かっています。このテクノロジーは、複雑な税務作業の自動化、変化への対応、さらには意思決定まで可能にする能力を持っていますが、最大の利点は、税務のプロフェッショナルがより戦略的で価値の高い業務に集中できる環境を整えることにあります。人間の専門知識と倫理的ガバナンスを基盤に、AIエージェントを税務業務の中心に据えることで、組織は生産性と正確性を両立させる新たな時代を切り開くことができます。

AIエージェントは、人間に取って代わる存在ではなく、人間の税務プロフェッショナルの判断力、創造性、文脈理解を補完する有能な協力者として位置付けるべきです。先進的な企業は、説明可能性、説明責任、透明性をAI戦略に組み込み、すでにこの協働関係を築き始めています。こうした税務部門は、信頼性、可監査性、人間による意思決定を重視し、AIによって業務の健全性が損なわれることなく、むしろ向上するよう努めています。

最終的に、税務におけるAIエージェントは、人を中心に据えて設計されるテクノロジーとなるでしょう。この分野をリードする企業は、AIは人間を排除する脅威ではなく、人間の能力を拡張する手段と捉えています。税務プロフェッショナルの能力を強化し、連携を促進し、人間中心のシステムを設計することで、税務責任者は、優秀で効率的であると同時に、逆境に強く、倫理的に行動し、将来の不確実性に備えた対応力を持つチームを構築することができます。

サマリー

AIエージェントは、その高度な能力を活用して複雑なプロセスを自動化し、作業の精度を向上させることで、生産性を高め、税務部門の再構築を極めて短い期間で実現しています。従来の自動化とは異なり、AIエージェントは新しい情報に柔軟に対応し、人間のチームと協働することが可能です。例えば、物品サービス税（GST）に基づく商品分類や試算表の自動再フォーマットといった作業に優れているほか、チームで連携することにより、税務プロセス全体のエンド・ツー・エンドの自動化を実現します。とはいえ、データのサイロ化、コンプライアンス、信頼の醸成など、依然として重要な課題が残されています。成功の鍵は、人間中心のアプローチにあります。倫理的な監督とプロフェッショナルによる判断を組み合わせたAI活用により、組織は戦略的な優位性を獲得し、税務部門を将来の不確実性に備えて強化することが可能となるでしょう。