生成AIは税務・財務の変革にどのような影響を与えるでしょうか

⽣成AIは2022年後半に本格的に普及し、すでにビジネス界と世界経済に変⾰をもたらしています。EYは、⽣成AIが今後10年間で世界のGDPを1.7兆⽶ドルから3.4兆⽶ドル（「GenAI risks and challenges for the economy（英語のみ）」）に押し上げ、世界の労働⼈⼝の半数以上に⼤きな影響を与える可能性があると推定しています。

従来の機械学習と⽣成AIの主な違いは、機械学習が過去のデータに基づいてパターンを⾒つけ、予測を⾏うのに対し、⽣成AIは、それ⾃体でロジックを理解し、⾮常に幅広い税務業務においてほぼ瞬時に意思決定を⾏うことができる点です。
 

「税務はデータ主導かつルールに基づく業務であるため、税務のプロフェッショナルは⽣成AIによるイノベーションの草分け的存在です」と、EY Global Managing Partner – Growth & InnovationのRaj Sharmaは述べています。「この分野におけるイノベーションは、特に適切な投資を⾏う組織において、今後数年間で⾶躍的に成⻑を続けると予想しています」
 

調査の回答者は、データ収集からコンプライアンスや税務係争に⾄るまで、あらゆる業務領域で⽣成AIが改善をもたらしていると考えています。しかし、まだ初期段階にあるため、75%の回答者は、税務・財務部⾨における⽣成AIの実⽤化は「未着⼿（23%）」や「探索期（52%）」と回答しています。今後数年で、その導⼊状況は成熟度スケールにおける「初期」および「統合期」カテゴリーへと急速にシフトし、より多くの組織が⽣成AIについて、変⾰をもたらすものとして認識するようになるでしょう。
 

税務当局はデジタルトランスフォーメーションへと動き出し、⽣成AIの統合も進むことで、納税者による申告の必要性はますます⾼まり、変⾰の必要性も加速しています。税務部⾨は、増え続ける政府の要求に対応するために必要なデータと新しいテクノロジーに後れを取らないよう、ますます⼤きな圧⼒にさらされています。

今回の調査では、以下の3つの課題が浮かび上がりました。

1. すべての企業は、電⼦インボイスを含むリアルタイムでの申告のニーズの⾼まりに直⾯しています。
2. ⼤企業は、経済協⼒開発機構（OECD）／G20包摂的枠組みが策定したグローバルな税制改⾰への対応に苦慮しています。
3. 多くの企業は、政府による税務・財務に関するより詳細な情報の公開要求に備えています。

デジタル納税申告と電⼦インボイス

調査の回答者は、リアルタイムのデジタル納税申告への対応が、税務・財務部⾨にとって最も重要で新たな報告要件であると述べています。特定のデータに関して通常はリアルタイムで税務当局に送信する電⼦インボイスを義務付ける国が、これまで以上に増えています。政府がこのようなアプローチを取るのは、データを⼊⼿することで納税額を確定できるからです。これにより、企業にはデータが正確かつ信頼できるものであることを担保する、という⼤きな圧⼒がかかることに加え、事実上、監査サイクルが前倒しになり、実質的にリアルタイムでの監査が⾏われることになります。
 

電⼦インボイスの導⼊は中南⽶で始まり、当地域で定着しています。欧州では、独⾃の電⼦インボイス要件の導⼊に取り組む国・地域が増えており、アジア太平洋の国・地域もこれに続いています。現在、約 80の国・地域が何らかの形で電⼦インボイスを導⼊しており、その⼤半が常に制度を変更しているため、企業はこうした変化に後れを取らないよう絶えず対応を迫られています。さらに、2027年までに新たに16カ国が導⼊を決定または提案しています。
 

企業にとっては、電⼦インボイスを含むリアルタイムのデジタルファイリングが、構築か購⼊かの新たな難題を提起しています。多国籍企業は、電⼦インボイスの課題解決に地域ごとのアプローチを取ることは、もはや経済的に実現不可能であることに気づいています。
 

「かなりのコストとリソースを必要とします」と、Haleon plcのHead of Tax and Trade ComplianceのGemma Beck⽒は指摘します。「絶え間なく変化する申告要件に合わせて、⼈材やテクノロジーを含む現地および中央のリソースを調整することは、終わりのないタスクです。サービスプロバイダーと提携することは、あらゆる国・地域でコンプライアンスを維持するための費⽤対効果の⾼い⽅法です」
 

第2の柱︓グローバルミニマム課税

企業は、刻々と変化するグローバルミニマム課税の義務を順守するという課題にも直⾯しています。

具体的には、回答者の83%が、BEPS2.0に準拠した税務申告⽤情報を作成するために、ソースデータに「中程度」から「⼤幅」な調整を加える必要があると回答しています。
 

これらの報告要件は、主に、世界中の国・地域において第2の柱であるグローバルミニマム課税が実施されていることに⼤きく起因しています。第2の柱は、グローバルな収益が7億5,000万⽶ドル以上の企業が、その収益がどこで得られたかにかかわらず、その収益に対して最低でも15%の実効税率が適⽤されることを⽬的として策定された相互関連性のある⼀連の規則です。
 

140以上の国・地域が、第2の柱であるグローバルミニマム課税に原則として合意しており、それぞれの国・地域は異なるペースで、これらの規則について国内法を通じて実施に移しています。EYによるBEPS 2.0の「Pillar Two Developments Tracker」（英語のみ）の調査によると、2024年9⽉現在、39の国・地域が最終的な法律を制定し、14の国・地域が草案を提出し、9つの国・地域が⽴法化の意向を発表しています。これにより、影響を受ける企業は事業を展開するいずれかの国・地域において追加税を⽀払う必要があるかどうかを計算する必要が⽣じ、すでに急速に変化している税制の環境にさらなる複雑性が加わることになります。
 

OECDが以前に提唱した、いわゆる国別報告書（CbCR）も、企業が⾃社のデータにアクセスし、分析し、⽣産的に利⽤しようとする動きを強く後押しするものです。これらの報告書は、約10年前にOECDの税源浸⾷と利益移転（BEPS）プロジェクトの⾏動13で初めて求められたもので、国・地域ごとに収益額、税引前利益、納税済みおよび未払いの法⼈税を内訳で報告することが求められています。また、グループが事業を展開する国・地域ごとの資本、利益剰余⾦、従業員数、有形固定資産に関する情報も含まれます。（⾏動13では、移転価格に関するマスターファイルとローカルファイルの要件も定められており、これは過去10年間で税務当局によって課せられた税務透明性に関するもう1つのマイルストーンです）
 

これらの報告書は、税務当局への他の提出書類と同様に機密扱いとなりますが、EU加盟国を含む多くの国・地域では、CbCRの情報を⼀般に公開するための新たな要件を制定または検討しています。情報公開に向けた取り組みは、企業のデータシステムに新たな負担を⽣み出しています。CbCRへの対応のために、約34%が「⼤幅」な数のソースデータへの調整が必要だと回答しており、また、47%が「中程度」の数の調整が必要だと回答しています。

税務・財務部⾨は⻑年にわたり、運⽤モデルの変⾰を決定する要因として⼈材不⾜を指摘してきました。今回の調査では、この危機がより⼤きな影響を及ぼしていることが明らかになりました。

53%が、⼈材の確保と引き付けは「⾮常に深刻」または「深刻」な問題であると回答しています。同時に、回答者の89%が、⼈材に関する障壁が税務・財務部⾨の⽬的やビジョンの実現を妨げていると回答しています。これらの障壁は、予算の制約から必要な⼈材の雇⽤ができないことまで多岐にわたります。

世界的な⼈材不⾜の⼤部分は⼈⼝統計学的な要因によって引き起こされています。例えば、⽶国公認会計⼠協会（AICPA）¹によると、⽶国では2019年に公認会計⼠の4分の3が定年退職を迎え、Fortune誌²によると、⽶国だけでも34万⼈の会計⼠と監査⼈が不⾜しています。

こうした労働⼈⼝の減少は、税務・財務部⾨に深刻な影響を及ぼしています。調査回答者の約70%が、今後5年間で会計⼠の数が減少することにより、税務・財務部⾨の業務遂⾏に「中程度」または「重⼤」なデメリットが⽣じると回答しています。同時に、63%が、税務・財務部⾨の上級管理職の退職は、税務・財務部⾨の業務に「中程度」または「重⼤」なデメリットをもたらすと述べています。実際、回答者の39%が、⽣成AIを活⽤することで、税務・財務部⾨の業務に「中程度」または「⼤幅」なメリットがもたらされると予想していますが、依然として、解決すべき⼤きな課題は残ります。

変革のどの段階にあるかにかかわらず、税務・財務部門が取るべき4つの行動は以下の通りです。
 

1. 税務・財務部門における生成AIの運用

生成AIは、単に短期的な効率性向上を達成するための手段ではなく、変革のツールとして認識するべきです。税務・財務部門は、生成AIツールを業務に導入するために、成熟曲線に沿って迅速かつ賢明に変革を進める必要があります。まず自社のビジネスに適合するユースケースを特定し、適切なツールを選択することから始めて、次にデータの準備を行い、小規模なパイロットプロジェクトを選定します。その後、規模を拡大、統合し、継続的に改善していきます。最も重要なのは、従業員が自信を持って生成AIを活用できる体制を整えることです。例えば、自社で税務取引を適切に分類し、計画や分析の機会を特定し、経営幹部が企業価値の向上に活用できるリアルタイムの分析結果を提示する生成AIエージェントを開発できる体制をつくる必要があります。

2. 包括的なデータ戦略を策定する

生成AIとデータ再利用のメリットを最大限に享受できる体制を整えましょう。規制当局への報告要件が増加し、コストや人材に関する圧力への対処が必要になるにつれ、この重要性はますます高まります。

3. 戦略的な人材計画を策定する

この計画では、人材不足、生成AIの役割、戦略的活動への集中能力、新たな報告要件、コスト圧力など、税務・財務部門に影響を及ぼす多くの課題に対処する必要があります。税務・財務担当者が将来にわたって成功を収めることができるよう、戦略的な人材計画を策定する必要があります。これには、将来の人材ニーズを予測し、社内採用、サービスプロバイダーとの連携、自動化、生成AIの組み合わせを通じて、必要な人材をいかに確保するかを決定することが含まれます。

4. 運用モデルの再検討を継続

特に生成AIの能力が急速に成長している中で、戦略的計画は依然として必要であり、変革の選択肢は基本的にこれまでと変わりません。投資によって構築する、業務の大部分をアウトソーシングする、またはより一般的な方法として、一部の業務は外部プロバイダーを利用し、その他の業務は社内で行うハイブリッドアプローチを取る、といった方法です。
 

今回の新しい調査では、結論として、データに対する需要の高まりにより、特に第2の柱のコンプライアンスのような特定の業務においては、単一のサービスプロバイダーと連携することが賢明な選択であることが示されています。単一のプロバイダーがすでに貴社のコアデータの取り扱いを担当している場合、予算がますます厳しくなる中で社内での対応が難しくなっているタスクをさらにアウトソーシングすることは合理的な選択であると考えられます。これにより従業員は、貴社のビジネスが求めるデータ主導の知見を提供するための万全の体制を整えることができます。また、生成AIを飛躍的に向上させる可能性がある量子コンピューティングなど、目覚ましい進化を遂げているテクノロジーを最大限に活用する上でも、より適切な体制を整えることができるでしょう。