税務行政のDXとAIの活用

　税務調査の成果は、「誰を調査対象として選ぶか」という調査選定の精度に大きく左右される。従来、国税庁は調査官の経験や勘による選定と、システム分析による機械選定を併用してきたが、限られた人員で効率的に成果を上げる必要性は年々高まっていた。

　こうした背景から、国税庁はAIやデータ分析を活用した税務行政のDXを推進している。現在は、申告漏れリスクの高い納税者の判定や、滞納者への最適な接触方法の予測などにAIが利用されている。

　具体的には、申告書の情報や過去の調査データをBA（Business Analytics）ツール等で分析し、申告漏れの可能性が高い納税者を抽出するほか、滞納整理の場面では、電話や文書など、滞納者と最も接触できる可能性の高い手段を予測する取り組みが進められている。

　BAツールとは、蓄積された大量データに対して統計分析や機械学習などの高度な分析手法を用い、そこから一定の法則性を見いだし、将来の傾向やリスクを予測するためのツールである。


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　さらに、令和7事務年度からは、政府共通の標準的な業務実施環境であるGSS（Government Solution Service）が順次導入されており、これに続いて、令和8年9月には、これまで納税者データの管理等に用いられてきた国税総合管理システムも、「KSK2」という名称の下で中身を含めて刷新される見込みである。

　局署内のネットワークは無線化され、職員は自らの端末でインターネット検索や電子メールの利用が可能となる。TeamsやFormsといったツールも導入され、庁舎外からであってもKSK2や共有フォルダ等にアクセスできる環境が整備される予定である。

　今後、税務行政におけるデータ活用と事務処理のデジタル化は、さらに加速していくことになるだろう。