【人間と機械の役割分担を考えるシリーズ ④税務・会計編】AIは「正しい数字」を判断できるのか？税務・会計から考える、人間とAIの境界線

「人間と機械の役割分担を考えるシリーズ」、第④回です💡

これまでこのシリーズでは、外科手術と司法と教育の世界を見てきました。

外科医は、AIにどこまで「見る・考える・手を動かす」を任せるのか。

裁判官や弁護士は、AIにどこまで法律を調べさせ、分析させ、判断を支援させるのか。

そして教育では、AIが上手に教えられるようになったとき、人間には何を学ばせるべきなのか、という問題が出てきました。

AIに、どこまで人間の仕事を任せるべきなのか。

そして今日はもう一つの巨大な専門領域。

「税務・会計」と聞くと、どんなイメージを思い浮かべるでしょうか。

数字の緻密さと正確さが求められる仕事、という印象を持つ方も多いかもしれません。もちろん、それも大切な役割です。

しかし、ここでは、少し違った革命が始まっています。

そんな問いから、今日の記事を始めてみたいと思います💡

🔢日本では2026年9月、KSK2が動き始める

日本の国税庁では現在、「KSK2」と呼ばれる次世代の国税システムへの大規模な刷新が進められています。

KSKとは「国税総合管理システム」。

全国の国税局・税務署をネットワークで結び、納税者の申告や納税などに関する情報を管理してきた、いわば日本の税務行政を支える巨大な基幹システムです。

その次世代版であるKSK2が、2026年9月から本格導入されます。

国税庁が掲げるコンセプトは、とても分かりやすいものです。

「紙からデータへ」

「税目ごとの縦割りシステムから統合へ」

「メインフレームからオープンシステムへ」

つまり、単に古いコンピューターを新しくする話ではありません。

税務行政そのものを、データを中心に動く仕組みに作り直すということです。

そして国税庁はすでに、AIなどを使ってデータを分析し、

「申告漏れの可能性が高い納税者は誰か」
「滞納者にはどのような対応が有効か」

といった判断の高度化にも取り組んでいます。

ここで、税務の世界が大きく変わります。

🔢世界では、すでに税務当局の69％がAIを使っている

これは日本だけの話ではありません。

OECDが58の国・地域の税務行政を調べた『Tax Administration 2025』によると、
当時、AIを利用している税務当局は、2016年にはわずか「9％」でした。

それが2023年には、

「69％」。

さらに24％が導入を進めています。

つまり、世界の主要な税務当局では、AIを使わない方が少数派になりつつあります。

AIの使い道も、単なるチャットボットではありません。

• 脱税や不正の検知。

• 税務リスクの評価。

• 調査案件の選定。

• 税務職員の判断支援。

• 納税者への対応。

税務行政のかなり中核にまで、AIが入り始めています。OECDが掲げている将来像は、「Tax Administration 3.0」と呼ばれています。

これは、納税者が書類を作って税務署に提出し、税務署が後から確認するという従来型の税務から、

企業や個人が普段使っているデジタルシステムの中に、税務そのものが組み込まれていく世界

への転換です。

• 会計システム。

• 給与システム。

• 銀行。

• 電子請求書。

• ECプラットフォーム。

こうした「普段の経済活動」から必要なデータがつながれば、税務は後から申告するものではなくなっていくかもしれません。

🔢でも、面白い数字が一つある

OECDの調査には、とても象徴的な数字があります。

AIを利用している税務当局のうち、

脱税・不正検知にAIを使っているところは約74％。

リスク評価では約64％。

職員の行政判断の支援では約44％。

AIが「次に何をすべきか」を推奨するところも約41％あります。

ところが、

AIに最終的な行政判断をさせている税務当局は、ゼロでした。

ここが面白いところです。

世界の税務当局は、AIを使っていないわけではありません。

むしろ猛烈な勢いで使っています。

大量のデータを、

見る。
見つける。
比べる。
怪しいところを知らせる。
対応を提案する。

ここまではAIに任せ始めています。

しかし、

「この人に税務上の処分をする」

という

最終判断になると、人間を残している。

医療や司法の世界で見てきた境界線が、ここにも現れます。

🔢会計でも、「計算する仕事」は急速に機械へ移っていく

企業側でも同じ変化が起きています。

昔の会計は、

• 伝票を入力する。

• 勘定科目を選ぶ。

• 請求書と照合する。

• 集計する。

• 決算書をつくる。

• サンプルを抜き出して監査する。

といった大量の人手によって成り立っていました。

しかし、これらのかなりの部分は自動化できます。

そしてAIによって、

「この取引はいつもと違う」

「この請求書は重複している可能性がある」

「この数字の動きは不自然だ」

「この契約の会計処理には別の解釈もあり得る」

といったところまで、機械が指摘できるようになっています。

すると

会計士や監査人の仕事は、数字をつくることから、数字を疑うことへ

少しずつ移っていきます。

🔢ところが、「正しい数字」は必ずしも一つではない

ここが税務・会計の面白いところです。

会計というと、

「1＋1＝2」

のように、すべてに正解がある世界に見えます。

しかし、実際の企業会計はそうではありません。

• この投資の価値はいくらなのか。

• この資産は減損すべきなのか。

• 将来の損失をどの程度見積もるのか。

• この企業を買収したとき、無形資産をどう評価するのか。

どの情報が「重要」なのか。

そこには必ず、Professional Judgment――専門家の判断が入ります。

2025年に発表された、AIの会計・監査への利用限界を検討した研究でも、AIは財務データの処理や解釈を高速化できる一方、結果は前提条件や質問の仕方によって変わり、批判的な専門判断をAIへ全面的に委譲することには限界があると指摘されています。

つまり、

計算が正しいことと、判断が正しいことは違う。

のです。

🔢AI時代の会計士は「数字を知っている人」ではなくなる

そう考えると、AI時代の会計士や税理士の姿も変わってきます。

大量の数字を処理する速さでは、AIには勝てません。

数千件の取引を照合する。
何年分ものデータから異常値を探す。
複雑な税法から関連条文を検索する。

こうした仕事では、人間よりAIの方が圧倒的に速くなるでしょう。

それでも人間が必要なのは、

👉なぜこの数字がおかしいと思ったのか。
👉この会計処理は会社の実態を本当に表しているのか。
👉法律上可能であることと、社会的に妥当であることは同じなのか。
👉この判断を第三者に説明できるのか。

を考えるためです。

AI時代の会計士は、

「数字をつくる人」から、「数字の意味と信頼性に責任を持つ人」

へ変わっていくのかもしれません。

🔢そして、これは企業経営にとって他人事ではない

ここで、税務・会計の話を経営に戻してみます。

企業経営でも、AI導入というと、

「どの生成AIを入れるか」
「どんなAIエージェントをつくるか」

という話になりがちです。

しかしKSK2やOECDのTax Administration 3.0を見ると、その前にもっと大きな仕事があることに気づきます。

AIが判断できるように、組織の情報そのものをつなぐことです。

営業データ。顧客データ。財務データ。市場データ。商品データ。人事データ。契約。過去の意思決定。

これらが部門ごとに分断され、意味も定義も違っていたら、どれだけ賢いAIを載せても、会社全体を理解することはできません。

KSK2が最初にやろうとしていることも、

「AIを導入すること」そのものではありません。

まず、

• 紙をデータにする。

• 縦割りを統合する。

• システムをつなぐ。

その上で、AIによる分析や判断支援を高度化する。

この順番です。

🔢AI時代に必要なのは、「答え」より「検証できる仕組み」

医療では、AIにどこまで判断を任せるか。

司法では、AIを使っても、誰が責任を負うのか。

教育では、AIが答えを出せても、人間自身が学んでいるのか。

そして税務・会計では、AIが出した数字や判断を、誰が検証し、説明できるのか。

という問題が見えてきます。AIが高度になるほど、人間の仕事が全部なくなるわけではありません。むしろ人間には、「これは本当に正しいのか？」と問い続ける仕事が残ります。

そして企業経営でも同じです。
AIが、

• 市場を分析し、

• 売上を予測し、

• 投資案件を評価し、

• 経営会議の資料をつくり、

「この会社を買うべきです」と提案する時代。
経営者に必要なのは、その計算をAIより速くやり直すことではありません。

どのデータからその結論が生まれたのか。
どんな前提が置かれているのか。
何が抜けているのか。
そして、その判断に誰が責任を持つのか。

を理解できる仕組みをつくることです。
AI時代の企業に必要なのは、
最も賢いAIだけではありません。

AIの判断を、検証できる組織。

なのかもしれません。

だからAI時代に経営者へ聞くべき質問は、

「どのAIを導入しているか？」

ではありません。
もっと本質的なのは、

「あなたの会社では、人間とAIがどう判断するように設計されていますか？」

なのだと思います。

もしこの記事にご興味を持っていただけましたら、こちらで僕が考える新しい仕事の定義も書いてみたので、ぜひご参照ください。

→みなさまそれぞれの立場や状況に合わせてどんなふうに仕事が変わっていくのか、一緒に考えられるコンテンツになっています^_^

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Knowledge Architect　フランソワ🐾
未来を描く事業開発のプロフェッショナル。
新規事業・AI戦略・未来構想の伴走支援を行っています。
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