IRSが「税務調査AI」を「推定ハイインパクト」の用途に列挙した ― 米国のAIガバナンス方針が日本に問いかけるもの

IRSが定めた、AIの設計・開発・取得・利用に関する包括的なガバナンス方針です。2026年2月10日に発効し、現在は2026年8月10日発効の改訂版となっています。複数の大統領令やOMB（行政管理予算局）の覚書に基づき、「信頼性の高いAIの利用を加速させつつ、プライバシー・公民権・市民的自由を保護する」ことを目的としています。

この方針の背景には、以下の大統領令群があります。

IRSにおいては、最高データ・アナリティクス責任者（CDAO）がAI責任官（RAIO）を兼任し、財務省の最高AI責任者（CAIO）からの指示と委任された権限に沿って、AIガバナンスの実施を監督しています。

IRSの方針は、納税者が調査の対象となるか、申告書のどの部分が調査の対象となるかに影響を与えるAIを、「推定ハイインパクトAI」の用途として明示的に列挙しています。これは、税務調査の対象選定にAIを使う場合に、ハイインパクトAI向けの強化されたリスク管理の対象となりうることを意味します。

「ハイインパクトAI」（high-impact AI。「高影響AI」とも訳されます）とは、OMB M-25-21において次のように定義されています。

定義は10.24.1.4.1。IRMは、この定義がOMB M-25-21によるものであることを明記しています。

「推定ハイインパクト」とされるAIの具体的なリストには、法執行におけるリスク評価、生体認証、犯罪予測、移民審査などと並んで、次の一文が含まれています。

つまり、IRSが税務調査の対象選定にAIを使用する場合、担当幹部は、そのAIを「推定ハイインパクト」の用途として審査する義務を負います。最終的な判定は、上記のハイインパクトAIの定義に照らして行われます。実際には定義に該当しないと判定する場合、担当幹部はその判定を文書化し、AIユースケースインベントリを通じてCDAO/RAIOに報告しなければなりません（10.24.1.4.2）。ハイインパクトAIと判定された場合には、次のQで紹介する最低リスク管理要件の対象となります。

この非該当の判定については、AI保証チーム（AIAT）による二次審査と、データ・分析戦略統合ボード（DASIB）による最終判断の仕組みが置かれています。IRMは同じ箇所で、CDAO/RAIOにも、必要と認めるときは判定を覆す権限を与えています（いずれも10.24.1.1.3）。

なお、この一覧は「以下を含むが、これらに限られない」とされています。列挙されていない用途であっても、定義に該当すればハイインパクトAIとなります。

IRSは、ハイインパクトAIに対して7つの最低リスク管理要件を定めています。原則として7つすべての実施が求められますが、一部を適用しないための例外手続が置かれています。

▼ 例外手続

さらに、AIが適切な水準で機能していない場合の対応についても明確に定められています。

この「非準拠AIの終了」（Termination of Non-Compliant AI）の規定は、筆者が「国税庁のAIの法的問題」において、「AIや機械学習アルゴリズムの利用に伴う重要な法的問題を解決できないのであれば、利用しないことも選択肢の1つになるはずです」と主張した内容と軌を一にするものです。

IRSは、AIの利用を推進しつつも、「利用しないことも制度的に組み込む」という設計を採用しています。

IRSは生成AI（GenAI）の利用について、財務省またはIRSが承認した製品・サービスのみの使用を義務付け、詳細な禁止事項を定めています。特に、人間によるレビューを経ずにAIの出力を業務に使用することは明確に禁止されています。

▼ 主な禁止事項

• 財務省の任務遂行のために承認されていないAIシステムの使用
• 公開型・財務省外・その他未承認のAIシステムへの個人識別情報（PII）・連邦納税者情報（FTI）等の入力
• 人間によるレビューを経ずにAIの出力を業務に使用すること
• AIが生成したコンテンツの正確性・適切性を確認せずに使用すること
• 適切な監督なしに納税者の権利に関する拘束力ある決定をAIで行うこと
• AI由来であることを不透明にすること（生成AIでコンテンツを作成する場合は、AIの利用について透明性を確保し、適切な場合には、AIの支援を受けたことと利用方法を開示する）

▼ 生成AIに関する考慮事項（GenAI Considerations）

IRM 10.24.1.7.4は、IRS職員がLLMとやり取りする際の注意点を5つ挙げています。主なものは次の4点です。

5つ目は、生成AIの文脈でのデータの利用（公開されている情報、合成データ、シミュレーションデータ、匿名化されたデータを含む）について、プライバシー部門に照会すべきであるという手続上の注意です。

IRSは、原則として、AIの利用事例を「AIユースケースインベントリ」に登録・管理することとしています。これは、「どのAIが、どのような目的で、どのようなリスクのもとで使われているか」を組織的に把握するための仕組みです。ただし、国家安全保障システムの構成要素としての利用などには、明示的な例外が置かれています。

インベントリ管理の主なルールは以下のとおりです。

• 「導入前」「試行」「運用」「廃止」の各段階にあるAIユースケースが登録の対象（国家安全保障システムでの利用、契約業者による付随的な利用等は除く）
• 記載内容は「専門知識のない一般の人でも理解できる」水準の明確さが求められる
• 少なくとも年1回のレビューと検証が必要
• ハイインパクトAIの判定、免除、および関連する正当化理由は、法令および政府横断の方針に反しない範囲で公開報告の対象

さらに、AIモデルとデータについても、ユースケースが「運用」段階に入った時点で、各モデル・アルゴリズム・手法・データセットごとに、インベントリへの登録が求められます。

確認した公開資料の範囲では、IRSのIRM 10.24.1に相当する国税庁固有の包括的なAIガバナンス文書は見当たりません。ただし、生成AIについては政府横断のガイドライン（DS-920）が公開されており、国税庁もその適用を受けます。問題は、税務調査の対象選定に使われる予測型のAIが、その対象範囲に含まれていないことです。

▼ 日本にも公開されたルールはある

「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」（デジタル社会推進標準ガイドライン DS-920）は、2025年5月27日に初版が決定され、全文が公開されています。各府省庁にAI統括責任者（CAIO）を置き、生成AIシステムの運営状況と利活用の状況を一覧にとりまとめて、四半期に一度程度を目安に「先進的AI利活用アドバイザリーボード」へ報告することを定めています。高リスクと判定された生成AIについては、企画時だけでなく構築時・リリース時・運用開始後にも報告が求められます。

国税庁の生成AI利用も、財務省を通じてこの政府横断の枠組みの対象となります。したがって「日本にはガバナンスの制度がない」という理解は正確ではありません。

国税庁自身の公開文書としても、「データ活用推進第三次中期計画」（令和6年6月）があり、「AI・機械学習等の活用に当たっては、『人間中心のAI社会原則』に規定する公平性、説明責任及び透明性の確保をはじめ、AIの利用に関する包括的な枠組みやその動向にも留意する」としています。ただし、これは方針の水準にとどまり、AIの定義・リスク分類・記録保持といった具体的なルールを定めるものではありません。

▼ ただし、対象は生成AIに限られる

予測型のAIに何の枠組みもないわけではありません。「人工知能関連技術の研究開発及び活用の適正性確保に関する指針」（2025年12月19日人工知能戦略本部決定）は、AI全般を対象とし、行政としての説明責任を果たすことなどを定めています。

しかし、この指針は「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」（AI法。令和7年法律第53号）13条に基づくものであり、事業者等の自主的かつ能動的な取組を促す性格の文書です。指針自身が、適正性の一義的な定義や絶対的な水準を定めるものではないと述べています。

そして、同指針は各府省庁にAIガバナンスの責任者を任命することを求めていますが、その脚注は、DS-920によるCAIOの設置に言及したうえで、次のように書き分けています。

つまり、予測型のAIについては、責任者の明確化が「必要に応じて…望ましい」という水準にとどまります。少なくとも確認できる政府横断の公開ルールの範囲では、DS-920のように利用状況を一覧にして定期報告し、高リスクの判定から報告につなげる仕組みは定められていません。

予測型AIが、日本の公開文書から完全に外れているわけでもありません。総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン」（第1.2版、2026年3月31日改定）は、2019年策定の「人間中心のAI社会原則」を土台とし、事業活動でAIに関係する全ての者（政府・自治体等の公的機関を含む）を対象としています。その定義するAIには生成AIだけでなく機械学習・予測型のモデルも含まれます。ただし、これは事業者の自主的な取組みを支援する非拘束的なソフトローであり、DS-920のような一覧報告や高リスク判定の仕組みは持ちません。DS-920自体、このAI事業者ガイドライン等を踏まえて、政府向けの具体的な運用ルールを定めた文書と位置づけることができます。国税庁の第三次中期計画が言及する「人間中心のAI社会原則」も、同じ土台を指しています。

▼ 日米の差はどこにあるのか

2026年9月時点。DS-920第2.0版は原則として2026年9月1日施行です（2.2.2のAIガバナンスの枠組みの対象に関する部分は、同年7月1日から適用）。

なお、この表は制度の比較です。米国の制度が実際に機能していたかについては、次のQで扱います。

両国の差は「制度があるかないか」ではなく、次の3点にあります。

この3点のうち、税務行政にとって重いのは第二の点です。納税者に最も不利益が及びうる用途—調査の対象に選ばれるかどうか—について、責任者の明確化は「必要に応じて…望ましい」という水準にとどまります。確認できる政府横断の公開ルールの範囲では、利用状況を一覧にして報告する仕組みも、高リスクを判定する枠組みも定められていません。

▼ 何が求められるか

日本の国税庁が今後AIの活用を加速させるのであれば、まず関連する情報を積極的に公開すべきです。具体的には、①予測型AIを含めた適用範囲、②リスク分類の基準、③高リスクと判定された場合のリスク管理要件、④救済手段・不服申立ての有無、⑤納税者の権利との関係を、IRM 10.24.1と同等の具体性をもって公開することが求められます。

また、筆者が「国税庁のAIの法的問題」において指摘してきたとおり、AIの利用に伴う重要な法的問題を解決できないのであれば、利用しないことも選択肢の1つです。IRSの「非準拠AIの終了」（Termination of Non-Compliant AI）の規定は、まさにこの考え方を制度化したものです。

ここまで日本の制度を見てきましたが、比較の基準にした米国の制度は、実際に機能しているのでしょうか。

米国会計検査院（GAO）が2026年3月24日に公表した監査報告書は、IRSのAIガバナンスが制度としては整備されている一方で、その実装には複数の欠落があると認定しました。とくに、インベントリの品質と網羅性、そしてAIの成果を測る指標の不在が指摘されています。

GAOは2024年4月から2026年3月まで、政府監査基準に従って性能監査を実施しました。主な所見は次のとおりです。

GAOはIRS長官に対して8つの勧告を行い、IRSは8件すべてに同意しました。

▼ 用途の単位は、誰が決めるのか

もう一つ、本記事の主題に直接かかわる所見があります。GAOは、調査対象の選定に用いるAIそのものについて、次の事実を指摘しました。

GAOは、利用場面を分けて記載すれば、新たな文脈における固有のリスクと便益や、それぞれの利用場面がOMBの指針にいうハイインパクトに当たるかどうかを評価できると述べています。IRSは、3つとも目的が似ているので別のユースケースには当たらないとして、これに反対しました。

また、GAOは同日、公表可能な57件のユースケースの一覧を補足資料として公開しました。この一覧を見ると、公開制度の射程についても留保が必要になります。

つまり、税務調査の対象選定に用いるAIを「推定ハイインパクトAI」の用途に列挙する制度は存在するものの、そのAIそのものは、公表されているインベントリにはほとんど現れていません。前のQで整理した日米の差のうち、第一の点（公開の粒度）についても、米国側に留保がつくことになります。