IRSが「税務調査AI」を「ハイインパクトAI」に分類した ― 米国のAIガバナンス方針が日本に問いかけるもの

IRSが2026年2月10日に発効した、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。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、AIガバナンスの実施を監督しています。

IRSの方針は、「納税者が調査対象となるか、あるいは申告書のどの部分が調査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」のリストに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、最も厳格なリスク管理が求められることを意味します。

「ハイインパクトAI」とは、OMB M-25-21において次のように定義されています。

「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、そのAIは自動的に「推定ハイインパクト」に分類され、次のQ で紹介する最低リスク管理要件がすべて適用されます。

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。いずれも省略できず、免除には財務省の最高AI責任者（CAIO）による承認が必要です。

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
• 公的・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の起源を隠蔽すること（AIを使用した場合はその旨を開示する義務）

▼ 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4つ挙げています。

IRSは、すべてのAI利用事例を「AIユースケースインベントリ」に登録・管理することを義務付けています。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。

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」以降の段階にあるすべてのAIユースケースは登録が義務
• 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公開報告の対象

さらに、AIモデルとデータについても、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義務付けられています。

国税庁固有の公開文書としては、IRSのIRM 10.24.1に相当するものは存在しません。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。

この枠組みは国税庁にも適用されます。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、利用状況を一覧にして報告する仕組みも、高リスクを判定して報告につなげる枠組みも設けられていません。

▼ 日米の差はどこにあるのか

2026年8月時点。DS-920第2.0版（2026年9月1日施行）による変更は、行内に注記しています。

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」にとどまり、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ありません。

▼ 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。

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「ハイインパクトAI」に分類するという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（公開の範囲）についても、米国側に留保がつくことになります。