世界58か国・地域の税務当局はAIをどう使っているか ― OECD Tax Administration 2025が示す税務AIの現在地

レポートの冒頭で最も目を引くデータが、AI導入率の推移です。

AI（機械学習を含む）をすでに導入・使用している税務当局の割合は、2016年の8.6%から2023年には69.0%へと急増しました。わずか7年で約8倍になっています。

AI以外のデジタル技術の普及状況と合わせて見ると、全体像がより鮮明になります。

出典：OECD (2025), Tax Administration 2025, Table 5.5. / Table 6.4.

データサイエンスツールは96.6%とほぼ全数に普及しています。AIとRPAは5年間で急速に伸び、現在はいずれも過半数を超えています。

AIの活用が最も目に見える形で進んでいるのが、納税者向けサービスの分野です。

チャットボット等のバーチャルアシスタントは、先述のとおり70.7%の税務当局が導入済みです。さらに、バーチャルアシスタント以外の場面でもAIが使われ始めています。

出典：OECD (2025), Tax Administration 2025, Table 5.6.（2024年調査）

では、具体的にどのような取り組みが行われているのでしょうか。レポートに掲載された各国事例をいくつか紹介します。

▼ 韓国：AI税務ヘルプライン

韓国の国税庁（NTS）は2024年にAI税務ヘルプラインを開始しました。AI音声認識により、電話での相談に自動で対応するシステムです。

200万件以上の納税者相談データ、税法の規定、判例・裁決例を学習データとして投入しています。通話中にFAQ、動画リンク、申告手順のテキストメッセージがリアルタイムで送信されます。

▼ オーストリア：Bot Federation（チャットボット連合）

オーストリアは、複数の行政機関のチャットボットを連携させる「Bot Federation」を2023年8月に稼働させました。税務のFred、行政全般のMona、電子認証のID-Austriaなど、専門分野の異なるボットが知識を共有し、どのボットに質問しても最適な回答を返す仕組みです。

▼ アイルランド：NLPによる問い合わせ自動分類

アイルランドの歳入庁は、オンラインポータルの問い合わせ分類にAI・自然言語処理（NLP）を導入しました。

従来は納税者自身がドロップダウンメニューから分類を選ぶ方式でしたが、誤分類が多く、正確性は65%未満でした。AIによる自動分類に切り替えた結果、正確性は97%に向上し、担当者への振り分け時間は平均24時間以上短縮されています。

▼ 中国：「スマート＋マニュアル」対話サービス

中国の国家税務総局（STA）は、AIによる24時間対応と、人間の担当者によるリアルタイム支援（画面共有・音声通話）を組み合わせた対話システムを構築しています。2024年には約6,000万件の対話サービスが提供されました。

OECDレポートには、リスク管理・コンプライアンス分野でのAI活用状況もデータとして示されています。

注目すべきは、不正検出（74.4%）がリスク評価（64.1%）を上回っている点です。AIは「調査対象を選ぶ」段階だけでなく、「不正パターンを発見する」段階でも中心的な役割を果たしています。

▼ オーストラリア：Advanced Analytics Platform Cloud

オーストラリア国税庁（ATO）は、プライベートクラウド上にAAP Cloud（Advanced Analytics Platform Cloud）を構築しました。データサイエンティストやエンジニアが機械学習モデルを開発・展開するためのセキュアな環境です。

このプラットフォーム上の機械学習モデルは、とりわけ詐欺の検出に活用されています。リスク行動が急速に変化する状況にもスケーラブルに対応できる点が強みとされています。

▼ イタリア：TaxnetVAによるVAT不正の可視化

イタリアの税務当局（IRA）は、多様なデータソースを統合し、事業体間の取引関係をグラフで可視化するツール「TaxnetVA」を開発しました。

事業体は「ノード」（点）、取引関係は「エッジ」（線）で表示されます。各ノードには事業内容・売上高・法的形態などの属性が付与され、各エッジには取引額・VAT額・持株比率などが記録されます。色やサイズでリスクの程度が一目でわかるようになっており、EU域内VAT不正の疑わしい取引チェーンを特定するために使われています。

▼ フランス：Signaux Faibles（弱いシグナル）

フランスは、税務当局（DGFiP）を含む5つの政府機関のデータを統合し、18か月以内に倒産する可能性がある中小企業をAIアルゴリズムで予測するプロジェクト「Signaux Faibles」を運用しています。

四半期ごとにアルゴリズムにデータが投入され、リスク企業のリストが生成されます。約1,000人の認定公務員がアクセスし、企業の追加調査や支援策の調整に活用しています。

今回のOECDレポートの特徴のひとつは、生成AI（GenAI）やLLM（大規模言語モデル）の活用事例が初めて複数の国から報告されている点です。

各国の取り組みは大きく3つのパターンに分類できます。

▼ パターン①：大量のテキストデータの分析・分類

▼ パターン②：職員向けのAIアシスタント（内部利用）

▼ パターン③：開発中の多機能AIアシスタント

スウェーデンの税務当局（STA）は、3つのAIアシスタントを並行開発しています。

（1）AIコードアシスタント：開発者のコード生成・デバッグを自動化

（2）税務犯罪調査AI：類似案件の検索、音声の文字起こし、文書翻訳で国際協力を強化

（3）AI自動メール返信：税務関連メールへの返信を自動生成し、ユーザーフィードバックで継続的に精度を改善

ただし、韓国のAI税務ヘルプラインのように、AIが直接納税者と対話するサービスも登場し始めています。この2つの方向性がどう展開するかは、今後の重要な論点です。

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日本の国税庁（NTA）は、このOECDレポートに2つの事例を掲載しています。

1つ目は、徴収分野でのAI活用です。

NTAは、滞納者に対する最適な連絡方法（電話・訪問・書面）をAIで予測するモデルを構築しています。過去の接触記録、申告データ、事業形態などの情報をもとに、個々の滞納者に合った対応方法を選択するものです。

さらに、滞納者が電話に応答しやすい曜日・時間帯を予測する「応答予測モデル」も運用しています。

2つ目は、業務集中化の取り組みです。全国524の税務署の内部事務を専門のオペレーションセンターに集約し、2026年までに完了させる計画で、申告書の入力処理や還付処理が対象です。

他の主要国と比較すると、日本のNTAはOECDレポートの中ではAI活用を控えめに報告している印象があります。

オーストラリアや韓国、シンガポール、フランスなどが複数のAI事例を積極的に発信しているのに対し、NTAの掲載は2件にとどまっています。

このOECDレポートを読んで最も強く感じるのは、AIの導入事例は豊富に紹介されている一方で、AIのガバナンス（統治）に関する体系的な分析がほとんど存在しないという点です。

58か国・地域の税務当局の69%がAIを導入し、74.4%が不正検出にAIを使用しています。にもかかわらず、AIの判断に対する適正手続の確保、バイアスの検証、納税者への説明責任といった論点は、レポートの主題としては扱われていません。

唯一の注目すべき例外が、スペインの税務当局（AEAT）の取り組みです。

AEATは、AIプロジェクトのライフサイクル全体をカバーする独自の方法論を策定しています。ソフトウェア開発の方法論とは異なり、データソース、バイアス、定期的な再学習といったAI固有の論点を各段階で検証する仕組みです。

IT部門だけでなく、業務部門・セキュリティ部門・法務部門がすべてのAIプロジェクトに参加します。倫理的・法的・品質基準に適合しないプロジェクトは、先に進むことができません。

一方、米国のIRSは、税務調査の対象選定に使うAIを「ハイインパクトAI」に分類し、ガバナンスの制度化を進めています。

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スペインAEATの方法論とIRSの「ハイインパクトAI」分類は、異なるアプローチですが、いずれも「AIを使うなら、その統治の仕組みも必要だ」という認識を制度に落とし込んだものです。