国税庁は、税務行政の実務でどのようにAIを使用しているのかを取りまとめたレポート「国税庁におけるAIの活用」を公表しました。

　「予測AI」については「既知のデータを基にした、将来の数値や状態に関する未知の事象の予測、機械学習、ロジカルな作業に強み」があることから、「申告漏れの可能性が高い納税者の判定等に活用」しているといいます。

　「生成AI」については、「新しいコンテンツ（文書・画像など）の生成、会話機能などに強み」があると評価したうえで、「職員の業務効率化や課税・徴収事務の効率化・高度化、納税者サービスの向上を積極的・計画的に推進するほか、生成AIの業務利用に関する職員全体の意識・スキルの底上げ」を図っていくとしています。また、「取り組みに当たっては、セキュリティやハルシネーションなどのリスク」に十分な注意を払っていくとしています。

　「課税・徴収事務の効率化・高度化に向けたAIの活用」の例としては、「AIやデータ分析を最大限に活用し、申告漏れの把握や調査の高度化」に取り組んでいるとしています。国税庁が保有する膨大なデータを「予測AIによって分析し、各税目等に関して申告漏れのリスクを判定してスコア化する予測モデル」を構築。予測モデルの判定結果に加え「申告書や保有する各種資料情報等を併せて分析・検討し、職員が調査の要否や優先度を最終的に判断した上で、調査必要度の高い納税者に対しては深度ある調査を実施」「予測モデルの判定結果は全国すべての国税局・税務署で活用」しているといいます。

　国税庁では申告漏れのリスク判定以外にも、「多様な観点に特化した様々な予測モデル」を構築しており、例えば「所得税申告の不正還付リスク判定や法人の不正申告のパターン判定など、いくつかの予測モデルの判定結果を全国の国税局・税務署で活用」しているそうです。

＜情報提供：エヌピー通信社＞

　政府税制調査会は７回目となる「税制のEBPMに関する専門家会合」を開き、租税特別措置（租特）の適用実態や中小企業税制の効果について、関係省庁から提出された検証報告書をもとに意見交換しました。

　EBPM（エビデンス・ベースト・ポリシー・メイキング）は、エビデンスに基づく政策立案のこと。内閣府ではこれを「政策の企画をその場限りのエピソードに頼るのではなく、政策目的を明確化したうえで合理的根拠（エビデンス）に基づくもの」と定義しています。

　会合では、「租税特別措置の適用実態調査の結果」について財務省が報告したほか、中小企業庁が「中小企業税制の効果」を示しました。中企庁が提出した資料によると、「中小企業向け賃上げ促進税制」の適用件数は、2024年度実績で27万5014件。同税制による減収額は3330億円だったそうです。これに対し財務省側は、政策効果がないとする分析結果を新たに提示しました。

　「中小企業向け賃上げ促進税制」は、前年度より給与支給額を1.5％または2.5％以上増加させた場合、その増加額のそれぞれ15％または30％を税額控除できる制度。また、一定の基準を満たせば税額控除率が５％上乗せされます。賃上げを実施した年度に控除しきれなかった分については５年間の繰越しが可能となっています。

　財務省がこの「賃上げ促進税制」の適用を受けた企業の賃上げ率を分析したところ、大多数ですでに2.5％を上回っていたそうです。人手不足などを背景に中小企業でも賃上げが実施されているとして、このまま税制優遇を続けていく政策的な意味が薄れていると指摘。すでに大企業向けの賃上げ促進税制は今年３月末で廃止されている点も強調しました。

　この日の会合に出席した専門家からも効果を疑問視する意見が相次ぎました。中小企業向けの賃上げ促進税制は26年度末に期限を迎えます。24年度の減収実績から試算すると、廃止すれば年間約３千億円の財源を捻出できるものとみられます。一方、経済産業省は27年度税制改正要望で同税制の延長・拡充を求めています。

＜情報提供：エヌピー通信社＞