投稿者 global-ai-media 
米国でChatGPTに将来の税金還付を相談する事例が話題ですが、これを単なるライフハックと捉えるべきではありません。専門性の高い領域でAIをどのように活用し、正確性と法的リスクをどう管理すべきか。本稿では、この事例を起点に、日本企業が専門業務に生成AIを導入する際の勘所とガバナンスについて解説します。
専門領域におけるLLMの可能性と「知識の鮮度」
米国において、ChatGPTに対し「2026年の税金還付を最大化する方法」を尋ねる事例が報告されています。記事によれば、AIは退職金口座（401kなど）への拠出最大化や医療貯蓄口座（HSA）の活用、経費の記録徹底など、一般的かつ法的に妥当な戦略を提示しました。
この事例は、大規模言語モデル（LLM）が高度な論理推論能力を持ち、複雑なルールの解釈にも一定の有用性を示すことを証明しています。しかし、企業の実務担当者がここで留意すべきは、LLMが抱える「知識のカットオフ（学習データの期限）」と「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクです。
税制や法規制は頻繁に改正されます。特に「2026年」のような将来、あるいは直近の法改正が絡む問いに対し、学習データが古いままの汎用モデルでは、廃止された制度を推奨したり、存在しない控除枠を提示したりするリスクがあります。実務適用においては、モデル単体の知識に頼るのではなく、最新の外部知識を参照させる仕組みが不可欠です。
日本市場における法的制約と「責任の所在」
日本国内で同様のシステムを構築・運用する場合、技術的な課題以上に「業法」の壁を意識する必要があります。
日本では、税理士法や弁護士法などの専門資格法により、有償・無償を問わず、具体的な税務相談や法律判断を非資格者が行うことが厳しく制限されています（非弁行為や税理士法違反など）。AIがチャットボットとして個別の税務相談に回答するサービスを提供した場合、それが「一般的な情報の提供」を超えて「個別具体的な判断」とみなされれば、提供企業が法的責任を問われる可能性があります。
したがって、日本企業がこの種のAIプロダクトを開発・導入する場合、あくまで「専門家（有資格者）の業務支援ツール」として位置づけるか、あるいは回答の末尾に免責事項を入れるだけでなく、UX（ユーザー体験）の設計段階から「断定的なアドバイスを避ける」ガードレールを設ける必要があります。
RAGとHuman-in-the-Loopによる信頼性の担保
金融や法務といったミスの許されない領域（High-Stakes Domain）でAIを活用するためには、汎用LLMをそのまま使うのではなく、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の技術が標準解となります。
例えば、国税庁の最新の通達や、自社の社内規程、契約書データベースなどを検索対象としてAIに与え、「このドキュメントに基づいて回答しなさい」と指示することで、ハルシネーションを抑制し、回答の根拠（ソース）を明示させることができます。
また、AIが出力した回答を人間が最終確認する「Human-in-the-Loop（人間参加型）」のプロセスも重要です。特にBtoBサービスや社内の業務効率化においては、AIはドラフト作成や条文の比較・抽出に特化させ、最終的な意思決定や承認は人間が行うというフローを確立することが、ガバナンスの観点から推奨されます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の米国の事例は、個人の税務相談という身近なトピックでしたが、ここから得られる企業への示唆は明確です。
- 汎用AIとドメイン特化AIの使い分け：
ChatGPTのような汎用モデルはアイデア出しには優秀ですが、法務・税務などの正確性が求められる業務では、RAG等を用いて社内ナレッジや最新法令と連携させたシステムが必要です。 - 法的リスクとコンプライアンスの再確認：
日本の業法（士業独占業務など）に抵触しないよう、AIの役割を「支援・効率化」に定義し、最終判断を人間が行う建付けにすることが重要です。 - プロンプトエンジニアリングよりデータ整備：
AIに賢い回答をさせるためには、小手先のプロンプト技術よりも、参照させるマニュアルや規定集などの「データ整備（構造化）」に投資することが、中長期的な競争力につながります。