投稿者 global-ai-media 
米国の確定申告シーズンに際し、Voxが報じた「税務におけるAI活用」の記事は、企業における生成AI導入の核心的な課題を浮き彫りにしています。LLM（大規模言語モデル）が得意とする「言語処理」と、決定的に苦手とする「正確な計算」の境界線を理解することは、日本の実務者にとっても急務です。本稿では、経理・法務などの高精度が求められる領域で、日本企業がどのようにAIと向き合うべきかを解説します。
「チャットボットは計算機ではない」という大原則
米国では個人の確定申告（タックス・リターン）が日本よりも複雑であり、多くの納税者が頭を悩ませています。Voxの記事では、ChatGPTやClaudeといった生成AIが、税務相談の相手として機能する一方で、計算に関しては「信頼に足らない」と警告しています。
技術的な背景として、現在主流のLLM（大規模言語モデル）は、確率に基づいて「次に来るもっともらしい単語」を予測する仕組みで動いています。これは「論理的な推論」や「計算」を行っているわけではありません。そのため、単純な足し算であっても、桁数が多かったり文脈が複雑だったりすると、平然と誤った数字を出力する（ハルシネーションを起こす）リスクがあります。
日本の企業実務においても、この性質を理解していないケースが散見されます。例えば、売上予測や経費精算の集計といった「正解が一つに定まる計算処理」をLLM単体に任せるのは、現時点では極めて危険です。
有用なのは「解釈」と「整理」、そして「下書き」
一方で、生成AIが税務や会計の分野で全く役に立たないわけではありません。記事でも触れられている通り、AIは「複雑な税法の条文を噛み砕いて説明する」ことや「会計士に送る質問メールの下書きを作成する」といったタスクには非常に長けています。
日本国内の業務に置き換えれば、国税庁の難解なタックスアンサー（税務相談）の要点を要約させたり、インボイス制度や電子帳簿保存法に関する社内規定のドラフトを作成させたりする場面では、劇的な生産性向上が見込めます。つまり、AIを「計算機」としてではなく、「優秀なアシスタント兼翻訳者」として位置づけることが成功の鍵です。
情報の鮮度と日本独自の商習慣への対応
もう一つのリスクは情報の「鮮度」と「ローカルルール」です。汎用的なLLMは、学習データに含まれる過去の情報に基づいて回答するため、最新の税制改正や法改正に対応できていない場合があります。
特に日本は、毎年のように細かな法改正が行われるほか、商習慣として独特な「解釈」が存在するケースも少なくありません。AIがもっともらしく提示した回答が、実は2年前の法律に基づいていた、という事態は十分に起こり得ます。したがって、最終的な意思決定や申告業務においては、必ず人間の専門家によるダブルチェック、あるいは最新のデータベースを参照するRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の仕組みが不可欠です。
個人情報・機密情報の取り扱い
税務や会計データには、当然ながら高度な機密性が求められます。パブリックな生成AIサービスに対し、自社の財務データや従業員の給与情報をそのまま入力することは、情報漏洩のリスクに直結します。
日本企業においては、社内情報の入力が学習データとして利用されない「オプトアウト設定」の確認や、Azure OpenAI Serviceのようなエンタープライズ版環境の構築が前提となります。「便利だから」といって現場の判断で機密データを入力させないよう、明確なガイドライン策定と教育が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「税務とAI」の事例から、日本のビジネスリーダーやエンジニアが得るべき示唆は以下の3点に集約されます。
1. 適材適所のアーキテクチャ設計
「生成AIですべてを解決しようとしない」ことが重要です。計算や厳密なロジックが必要な部分は従来のプログラムや専用のSaaS（Software as a Service）に任せ、生成AIはユーザーインターフェースやデータの要約・抽出に特化させるなど、ハイブリッドなシステム設計が求められます。
2. 「Human-in-the-loop」の徹底
会計、法務、医療など、ミスが許されない領域（ミッションクリティカルな領域）では、AIをあくまで「ドラフト作成者」として扱い、最終的な承認・確認は人間が行うフローを業務プロセスに組み込む必要があります。AIの回答を鵜呑みにする文化は、コンプライアンス上の重大なリスクとなります。
3. 独自のナレッジベースとの連携
汎用モデルの知識に頼るのではなく、自社の社内規定、最新の法改正情報、過去の対応履歴などをデータベース化し、それをAIに参照させて回答させる（RAGなどの技術活用）アプローチが、実務適用の最適解です。これにより、日本の複雑な商習慣や最新の法規制に適合した、精度の高い業務支援が可能になります。