投稿者 global-ai-media 
ChatGPTのような汎用的な生成AIは業務効率化に役立ちますが、財務や税務といった専門性が高く正確性が求められる領域では、重大なリスクを孕んでいます。グローバルで指摘されている「AIによる誤ったアドバイス」の問題を起点に、日本の複雑な税制や商習慣において企業が認識すべき限界と、実務的な対策について解説します。
汎用AIに「税務アドバイス」を求めるリスク
生成AIの普及に伴い、日常的な業務上の疑問をChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）に投げかけるケースが増えています。しかし、米国CPA Practice Advisorなどの記事で指摘されている通り、財務や税務に関する助言を汎用的なAIに全面的に依存することは、企業にとって金銭的な損失やコンプライアンス違反のリスクを招く可能性があります。
最大の問題は、汎用LLMが「確率的に尤もらしい文章」を生成するツールであり、計算機や法律データベースではないという点です。AIは自信満々に回答を出力しますが、そこにはハルシネーション（もっともらしい嘘）が含まれる可能性があります。特に税法のような厳密なルールに基づく領域では、わずかな解釈の誤りや、古い法改正情報の参照が、追徴課税や決算修正といった実害に直結します。
日本の複雑な税制・商習慣とLLMの相性
このリスクは、日本国内においてより顕著になる可能性があります。日本の税制は、毎年のように行われる税制改正や、インボイス制度、電子帳簿保存法といった実務要件の変更が頻繁であり、非常に複雑です。
汎用的なLLMの多くは、学習データの大部分が英語圏の情報に基づいています。日本語の学習データも増えていますが、日本の最新かつニッチな税務通達や、独自の商習慣（例：請求書の細かな記載要件や交際費の判定基準など）を正確に網羅している保証はありません。たとえば、「インボイス制度における適格請求書の要件」を尋ねた際、AIが一般的なVAT（付加価値税）の知識と混同して回答するリスクもゼロではないのです。
また、セキュリティの観点からも注意が必要です。企業の財務データや未公開の決算情報を、学習に利用される設定のままパブリックなAIサービスに入力することは、情報漏洩のリスク管理上、避けるべきです。
「RAG」と「専門特化型AI」へのシフト
では、財務・経理部門でAIは使えないのかというと、そうではありません。重要なのは「汎用モデルをそのまま知識源として使わない」ことです。
現在、実務で推奨されるアプローチの一つが、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術の活用です。これは、AIが回答を生成する際に、信頼できる社内マニュアルや国税庁の公式ドキュメントなど、指定された外部データを必ず参照させる仕組みです。これにより、AIの回答根拠を明確にし、ハルシネーションのリスクを低減できます。
また、汎用チャットボットではなく、経理財務システムや税務ソフトに組み込まれた「特化型AI」を活用する動きも加速しています。これらはベンダー側で日本の法規制に準拠するようチューニングされており、実務での安全性が担保されやすくなっています。
日本企業のAI活用への示唆
財務・税務領域におけるAI活用を成功させるために、日本の企業・組織は以下の3点を意識する必要があります。
1. 利用ガイドラインの明確化と教育
「ChatGPTに税務相談をしてはいけない」というルールを設けるだけでなく、その理由（ハルシネーションのリスク、学習データの鮮度）を現場に教育することが不可欠です。あくまで「要約」や「ドラフト作成」の補助ツールとして位置づけ、最終判断は人間が行う原則を徹底してください。
2. 汎用AIと特化型AIの使い分け
アイデア出しやメール作成には汎用LLMを、仕訳の自動化や税法チェックには会計ベンダーが提供するAI機能を、というようにツールを明確に使い分けることが肝要です。特にSaaS選定においては、AI機能が国内法に即座に対応できる体制にあるかを確認すべきです。
3. 専門家（Human-in-the-Loop）の介在
AIが出力した数値や解釈は、必ず社内の経理担当者や顧問税理士が検証するフローを構築してください。AIは業務を効率化しますが、責任を取ることはできません。最終的な説明責任（アカウンタビリティ）を人間が担う体制が、ガバナンスの基本となります。