これまで税務調査の「調査先選び」は、調査官の経験や勘に大きく依存している部分がありました。この点、AI（人工知能）を搭載した新システム「KSK2」が本格導入により、今年からその仕組みが大きく変わろうとしています。本記事では、AI導入によって税務調査がどう変わるのか、AIに狙われやすい企業の特徴と事前に調査リスクを下げるための具体的な対策について、税理士法人グランサーズ共同代表の黒瀧泰介氏が解説します。
AIシステム「KSK2」導入で、「税務調査」が劇的に変わる
国税庁はAIを活用した「KSK2（国税総合管理システム）」を導入し、税務調査の調査先選びと調査の実施方法を根本から変革しようとしています。2026年9月より本格的に稼働され、これにより大きく4つの変化があると考えられます。
1．調査官ごとの「バラつき」がなくなる
調査先選定において、従来は各税務署の統括官や調査官の経験と勘に依存する部分が大きく、地域ごとの厳しさの違いや、担当者の忙しさによる見逃しが発生していました。
しかし今後は、AIが全国統一の基準でデータ分析を行い、売上のズレや経費の異常値、申告内容の不自然な点を機械的かつ確実に抽出します。したがって、運よく見逃される可能性は極めて低くなります。
2．データが一元化される
これまでは法人税、所得税、相続税などで担当部署が分かれており、情報の連携が弱い面がありました。しかしKSK2導入後は、会社の法人税データや個人の所得税データ、さらには家族の相続税データや贈与税の申告状況まですべてが紐付けられ、横断的に分析されるようになります。
これにより、会社の経費に私物を紛れ込ませるような公私混同は、金融機関への照会や関係資料の確認により、発覚する可能性が高まります。
3．調査官が「データ武装」してくる
これまでは調査官が紙の資料を持ち込んでいましたが、今後はタブレット端末等を持参し、その場でKSK2データベースにアクセスすることが想定されます。取引先の申告データや銀行の取引履歴をリアルタイムで検索し、納税者の説明と矛盾があれば即座に追及されるなど、調査の密度と速度が劇的に向上するでしょう。
4．「引っ越し逃れ」の無効化
かつては、税務調査が来そうな場合にの本店所在地を移転し、管轄の税務署を変えることで調査を後回しにさせるという手法が存在しました。しかし、全国一元管理のKSK2のもとでは、どこへ移転しても即座に追跡されます。むしろ、不自然なタイミングでの移転は異常行動としてマークされ、調査の呼び水となる危険性が高まります。
AIが検知する「狙われやすい会社」の3つの特徴
AIは感情を持たず、事実としての数字のズレや異常性を検知します。調査対象としてリストアップされるのは、主に以下の3つの観点から“異常値”が確認された企業です。
1．同業他社に比べ“異常”な数値がある
AIは数万社に及ぶ膨大なデータから精緻な平均値を算出します。同規模・同業種の平均と比較して、交際費の割合が極端に高い、あるいは粗利率が著しく低いといったデータは、異常値として即座に検知されます。
「自社は特殊な事情がある」という言い訳はAIには通用せず、異常値の存在そのものが調査を誘発する原因となります。
2．時系列で見たときに不自然な増減がある
特に「増収減益（売上が伸びているのに利益が減っている）」のパターンは、節税目的で意図的な利益の圧縮や不正な経費計上をしているのではないかと疑われやすいです。たとえば、期末月に突発的に多額の広告費が計上されていたり、役員借入金・貸付金の残高が不自然に変動したりする動きは、時系列でみて不自然であるとして監視されやすいです。
3．取引先のデータと矛盾している
また、取引先情報との照合による矛盾の検知も行われます。これは「反面調査」のデジタル版ともいえるでしょう。
インボイス制度の導入により、企業間の取引は急速にデジタル化されつつあります。たとえば、取引先のA社が自社に対して「100万円払った」と経費申告しているにもかかわらず、自社がA社に対し「100万円もらった」と売上計上がない場合、両社のデータをAIで照合することで、売上除外の疑いがより簡単に発覚することになります。
自社の帳簿だけを完璧に整えても、取引先のデータから足がつく可能性が高いです。