国税庁が滞納整理に生成AI 税理士事務所が読む7つの示唆

滞納整理の生成AI活用とは、整理事績を要約して引継ぎに使う取組のことです。

税務行政の側が生成AIをどこに使っているかを知ると、事務所側の設計図が描きやすくなります。国税庁は令和8年7月に、国税庁におけるAIの活用と題した資料を公表し、徴収事務で予測AIと生成AIをどう組み合わせているかを図解しました（国税庁国税庁におけるAIの活用（令和8年7月））。この記事では、その公表資料から税理士事務所と会計事務所が自分の業務に引き当てられる7つの示唆を取り出し、顧問先対応にどう落とすかまで整理します。本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の取組は国税庁の公表資料で確認しています。

国税庁が徴収事務でAIをどう分けて使っているか

公表資料が示しているのは、予測AIと生成AIを役割で明確に分けている点です。同じAIという言葉で括らず、予測に向く処理と生成に向く処理を切り分けているところに、事務所側が学べる設計思想があります。

予測AIのほうは接触設計に使われています。資料によれば、滞納者の過去の接触事績、申告書データ、業種等を基に、滞納者ごとに接触できる可能性の高い方法（電話、臨場、文書）を予測するモデルと、曜日・時間帯ごとの応答予測モデルが構築され、全国の国税局や税務署で予測結果を活用した滞納整理が進められています（国税庁国税庁におけるAIの活用（令和8年7月））。資料に載る例では、接触方法ごとの数値がA社は電話0.925、臨場0.103、文書0.412のように並び、曜日と時間帯ごとの応答確率も表形式で示されています。

生成AIのほうは要約と引継ぎに使われています。資料には、滞納の整理促進を図るため、生成AIで滞納者別の整理事績を要約し、優先着手事案選定事務や担当者変更時における引継事務等で活用することで、これらの事務の効率化に繋げる取組を進めているとあります（出典: 国税庁国税庁におけるAIの活用（令和8年7月））。生成AIへの指示の枠として、重要ワード、推測NG、出力形式の3点が図中に明示されている点も見逃せません。

成果の数値も公表されています。集中電話催告センター室では、応答の予測も活用して1,148千者に架電し、約8割が完納・納付誓約に至ったとされています。期間は令和7年7月から令和8年6月です（出典: 国税庁国税庁におけるAIの活用（令和8年7月））。この数字が示しているのは、AIが判断を代替したのではなく、接触の順番と時間帯という段取りの部分を最適化した結果だという構図です。

課税事務の側も同じ構図です。申告漏れのリスクを判定してスコア化する予測モデルが構築され、全国すべての国税局・税務署で判定結果が活用されていますが、資料は判定結果の活用に当たっては申告内容や各種資料情報等を併せて分析・検討し、最終的には職員が判断していると明記しています（出典: 国税庁国税庁におけるAIの活用（令和8年7月））。生成AIの出力についても、内容に問題がないか職員が確認することとされています。人が最終判断を持つ構図を、行政側が明文で置いているという事実は、事務所の規程を書くときの参照点になります。

税理士事務所が自分の業務に引き当てられる7つの示唆

行政の取組をそのまま真似ることはできませんが、設計の考え方は事務所規模でも移せます。以下の7つは、公表資料に書かれている事実から、事務所側の業務に置き換えられる論点を取り出したものです。

示唆1は、予測と生成を分けて考えることです。事務所で「AIを入れる」と言うとき、どちらの話をしているのかが曖昧なまま進むと、ツール選定も評価軸もぶれます。過去の実績から次の行動を選ぶ処理は予測、文章を作る処理は生成、と分けたうえで、まず生成のほうから着手する形が現実的です。予測モデルの構築には相応のデータ量と体制が要りますが、要約と文章生成は既存のツールで今日から試せます。

示唆2は、要約の使いどころを引継ぎに置くことです。国税庁が生成AIを担当者変更時の引継事務に使っているという記載は、事務所にそのまま移せます。顧問先ごとの対応履歴、過去の指摘事項、未処理の論点を要約して引き継ぐ場面は、税理士事務所でも毎年発生します。担当替えのたびに前任者の記憶に頼っている事務所では、この一点だけで効果が出ます。

示唆3は、優先着手の順番を数値で持つことです。国税庁は優先着手事案選定事務にAIを使っています。事務所側で言えば、月次の巡回監査や年末調整の着手順、決算申告の順番といった段取りが対応します。予測モデルまで作らなくても、前年の所要時間、資料の到着時期、担当者の負荷を並べた表を作り、その表を生成AIに読ませて着手順の案を出させる形なら実装できます。

示唆4は、接触方法と時間帯を記録することです。国税庁が曜日・時間帯ごとの応答予測モデルを持てるのは、接触の記録が蓄積されているからです。事務所でも、顧問先への連絡がどの手段で何時に通じたかを記録していれば、後から段取りの材料になります。記録がなければ、どれだけ高性能なツールを入れても予測はできません。

示唆5は、生成AIへの指示を型として固定することです。国税庁の資料では、生成AIへの指示として重要ワード、推測NG、出力形式の3点が挙げられています（国税庁国税庁におけるAIの活用（令和8年7月））。推測を禁じる指示を明示的に入れている点が要点です。事務所で使うプロンプトにも、資料に書かれていないことは書かないという指示を毎回入れておく形が要ります。

示唆6は、人の最終確認を工程として書き残すことです。国税庁の資料は、予測モデルの判定結果も生成AIの出力も、最終的には職員が判断・確認することとしています。事務所の手順書でも、AIが下書きを作る工程と、有資格者が内容を確定させる工程を分けて記載しておくと、後から第三者に説明しやすくなります。

示唆7は、顧問先への説明材料として使うことです。滞納がある顧問先に対して、税務署からの接触が予測結果を踏まえて行われているという事実は、対応の優先度を伝えるうえでの材料になります。同時に、滞納整理の実務そのものは個別の事情によって大きく変わるため、一般論として伝える範囲にとどめる形が要ります。

以下は、担当替えの引継ぎ資料を生成AIに下書きさせるためのプロンプトです。顧問先の実名や個人情報は入れず、加工した情報で運用します。

あなたは税理士事務所の業務引継ぎを支援する担当者です。
以下の対応履歴から、後任者向けの引継ぎメモを作ってください。

【出力形式】
1 現在の状況（3行以内）
2 直近1年で発生した論点（箇条書き、各1行）
3 未処理として残っているもの（箇条書き、期限があれば併記）
4 後任者が最初に確認すべきこと（3項目）

【制約】
- 履歴に書かれていないことは推測せず、「履歴に記載なし」と書く
- 税務上の判断や結論は書かず、事実の整理にとどめる
- 固有名詞は履歴に出てくるものだけを使う

【対応履歴】
（ここに加工済みの履歴を貼る。顧問先の実名・個人情報は入れない）

次のプロンプトは、着手順の案を組み立てるためのものです。出力は案であり、最終的な順番は有資格者が決めます。

あなたは税理士事務所の業務段取りを支援する担当者です。
以下の一覧から、来月の着手順の案を作ってください。

【判断材料】
- 前年の所要時間
- 資料の到着予定時期
- 期限までの残日数
- 担当者ごとの現在の負荷

【出力形式】
着手順に並べ、各案件について「順位」「理由（1行）」「想定所要時間」を書いてください。
判断材料が欠けている案件は、順位をつけずに「材料不足」として別枠に出してください。

【一覧】
（ここに案件一覧を貼る。顧問先は記号で置き換える）

この2本を回すだけでも、引継ぎと段取りの2つの工程で下書きが手に入ります。出力を確定させる工程は有資格者が持つ設計にしておきます。

導入の順番についても補足しておきます。引継ぎメモの下書きから始めるのが扱いやすいのは、出力の良し悪しをその場で判定できるからです。着手順の案は、実際に1か月回してみるまで良し悪しが分かりません。判定が早い業務から入れると、事務所内の納得が得られやすく、次の業務へ広げる足がかりになります。逆に、判定に時間がかかる業務から入れると、効果が見えないまま運用が止まります。

もう一点、記録の側の準備も並行して進めます。国税庁が予測モデルを持てるのは、接触事績が構造化されて蓄積されているからです。事務所でも、顧問先とのやり取りを日付、手段、内容、次回予定の4項目で残す形に統一しておくと、要約の精度が上がります。項目を増やしすぎると入力が続かないため、4項目程度から始める形が現実的です。この記録は、担当替えのときにも、税務調査の立会いのときにも材料になります。

顧問先の情報をAIに入れる前に税理士事務所が決めておくこと

国税庁の資料は、生成AIの活用について納税者情報の流出防止のための措置を講じたセキュアな環境で活用していると注記しています（国税庁国税庁におけるAIの活用（令和8年7月））。行政側が環境の話を明示している以上、事務所側も同じ順序で考える形が筋になります。

税理士の守秘義務については、税理士法第38条が秘密を守る義務に関する規定を置いています。公認会計士については公認会計士法第27条が同様の規定を置いています。生成AIの利用がこれらとどう交差するかは、入力する情報の性質、契約しているサービスのデータ取扱い、顧問先との合意内容という3つの要素の組み合わせで変わります。一律の線を引くことはできませんが、事務所として決めておける項目は限られています。

第一に、入力してよい情報の段階です。公開情報のみ、顧問先を特定できない形に加工した情報、実名や個人情報を含む情報という3段階に分け、段階ごとに使えるサービスを対応づけます。引継ぎメモの下書きは、顧問先を記号に置き換えれば第2段階で回せます。第3段階については、事務所名義で契約したサービスに限定するといった運用例があります。

第二に、サービス側のデータ取扱いの確認です。入力が学習に使われるかどうかはプランによって異なります。OpenAIはビジネス向けサービスに送信されたデータを既定でモデルの学習に用いない旨を公開しています（OpenAI Enterprise privacy）。Anthropicも商用サービスにおけるデータの取扱いを公開しています（Anthropic Privacy Policy）。どの契約でどのプランを使っているかを台帳に残す運用が要ります。

第三に、顧問先への説明です。個人情報を含む資料を外部サービスへ渡す場面では、個人情報の保護に関する法律第27条が第三者提供に関する規定を置いており、委託に伴う提供の扱いも同条に置かれています。事務所として整理しておきたいのは、どの範囲の情報をどのサービスに渡すのかを説明できる状態を作り、説明した内容を記録に残すことです。顧問契約の付属文書に1枚加える形で運用している事務所もあります。説明資料の作り方は顧問先への説明資料をつくるときの整理も参考になります。

第四に、出力の扱いです。生成AIが作った引継ぎメモをそのまま事務所の記録として確定させるか、下書き扱いにとどめるかを決めておきます。国税庁が職員の確認を明記しているのと同じ形で、事務所でも確認者を決めておく形が扱いやすくなります。責任範囲の整理についてはAIレビューの結果を顧問先に説明するときの責任範囲と免責の設計でも触れています。

行政の取組を読み違えると起きる3つの失敗

第一の失敗は、行政と同じ仕組みを事務所で作ろうとすることです。予測モデルの構築には、国税庁が保有するような大量の履歴データが前提になります。数十件から数百件の顧問先を持つ事務所が同じモデルを作ろうとしても、データ量が足りません。事務所が取るべきは、予測モデルの構築ではなく、記録の蓄積と要約の自動化のほうです。

第二の失敗は、要約を根拠として扱ってしまうことです。生成AIの要約は元の記録の圧縮であり、圧縮の過程で落ちる情報があります。引継ぎメモを読んだ後任者が、元の記録に当たらずに判断すると、落ちた情報を見落とします。回避策としては、要約に元記録の参照先をあわせて出力させ、判断の場面では元記録を開く運用を手順に書いておくことです。

第三の失敗は、AIが出した優先順位を最終決定として扱うことです。国税庁の資料が最終的な判断を職員が行うと明記しているのは、判定結果と実際の事情がずれる場面があるためです。事務所でも、着手順の案を作らせた後に、担当者が知っている個別の事情を加味して並べ替える工程を残しておく形が要ります。この工程を飛ばすと、案がそのまま実行され、後から説明できなくなります。

引継ぎと段取りの自動化にかかる工数

費用面では、生成AIのライセンス費用が主な支出になります。主要ベンダーの法人向けプランの金額はOpenAI ChatGPT 料金ページやAnthropic Claude 料金ページで公開されており、契約前に最新の金額を確認する形が要ります。既に事務所で契約しているサービスがあれば、追加費用なしで着手できます。

工数のほうは、引継ぎメモのプロンプトを事務所の書式に合わせる作業に2時間から3時間、着手順のプロンプトを実際の案件一覧に合わせる作業に2時間程度を見込みます。この工数はオルセルの支援経験に基づく目安であり、根拠となる公表統計はありません。既存の引継ぎ書式がある事務所ほど短くなり、書式そのものから作る事務所は長くなります。

体制については、プロンプトを管理する担当をひとり決める形が要点になります。プロンプトが職員それぞれの手元にコピーされて枝分かれすると、出力の品質が揃わなくなります。事務所の共有フォルダに原本を置き、変更はその原本だけを直す運用にしておきます。担当は有資格者でなくても回りますが、出力を確定させる工程は有資格者が持ちます。

国税庁の次の一手が事務所に及ぼす影響

公表資料には、国税庁が独自の生成AI利用環境を令和8年度中に構築し、業務利用を開始する予定であると記載されています。デジタル庁が整備するガバメントAI「源内」を基にした環境で、課税・徴収事務で利用可能なセキュアな環境が必要であることが理由とされています（国税庁国税庁におけるAIの活用（令和8年7月））。想定ユースケースとして、データ加工、文書作成・要約、翻訳、情報収集・分析、アイデアの検討、法令・判例等の検索が挙げられています。

税理士事務所にとっての論点は、行政側の処理速度が上がったときに、事務所側の応答速度がボトルネックにならないかという点です。文書照会や資料提出の求めが増える方向に動けば、事務所側でも資料の整理と回答文の作成に要する時間が問われます。顧問先ごとの資料がどこにあるかを担当者の記憶に頼っている事務所と、共通の場所に整理して置いている事務所では、同じ求めに対する応答時間が変わります。この差は、AIを入れるかどうか以前の、資料の置き場の問題です。

背景として、令和7年12月にAI基本計画が閣議決定され、政府の業務において生成AI等を適切に利活用し、業務の質の向上及び効率化を推進することとされたと公表資料に記載されています（出典: 国税庁国税庁におけるAIの活用（令和8年7月））。国税庁の取組は、この計画の下で進んでいる位置づけです。行政全体の方向が定まっている以上、税務行政におけるAI活用は一過性の試行では終わらないという読み方ができます。事務所側も、単発の試用ではなく継続する前提で体制を組む形が要ります。

もう一つの論点は、納税者サービス側の変化です。資料では、国税庁ホームページ上の情報を基に生成AIが回答するチャットボットの構築が予定されており、日常で使われている言葉や曖昧な表現からでも質問の意図を理解する形が示されています（出典: 国税庁国税庁におけるAIの活用（令和8年7月））。一般的な内容は納税者自身が調べられる環境が整うと、税理士に持ち込まれる質問は個別性の高いものに寄ります。事務所としては、一般論の説明に費やしていた時間が減る一方で、判断を要する相談の比重が上がる方向が論点になります。

よくある質問

国税庁は滞納整理のどの部分に生成AIを使っていますか

滞納者別の整理事績の要約に使っています。公表資料では、要約した情報を優先着手事案選定事務や担当者変更時における引継事務等で活用し、これらの事務の効率化に繋げる取組を進めているとされています（国税庁国税庁におけるAIの活用（令和8年7月））。接触方法や曜日・時間帯の予測は、生成AIではなく予測AIが担っています。

応答予測を使った催告の成果はどの程度ですか

公表資料では、集中電話催告センター室において応答の予測も活用し、1,148千者に架電して約8割が完納・納付誓約に至ったとされています。期間は令和7年7月から令和8年6月です（出典: 国税庁国税庁におけるAIの活用（令和8年7月））。この数値は接触の段取りを最適化した結果であり、判断そのものをAIが行ったことを示すものではありません。

AIが判定した結果だけで税務調査が行われることはありますか

公表資料は、予測モデルの判定結果の活用に当たっては申告内容や各種資料情報等を併せて分析・検討し、最終的には職員が判断していると明記しています（出典: 国税庁国税庁におけるAIの活用（令和8年7月））。判定結果は調査の要否や優先度を考える材料の一つという位置づけです。個別の事案でどう扱われるかは、公表資料の記載を超えて判断できる情報がありません。

事務所でも同じ予測モデルを作れますか

予測モデルの構築には相応の履歴データと分析体制が前提になるため、一般的な事務所規模では現実的ではありません。事務所が取り組みやすいのは、記録を蓄積する仕組みを作ることと、生成AIで要約と下書きを自動化することのほうです。記録が貯まっていれば、将来的に分析の材料になります。

顧問先の滞納情報を生成AIに入れてよいですか

入力の可否は、扱う情報の性質、契約しているサービスのデータ取扱い、顧問先との合意内容によって変わるため、一律の回答はできません。前提として税理士法第38条の秘密を守る義務と、個人情報の保護に関する法律第27条の第三者提供に関する規定が論点になります。実務では、顧問先を記号に置き換えた加工済みの情報で運用し、実名を含む情報は事務所契約のサービスに限定する形が取られています。

生成AIの要約をそのまま事務所の記録にしてよいですか

要約をそのまま確定記録にする運用は取られていません。国税庁の資料でも、生成AIの出力内容の利活用に当たっては内容に問題がないか職員が確認することとされています（出典: 国税庁国税庁におけるAIの活用（令和8年7月））。事務所でも、要約は下書きとして扱い、確認者を決めて確定させる工程を手順に置く形が扱いやすくなります。

引継ぎメモのプロンプトに入れるべき制約は何ですか

推測を禁じる指示と、出力形式の指定です。国税庁の資料でも、生成AIへの指示として重要ワード、推測NG、出力形式の3点が挙げられています（出典: 国税庁国税庁におけるAIの活用（令和8年7月））。履歴に書かれていないことは書かないという制約を明示しておくと、後任者が事実と推測を取り違える場面を減らせます。

参考文献

※士業のチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴事務所の業務に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
https://shigyonochikara.jp/contact/

本記事の作成体制について

本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の見解は各府省庁の公表資料で、それぞれ確認したうえで記載しています。引用元は本文中および参考文献にすべて明示しています。

本記事には特定の資格者による監修は入っていません。個別の事案について法令の当てはめや手続の可否を判断する必要がある場合は、当該分野の有資格者にご相談ください。本記事は一般的な情報提供を目的としたものであり、個別具体的な法律判断・税務判断・労務判断を提供するものではありません。

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