国税庁がこのほど公表した法人税等の調査事績によると、今年６月までの１年間（2022事務年度）に、あらゆる資料情報と提出された申告書等の分析・検討を行った結果、大口・悪質な不正計算等が想定される法人など、調査必要度の高い法人６万２千件（前事務年度比52.3％増）について実地調査を実施しました。
その結果、申告漏れ所得金額は7801億円（同29.4％増）、法人税と消費税の追徴税額は3225億円（同39.8％増）でした。この追徴税額3225億円は2010事務年度以降で最高となりました。
この背景には、新型コロナウイルス感染症の影響での調査抑止が緩和され調査件数が増えたこともありますが、何よりも近年、税務当局が税務においてデジタルの活用に力を入れていることがあります。2022年度内に申告した法人は、前年度比2.0％増の312万８千法人だったが、この膨大な法人に対処するためには、課税・徴収事務の効率化・高度化が求められます。
そのカギを握るのが、税務行政のデジタル・トランスフォーメーション（ＤＸ）です。ＤＸの柱には、「納税者の利便性の向上」、「課税・徴収事務の効率化・高度化等」、「事業者のデジタル化促進」の３つがあります。柱の一つ「課税・徴収事務の効率化・高度化等」では、ＡＩ・データ分析の活用が注目されます。ＡＩを活用しながら幅広いデータを分析することにより、申告漏れの可能性が高い納税者等を判定し、調査を効率化させているのです。
税務当局では、収集した申告・決算情報や資料情報、調査事績などの様々なデータを、ＢＡツール・プログラミング言語を用いて統計分析・機械学習等の手法で分析することで、過去の調査事績等の傾向から、申告漏れの可能性が高い納税者等を判定しています。その分析結果を活用することにより、効率的な調査・行政指導を実施し、調査必要度の高い納税者には深度ある調査を行うという取組みを進めています。

ＡＩ・データ分析は、滞納者への最適な接触方法等を予測するなど、徴収事務の効率化にも活用されています。滞納者の各種情報を基に、滞納者ごとに接触できる可能性の高い方法を予測し、効率的な滞納整理を実施しています。また、応答率の向上を図るため、滞納者の情報や過去の架電履歴等を分析し、曜日・時間帯ごとの応答予測モデルを構築し、応答予測の観点を追加したＡＩコールリストに基づいて架電する取り組みも行っています。