AIは税務署の「目」になれるか？IRSとPalantirの実験

あなたの確定申告が、AIによってすでにスコアリングされているとしたら、どう感じるでしょうか。

米国内国歳入庁（IRS）が、データ分析企業のPalantirに対して180万ドル（約2億7000万円）を支払い、税務調査の対象案件を絞り込むためのAIツール「Selection and Analytic Platform（SNAP）」を開発させていたことが、WIREDが情報公開請求（FOIA）で入手した文書によって明らかになりました。2026年3月時点で、このツールはまだパイロット段階にありますが、その存在は税務行政とAIの関係について、多くの問いを投げかけています。

なぜ今、IRSはAIを必要としているのか

問題の背景は、IRSが長年にわたって抱えてきた技術的な老朽化にあります。同庁は現在、「100以上の業務システム」と「700以上の手法」を用いて、申告漏れや未納税金の可能性があるケースを選定しています。これらのシステムは「数十年」かけて積み上げられたものであり、IRS自身が「重複作業、コストの無駄、カバレッジのギャップ、最適でない案件選定」をもたらしていると認めています。

従来、IRSが調査対象を選ぶ主な方法は「DIF（Discriminant Information Function）スコア」と呼ばれる数値でした。過去に調査につながった申告書との類似性を基に算出されるこのスコアは、高ければ高いほど「調査の可能性が高い」とされます。しかし、その計算方法は「ブラックボックス」であり、研究者たちの間でも詳細は不明確なままです。

SNAPが対象とするのは、自然災害被害者向けの税制優遇（災害地域申告）、住宅用クリーンエネルギー税額控除（太陽光パネルや風力発電設備の設置費用補助）、そして贈与税申告書（Form 709）の3分野です。特に贈与税については、ホフストラ大学のミッチェル・ガンズ教授が「非上場企業の株式や不動産の評価明細書など、構造化されていない文書データの解析が鍵になる」と指摘しています。

注目すべきは、PalantirがIRSとの取引を2014年から続けており、これまでに2億ドル以上の契約を結んでいるという事実です。SNAPは新しい試みではなく、長期的な関係の延長線上にあります。

「効率化」の影に潜むリスク

広告

広告掲載について

[email protected]

広告

しかし、AIによる案件選定の自動化は、単純に「良いこと」とは言い切れません。

ヤングスタウン州立大学のエリカ・ニューマン教授は、IRSがすでにCoinbaseなどの暗号資産取引所から取引データを取得したり、ソーシャルメディアの公開投稿を分析して所得の過少申告を探ったりする実験を行ってきたと指摘します。VenmoやEtsy、Depopといったプラットフォームの公開データも、潜在的な分析対象として挙げられています。ただし、現時点ではSNAPは「IRSがすでに保有しているデータのみ」を使用するとされています。

ここで浮かぶのは、「公平性」の問題です。AIが過去の調査パターンを学習するなら、歴史的に調査を受けやすかった所得層や職種が、引き続き不均衡に選ばれ続けるリスクがあります。米国では、低・中所得者層がAIによる税務調査で不当に標的にされているという批判がすでに存在します。

さらに、IRSを取り巻く政治環境も複雑です。トランプ政権下で、2025年2月に10万3000人いた職員は、同年7月までに2万5000人以上が辞職または早期退職を受け入れ、組織は大幅に縮小しました。人員が減るなかで技術への依存が高まるという構図は、AIシステムへの過度な信頼につながりかねません。

日本の税務行政への示唆

日本にとって、この話は対岸の火事ではありません。

国税庁もまた、デジタルインボイス（インボイス制度）の導入やe-Taxの普及を通じて、申告データの電子化を急速に進めています。税務調査のAI化という方向性は、日本でも避けられない潮流です。実際、国税庁はすでにAIを用いた申告書の審査効率化を研究段階で進めているとされています。

ただし、日本とアメリカでは重要な違いがあります。IRSが直面しているのは「1960年代以降、完全なシステム近代化に一度も成功していない」という深刻な技術的負債です。日本の税務システムも老朽化の課題を抱えていますが、Palantirのような民間企業への大規模外注という選択肢は、現時点では主流ではありません。

高齢化が進む日本では、税収基盤の維持が国家的課題です。AIによる徴税効率の向上は、財政の持続可能性という観点からは魅力的に映ります。しかし、納税者のプライバシーと、アルゴリズムによる「疑わしい」判定の透明性をどう担保するか——その問いは、日本でも遠からず正面から向き合うことになるでしょう。