不正パターンで中小法人５万件超を選定調査 ＡＩデータ分析活用の調査事例を公表 法人企業の税務調査でもＡＩデータ分析によりリスク抽出、不正が疑われる調査事案を決める手法が本格化している。

国税庁は令和６事務年度には約339万件の税務署所管法人（資本金１億円未満の中小法人）からＡＩによるデータ分析を用いて約49万社を抽出している。最終的には当局職員による申告書や国税組織が保有する資料情報等を併せて分析・検討することで５万件を超える事案について調査を行なった。

ＡＩのデータ分析、調査選定については、不正所得金額、追徴税額が他の法人調査と比べ多額となる傾向であることからその有効度も高いと言えそうだ。

同庁が進める取組みでは、まずＡＩを活用した予測モデルにより調査必要度の高い法人を抽出し、予測モデルが判定した高・中・低のリスクや「売上」、「原価」、「経費」などと分けて不正パターンを判定、この結果に加え調査官が申告書や資料情報等を分析、実地調査を行う。

ＡＩと調査官が想定した不正パターンが的中した例として原価を中心に決算書を分析し、外注費を重点的に検討したところ取引実態のない外注費を把握、法人税と消費税で合わせて約３億6,000万円の追徴税額を課したケースが報告されている。

そのほかの「原価」の不正パターンでは、偽りの請求書を作成し、金銭の貸付けを原価（外注費）に仮装して計上していた事例（追徴税額は法人税・消費税約１億円）、不正加担者に単価を水増しした請求書を発行させて原価（外注費）を過大に計上（同約9,000万円）した事例があった。

また、「売上」の不正パターンでは売上伝票を破棄して、その破棄した分の現金売上げを除外した事例（同約7,000万円）、「経費」の不正パターンでは偽りの出勤表等を作成し、架空の経費（人件費）を計上していた事例（同約１億5,000万円）があった。

ＡＩ導入されたことで調査の選定基準に大きな変更はないものの、ＡＩはより進化していき、従来より細部までチェックしていくことも想定されるため、企業サイドとしても調査リスク軽減を図る必要はありそうだ。