税務の課題に直面していませんか? 生成AIがその解決策になるかもしれません。

Challenge:

生成AIを積極的に使いたいというモチベーションはあるものの、業務利用においてさまざまなハードルが顕在化しています。代表的なものはAIにより生成された出力に不正確さやハルシネーション（幻覚）が生じる可能性など、主として信頼性と正確性に関するものです。

Solutions:

期待される結果を検証するために必要な要素は、データセットの品質とサイズです。品質の担保にはモデルのファインチューニングやプロンプトエンジニアリングが必要になります。モデルと現実の整合性を高めることにより、バイアスやハルシネーションを軽減することができます。さらに、データセットに関連情報を追加することで生成した出力が適切であることを担保できます。これは、点と点をつないで大きな絵を描いていくようなものと捉えてください。モデルに入力される情報が追加の点のようなものです。点が多ければ多いほど、絵は鮮明で具体的なものになります。税務部門における生成AIの活用には、その絵をできるだけ明確にするために必要な点を理解し、定義するという作業が必要です。

Challenge:

データの異常を見つけるのは困難です。

Solutions:

受信データのモニタリングにAIを活用することで、リアルタイムにデータの異常を検知できるようになります。生成AIは異常を見つけるだけでなく、修正案を示すこともできます。このアプローチは作業担当者を初期レビュー担当者に格上げし、異常を探し出すという作業中心の働き方から、AIが提案する修正案の評価と確認へのシフトを実現します。

Challenge:

データのリコンサイルやフォレンジック会計（法廷会計）などの管理タスクに多くの時間を費やし、価値の創出を損なっています。データの信頼性とアウトプットの信頼性を確保しながら、効率を向上させるにはどうすればよいでしょうか？

Solutions:

生成AIは、システムデータとビジネスロジックを統合して異常を検出し、データパターンを分析し、過去の結果をレビューすることでプロセス効率を向上させ、将来の支出に関する洞察を提供します。この最適化により、税務部門の専門家は戦略的な計画やその他の価値の高い活動に集中することができ、リソースと時間を有効活用できるようになります。

他の自動化プロセスと同様に、人によるモニタリングと広範なテストによる検証が不可欠です。生成AIは意思決定プロセスを補完しますが、人間の介入や分析に完全に取って代わるものではありません。

Challenge:

生成AIが税務プロフェッショナルの役割にどのような影響を与えるかは、まだ不確定な要素があります。

Solutions:

生成AIは、税務プロフェッショナルの仕事の進め方に革命的な変化を起こす可能性があります。今までのように、データの収集や加工に過度な時間を費やすことなく、作業担当者がレビュー担当者にシフトしていきます。また、データのやり取りにもAIやシステムが介在することにより迅速化が進むと考えられます。その結果、税務規制当局からのモニタリングが強化される可能性もあります。

生成AIの利用拡大は税務プロフェッショナルの仕事に変革をもたらします。データの信頼性、コスト、効率性、異常検知、人の役割の最適化などの主な課題に対処することで、コンプライアンス業務を効率化し、データ分析の自動化や全体的な運用効率を向上させるソリューションになります。生成AIの活用には十分なデータ品質、ファインチューニング、最適な回答を得るためのプロンプトエンジニアリングなど、さまざまな要素が必要ですが、正しく実装できれば大きなメリットを享受することができます。既存の大規模言語モデルを活用し、データのモニタリングを通じて異常データの検知を自動化することで、税務プロフェッショナルはより価値の高い専門的な活動に集中できるようになります。最終的に、生成AIは意思決定のプロセスを強化しますが、人によるモニタリングや分析の必要性を置き換えるものではありません。自動化の進展により、税務プロフェッショナルはその専門性を価値に役割を進化させることができます。