生成AIは税務・財務の変革にどのような影響を与えるでしょうか

MicrosoftのIndustry Solutions DeliveryのCorporate Vice PresidentであるLyn Bird氏は、税務部門は、ほとんどの企業において、この成熟度曲線に沿って急速に成長を続けるけん引する役割を担っていくだろうと述べています。

例えば、企業はすでに生成AIを活用して、間接税申告時に納税額をより正しく算出することで、数年後に還付金を請求する必要性をなくしました。また、給与部門では、より高度なチャットボットが従業員の問い合わせにより適切でカスタマイズされた回答を提供できるよう支援しています。さらに、生成AIはさまざまな種類のデータセットを比較し、これまで検出が困難であった税務上の控除や税額控除を特定するために使用されています。

「税務は、多くの企業で生成AIを使用する上での基準となっています」とBird氏は述べています。「これは、税務担当幹部がリーダーシップを発揮する絶好の機会なのです」

税務のプロフェッショナルは、データソリューションの迅速な分析と構築、予測分析とホライズンスキャニングの実行、リアルタイムデータを用いたベンチマークなど、より高度なタスクに生成AIの活用を拡大し始めています。自然言語を使用してAIシステムとチャットする機能であるプロンプトエンジニアリングなどの新しいスキルは、エンタープライズデータと組み合わせることで、複雑な税務文書やデータを大規模に分析するケースが増えています。

生成AIには多額の投資が必要です。生成AIの革新的な影響を生かし、成熟曲線に沿って成長していくには、綿密な計画と、広範でコストのかかる障害を克服する力が求められます。これらの障害には、アクセスが容易かつ高品質で信頼性の高いデータの不足、テクノロジーの構築、導入、保守、管理を行う人材の不足などが含まれます。また、データセキュリティとプライバシーに関する懸念、規制順守と法律に関する不確実性を指摘する声もありました。

「生成AIは税務機能のあらゆる側面において大きな機会を生み出しています」とEY Global Tax and Finance Operate LeaderのDave Helmerは言います。「ほとんどの企業は成熟曲線の初期段階にあり、生成AIのメリットを実現するための計画が必要です」

第2の柱：グローバルミニマム課税

企業は、刻々と変化するグローバルミニマム課税の義務を順守するという課題にも直面しています。

具体的には、回答者の83%が、BEPS2.0に準拠した税務申告用情報を作成するために、ソースデータに「中程度」から「大幅」な調整を加える必要があると回答しています。

これらの報告要件は、主に、世界中の国・地域において第2の柱であるグローバルミニマム課税が実施されていることに大きく起因しています。第2の柱は、グローバルな収益が7億5,000万米ドル以上の企業が、その収益がどこで得られたかにかかわらず、その収益に対して最低でも15%の実効税率が適用されることを目的として策定された相互関連性のある一連の規則です。

140以上の国・地域が、第2の柱であるグローバルミニマム課税に原則として合意しており、それぞれの国・地域は異なるペースで、これらの規則について国内法を通じて実施に移しています。EYによるBEPS 2.0の「Pillar Two Developments Tracker」（英語のみ）の調査によると、2024年9月現在、39の国・地域が最終的な法律を制定し、14の国・地域が草案を提出し、9つの国・地域が立法化の意向を発表しています。これにより、影響を受ける企業は事業を展開するいずれかの国・地域において追加税を支払う必要があるかどうかを計算する必要が生じ、すでに急速に変化している税制の環境にさらなる複雑性が加わることになります。

OECDが以前に提唱した、いわゆる国別報告書（CbCR）も、企業が自社のデータにアクセスし、分析し、生産的に利用しようとする動きを強く後押しするものです。これらの報告書は、約10年前にOECDの税源浸食と利益移転（BEPS）プロジェクトの行動13で初めて求められたもので、国・地域ごとに収益額、税引前利益、納税済みおよび未払いの法人税を内訳で報告することが求められています。また、グループが事業を展開する国・地域ごとの資本、利益剰余金、従業員数、有形固定資産に関する情報も含まれます。（行動13では、移転価格に関するマスターファイルとローカルファイルの要件も定められており、これは過去10年間で税務当局によって課せられた税務透明性に関するもう1つのマイルストーンです）

これらの報告書は、税務当局への他の提出書類と同様に機密扱いとなりますが、EU加盟国を含む多くの国・地域では、CbCRの情報を一般に公開するための新たな要件を制定または検討しています。情報公開に向けた取り組みは、企業のデータシステムに新たな負担を生み出しています。CbCRへの対応のために、約34%が「大幅」な数のソースデータへの調整が必要だと回答しており、また、47%が「中程度」の数の調整が必要だと回答しています。

一部の国・地域で義務的な公開要件が導入される見通しであることを受け、回答者の56%が、世界中で支払う税金の総額の詳細を公表する予定であると回答しており、2023年の38%から増加しています。

また、生成AIは税務行政にも影響を与えています。回答者のおよそ3分の1（32%）が、自社の税務リスクプロファイルが「中程度」または「大幅」に減少したと回答しています。また、40%が税務紛争について「中程度」または「大幅」に減少したと回答しています。49%が税務当局による申告書の査定が「中程度」または「大幅」に迅速化されたと回答しています。

プロバイダーの統合によるさらなる機会の創出

今回の調査では、回答企業が税務のコソーシング・プロバイダーの統合を検討しており、その多くが現在、大手監査法人4社のうちの1社を利用していることが分かりました。この傾向は、法人税、BEPS、間接税、法定会計などのコンプライアンスや報告業務において、企業が自社のデータをより効率的に再利用しようとしていることから生じています。

このようにビジネスデータとプロバイダーの専門知識を組み合わせることで、回答者が現在社内で行っている残りの業務量の一部をコソーシングする戦略的な機会がもたらされる可能性があります。

しかし、それは単に従業員数の問題ではありません。税務・財務部門は、税務・財務の規則を十分に理解しているだけでなく、データやテクノロジーにも精通した新しいタイプのプロフェッショナルが常に必要とされています。また、生成AIを活用する能力もますます重要視されるでしょう。

「税務部門は、生成AIを扱う能力も含め、適切なスキルを持つ優秀な人材を確保するために、次世代の人材モデルを構築する必要があります」とHelmerは指摘します。「そのために、社内研修の改善とプロバイダーとのコソーシングを組み合わせ、従業員が高度なスキルを生かせるプロジェクトに従事できるようにすることが求められるでしょう」

人材不足は深刻であり、税務部門は採用する人材についてより柔軟な発想を持つようになってきています。62%が、税務・財務部門の従業員については、大学課程を修了していない人材も人材戦略上「非常に重要」または「ある程度重要」であると回答しています。さらに、77%が、データサイエンティストの採用は「非常に重要」または「ある程度重要」であると回答しています。

「人材に関して言えば、現代の税務部門にとってアジリティが鍵となります」とUPSのSenior Vice President兼Global Head of TaxであるAaron Konnick氏は述べています。「プロバイダーと連携することで、必要に応じてチームの規模を拡大・縮小し、プロフェッショナルの力を活用することができるようになります」

税務部門は、より少ないリソースでより大きな成果を組織に提供することが一層強く求められています。従業員に対して、これまでの2倍の時間を付加価値の高い業務に費やし、修正業務に費やす時間を減らすことを望む企業が占める割合は高まっています。

例えば、調査の回答者は、データクレンジングや税務申告のコンプライアンス、調整などの定型的なコンプライアンス業務に業務時間の45%を費やしていると回答しています。残りの35%の時間を、法人税申告書の確認や署名、税務アドバイザリー業務の管理、リスク管理、利害関係者とのコミュニケーションといった中核的な業務に費やしています。また、クロスボーダーの税務分析や複雑な税務係争案件といった付加価値の高い業務に費やす時間はわずか20%にとどまっています。理想的なのは、この時間の割合が逆転し、回答者が戦略的な業務に42%、定型的な業務に25%の時間を費やすことです。

生成AIは、人材不足の多くの課題を解決する可能性を秘めています。例えば、生成AIが担う業務が税務部門に「中程度」から「大幅」なメリットをもたらすと答えた39%の意見を上回り、41%の回答者は、生成AIが人材の採用や定着率を「中程度」または「大幅」に向上させていると述べています。生成AIがより多くの基本的かつ定型的なタスクを実行することで、従業員がより価値の高い、やりがいのある業務に集中できる環境が整うことは、人材確保の面でも魅力的です。また、AIの効率化があっても、回答者の10人に6人は、従業員数は変わらないか、増えると予想しています。

税務・財務部門の大部分は、生成AIを活用した新たな未来を受け入れる準備をする前に、さまざまな予算面での圧力の高まりに対処する必要があります。回答者は、今後2年間で税務・財務部門の予算が平均3.3%削減されると予想しており、13%は凍結されると予想しています。加えて、2018年以降のEYの調査（合計約8,000件の回答）では、2年間の平均コスト削減率が4％から9％であったと報告されています。これらの削減は、インフレ率が高い時期と相まって、ほぼすべての企業の購買力を縮小させています。

同時に、回答者は社内リソースでかなりの量の税務コンプライアンス業務を依然として行っていると述べています。コスト削減を検討する中で、特にBEPS報告や直接税コンプライアンスなどの業務の多くをコソーシングすることを検討する企業も現れるでしょう。

生成AIの活用は、こうした予算面での圧力に新たな側面を加えることになります。企業がどの業務を社内で行い、どの業務をコソーシングするかを分析する必要があるのと同様に、生成AIツールやその機能についても、構築と購入のどちらを選択するかの判断が迫られます。こうした機能の構築は、企業のニーズを満たすかもしれませんが、その実現は困難でコストもかかります。必要なツールやサービスの一部またはすべてを購入した方が、より迅速に変革を実現でき、より高い価値を得られる可能性もあります。

変革が進む財務部門

コストに関する懸念も、財務部門の変革を促しています。税務と同様に、財務のプロフェッショナルの54%が今後2年以内に運用モデルの変更を検討していると回答しており、CFOはそれを税務と財務の統合的な変革として取り組んでいると回答する傾向がわずかに高くなっています。

税務担当者と同様に、CFOとそのチームは、コスト削減を図りながら、最も戦略的な業務にチームを配置するという課題に直面しています。また、人材に関する課題や、自社固有の複雑なコンプライアンスおよび報告義務にも直面しています。最適な成果を達成するには、多くの場合、財務部門の運用モデルの変革も必要となります。

また、本調査の回答者のCFO、財務部門の上級管理職、財務コントローラーは、さまざまな業務、特に取引勘定や財務計画・分析について、より多くのコソーシングを検討していると回答しています。企業は引き続き業務コストの削減方法を模索していますが、同時にコントロールも維持したいと考えており、自動化がその役割を果たすことができます。例えば、コソーシングはコスト削減を可能にしながら、データとテクノロジーを活用してさらに高い価値を引き出すことができるため、財務計画・分析のソリューションとして特に魅力的です。また、企業は主に、標準的なレポート作成と分析に秀でたプロバイダー、設定可能なワークフロー、タスク管理、業務の割り当て機能を備えたプロバイダーを求めています。さらに、企業は、従業員とサービスプロバイダーの両者がシームレスにデータにアクセスできることを保証する、高度に統合されたソリューションを備えたプロバイダーを必要としています。

サマリー

EYタックス・アンド・ファイナンス・オペレート（TFO）調査の回答者の87%が、生成AIを統合することで業務がより効率的になると回答しています。生成AIは、今後もコスト圧力や人材不足の対処を迫られる中、重要な鍵を握ります。企業はデータ標準化を担う単一のプロバイダーとより多くの業務をコソーシングすることで、AIを活用し、その変革の可能性を実現する上で、万全の体制を整えることができます。