あるメール（「AIが発達すれば、どんな形式のデータでもAIが理解してくれるから、XBRLなどのデータ標準はいらないのではないか」という趣旨）について、ChatGPTにコメントを求めたところ、次のような回答が返ってきました。

元SEとして、またXBRL GLやISO/TC 295に関わってきた立場として、私はこのコメントにほぼ全面的に同意する。

先日、「AIの時代なのだから、もはやXBRLのような標準化言語は古い。AIがどんなデータ形式でも理解して処理してくれるのだから、データ標準化など不要だ」という趣旨の意見を耳にした。

要約すると、次のような考え方である。

一言で言えば、「AIさえあれば、データ構造や標準化は気にしなくてよい」という立場である。

元システムエンジニアであり税理士でもある方が、こうした「AI万能論」「標準不要論」に大きな期待を寄せていること自体は理解できる。

しかし、私は長年データ標準に関わってきた立場から、この見方には強い違和感を覚える。

私自身、キャリアの出発点は1980年代のSEだった。最初に担当した大きなタスクは、自動車設計CADデータの IGES対応 である。CADシステムごとにバラバラだった形状データを、異なるベンダー間でもやり取りできるようにするための標準化の仕事だった。

その後、

という形で、一貫して「標準化」と向き合ってきた。

その延長線上で、2026年以降の主要タスクとして、取引データ・会計データの標準化とそのJIS化を進めていくことが、自分の役割だと考えている。

こうした経験から見ると、「AIがあるから標準はいらない」という発想は、技術的にも実務的にも、かなり危うい前提の上に立っているように見える。

ここでまず強調したいのは、AIとデータ標準（XBRLなど）は対立関係ではない、という点である。むしろ逆であり、AIを真に有効に使うための前提インフラがデータ標準だと考えている。

２１世紀に入ってからの四半世紀ほどを振り返ると、世界の動きはむしろ次のような方向で進んでいる。

具体的には、次のような潮流がある。

つまり、「標準化されたデータが古い」のではなく、ようやく標準化データが本格的に活用され始め、その次のレイヤとしてAIが乗ってきている、というのが現実である。

こうした国際的な流れの中で、日本の会計・税務・監査の世界がAIを本当に活かしていくためには、次のようなデータを機械可読な標準として整備し、JISとして明確に位置付けることが不可欠だと考えている。

私個人としては、次のような取り組みをつなぎ合わせながら、日本の枠組みを作っていきたいと考えている。

これらを踏まえ、2026年以降の主要タスクとして、監査データの観点からの標準化とJIS化を進めることが、自分の使命だと感じている。

AIが高度化していくこと自体は歓迎すべきことであり、私も大いに期待している。しかしそれは、「データ標準はいらない」という意味ではない。むしろ次のように考えるべきだろう。

AIを活かすためにこそ、XBRLなどのデータ標準をきちんと整備し直す必要がある。

「AIがあるからXBRLは古い」「標準化は不要」という議論は、耳ざわりはよくても、実務と責任ある運用の観点からは極めて危ういものである。

元SEとしてIGESから始まり、XBRL GL、ISO/TC 295 の HoD（JISC代表、2016〜2025年末）、XBRL Japan顧問として監査データに携わってきた経験から、私はあらためて次のことを強く感じている。

AIの時代だからこそ、データ標準化が重要になる。

AIと標準化を「どちらを選ぶか」のゼロサムで捉えるのではなく、AI＋XBRL（＋その他の標準）という組み合わせで、真に信頼できる会計・税務・監査のDXを実現していく。その議論を、2026年からのJIS化の議論の中でも、丁寧に続けていきたい。