三分一技術士事務所

OECD『Tax Administration 2024』を読み解く

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音声解説（スライド付き）

AIとデータが変える世界の税務行政最前線
注：Google NotebookLMで本記事からスライド付き音声解説を作成しました。

音声解説

AIとデータが変える世界の税務行政最前線
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1. はじめに：Tax Administration 2024 とは何か

OECD が定期的に刊行している Tax Administration Series (TAS) は、各国税務行政の「白書」のような比較レポートです。最新版である『Tax Administration 2024』は、ISORA（International Survey on Revenue Administration）をベースに、先進国・新興国の税務当局を対象としたデータと事例を整理しています。

2018〜2022年度の統計に加え、組織ガバナンス、人材、コンプライアンス管理、税ギャップ推計など、運営面の詳細まで踏み込んでいるのが特徴です。

Tax Administration 2024
OECD (2024), Tax Administration 2024: Comparative Information on OECD and other Advanced and Emerging Economies, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/2d5fba9c-en.

OECD TaxAdministration2024

本記事では、このレポートの全体像をざっと押さえたうえで、とくに次の点にフォーカスします。

  • 日本の国税庁（NTA）が紹介されている事例

  • 電子インボイスやトランザクションレベル・レポーティングに関する記述

  • EU を含む各国の VAT 電子化・リアルタイム化の潮流との関係

  • それらを、日本のデータ連携基盤や XBRL GL の役割の可能性と結びつけて考える

2. レポートの全体像とトレンド

2.1. 章立ての概要

レポートは、税務行政の主要な機能やガバナンスに沿って、おおよそ次のような章構成になっています。

  • 登録・識別

  • 申告・納付（e-Filing / e-Payment、事前記入、期限内履行率など）

  • サービス提供（オンラインサービス、バーチャルアシスタントなど）

  • コンプライアンス管理（リスク分析、ビッグデータ・AI 活用、電子インボイス等）

  • 滞納整理・徴収権限

  • 紛争解決と紛争予防（APA、協調的コンプライアンスなど）

  • 組織ガバナンスと人材（予算・人員構成・リモートワーク・ダイバーシティ）

  • 特集：税ギャップ推計

全体を通して見えるキーワードは、次の三つです。

  • デジタル化

  • データ駆動

  • 協働（他省庁・民間との連携）

ISORA の集計データに加え、各国のデジタル施策を整理した Tax Technology のインベントリなども参照されており、税務分野におけるデータとテクノロジー利用の「現状ベンチマーク」として読むことができます。

3. 電子インボイスとトランザクションレベル・レポーティングの記載内容

本レポートでは、「電子インボイス」や「トランザクションレベルのデジタル・レポーティング」を、特定国の個別制度ではなく、各国税務当局に共通するトレンドとして整理しています。

ここでは、その概要を紹介し、日本の議論（構造化CSV、XBRL GL、JP PINT など）との接点を見ていきます。

3.1. 電子インボイスと取引登録装置

第6章「コンプライアンス管理」の中で、OECD は電子インボイスとトランザクション登録装置を、第三者データや業務システムからのデータ取得の一部として位置づけています。

概要は次のとおりです。

  • 2022年時点で、約4割の税務当局が、特定カテゴリーの納税者に対して、税務当局へのデータ転送を伴う電子インボイス方式の利用を義務化している。

  • 約半数の税務当局が、電子レジや電子財務装置など「取引を記録する装置」からデータを受け取っており、そのうち多くの国ではデータが自動的に転送される。

  • 一部の国では、タクシーメーターなど、その他のデバイスからもトランザクションデータを取得している。

いずれも、取引レベルのデータがリアルタイムまたは高頻度で税務当局に送られてくる構図になっている、という整理です。

具体例として、次のようなプロジェクトが紹介されています。

  • リトアニア：Smart Electronic Cash Register Subsystem（i.EKA）

  • サウジアラビア：National E-invoicing Project（Fatoora Project）

リトアニアの i.EKA では、

  • レジや POS 端末の遠隔登録や条件変更のオンライン届出

  • 領収書データ（取引金額、VAT 税率・税額など）の自動転送と電子ジャーナル化

  • これに基づく、ほぼリアルタイムの売上把握と、申告データとの突合によるリスク分析

が実施されていると説明されています。

サウジアラビアの Fatoora プロジェクトでは、

  • 第1段階：紙インボイスを廃止し、電子インボイスの生成・処理・記録を義務化

  • 第2段階：納税者の電子インボイスシステムと税務当局ポータルを接続し、電子インボイス／電子ノートをオンラインで送信・共有

  • 多数の納税者とソリューションプロバイダが参加し、膨大な枚数の電子インボイスを高い成功率で処理

  • インボイスのクリアランス処理時間は 0.1 秒未満

といった、完全電子化とリアルタイム処理に近い仕組みが構築されていることが強調されています。

3.2. トランザクションレベルのデジタル・レポーティング

同じ第6章では、「データの利用可能性の増大」という節のなかで、税務当局が利用する代表的なデータソースを列挙しています。主な例は次のとおりです。

  • デバイスからのデータ

    • オンラインレジ

    • タクシー・トラックの走行コンピュータ

    • ゲート通過情報など

  • 銀行・決済プロバイダからのデータ

    • 納税者の取引明細や取引合計

  • サプライヤからのデータ

    • 電子インボイスを含む仕入先側情報

  • 顧客側のデータ

    • レシートの確認・通報など、顧客から寄せられる情報

電子インボイスはとくに、

  • サプライヤ側データを e-インボイス・システム経由で集約する仕組み

  • 一部の国では、申告書の事前記入（prefill）に活用されている

と整理されています。

要するに、電子インボイスやトランザクション登録装置は、「取引単位のデータを継続的に収集し、それを申告・リスク分析・税務調査に再利用するためのインフラ」として扱われている、ということになります。

これは、日本で議論されている「構造化 CSV」や XBRL GL を用いた取引レベル・仕訳レベルの標準化と非常に親和性の高い方向性です。

3.3. EU を含む各国の VAT 電子化・リアルタイム化の文脈

レポート自体は、ViDA（VAT in the Digital Age）という名称を直接には用いていません。しかし、VAT のデジタル化・リアルタイム化の流れを示す記述は複数あります。

たとえば、第4章では主要税目（個人所得税・法人税・給与天引・VAT）について「期限内に支払われた割合」のばらつきを示しつつ、多くの税務当局が「支払いをより簡単にし、よりリアルタイムにする」ための投資を行っていると述べています。

また、VAT については、

  • 多くの国で VAT 還付を迅速に行っている一方、不正還付のリスクに対応するためリスクベースの管理が必要であること

  • EU 域内については、欧州委員会が毎年 VAT ギャップ報告書を公表し、政策ギャップなどの分析を行っていること

などが紹介されています。VAT ギャップ報告書は、VAT 制度・執行の見直しに向けた共通フレームワークのような役割を果たしており、そこから派生する改革の一つとして、電子インボイス義務化やトランザクションベースのデジタル・レポーティングが各国で進展している、と理解できます。

さらに、第6章の統計では、

  • 電子インボイスの義務化（約4割の税務当局）

  • 電子レジなどからの自動データ転送（約半数の税務当局）

といった数字が、EU 域内だけでなく、ラテンアメリカや中東を含む「世界的な潮流」として整理されています。

EU の個別イニシアティブ名（ViDA 等）は本レポートには出てきませんが、

  • 取引レベルのデジタルデータを集約し

  • それを VAT の申告・還付・税ギャップ分析・リスク分析にリアルタイム／高頻度で活用する

という基本構図は、ViDA の方向性とほぼ同じビジョンを共有していると見てよいでしょう。

4. 日本の国税庁が紹介されている３つのトピック

本レポートでは、日本の国税庁（NTA）の事例が、いくつかのボックス（コラム）として紹介されています。そのうち、データ連携基盤や XBRL GL ととくに親和性が高い三つを整理します。

  • ビジネス全体のデジタル化を促す取り組み

  • AI・データ分析を活用した徴収・コンタクト戦略

  • 金融機関照会のオンライン化

4.1. ビジネス全体のデジタル化を促す取り組み

第6章「コンプライアンス管理」の中に、Japan – Promotion of the digitalisation of businesses through stakeholders というボックスがあります。

おおまかな内容は次の通りです。

  • これまで NTA は主として、電子申告・電子納付など「税務手続き」のデジタル化を進めてきた。

  • しかし、真に生産性向上を図るには、請求・支払や会計など、日々のビジネスプロセス全体のデジタル化が重要であると位置づけ直している。

  • そのため、民間団体、税理士、地域経済団体など多様なステークホルダー、さらには他省庁と連携し、ビジネスのデジタル化を社会全体で進める方向を打ち出している。

  • 具体的には、「ビジネスのデジタル化に向けた共同宣言」や「キャッシュレス推進宣言」、デジタルインボイスの利用促進、補助金の活用支援などが挙げられている。

レポート全体のトーンとして、「税務当局が自らの電子申告システムだけを見るのではなく、企業のバックオフィス全体のデジタル変革のハブとして振る舞い始めている」という評価が読み取れます。

4.1.1. データ連携基盤との接点

この方向性は、日本国内で議論されている次の構想と非常に相性が良いと考えられます。

  • gBizID を起点とした事業者 ID 連携

  • ウラノス・エコシステムにおける各種プラットフォーム連携

  • Peppol / JP PINT や中小企業共通EDI などの標準インボイス・EDI

NTA が「日常業務のデジタル化」を旗印にした場合、単に PDF をメールでやり取りする世界ではなく、標準化されたデータモデルに基づいてシステム間でデータが流通する基盤が不可欠になります。

ここで XBRL GL は、次のような役割を果たしうると考えられます。

  • 取引から仕訳・元帳までを一貫した構造で記述できる「共通の会計データ辞書」

  • 各種インボイス・EDI で発生したデータを、会計ソフト・税務調査・統計・与信などに再利用するためのハブ

  • CSV や JSON など実装フォーマットに依存しない「意味論レイヤ（セマンティックレイヤ）」として、異なるデータ連携基盤どうしを橋渡しする中立モデル

NTA がステークホルダーと連携してビジネスプロセス全体のデジタル化を進めるのであれば、会計・税務データを共通の意味で扱える XBRL GL 的な枠組みを中立ハブとして位置づけることが、次の一手になり得ます。

4.2. AI・データ分析による徴収・コンタクト戦略の高度化

第6章には、Japan – Use of artificial intelligence and data analytics in taxation というボックスがあり、NTA による AI 活用事例が紹介されています。

要点を整理すると、次のとおりです。

  • NTA は、申告漏れリスクの高い納税者を特定し、税収を増やすために AI を活用している。

  • 入力データとして、申告書や財務諸表、第三者報告（源泉徴収、金融情報など）、過去の税務調査結果といった多様な情報を統合している。

  • 統計分析や機械学習により「申告が正しく行われていない可能性が高い納税者」をスコアリングし、その結果をもとに調査・指導の優先順位づけを行っている。

  • 2022年には、中小企業の法人税・消費税調査において、AI が選定したケースの追加税額が平均で約 40% 高かったという結果が示されている。

  • また、地方局が納税者との連絡に苦労していることから、電話・訪問・書面など「どの連絡手段が最も届きやすいか」を予測するモデルも活用している。

ここでは、とくに次の三点が重要です。

  • 大量のデータ

  • 多様なデータソース

  • リスクベース・アプローチ

4.2.1. データ連携基盤と XBRL GL の視点

AI モデルの精度と説明可能性を高めるには、入力データの「整然さ」と「意味の一貫性」が不可欠です。

  • 会計ソフトや業務システムから出てくる CSV や XML がベンダーごとにバラバラだと、前処理コストが膨大になる

  • データ項目の意味（売上か入金か、税抜か税込か、相手先区分は何か等）が不明瞭だと、モデルの結果を現場・政策にフィードバックしづらい

そこで、

  • インボイスレベルでは OpenPeppol / JP PINT、UN/CEFACT CII / 中小企業共通EDI、GS1 Invoice BMS / 流通BMS などのビジネス文書標準

  • 仕訳・元帳レベルでは XBRL GL

を組み合わせて、「トランザクション → 仕訳 → 元帳 → 集計」までを意味論的に接続したうえでデータ連携基盤に載せると、AI モデルの再利用性と説明可能性が高まります。

このような構造化・標準化されたデータ基盤があれば、NTA だけでなく、地方税当局、社会保険・補助金行政、さらには銀行や保証協会なども同じデータを別目的に利用できます。これは、OECD が Tax Administration 3.0 で描いている「データ駆動型の税務行政」の方向性と一致します。

4.3. 金融機関照会のオンライン化

Japan – Digitalisation of inquiries to financial institutions というボックスでは、税務調査・滞納整理における金融機関照会のデジタル化が紹介されています。

主なポイントは次のとおりです。

  • NTA は毎年約 600 万件の金融機関照会（預金・貯金情報の照会）を行っている。

  • 以前は書面照会や金融機関への訪問に依存していたが、2021年10月にオンライン照会へ切り替えた。

  • その結果、回答までの平均期間が「数週間」から「2.3日」まで大幅に短縮された。

  • 書面や訪問が不要になったことで、NTA 側・金融機関側双方の事務負担が大きく軽減された。

  • 今後は、このオンライン照会に対応する金融機関数や利用件数をさらに拡大する方針である。

4.3.1. データ連携基盤と金融インフラ

この事例は、API ベースのデータ連携基盤の可能性を示す好例です。

  • 税務当局と金融機関のあいだで、安全なチャネルとフォーマットを決めれば、手作業の調査を大幅に削減できる

  • 将来的には、照会結果を XBRL GL の勘定残高や取引データと結びつけることで、自動照合・異常検知・監査支援まで視野に入る

ここで鍵になるのは、

  • 安全な ID 連携（gBizID や分散IDなど）

  • データ連携基盤（ウラノスや Peppol ベースの SML/SMP 等）

  • 標準化されたデータ構造（銀行口座のトランザクション定義と XBRL GL とのマッピング）

といった要素の組み合わせです。

5. OECD レポートが示す「データ駆動行政」と日本への示唆

レポート全体を通じて、OECD は次のような方向性を強く打ち出しています。

  • e-Filing・e-Payment の普及により、主要税目の電子申告率は着実に上昇している

  • 多くの国で、第三者からの詳細な支払情報（給与・配当・利子・不動産取引など）を収集し、事前記入やクロスチェックに活用している

  • 約8割の税務当局がビッグデータ分析を行い、多くが AI によるリスク評価・脱税検知を実装している

  • 電子インボイスや POS 等のトランザクション登録装置の導入が進み、取引レベルのデータがリアルタイムまたは高頻度で入手可能になりつつある

つまり、世界の税務行政はすでに「データとテクノロジーの実用段階」に入っており、日本もその一員としてレポートの中で位置づけられています。

ここに日本独自のデータ連携基盤（gBizID、ウラノス、中小企業共通EDI、Peppol / JP PINT など）をどう重ねるかが、今後10年の競争力を決めるポイントになると考えられます。

6. XBRL GL が果たしうる具体的な役割

最後に、XBRL GL がこの文脈でどのような役割を担い得るかを整理します。

6.1. データ連携基盤の「中立ハブ」

インボイスや EDI は、ビジネスプロセスごとにメッセージ構造が異なります。しかし最終的には、すべて「仕訳日記帳・元帳」に集約され、税務申告・決算・監査・統計などに利用されます。

XBRL GL は、この「仕訳・元帳」の世界を標準化する仕様であり、

  • どの連携基盤から来たデータでも、XBRL GL にマッピングすれば会計的な意味を失わずに統合できる

  • 税務当局は XBRL GL という一つの論理モデルに対して検証・分析ロジックを作ればよく、個々のベンダー独自 CSV や EDI ごとに別々のロジックを持たなくて済む

という利点があります。

6.2. AI・監査・税ギャップ分析の共通データモデル

Tax Administration 2024 の後半では、税ギャップ推計の手法（トップダウン／ボトムアップ）やデータソースについて詳細な整理が行われています。

ボトムアップ型の精緻なギャップ分析や、高度な AI リスクモデルを構築するには、次のような情報が欠かせません。

  • 仕訳レベルの詳細データ

  • 勘定科目・補助科目・取引先・インボイス番号などのキー情報

  • 税区分や源泉徴収、社会保険との連携情報

これらは、まさに XBRL GL が最も得意とする領域です。

標準化された GL データがあれば、

  • 複数年度・複数業種・複数国のデータを一貫した指標で比較

  • 税務調査・AI モデル・税ギャップ推計・政策評価を同じデータレイク上で実行

  • 監査人・税務当局・規制当局が、整合した視点で企業のリスクを評価

といった世界が現実味を帯びてきます。

6.3. 中小企業デジタル化支援との橋渡し

NTA が強調する「ステークホルダーと連携したビジネスのデジタル化」は、中小企業にとっては「会計ソフトの選定や乗り換え」「EDI・インボイスへの対応」といった非常に具体的な課題に落とし込まれます。

XBRL GL を中立ハブとして位置づければ、

  • 既存会計ソフトの CSV から XBRL GL (xBRL-CSV準拠の構造化CSV) への変換

  • XBRL GL (構造化 CSV) から 各種のデジタルインボイスへの変換

  • その上での税務署向け・銀行向け・補助金申請向けレポート生成

といった、「一度データをきちんと構造化しておけば、用途ごとに何度でも使える」構造が作れます。これは OECD が強調する「納税者負担の軽減」とも整合的です。

7. おわりに：Tax Administration 2024 から見える次のステップ

『Tax Administration 2024』の日本関連部分と、電子インボイス／トランザクションレベル・レポーティングに関する記述を整理すると、国税庁はすでに次のような姿で国際的にも評価されていることがわかります。

  • ビジネス全体のデジタル化の推進役

  • AI・データ分析の積極的ユーザー

  • 金融機関とのオンライン連携の実務プレイヤー

今後、日本独自のデータ連携基盤（gBizID、ウラノス、中小企業共通EDI、Peppol / JP PINT など）をこの方向性にどう位置づけるかが課題です。

その際に重要になるのは、

  • 物理的なネットワーク（SML / SMP や各種 API 基盤）

  • 認証・電子署名・ID 連携の仕組み

  • そして何よりも、XBRL GL を含む意味論レベルの標準化

を組み合わせることです。

OECD が描く Tax Administration 3.0 のビジョンを、日本流に実装していくための一つの道筋として、「構造化 CSV」と「XBRL GL」を中核とした会計・税務データ連携基盤をどう設計するか――このレポートは、その検討を進めるための良い材料になっていると言えるでしょう。

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投稿者:

Nobuyuki

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