税務でAIが間違えるのは、知識より言葉の定義がずれたとき

AIは初心者の味方です、という宣伝文句があります。ところが税務の現場の報告を読むと、AIでいちばん得をしているのは、AIの答えの誤りを見抜ける専門家のほうに見えます。

NotebookLMは、読み込ませた資料だけを根拠に、要約や質問応答を行うGoogleのAIツールです（2026年7月にGemini Notebookへ名称が変わっています）。この記事では、税理士や会計士が、税務の手引きの読解、財務書類の分析、税制改正の要約、事務所内のナレッジ共有にどう使っているのかを2025年時点の情報で確かめ、報告されている誤答の一例から、税務でAIを使うときに先に固めておくべきものは、知識よりも言葉の定義ではないか、という見方を示します。

NotebookLMは、資料に根拠を限定して読む道具です

NotebookLMでは、PDF、Googleドキュメントやスライド、ウェブページ、YouTube動画、音声ファイルなどをソースとして追加し、その内容について質問します。回答や要約には元の資料へのリンクが付くため、どこに書いてあったのかをすぐ確かめられます。基本の機能は無料で使え、ビジネス向けには有料プランもあります。国税庁の手引き、決算書、税制改正の資料など、読むべき文書が多い会計や税務の仕事で、下読みを任せる道具として注目されています。

会計と税務では、五つの場面で使われています

一つ目は顧客対応の準備です。国税庁の年末調整の手引きを読み込ませ、よくある質問の形にまとめさせると、新しく事業を始めた顧客向けの説明のたたき台になります。生成された文章は、完全に初心者向けとまでは言えないものの、専門用語がやや平易になっており、税理士がさらに噛み砕けば顧客に届けられる、と報告されています。

二つ目は記帳や会計業務の確認です。減価償却資産の申告の手引きなどを読み込ませれば、要件や申告方法を説明してくれます。ただし、一括償却資産について尋ねた実例では、資料の用語の違いから誤った答えが返ってきました。

三つ目は財務書類の分析です。ある企業のCIOは、税務署に提出した決算報告書を読み込ませ、ビジネスモデルや財務の健全性をまとめさせたところ、会社の課題や足りない指標まで指摘されたと報告しています。米国のCPAであるByron Patrick氏も、過去数年分の財務諸表から傾向や異常値を分析させ、それまで気づかなかった支出の増加や売上の減少を指摘されたといいます。同氏も、税務の判断は最終的に専門家に確認すると述べています。

四つ目は税制改正の要約です。ある税理士は、89ページの税制改正大綱を読み込ませ、A4一枚の要約に仕上げました。ソースをPDFに限定しているので安心感があり、概略を作ってくれるので手間が省ける、と評価しています。五つ目は事務所内のナレッジ共有で、過去の提案書、契約書、社内規程などを集めておけば、似た案件や該当する規程をすぐ探せます。Byron Patrick氏は、音声の要約を犬の散歩中に聞いていると話しています。

報告された誤答は、知識ではなく言葉のずれから来ていました

二つ目の場面の誤答をもう少し見てみます。原因は、AIが税の知識を持っていなかったことではなく、資料の中の用語の違いだったと報告されています。税務には、減価償却資産、一括償却資産、少額減価償却資産のように、字面が似ていながら、対象となる金額の範囲や償却のしかたが違う別々の制度が並んでいます。人が読んでも、うっかりすると取り違える言葉です。

AIは、似た字面の言葉を、文脈から近い意味のものとして結びつけてしまうことがあります。日常の文章ならそれで困りませんが、税務では、一語の違いが要件の違いになり、要件の違いが税額の違いになります。ここで誤りを見抜けるのは、その言葉の違いを最初から知っている人だけです。AIは初心者の味方だという宣伝とは逆に、この道具で得をするのは誤りを見抜ける専門家のほうで、知識のない人が出力をそのまま信じれば、誤った判断につながります。国内の税理士からも、誤答は避けられないが、それを見抜く訓練にもなる、という感想が寄せられています。

89ページの大綱をA4一枚にまとめる速さも見事ですが、削られたページの中に、自分の顧客にだけ関係する一行が入っていないかどうかは、A4一枚からは分かりません。要約が正しいかどうかと、要約が自分の顧客にとって足りているかどうかは、別の問いです。

定義を先に渡し、判断は人が下します

言葉のずれが原因なら、対策も言葉の側にあります。

• 質問の前に、使う用語の定義を渡す: どの制度のどの用語を、どの意味で使うのかを、根拠の資料名と一緒に書いて渡す
• 似た用語との違いを先に言わせる: 答えの前に、取り違えやすい用語との違いをAIに挙げさせ、そこで食い違いがないかを確かめる
• 原典で照合する: 要件と用語は、引用元の手引きや法令で最後に確認する

そのうえで、守るべき線があります。法令の表現の細かなニュアンスを取り違えることがあるため、原典に当たる作業は省けません。NotebookLMは追加した資料しか参照せず、ウェブページのリンク先までは読まないので、資料になっていない最新の運用は別に調べる必要があります。そして、このツールが税務相談に使える、と宣伝したり、個別の税務判断をAIに委ねすぎたりすると、税理士法に触れるおそれがあると指摘されています。あくまで情報を集める道具と位置づけ、最終判断は専門家が下すことが前提です。

もっとも、ここで取り上げた誤答は一つの実例で、税務でのAIの誤りの多くが言葉のずれから来る、とまでは言えません。どの種類の誤りがどれだけ起きるのかは、まだ十分に調べられていないからです。言えるのは、少なくとも言葉のずれによる誤りは、定義を先に固めることで減らせる、ということです。

あなたの事務所や職場で、似た字面なのに意味の違う言葉は、いくつ思い浮かびますか。その違いを、新しく入った人やAIに、言葉で説明して渡せているでしょうか。

この記事の背景にある考え方は、拙著『GoogleのAI NotebookLM 意思決定の強化書』の1章1節「意思決定の構造と前提の要素」に書きました。業務効率化という同じ言葉で、残業の削減を思い浮かべる人とミスの削減を期待する人がいて話がすれ違う、という例から、言葉の意味を短く固める定義辞書を導く節で、そこには「それを防ぐため、言葉の定義を固定します。」とあります。この節を読むと、AIや同僚に仕事を渡す前に、どの言葉の意味を固めておけば答えのずれが減るのかを、自分で見つけられるようになります。