ＢＡツール・プログラミング言語を用いてデータを分析【ＡＩ・機械学習】過去の調査事績等の傾向から、申告漏れの可能性が高い納税者を判定1高高高高212行行行高B社ーD社高C社国税と地方団体との間で行う相互の情報提供について、データにより連携する対象範囲を拡大すべく検討を進めます。税務調査や滞納整理に際して金融機関等に行う預貯金等情報の照会について、オンライン照会の対象となる金融機関セキュア回線ＬＧＷＡＮ分析用データベース◆接触方法の予測結果のイメージ文書催告課税情報等地方団体（地方税部局）社会保障当局法人名法人名A社B社A社B社C社C社D社D社法人名リスクリスクリスクA社応答する可能性の高さをスコアで提示BAツールプログラミング言語※マイナンバー制度の情報連携の仕組み統計分析・機械学習等接触できる可能性の高さをスコアで提示ＡＩ・データ分析の活用関係機関への照会等のデジタル化申告漏れの可能性が高い納税者の判定滞納者への最適な接触方法等の予測国・地方間のデータ連携の対象範囲拡大連携対象データ（現状）（国・地方間のデータ連携の対象範囲拡大）データによる連携の更なる拡大や国税・地方税当局間での個別照会・回答業務のデジタル化を目指す。金融機関等に対する預貯金等照会のオンライン照会の拡大（対象の金融機関等の拡大）金融機関等に対して、オンライン照会サービスの利用勧奨を実施。証券会社や生命保険会社等に対しても、オンラインによる照会の枠組みを広げるべく利用を勧奨。預貯金等照会システム2755様々なデータを収集し、分析用に加工申告・決算情報資料情報調査事績※ＢＡ（Business Analytics）ツール…蓄積された大量データから統計分析・機械学習等の高度な分析手法を用いて、法則性を発見し、将来の予測を行うツール滞納者電話催告臨場催告ＢＡツールプログラミング言語PDFPDF収集した様々なデータを、ＢＡツール・プログラミング言語を用いて統計分析・機械学習等の手法により分析することで、申告漏れの可能性が高い納税者等を判定し、その分析結果を活用することで、効率的な調査・行政指導を実施し、調査必要度の高い納税者には深度ある調査を行う取組を進めています。データ加工ＢＡツール・プログラミング言語を用いて、滞納者の各種情報（過去の接触事績、申告書データ、業種等）を基に、滞納者ごとに接触できる可能性の高い方法（電話催告、臨場催告、文書催告）を予測し、効率的な滞納整理を実施します。集中電話催告センター室においては、滞納者の情報（規模・業種等）や過去の架電履歴等を分析し、曜日・時間帯ごとの応答予測モデルを構築した上で、応答予測の観点を追加したコールリスト（ＡＩコールリスト）に基づき架電する等により、応答率の向上を図ります。Ａ社Ｂ社Ｃ社データの連携国税当局（国→地方）〇所得税確定申告書〇法人納税者の開廃業・異動等に係る申請・届出〇法人税申告時に提出された財務諸表／法人税情報（法人名簿情報・申告決議情報等）（地方→国）〇扶養是正情報等〇地方団体で受理した所得税確定申告書の情報ＡＩも活用しながら幅広いデータを分析することにより、申告漏れの可能性が高い納税者の判定や、滞納者の状況に応じた対応の判別を行うなど、課税・徴収の効率化・高度化に取り組んでいきます。等を拡大すべく、利用勧奨に取り組みます。申告漏れの可能性の高い納税者を判定【集中電話催告センター室】【税務署】電話催告臨場催告CSV統一フォーマット【対象の金融機関数】データ分析の結果を活用し効率的な調査・行政指導や深度ある調査を実施◆応答予測結果のイメージＥ社の応答予測Ｄ社の応答予測Ａ社の応答予測月火…8時0.7280.834…プログラミング言語9時0.5530.915……………CSVⅢ課税・徴収事務の効率化・高度化等Ⅲ課税・徴収事務の効率化・高度化等R6.4（目標）火曜日９時台に架電CSVCSVCSV図8 AI・データ分析の活用図9 関係機関への照会等のデジタル化1000.9250.1030.4120.5160.1090.8010.1030.7890.320〇一部の法定調書〇源泉徴収義務者情報R3.10R4.12 22 ファイナンス 2023 Oct.
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