完璧より大胆に：Airwallexの税務チームはAIを軸にどう生まれ変わったか

税務は特に複雑な領域です。AIは助けになるのでしょうか、それとも事態をさらに複雑にするのでしょうか。

税務は、財務の中でも最も複雑な領域の1つです。規制の背後にある原則を解釈し、そのうえで業務の効率化を図りながら、事業とどう整合させるかを判断する必要があります。Airwallexは現在26カ国で事業を展開しており、26通りのルールを順守し、毎年の改正にも対応しなければなりません。

税務は従来、手作業が多く、コンプライアンス対応の負担が大きい部門と見られてきました。しかし実際には、自律的に動くAIの活用で先頭を走っています。当社がForresterに委託した最近の調査（英語）では、税務チームの15%がすでにAIによる業務フローを自律的に実行しており、その割合は他の多くの財務部門を上回っていました。つまり、税務の自動化は新たな標準となっており、慎重な取り組み方が求められているのです。

財務部門の業務の洗い出しから得た教訓

AI変革の一環として、私たちは財務部門のすべての業務を洗い出しました。税務では業務単位で網羅的な洗い出しを行い、データの出どころ、実施している作業、関わっている社員、生み出している成果物を詳しく調べました。これにより、私たちのプロセスと改善の機会が明確になりました。わかったことは次のとおりです。

1. 税務コンプライアンスの自動化が最大の機会

税務コンプライアンス業務の最大75%は自動化できます。ただし、人による判断と意思決定がある程度必要な部分は今後も残ります。この75%という数字は、年々重みを増しています。事業の成長に伴い、コンプライアンス業務の量は今後も増え続けるからです。今のうちに自動化を進めるほど、将来の余力を生み出せます。

2. 自動化の前に、地域間で標準化が必要

私たちは、地域ごとに業務の進め方が異なり、標準化が必要だと気づきました。税務はコントローラー（経理担当）から提供される財務情報に依存しており、各地域のコントローラーは別々のチームに所属しているため、データの1つひとつが異なるプロセスから生まれていました。自動化を始める前に、最終的な形として1つのプロセスと1つのデータセットに合意する必要があったのです。簡単なことではありませんが、取り組む価値は十分にあります。

3. 基になるデータの整備を先に行う必要があった

前述の地域ごとのばらつきは、より大きな傾向の表れの1つでした。全体を通じて、自動化の成熟度は多くの場合、基になるデータの質で決まっていたのです。何かを自動化する前に、そのデータを深く掘り下げ、正しく整える必要がありました。そのため、税務データの基盤全体の整理に多くの労力を費やしました。

AIは税務の仕事のあり方そのものを変える

業務の洗い出しから得た学びによって、どこに力を注ぐべきかの方向性が明確になりました。私たちは、AIが扱えるクリーンで一貫したデータ基盤を整える下準備を行いました。それが整ったことで、税務チームはプロセスの非効率を取り除くことができました。これまでのところ、私たちの仕事は主に2つの点で変わりました。

1. 税務コンプライアンスを自動化する

私たちは現在、税務申告書の作成とレビュー、そしてそれらに対する統制を含め、税務コンプライアンスの全サイクルの自動化を進めています。手作業のプロセスをなくすことで、税務部門の付加価値の高い仕事、つまりタックスプランニング、税務戦略、移転価格ポリシー、より大きな専門的課題の解決に時間を使えるようになります。時間の50〜70%を繰り返し業務に費やしていた頃には、手が回らなかった仕事です。

たとえば、VAT（付加価値税）やGST（物品サービス税）の申告です。私たちは買掛金・売掛金（AP/AR）のデータソースからデータを取り込む仕組み（パイプライン）を構築し、主要な国・地域でプロセスを標準化しました。そして、従来の方法と並行して自動化した処理を動かす初めての並行稼働に成功しました。現在、VATとGSTの申告はほぼエンドツーエンドで作成されており、システムがVATの納税額と還付率を計算し、申告書テンプレートの下書きを自動で作成します。その下書きを外部の税務アドバイザーに渡しており、彼らの役割は下書きの作成から、私たちが作成したもののレビューへと変わりました。

2. より早い段階から、パートナーとして事業に助言する

AIは、部門として事業に助言する方法も変え、私たちが最前線でパートナーとして関われるようにしました。以前は、専門知識や市場慣行、業界横断的な経験への特別なアクセスを持つ外部アドバイザーに大きく頼っていました。そうした情報を社内チームが独自に得るのは難しかったからです。今では、AIのおかげで、その情報格差が縮まっています。

AIによって、税務リサーチ、情報収集、初期の専門的分析にかかる時間が劇的に短縮されました。私たちはAIを使って、各国・地域の税法をより深く理解し、以前は外部アドバイザーに頼っていた初稿を作成しています。これは、VATとGSTについて外部の税務代理人との間で行ったのと同じ転換です。アドバイザーは今では、私たちのために成果物を作るのではなく、私たちの成果物をレビューしています。

こうしてチームが助言業務を主導する時間が生まれ、今では案件の最後に承認するためだけでなく、最初の段階から声がかかるようになりました。その信頼に素早く応えられるよう、私たちは独自のシステムやソリューションの構築を始めました。そのためには、チームに迎えたい税務プロフェッショナルの人物像を見直す必要がありました。

コードを書く税務の専門家が、これを実現する

税務は、法律の知識、会計、財務が交わる頂点に位置しています。私たちが求めるのは、データとプロセスへの強い意欲を持つ、独創的で想像力豊かな人材です。

実際のところ、世の中にいる「税務テクノロジー」の専門家は、たいていこのタイプではありません。多くは2つのグループに分かれます。1つは、税務を少し学んだエンジニアやデータ人材で、自らソリューションを作るのに必要な税務の中核的な専門知識が不足しています。もう1つは、Big 4（4大会計事務所）出身のコンプライアンスと自動化を兼ねる専門家で、現在は自動化に注力しているものの、実際に何かを作る方法は知りません。

Airwallexの税務の専門家は違います。私たちはエンジニアを迎えるのではなく、12年以上の経験を持つ税務プロフェッショナルを採用し、自動化とAIだけに専念してもらっています。この人材は、プロセスの自動化について豊富な経験を持つ別の税務シニアマネージャーと私が指導しています。彼は自動化やテクノロジーの分野でフルタイムの経験はありませんが、その好奇心と物事を変えようとする意欲が、採用の決め手になりました。

専門知識は絶対に欠かせません。何を作ろうとしているのかを理解していなければ、機能しないものを作ってしまいます。AIはハルシネーション（もっともらしい誤り）を起こし、自動化は壊れることがあります。だからこそ、専門知識と経験を持つ人が判断を下し、必要に応じてAIに異を唱え、AIの業務フローが壊れたときに問題を解決する必要があるのです。

速く動くべき理由：リリースし、壊し、作り直す

AIが登場する前、私たちは何も自分たちで作ろうとはしなかったでしょう。問題があれば、外部に委託するか、ソフトウェアを買うか、アドバイザーを呼ぶしかありませんでした。今では、自分たちで解決策を見つけています。独自のアプリを作り、独自の業務フローを作り始めました。たとえば、私のチームメンバーの1人は、移転価格文書をOECDの原則や各国の原則に照らしてレビューし、人によるレビューの前に不足点を指摘する、移転価格文書レビュー用のAIエージェントを作りました。

全員がバイブコーディング（AIに指示を出しながらソフトウェアを作ること）をすべきだとは思いませんが、誰かがやってくれるのを待つのではなく、自分たちでソリューションやAIツールを作ることに前向きになるよう、考え方を変えてもらう必要があります。税務の専門家は、プロセスを重んじ、完璧を求める傾向が強いため、この転換は思っているより難しいものです。

私たちは速く作り、とにかくリリースとテストを始める必要があります。どんなプロダクトでも完璧な形にたどり着くことはありませんが、試し始めなければどこにも行けません。そして、常にセーフティネットを確保しています。たとえばデータ抽出では、SQL上に過去の列を残したまま新しい列を追加することで、大きな改善を実現しました。何かが壊れても、過去の状態に戻ることができます。

今後の優先課題

強固なデータ基盤、適切な税務プロフェッショナル、そして速く動くための基本原則がそろったことで、私たちは次の優先課題を定めました。

• 間接税のソリューションをグローバルに展開する

• 移転価格文書の作成とレビューを自動化する

• 繰り返し発生する中核的な税務アドバイザリー業務を自動化する（例：Airwallexで稼働するすべてのFP案件とEnterprise案件のレビュー）