相続税のAI税務調査が2025年7月開始！正確な申告の重要性と対策を徹底解説

2025年7月から、国税庁はAIを活用した相続税の税務調査を本格導入します。申告の正確さが自動的にスコアリングされ、調査対象が選定される新時代に突入します。本記事では、AIの仕組みと選ばれやすいリスク要因、そして対策まで詳しく解説します。

AI税務調査の導入背景と目的

高齢化が進行し相続発生件数が年々増加する中、国税庁は従来の人的な調査体制では対応しきれない課題を抱えてきました。これに対応する形で導入されるのが、AIによる調査選定の仕組みです。以下のような背景が導入の根拠となっています。

導入の理由	詳細内容
相続発生件数の増加	年間13万件以上の申告に人的対応は困難
調査効率の向上	人員削減に伴い、デジタル技術を活用した運用が必須
調査選定の精度向上	感覚的な判断ではなく、データに基づく客観性を確保
不公平感の是正	ランダム調査を廃止し、公平性を担保

このように、制度改革としての意味も大きく、今後の税務行政のあり方を示すモデルケースとなります。

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AIスコアの算出方法と調査対象選定プロセス

AIは、数十万件に及ぶ過去の調査データを機械学習し、リスクスコアを算出します。これにより、申告内容ごとの「調査必要性」が数値で表され、スコアが高いほど優先度が高くなります。以下の表に、主な評価対象とそのリスクポイントを整理しました。

評価項目	リスク要因の例
現金・預貯金	多額の現金が通帳に反映されていない
不動産評価	路線価と著しく乖離した申告額
名義預金	実質的に被相続人の資産とされる親族名義口座
保険金	直前の契約変更や非課税限度を超える受取額
債務控除	契約書がない、利息が不自然など

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調査の流れと納税者への影響

AIによるスコアリングは、申告後すぐに反映され、調査対象が決定されます。対象となった場合の流れは以下のようになります。

フェーズ	概要説明
スコア算出	申告情報からAIが点数を自動算出
優先度付け	スコア上位案件を調査候補に選定
書面確認	必要に応じて税務署が書類を追加提出依頼
実地調査	重要と判断された場合、訪問調査や事情聴取が実施

このプロセスにより、納税者側は「知らなかった」では通用しない対応力が求められます。

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よくあるミスと事前防止策

以下のようなケースが、実際にAIによってリスク判定されやすい典型例です。

ミスの例	推奨される対策
名義変更していない口座の申告漏れ	被相続人管理口座は全てリスト化し精査
家族間での借金契約が口頭のみ	金銭消費貸借契約書を作成し保存
不動産評価の一律適用	路線価と倍率、類似取引事例を精査
申告時に保険金を記載漏れ	契約者・受取人・保険金額を一覧管理

これらを回避することが、スコア低減に繋がると考えられます。

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税理士の活用と専門家の選び方

AIによる調査では書類や証拠の整備がより重要になります。税理士を選ぶ際には、以下のような視点が有効です。

評価基準	理由
相続税の申告件数が多い	実務経験が豊富で、レアケースにも対応できる
説明がわかりやすい	法律や税制を一般人にも丁寧に説明できる
チームで対応している	複数の税理士・行政書士がサポートできる
調査対応も含めて請け負う	問題が発生した際も全面的に代理してくれる

このような専門家との連携により、安心して申告に臨むことが可能です。

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まとめ

AIの導入により、これまで以上に「正確性」と「根拠」が求められる時代となります。誰にとっても一度きりである相続税申告だからこそ、準備不足によるリスクは極力避けるべきです。

以下のチェックリストを参考に、申告前の準備を進めてください。

チェック項目	実施状況を確認
資産・負債の全項目を洗い出したか
生命保険・預金等の名義人を確認済か
不動産の評価方法が適正か
借用書など契約関連書類があるか
専門家の確認を受けているか