税理士のみなさん、最新記事「Why AI startups are taking data into their own hands」は読みましたか？
TechCrunchが報じたこの記事では、AI企業が自らデータ収集に乗り出している最新トレンドが紹介されています。大量のデータをかき集める時代から、少数精鋭の「質」重視へ。この変化は、税理士業界にも大きなヒントを与えてくれるものです。
元記事を5つのポイントで要約
- AI企業が外部委託をやめて、自社でデータ収集を行う流れが加速している
- Turing LabsはアーティストやシェフなどにGoPro撮影を依頼し、手作業のデータを収集
- メールAI企業Fyxerは、エンジニアの4倍の数の秘書経験者を雇ってデータを訓練
- 「量より質」が合言葉。高品質なデータこそがAI性能を左右する
- 独自のデータ収集が競争優位性となり、模倣困難な「堀」を築く
なぜ今「質」が重視されるのか
ネットから集める時代の終わり
以前のAI開発では、インターネット上のあらゆる情報をかき集めて学習させるのが主流でした。
とにかく膨大な量のデータを集めれば、AIは賢くなると考えられていたからです。
しかしその結果、精度の低い情報やノイズが大量に混ざり込み、AIの判断が不安定になるケースが増えました。
特に専門性の高い分野では、誤った情報を学習したAIが誤った回答を出すリスクが顕在化してきたのです。
少数精鋭データの威力
Fyxerの創業者は「データの質こそがパフォーマンスを決める」と断言しています。
同社では、経験豊富な秘書が「このメールに返信すべきか」という判断基準を丁寧に教え込みました。
量を追うのではなく、正確で信頼できるデータを厳選して学習させることで、AIの精度は飛躍的に向上するという事実が明らかになってきたわけです。
税理士業務でも同じことが言えます。
freeeやマネーフォワード会計といったクラウド会計ソフトは膨大な仕訳データを持っていますが、その中で本当に正確な仕訳は一部に過ぎません。
誤入力や修正前のデータが混在している可能性があるからです。
税理士こそ「質の高いデータ」を持っている
あなたの事務所に眠る宝の山
税理士事務所には、長年蓄積してきた申告書、仕訳データ、顧問先とのやり取り記録などが大量にあります。
これらは単なる過去の記録ではなく、専門家が監修した「高品質なデータ」そのものです。
一般的なAIが学習するネット上の税務情報は、正確性に欠けるものも多く含まれています。
一方で、税理士が関与したデータは税法に基づいて精査されており、信頼性が段違いに高い。
独自データが競争力を生む時代
記事の中でFyxerは「データ収集こそが最大の競争障壁」と語っています。
誰でもオープンソースのAIモデルは使えますが、質の高いデータを集めて訓練できる人は限られるからです。
税理士業界でも同じ構図が生まれつつあります。
自事務所で蓄積してきた顧問先データや判断事例を活用できれば、他事務所では真似できないAIツールを構築できるのです。
たとえば、特定業種に特化した事務所なら、その業種特有の会計処理や税務判断をAIに学習させることができます。
建設業に強い事務所なら完成工事基準の判断データ、医療機関に強い事務所なら保険診療と自由診療の区分データといった具合です。
税理士がデータ活用で始めるべきこと
まずは自事務所のデータ整理から
最初のステップは、事務所内に散在するデータを整理することです。
A-SaaSやTKC、JDL、弥生会計など、使用しているシステムごとにデータがバラバラになっていませんか。
データを一元管理できる環境を整えるだけで、将来的なAI活用の土台ができます。
クラウドストレージに整理して保存しておくだけでも価値があります。
また、顧問先とのやり取りもChatworkやSlack、メールなどに分散していることが多いでしょう。
これらのコミュニケーション履歴も、将来的には「税務相談AIの学習データ」として活用できる可能性があります。
品質管理の仕組みを作る
Turing Labsが複数カメラで同じ作業を撮影したように、データの品質を担保する仕組みが重要です。
税理士業務なら、入力された仕訳を複数の視点でチェックする体制を整えましょう。
| チェック項目 | 確認内容 | 担当者 |
|---|---|---|
| 入力段階 | 証憑との照合、勘定科目の妥当性 | 入力担当者 |
| 中間レビュー | 月次推移の異常値チェック | 主任クラス |
| 最終確認 | 税務リスクの評価、節税提案 | 税理士 |
このように段階的にチェックされたデータは、AI学習の教材として極めて高品質なものになります。
AI時代の税理士の新しい役割
データの「目利き」になる
記事では「質の高いデータを見極められる専門家」の価値が強調されていました。
Fyxerが経験豊富な秘書を雇ったように、税理士も「どの判断が正しいか」を見極める専門家として重要性が増します。
ChatGPTやClaude、Geminiといった汎用AIは税務の基本的な質問には答えられますが、個別具体的な判断は苦手です。
そこで税理士が判断基準を示し、AIに学習させることで、精度の高い税務AIが生まれるのです。
「教える」スキルが差別化要因に
Turing Labsの事例では、アーティストが作業工程を丁寧に記録することで、AIが複雑な手順を学習できました。
税理士も同様に、自分の判断プロセスを言語化し、記録に残すスキルが求められます。
たとえば、減価償却方法の選択理由、交際費と会議費の区分判断、役員報酬の設定根拠など、ベテラン税理士が経験則で行っている判断を、若手スタッフやAIが学べる形で残していくことです。
これまでは「背中を見て覚えろ」で済んでいた部分を、明文化・データ化する作業が今後のカギとなります。
この「暗黙知の形式知化」こそが、AI時代における税理士の最大の資産になるでしょう。
今すぐ始められる実践ステップ
小規模から始める習慣づけ
いきなり大規模なデータ整備は難しいので、小さく始めることをおすすめします。
たとえば以下のような取り組みから。
- 毎月の顧問先対応で「よくある質問」とその回答をNotionやEvernoteに蓄積する
- 特殊な会計処理をした際は、判断根拠と参照した通達をExcelにまとめる
- 申告書作成時の気づきや注意点を、顧問先ごとにコメント欄に記録する
- スタッフ間の質疑応答をChatworkやSlackで行い、検索可能な状態にする
これらの小さな蓄積が、数年後には事務所独自の「知識データベース」となります。
事務所全体の意識改革
記事のFyxerでは、エンジニアよりも秘書を多く雇うという大胆な判断をしました。
税理士事務所でも、データ品質を重視する文化を醸成することが重要です。
「とりあえず入力すればいい」ではなく、「なぜこの仕訳を選んだのか」を意識する習慣をスタッフ全員に持ってもらいましょう。
そのためには所長自らが、データの重要性について発信し続ける必要があります。
月例のミーティングで「今月のベストデータ」を共有したり、丁寧なデータ入力をした担当者を表彰したりするのも効果的です。
データ品質への意識が高まれば、自然と事務所全体の業務レベルも向上していきます。
外部ツールとの連携を考える
最近では、税理士向けのAI補助ツールも増えてきました。
PwCやデロイトなどの大手監査法人も独自のAI開発を進めていますし、中小事務所向けにはMoneytreeやLayerXといったフィンテック企業が様々なサービスを提供しています。
こうしたツールを導入する際も、自事務所のデータを学習させられるかどうかが選定基準になるでしょう。
カスタマイズ性の高いツールを選び、自事務所のノウハウを反映させることで、他事務所との差別化が図れます。
まとめ：データの時代における税理士の立ち位置
AI企業が「量から質へ」と舵を切っている今、税理士業界も同じ転換点に立っています。
大量の仕訳を素早く処理することよりも、一つひとつの判断の精度と根拠を大切にする時代です。
あなたの事務所に蓄積されている顧問先データ、判断事例、コミュニケーション履歴は、AI時代における最強の武器になり得ます。
それらを整理し、品質を担保し、活用できる形にしておくことが、これからの競争優位性を決めるでしょう。
Turing LabsやFyxerの事例が示すように、専門家が丁寧に作り上げたデータには、どれだけ技術が進歩しても真似できない価値があります。
税理士という専門職だからこそ持っている「正確性」と「信頼性」を、データという形で残していく。
今日からできることは、業務の中で生まれる判断や気づきを、少しずつ記録していくことです。
それが積み重なれば、数年後には誰にも真似できない「あなただけのAI」を育てる土壌になっているはずです。
AI時代だからこそ、人間の専門性が光る。
税理士のみなさんも、今日から「データの質」を意識した業務習慣を始めてみませんか。
よくある質問と回答
Answer まずは既存のデータを整理することから始めましょう。会計ソフトごとにバラバラになっているデータを、クラウドストレージに集約するのが第一歩です。次に、データの品質を確認してください。誤入力や修正前のデータが混在していないか、チェック体制を整えることが重要です。また、顧問先とのやり取り記録もChatworkやメールから抽出し、検索可能な形で保存しておくと良いでしょう。個人情報保護の観点から、顧問先名や個人名は匿名化する処理も必要になります。
Answer 最も大切なのは、判断の根拠を記録に残す習慣です。たとえば勘定科目を選択した理由、特殊な会計処理を行った背景、税務上の判断根拠などをメモとして残しておきましょう。また、複数人でのダブルチェック体制を構築し、入力ミスや判断ミスを早期に発見できる仕組みを作ることも効果的です。さらに、顧問先への回答内容を事務所内で共有し、標準的な対応方法を蓄積していくことで、データの一貫性と品質が向上します。
Answer 規模に関係なく、独自データの蓄積は可能です。むしろ小規模事務所の方が、特定業種や特定地域に特化しているケースが多く、その分野における専門性の高いデータを集めやすいメリットがあります。フルスクラッチでAIを開発する必要はなく、ChatGPTのカスタムGPTsやNotionのAI機能、MicrosoftのCopilotなど、既存ツールに自事務所のデータを学習させる方法もあります。月額数千円程度から始められるサービスも増えているため、予算面でのハードルは以前より大幅に下がっています。
Answer 税理士には守秘義務があるため、顧問先データの取り扱いには十分な注意が必要です。AI学習に使用する場合は、必ず個人情報や企業名を匿名化し、特定できない形に加工してから使用しましょう。また、可能であれば顧問先に対して「業務改善のためにデータを活用する」旨を事前に説明し、同意を得ておくことが望ましいです。クラウドサービスを利用する場合は、データの保存場所や暗号化の有無、第三者提供の条件なども契約前に確認しておく必要があります。税理士会のガイドラインも参考にしながら、適切な管理体制を構築してください。
Answer 最大のメリットは、業務の標準化と効率化が進むことです。ベテラン税理士の判断基準がデータ化されれば、若手スタッフの教育期間が短縮され、業務品質も安定します。また、過去の類似事例を素早く検索できるようになり、顧問先への回答スピードも向上するでしょう。さらに、蓄積したデータは事務所の知的資産となり、他事務所との差別化要因になります。将来的には、そのデータを基にした独自のコンサルティングサービスや、業種特化型の税務アドバイスなど、新しい収益源を生み出す可能性も広がります。データを大切にする文化が根付けば、自然と事務所全体の業務レベルも底上げされていくはずです。