【AI活用】会計・税務業務でAIを使うとき、責任は誰が負うのか

生成AIの普及により、AIは日常業務に深く入り込み、効率化の手段として欠かせない存在になっています。実際に、会計・税務・事務・情報発信など幅広い業務で活用が進み、その効果も大きく、今後さらに広がることが見込まれます。

一方で、見逃せないのが「責任」の問題です。AIが誤った出力をしたり、損害を生じさせたりした場合に、誰がどのような民事責任を負うのかは、企業実務における重要な論点です。特にAIは仕組みが複雑で判断過程が見えにくく、従来のシステムより責任の所在が不明確になりがちです。

こうした不安がAI導入の障壁にもなっていることを踏まえ、経済産業省は令和8年4月に「AI利活用における民事責任の解釈適用に関する手引き」を公表しました。これは新たな法律ではなく、既存の法制度のもとでAIに関する責任をどう考えるかを整理したものです。

今回のブログでは、経産省の手引きをもとに、税理士事務所と顧問先企業の視点から「AIをどこまで任せ、どこまで確認すべきか」「どのような記録を残すべきか」といった実務対応のポイントを考えてみます。

【令和8年4月　経済産業省　AI利活用における民事責任の解釈適用に関する手引き［第1.0版］】https://www.meti.go.jp/press/2026/04/20260409001/20260409001-1.pdf

民事責任について

責任を考える上で重要な「AIの2つの類型」

この手引きの特徴は、AIを一括りにせず、利用形態に応じて大きく2つの類型に整理していることです。具体的には「補助／支援型AI」と「依拠／代替型AI」です。

① 補助／支援型AI

人間の判断や業務を補助・支援するAIです。最終的な判断や行動はあくまで人間が行うことが前提です。問題が起きた場合には、利用者側に個別の確認義務や注意義務を尽くしていたかが問われやすくなります。

また、開発者・提供者についても、AIの機能、限界、想定されるリスク、人間が関与すべき範囲などを適切に説明していたかが重要。説明や設計、注意喚起が不十分であれば、責任を問われる可能性があります。

② 依拠／代替型AI

人間が個々の出力を逐一確認することなく、AIへの依拠度が高い形で利用されるAIです。人の判断や業務の一部を、実質的にAIに委ねる運用が想定されます。

この場合、利用者に求められるのは、個々の出力を毎回細かく確認することだけではありません。AIを安全に使うための業務プロセス全体をどう設計し、どう運用していたかが重要。

つまり、個別ミスの有無だけでなく、リスク評価、監視体制、点検、人的関与の設計、異常時の対応フローなど、システム全体のガバナンスが問われることになります。

開発者・提供者にとっても同様で、より高いレベルの安全性や説明可能性、想定される利用状況を踏まえた設計が求められます。

つまり、「人が最後に見る前提のAIなのか」「人が逐一見ない前提のAIなのか」によって、求められる注意義務の中身が変わるということです。

税理士事務所や顧問先企業の場合

経産省の手引きでは、主な検討対象として、配送ルート最適化AI・弁護士業務支援AI・取引審査AI・外観検査AI・自律走行ロボット（AMR）などが挙げられています。

これを税理士事務所や中小企業のバックオフィス実務に置き換えて考えると、論点はかなり身近と考えられます。

例えば、経理担当者がAIに請求書の内容を読み取らせ、仕訳候補まで自動で出させる場面を考えてみます。このとき、AIが勘定科目を誤ったり、税区分を誤認したり、取引内容を取り違えたりすることは十分あり得ます。

もし、そのまま処理して月次や申告に影響が出れば、「AIが間違えた」で終わる話ではありません。誰が確認すべきだったのか、どの段階で誤りを検知できたのか、確認手順は整っていたのかが問題になります。

また、AIに顧客向けの税務説明文や案内文を作らせる場合も同じです。文章として自然でも、内容としては不正確なことがあります。もし誤った説明をそのまま外部に出してしまい、顧客に不利益が生じれば、やはり人による確認やレビュー体制が問われます。

補助／支援型AIを使うなら、最終確認を人が行う体制が必要ということです。

さらに、将来的には、経費精算・契約書レビュー・社内申請審査・与信判断補助など、AIへの依拠度が高まる業務も増えていくでしょう。

そうなると、個々の担当者の注意力だけではなく、会社としてAIをどう使わせるのか、どの業務に使ってよいのか、例外時に誰が止めるのかといった設計そのものが重要になってきます。

裁判になった際のハードル

AIに関する民事責任で難しいのは、やはり立証のハードルです。

AIは構造が複雑で、内部の処理過程が分かりにくい場合も多く、被害者側が「どこに過失があったのか」「どこに欠陥があったのか」を証明するのは容易ではありません。

とくにブラックボックス性が強いシステムでは、利用者や被害者が必要な情報を十分に持っていないことも珍しくありません。そのため、今後の実務や裁判では次の点が重要になってきます。

• ログや仕様書などの証拠をどこまで開示させるか
• 取扱説明や通常の利用方法に従っていたのに事故が起きた場合に、どこまで事実上の推定が働き得るか
• 海外事業者が関与するケースで、日本法の適用や日本の裁判所での対応がどのように問題となるか

このあたりは今後の裁判例や実務の蓄積によって、さらに具体化していく部分と考えられます。

AIを利活用する企業等がすべき対応

AIビジネスに関わる企業にとって大切なのは、トラブルを未然に防ぐことだけではありません。万一紛争になったときに、「何を想定し、どのような説明をし、どのような体制で運用していたのか」を示せるようにしておくことが重要です。

具体的には、次の3点が重要になると考えます。

AIの役割分担を明確にする

自社で使うAIが、人の判断を補助するものなのか、それともAIへの依拠度が高い運用になるのかを見極め、その前提に応じた法的・実務的な義務を意識すること。

税理士事務所や顧問先企業においては、AIはあくまで下書きや候補提示にとどめるのか。それとも、一定範囲ではAIの判断に依拠して処理を進めるのかが重要です。

この線引きが曖昧だと、事故やミスが起きたときに責任の所在も曖昧になります。とくに経理・税務のように正確性が重視される業務では、「AIが出したから正しい」ではなく、「誰がどこで確定判断するのか」を明文化しておくことが必要でしょう。

【開発者・提供者】透明性のある説明

クラウド会計ソフトなどの会社側については、AIの機能・限界・誤作動や誤判断のリスク、人間が関与すべき範囲を、利用者にできるだけ明確に伝えること。

税理士事務所や顧問先企業においては、上記を十分に理解しているかが重要です。

【利用者】業務プロセス全体のガバナンス

AIを鵜呑みにせず、リスク評価・人間による確認の要否・監視体制・記録・異常時対応を含めた安全な運用体制を構築すること。

税理士事務所や顧問先企業においては、請求書読取・仕訳候補・文章作成・顧客向け案内・議事録要約など、AIを使う場面ごとに、最終確認の要否と確認担当者を決めておくべきです。

例えば、「社外に出る文章は必ず人が確認する」「税務判断を含む内容はAIだけで完結させない」「金額や税区分が絡む処理はサンプル確認ではなく個別確認する」といった運用ルールが考えられます。

また、AIに入力してよい情報の範囲を定めることも欠かせません。税理士事務所や顧問先企業では、個人情報・財務情報・契約情報・給与情報など、機微性の高いデータを扱います。

便利だからといって、何でも外部AIに投入してよいわけではありません。利用規約・保存条件・学習利用の有無などを踏まえ、入力可能な情報の範囲を社内で整理しておく必要があります。

さらに、記録を残すことも非常に大切です。AIを使った結果だけでなく、どういう目的で使い、誰が確認し、どう修正したかが分かるようにしておくと、後から説明しやすくなります。トラブル時には、結果そのもの以上に、「どんな体制で運用していたか」が重要になるからです。

まとめ

AIに関する民事責任は、結局のところ一律に決まるものではなく、個別事情に応じて判断されるというのが基本です。ただし、その中でも今回の手引きは、AIの利用形態に応じた整理を示したことで、実務上かなり参考になる内容になっています。

AI活用はこれからますます広がっていくはずです。だからこそ、便利さだけに目を向けるのではなく、責任の所在や説明可能性まで含めて設計・運用することが、今後ますます重要になってくるでしょう。

なお、この手引きは今後の議論や実務の蓄積に応じて見直される可能性もあります。運用体制を創る、または見直す際は、最新の内容を確認するようにしたいところです。

【再掲：令和8年4月　経済産業省　AI利活用における民事責任の解釈適用に関する手引き［第1.0版］】https://www.meti.go.jp/press/2026/04/20260409001/20260409001-1.pdf