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参考資料 財政総論（参考資料） (8 ページ)
出典
| 公開元URL | https://www.mof.go.jp/about_mof/councils/fiscal_system_council/sub-of_fiscal_system/proceedings/material/202050409zaiseia.html |
| 出典情報 | 財政制度等審議会 財政制度分科会（4／9）《財務省》 |
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AIを活用した効果的・効率的な財政支出の可能性
参考
○ G7報告書によれば、財政政策におけるAI活用方策として、予算編成における政策効果の分析に活用したり、将来の税収予測
や税務手続きの簡素化などに活用できる可能性があるとされ、それらは適切な予算配分や税制の実現につながるとされている。
しかし、政府が説明責任を果たす観点からは課題もあるとされている。
○ G7における実際の活用事例としては、業務効率化がもっとも多い。
○ アメリカのシンクタンクによれば、AI活用が医療ケアの提供の改善と効率化等につながり、財政赤字を縮小させる可能性があること
が報告されている。
財政面におけるAIの活用について
政府におけるAI活用事例（G7アンケートより）
機能・効果
件数（件）
業務効率化
21
説明責任向上のための政府内部／外部監視機関による監視
8
公共サービスの応答性向上
8
政策立案の有効性向上
6
Brookings（米シンクタンク）ワーキングペーパー
◼ シナリオ：
AIが医療提供の有効性に
寄与し社会保障とメディケ
アの人口が増加する一方
で、収入増と１人当たりメ
ディケア支出は減少
◼ 分析結果：
予算期間中、ベースライン
と比較して赤字は着実に減
少（GDPの1.5%程度）
予算編成
※G7・AI専門家パネルによる報告書（2024年12月）より
予算編成におけるAIの活用には、
・支出の優先順位を変更した場合の効果をシミュレーションし、より適切な
予算配分を図ることができる
・政策の効果をモニタリング・分析することで、効果的な政策の立案を促す
などの可能性がある。
一方、責任の所在が不明確となり、政府が国民に対し政策決定の説明
責任を果たせなくなる可能性がある。
税制
税制の設計や実務の執行におけるAIの活用には、
・将来の税収を予測し、適切な税制の設計を支援する
・膨大な税務データを素早く分析し、脱税の発見を容易にする
・複雑な税務手続きを簡素化する
などの可能性がある。
一方、個人情報や企業の財務情報の保護、インフラの整備や職員の教
育に多額のコストがかかるほか、透明で説明責任のある枠組みが不可欠。
（出所） OECD (2024), G7 TOOLKIT FORARTIFICIAL INTELLIGENCEIN THE PUBLIC SECTOR
Brookings (2024), Working Paper The fiscal frontier: Projecting AI’s long-term impact on the US fiscal outlook
Ministry of Economy and Finance, Italy (2024), ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ECONOMIC AND FINANCIAL POLICYMAKING A High-Level Panel of Experts’ Report to the G7
OECD (2024), GOVERNING WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE: ARE GOVERNMENTS READY?
8
参考
○ G7報告書によれば、財政政策におけるAI活用方策として、予算編成における政策効果の分析に活用したり、将来の税収予測
や税務手続きの簡素化などに活用できる可能性があるとされ、それらは適切な予算配分や税制の実現につながるとされている。
しかし、政府が説明責任を果たす観点からは課題もあるとされている。
○ G7における実際の活用事例としては、業務効率化がもっとも多い。
○ アメリカのシンクタンクによれば、AI活用が医療ケアの提供の改善と効率化等につながり、財政赤字を縮小させる可能性があること
が報告されている。
財政面におけるAIの活用について
政府におけるAI活用事例（G7アンケートより）
機能・効果
件数（件）
業務効率化
21
説明責任向上のための政府内部／外部監視機関による監視
8
公共サービスの応答性向上
8
政策立案の有効性向上
6
Brookings（米シンクタンク）ワーキングペーパー
◼ シナリオ：
AIが医療提供の有効性に
寄与し社会保障とメディケ
アの人口が増加する一方
で、収入増と１人当たりメ
ディケア支出は減少
◼ 分析結果：
予算期間中、ベースライン
と比較して赤字は着実に減
少（GDPの1.5%程度）
予算編成
※G7・AI専門家パネルによる報告書（2024年12月）より
予算編成におけるAIの活用には、
・支出の優先順位を変更した場合の効果をシミュレーションし、より適切な
予算配分を図ることができる
・政策の効果をモニタリング・分析することで、効果的な政策の立案を促す
などの可能性がある。
一方、責任の所在が不明確となり、政府が国民に対し政策決定の説明
責任を果たせなくなる可能性がある。
税制
税制の設計や実務の執行におけるAIの活用には、
・将来の税収を予測し、適切な税制の設計を支援する
・膨大な税務データを素早く分析し、脱税の発見を容易にする
・複雑な税務手続きを簡素化する
などの可能性がある。
一方、個人情報や企業の財務情報の保護、インフラの整備や職員の教
育に多額のコストがかかるほか、透明で説明責任のある枠組みが不可欠。
（出所） OECD (2024), G7 TOOLKIT FORARTIFICIAL INTELLIGENCEIN THE PUBLIC SECTOR
Brookings (2024), Working Paper The fiscal frontier: Projecting AI’s long-term impact on the US fiscal outlook
Ministry of Economy and Finance, Italy (2024), ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ECONOMIC AND FINANCIAL POLICYMAKING A High-Level Panel of Experts’ Report to the G7
OECD (2024), GOVERNING WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE: ARE GOVERNMENTS READY?
8