**税務産業における三層構造の再構築と

AI活用型受付レイヤー（番頭機能）の制度的意義に関する提言書**

〜 花田モデル（Hanada Model）に基づく新たな税務DXの標準構造 〜

提出者：花田宏造（税理士）
提出先：国税庁／総務省／デジタル庁／中小企業庁 各位
日付：2025年（令和7年）

【概要（Executive Summary）】

本提言書は、税務業務におけるAI利活用の促進にあたり、
**「法令遵守」「業務効率化」「産業構造再構築」**の観点から
現行の税務実務の構造的課題を整理し、
その解決策として 三層構造モデル（花田モデル） を提示するものである。

特に、近年の人材不足や業務量増加に伴い喪失した
「受付・事実整理機能（番頭層）」 を
AIアバターにより再構築した点は、
税務DXを推進するうえで極めて重要な政策的示唆を持つ。

本モデルは税理士法に完全に整合しつつ、
AIと人間が法的責任の境界を保ちながら
協働するための標準モデルとなりうる。

【第1章　背景と問題認識】

■ 1-1. 税務業務の複雑化と人材不足

日本の税務業界では、以下の要因により
現場の負担が急激に増加している。

• 税理士の高齢化

• 中小税理士事務所の人手不足

• 事務作業の増大（電子帳簿保存法・インボイス制度）

• クライアントの即時回答ニーズの高まり

• 税制の複雑化

これにより、税理士一人あたりの業務負荷が増大し、
判断業務（コア業務）へ十分な時間が回らない状況に陥っている。

■ 1-2. 「番頭層」の消失という構造的問題

税務業務は本来、以下の三層で成立してきた。

● 第1層：自動化・事務処理層

（会計ソフト・OCR等）

● 第2層：受付・事実整理層（番頭）

（クライアントヒアリング、資料収集、論点整理）

● 第3層：税理士の判断層

（税務相談・税務代理・申告書作成）

しかし近年、第2層に相当する人的リソースが消失し、
税理士が第1～3層の全てを抱える構造が常態化している。

これは以下の問題を引き起こしている：

• 業務効率の著しい低下

• 判断業務へのリソース不足

• 税務品質のばらつき

• 若手人材の育成困難

■ 1-3. AI活用における法的境界の問題

AIチャットボットは急速に普及しているが、
税務分野では次の理由から 安易なAI活用ができない。

• 税務相談・税務代理・税務書類作成は税理士法の独占業務

• AIの回答が誤っても責任主体が存在しない

• AIによる「判断の代替」は制度上不可能

本分野で必要なのは「AIによる代替」ではなく、
AIと税理士の役割を構造的に分離するモデルである。

【第2章　花田モデル（Hanada Model）の概要】

花田モデルは、喪失した第2層（番頭層）をAIアバターで再構築し、
第3層である税理士の判断業務と明確に切り分ける 三層構造モデルである。

■ 2-1. 三層構造（花田モデル）

● 第1層：AI会計・自動化レイヤー

• OCR

• 自動仕訳

• データ連携

● 第2層：AIアバターによる受付レイヤー（番頭機能）

AIアバターが以下を担当：

• 24時間相談受付

• 初期ヒアリング

• 書類収集と分類

• 経費の一次分類

• 論点抽出

• 高リスク領域の検知

• 会話ログの整理

• 税理士へ渡す「要点ブリーフ」の生成

● 第3層：税理士による判断・責任レイヤー

• 税務相談

• 税務書類作成

• 税務代理

• 最終的な法的判断

■ 2-2. シームレス・ハンドオーバー機能（AI → 税理士）

AIアバターは以下の情報を統合し、税理士に引き継ぐ：

• 会話記録

• 要約

• 証憑

• 論点

• 税法関連情報

• リスク箇所

税理士はこれらを基に判断のみを行うため、
業務効率が大幅に向上する。

■ 2-3. 法令遵守の確実な履行

花田モデルは次を保証する：

• AIは税務判断をしない

• 税理士が必ず最終判断を行う

• AIは「受付・整理」業務に限定される

• 税理士法との整合性が完全に担保される

【第3章　政策的意義と行政への示唆】

■ 3-1. 税務DXの正しい方向性の明確化

花田モデルは以下の行政ニーズに合致する：

• 安全なAI活用

• 専門職責任の明確化

• 違法業務の防止

• 効率化と品質向上の両立

■ 3-2. 人材不足への最も現実的な解決策

番頭層のAI再構築により：

• 税理士の業務負荷が軽減

• 若手税理士の育成が容易に

• 労働集約型から構造型へ転換

■ 3-3. 中小事務所の経営改善に寄与

中小事務所が抱える課題：

• 人件費負担

• 採用困難

• 事務作業の偏重

これらを根本的に解決できる。

■ 3-4. 国としてのAI活用の模範モデル

行政が懸念する「AIによる判断リスク」を回避しつつ、
AI活用を最大化する枠組みを示している。

【第4章　政策提言】

行政に対し、以下の政策を提案する。

提言1：税務DXの標準モデルとして「三層構造」を明確化すること

提言2：AIによる受付レイヤー（番頭層）活用をガイドライン化すること

提言3：AI利用時の責任分界線を行政文書として明示すること

提言4：税務事務所のAI活用支援（補助金・研修等）を検討すること

提言5：AI受付レイヤー導入による業務効率化の効果測定を行うこと

【第5章　まとめ】

花田モデルは、税務産業が抱える構造的課題に対し、
技術的・法的に整合した形で 産業構造の再構築 を可能にする。

これは税務DXの本質であり、
行政が推進する「安全なAI活用」の理念と完全に一致している。

本モデルは、
日本の税務DXの標準モデルとして国際的にも有効な枠組みとなりうる。