調査指示へのスタッフの対応
税務相談ロボットの活用シーン
税理士先生からの調査指示
調査・資料作成
- 書籍、ガイドブック等を調べる
- Web検索
- 何から調べれば良いかわからない
- キーワードによる検索
- たどり着いた資料が妥当かわからない
- 最新の基準かどうかわからない
根拠の妥当性の検証
資料作成
何から調べるのか
税務相談ロボットの機能
顧問先からの問い合わせは多岐にわたり、各担当者が通達や国税庁の公開資料等を調べる必要があり、
都度、多くの時間を費やしています。
業種や規模によっては同じ質問でも全く異なる回答が求められることがあります。
税理士事務所職員
従来の検索方法では最適な回答を見つけるための手間が大きく、特に法令関係の通達については、
ある程度の見当をつけないと到達できませんし、調べるのにかなりの時間がかかっていました。
さらに、経験の浅い担当者や専門外の分野に対応する際には、先輩や他のメンバーのサポートが必要となり、結果としてチーム全体の業務負担が増えることも課題となっていました。
『税務相談ロボット』は、税務に関する悩みを生成AIのチャットに質問するだけで、出典の明示と共に要約した文章を作成してくれます。
税理士事務所職員
税務相談ロボットを「答え合わせ」のような感覚で活用しています。
一度ネットで調べた内容を確認する目的でも使用しています。
インターネット上には信頼性の低い情報も多く存在しますが、税務相談ロボットでは根拠となる法令や通達などのオフィシャルデータが出典として明示されるため、原典に立ち返ることが容易になります。
この点も非常に有益だと感じています。
税務相談ロボットは常に最新の情報を提供してくれるため、現行の条文や法令に基づいた正確な内容を確認できる点も非常に助かっています。
税理士事務所税理士
根拠資料に最短でアクセス
税務相談ロボットの機能
税務相談ロボットは常に最新の公開情報を学習しています。税制改正や会計基準の変更による最新情報に簡単にキャッチアップすることができます。
回答の根拠資料には国税庁・その他省庁・地方自治体などのオフィシャル情報のみを使用。
法令や通達、判例等を学習しています。
「質問から検索用のワードを生成AIでベクトル化。専用の学習データを蓄積したRAG(Retrieval-Augmented
Generation)[※1]を検索し、質問との符合性の観点から総合的なスコアが高い資料を複数抽出し、それを用いて回答を生成します。
回答に使用した参考資料は、根拠資料として提示します。
税務に特化した専用の学習データを検索することで、ハルシネーションの発生を大幅に低減しているんだね。質問の内容と関連性の高いオフィシャルデータを検索し、回答とともに根拠資料を提示してくれるのは、便利だね!
税理士事務所税理士
※1‥ RAG(Retrieval-Augmented Generation)
大規模言語モデル(LLM)の内部知識を補完するために、外部情報を活用するフレームワークです。
この技術は、LLMが学習していない情報や最新のデータを取り入れることで、より正確で具体的な回答を生成することを目的としています。
オフィシャルデータのみを蓄積したRAGを活用することで、LLMの「ハルシネーション(誤った回答)」を抑え、
正確性を向上させます。
資料作成の効率化
税務相談ロボットの機能
インターネットの検索では、情報を集める時間とその情報が正しいか、最新の基準であるかといった確認に時間がかかっていました。
「税務相談ロボット」ではチャットに質問するだけで最適な回答と根拠となる資料が提示されます。スタッフが事務所内の有資格者に質問する前の下調べにも有効です。
回答の根拠となる出典情報と連携していることで、顧問先に説明する際に説得力が増します。回答はPDFで出力したり、回答右上のコピー機能で回答文やURLを張り付けるといった方法で、情報を整理して伝えることもできます。
資料作成にかかる時間が大幅に削減できますね。
税理士事務所職員
従来はお客様への回答文章をゼロから組み立てていました。
回答の文章を一から作成する必要がないという点は、大きなメリットですね。
そのまま使うわけにはいかない部分もあるため、少し手直しを加えて修正する際にも、回答とともに提示される根拠資料が役に立ちます。
税理士事務所税理士
税理士先生による確認
- フィードバック対応
- 追加調査
- 資料修正
最終確認
根拠資料に最短でアクセス
税務相談ロボットの機能
税務相談ロボットは常に最新の公開情報を学習しています。税制改正や会計基準の変更による最新情報に簡単にキャッチアップすることができます。
回答の根拠資料には国税庁・その他省庁・地方自治体などのオフィシャル情報のみを使用。
法令や通達、判例等を学習しています。
「質問から検索用のワードを生成AIでベクトル化。専用の学習データを蓄積したRAG(Retrieval-Augmented
Generation)[※1]を検索し、質問との符合性の観点から総合的なスコアが高い資料を複数抽出し、それを用いて回答を生成します。
回答に使用した参考資料は、根拠資料として提示します。
税務に特化した専用の学習データを検索することで、ハルシネーションの発生を大幅に低減しているんだね。質問の内容と関連性の高いオフィシャルデータを検索し、回答とともに根拠資料を提示してくれるのは、便利だね!
税理士事務所税理士
※1‥ RAG(Retrieval-Augmented Generation)
大規模言語モデル(LLM)の内部知識を補完するために、外部情報を活用するフレームワークです。
この技術は、LLMが学習していない情報や最新のデータを取り入れることで、より正確で具体的な回答を生成することを目的としています。
オフィシャルデータのみを蓄積したRAGを活用することで、LLMの「ハルシネーション(誤った回答)」を抑え、
正確性を向上させます。
資料作成の効率化
税務相談ロボットの機能
インターネットの検索では、情報を集める時間とその情報が正しいか、最新の基準であるかといった確認に時間がかかっていました。
「税務相談ロボット」ではチャットに質問するだけで最適な回答と根拠となる資料が提示されます。スタッフが事務所内の有資格者に質問する前の下調べにも有効です。
回答の根拠となる出典情報と連携していることで、顧問先に説明する際に説得力が増します。回答はPDFで出力したり、回答右上のコピー機能で回答文やURLを張り付けるといった方法で、情報を整理して伝えることもできます。
資料作成にかかる時間が大幅に削減できますね。
税理士事務所職員
従来はお客様への回答文章をゼロから組み立てていました。
回答の文章を一から作成する必要がないという点は、大きなメリットですね。
そのまま使うわけにはいかない部分もあるため、少し手直しを加えて修正する際にも、回答とともに提示される根拠資料が役に立ちます。
税理士事務所税理士
※トライアル期間終了後、お申込月の翌月1日より本契約へ移行され、初回の決済が実行されます
※プラン変更も可能ですが、変更は翌月1日より適用されます