NEC、生成AI活用の税番判定サポートで通関業務を革新

2025年06月13日

NECが生成AIを活用した税番特定支援サービスを提供開始
約1万種類の税番をLLMで分析し、根拠付きで候補を提示
通関士の経験不足問題を解決し、業務効率化を実現

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生成AIが解決する通関業務の深刻な課題

NECが提供を開始した「AI税番判定サポート」は、輸出入業務における長年の課題を解決する画期的なサービスです[1]。通関士の技術継承やノウハウ不足が深刻化する中、このシステムは経験に依存しない税番特定を可能にします[2]。従来の検索手法では限界があった複雑な分類作業を、生成AIの力で大幅に効率化することができるのです。

国際分類標準に基づく約1万種類もの税番から適切なものを特定する作業は、これまで熟練した通関士の経験と知識に大きく依存していました[3]。しかし、人材不足や技術継承の困難さにより、多くの企業が課題を抱えていたのが現状です。NECのソリューションは、この構造的な問題に対する革新的なアプローチとして注目されています。

通関業務における税番特定は、まさに「職人技」の世界でした。例えば、同じ「プラスチック製品」でも、用途や材質、製造方法によって税率が大きく異なります。これは料理のレシピを見ただけでは作れない複雑な料理のようなもので、経験豊富な料理人（通関士）の感覚と知識が不可欠でした。NECのAIシステムは、この「職人の目利き」をデジタル化し、誰でもアクセス可能な形にした点で革命的です。特に中小企業にとって、専門人材の確保が困難な現状において、このようなAI支援は事業継続の生命線となる可能性があります。

LLMと独自ロジックによる高精度判定システム

このサービスの核心は、大規模言語モデル（LLM）と独自開発のロジックを組み合わせた高度な分析システムにあります[1]。システムは関税率表の詳細な解説を理解し、輸出入品の特徴と照合して最適な税番候補を根拠とともに提示します。情報が不足している場合には、追加の質問を行うことで、より正確な判定を実現する仕組みも備えています[2]。

従来の単純な検索手法とは異なり、このAIシステムは関税表の複雑な解説文を深く理解し、文脈を考慮した判定を行います。これにより、キーワード検索では見つけられなかった適切な税番を発見することが可能になり、判定精度の大幅な向上を実現しています[3]。

このシステムの革新性は、単なる「検索の高度化」を超えた「理解」にあります。従来のシステムが辞書のように単語を照合するだけだったとすれば、NECのAIは専門書を読み込んで内容を理解する読書家のような働きをします。関税率表は非常に複雑で、同じ材質でも用途や加工方法によって分類が変わる「例外の例外」のような規則が数多く存在します。人間の専門家でも判断に迷うような微妙なケースで、AIが一貫した論理的根拠を示しながら候補を提示できることは、業務の標準化と品質向上に大きく貢献するでしょう。また、追加質問機能により、まるで経験豊富な先輩に相談するような対話的な判定プロセスを実現している点も評価できます。

人間とAIの協働による最適な業務フロー

重要な点として、このシステムは完全自動化ではなく、最終的な判断は必ず人間が行う設計になっています[1]。AIが提示する候補と根拠を参考に、通関士が最終的な決定を下すことで、責任の所在を明確にしながら業務効率化を図っています。これにより、AI支援による作業時間の短縮と、人間による品質保証の両立を実現しています[2]。

このアプローチにより、経験の浅い通関士でも、AIの支援を受けながら適切な税番判定を行うことができるようになります。同時に、ベテラン通関士にとっても、情報確認の回数を削減し、より付加価値の高い業務に集中できる環境が整います[3]。

「人間とAIの協働」という設計思想は、現実的で賢明な判断です。医師が画像診断AIを参考にしながら最終診断を下すように、専門性の高い業務では「AIが提案し、人間が判断する」というモデルが最も効果的です。特に税番判定のような法的責任を伴う業務では、AIの判断を盲信するリスクを避けながら、その分析力を最大限活用することが重要です。このシステムは、新人通関士にとっては「デジタル指導者」として、ベテランにとっては「高性能なアシスタント」として機能し、組織全体のスキルレベル底上げと業務効率化を同時に実現する可能性があります。また、AIが提示する根拠により、判断プロセスの透明性と再現性が向上し、業務の標準化にも大きく貢献するでしょう。

まとめ

NECの「AI税番判定サポート」は、生成AIの実用的な活用事例として、通関業務の課題解決に大きな可能性を示しています。技術継承の困難さや人材不足といった構造的な問題に対し、AIと人間の協働という現実的なアプローチで解決策を提供する点が評価できます。今後、このようなAI支援システムが他の専門業務分野にも展開されることで、日本の産業競争力向上に寄与することが期待されます。