元IRS長官：納税者が一ドルごとに厳しく監査する中、私たちがAIを活用して即時の価値を創出した方法================================================================================================================内国歳入庁（IRS）長官ダニー・ヴェルフェルが2024年5月7日にワシントンD.C.の議会予算委員会で証言。 · フォーチュン · ケビン・ディエッチ/Getty Imagesダニー・ヴェルフェル2026年2月22日（日）午後8時（GMT+9） 4分で読む企業がAIに何十億ドルも投資し続ける中、従業員や株主はより具体的な成果を求めるようになっています。しかし、2025年末時点で、AIの導入によって利益が増加したと報告した経営者はわずか15％でした。企業がAIへの熱意と実際のリターンのギャップを埋める方法を理解するには、民間セクター以外の意外な場所、すなわち内国歳入庁（IRS）に目を向ける必要があります。政府機関は一般的なビジネスとは異なるように見えるかもしれませんが、AIの進展を示す必要性やその達成の難しさという点では同じ課題に直面しています。私がIRSを率いて数十年ぶりの大規模な近代化を進めていた際には、そのプレッシャーを毎日感じていました。2023年、私たちはターゲットを絞った方法でAIを導入し、納税者サービス、コンプライアンス、運営効率の向上を図り始めました。最初から責任は絶対的でした。私たちが使うすべての資金は納税者のものであり、投資は測定可能な改善をもたらす必要がありました。私たちの基本方針は、緊急の課題を特定し、実用的にAIを適用し、その効果を測定し、そこから構築していくことでした。民間企業も同じ方法論を追求できますが、それは異なるAIの形態から勝利を見出し、積み重ねる方法を理解している場合に限ります。**価値への三つの道**----------------------------最も成功する組織は、AIからのリターンを三つのルートで得ることになるでしょう。1. **日常の生産性向上のための汎用AI**LLMやエージェントワークフローのような広く利用可能なツールは、従業員が初期調査を行ったり、簡単なタスクを調整したりして個人の時間を節約するのに役立ちます。ただし、このルートから最大のリターンを得るには、従業員に役割に最適な方法で技術を適用させる訓練が必要です。しかし、税務行政の多くは誤りに対する許容度が非常に低く、たとえ低い幻覚（誤情報生成）率でも許容できないリスクを生むことがあります。IRSはより良いAIツールを必要としていました。企業がより敏感なプロセスにAIを頼り、独自の情報を信頼するようになると、私たちは同じく広範な応用から目的特化型システムへの重要なシフトを目の当たりにするでしょう。2. **正確性を追求したドメイン特化型システム**法的調査や税務分析、医療文書など、事実の完全性が重要な分野では、ドメイン特化型AIツールが企業に明確な優位性をもたらします。これらのシステムは権威あるデータソースを中心に設計されており、幻覚を大幅に減らし信頼性を向上させるための埋め込み安全策を備えています。また、明確に定義されたワークフローや微妙な規制・セキュリティ制約に基づいてモデル化されているため、ROIも早く得られます。私たちの最初のAI導入は、長引く待ち時間や一貫性のない回答に悩まされていた納税者サービスホットラインの改善でした。ドメイン特化型AIを導入し、一般的な質問には即座に対応し、複雑な問題は専門家に振り分けました。導入から1年で、平均応答時間は28分から3分に短縮され、何百万件もの電話にライブ対応できるようになりました。3. **独自の問題解決のためのカスタムAI**IRSでは、一般的またはドメイン特化型のツールが必要なレベルのデータの高度な分析やコンプライアンス基準に適合できない場合にのみ、特注のAIに投資しました。例えば、何百万もの取引を分析し、高リスクケースを優先付けするためのカスタムケース管理AIを導入し、2024年度には数十億ドルの詐欺や不正支払いを未然に防ぎ、回収しました。多くの組織が犯す誤りは、最初の二つのルートを十分に検討せずにこのルートに飛びつくことです。カスタムAIは大きな投資を必要とし、導入も難しく、ROIの証明も遅くなりがちです。しかし、AI競争の勝者は必ずしも予算が最も多い企業ではありません。むしろ、一般的・ドメイン特化型のAIを通じて最適なユースケースを見極め、ROIと洞察を生み出し、カスタム構築を正当化できる企業が勝ち残るのです。**反復と積み重ね**------------------------早期の成功だけでは、AIからの継続的なリターンを確立できません。むしろ、企業は動的なAI戦略を採用し、新たに可能になったことに対して絶えずテストを繰り返す必要があります。私がIRSを離れる際には、古い言語で書かれた何百万行もの古いコードをAIで置き換える動きが高まっていました。しかし、新しいリーダーシップはより賢明な機会を見出しました。それは、AIを使って古いコードを維持管理することです。目的は変わりませんが、リスクは低く、スケーラブルになりました。絶え間ない革新を続けても、AIの勝利を積み重ねなければ遅れをとることになります。三つのツールタイプすべてにわたる強力なAI戦略を持つことで、組織はさまざまな複雑さのプロジェクトを継続的に展開し、その能力を企業全体の優位性に結びつけることが可能です。今日、AIに投資する一ドル一ドルが重要です。AIをより早く導入しようと焦るのではなく、意図的に目的特化型AIを導入する企業が成功します。_フォーチュン.comのコメンテーターの意見は、あくまで著者の見解であり、フォーチュンの意見や信念を必ずしも反映しているわけではありません。_このストーリーはもともとフォーチュン.comに掲載されました。用語とプライバシーポリシープライバシーダッシュボード
元IRS委員長：納税者がすべてのドルを精査する際に、私たちがAIを活用して即時の価値を生み出した方法
元IRS長官：納税者が一ドルごとに厳しく監査する中、私たちがAIを活用して即時の価値を創出した方法
内国歳入庁（IRS）長官ダニー・ヴェルフェルが2024年5月7日にワシントンD.C.の議会予算委員会で証言。 · フォーチュン · ケビン・ディエッチ/Getty Images
ダニー・ヴェルフェル
2026年2月22日（日）午後8時（GMT+9） 4分で読む
企業がAIに何十億ドルも投資し続ける中、従業員や株主はより具体的な成果を求めるようになっています。しかし、2025年末時点で、AIの導入によって利益が増加したと報告した経営者はわずか15％でした。企業がAIへの熱意と実際のリターンのギャップを埋める方法を理解するには、民間セクター以外の意外な場所、すなわち内国歳入庁（IRS）に目を向ける必要があります。
政府機関は一般的なビジネスとは異なるように見えるかもしれませんが、AIの進展を示す必要性やその達成の難しさという点では同じ課題に直面しています。私がIRSを率いて数十年ぶりの大規模な近代化を進めていた際には、そのプレッシャーを毎日感じていました。2023年、私たちはターゲットを絞った方法でAIを導入し、納税者サービス、コンプライアンス、運営効率の向上を図り始めました。最初から責任は絶対的でした。私たちが使うすべての資金は納税者のものであり、投資は測定可能な改善をもたらす必要がありました。
私たちの基本方針は、緊急の課題を特定し、実用的にAIを適用し、その効果を測定し、そこから構築していくことでした。民間企業も同じ方法論を追求できますが、それは異なるAIの形態から勝利を見出し、積み重ねる方法を理解している場合に限ります。
価値への三つの道
最も成功する組織は、AIからのリターンを三つのルートで得ることになるでしょう。
LLMやエージェントワークフローのような広く利用可能なツールは、従業員が初期調査を行ったり、簡単なタスクを調整したりして個人の時間を節約するのに役立ちます。ただし、このルートから最大のリターンを得るには、従業員に役割に最適な方法で技術を適用させる訓練が必要です。
しかし、税務行政の多くは誤りに対する許容度が非常に低く、たとえ低い幻覚（誤情報生成）率でも許容できないリスクを生むことがあります。IRSはより良いAIツールを必要としていました。企業がより敏感なプロセスにAIを頼り、独自の情報を信頼するようになると、私たちは同じく広範な応用から目的特化型システムへの重要なシフトを目の当たりにするでしょう。
法的調査や税務分析、医療文書など、事実の完全性が重要な分野では、ドメイン特化型AIツールが企業に明確な優位性をもたらします。これらのシステムは権威あるデータソースを中心に設計されており、幻覚を大幅に減らし信頼性を向上させるための埋め込み安全策を備えています。また、明確に定義されたワークフローや微妙な規制・セキュリティ制約に基づいてモデル化されているため、ROIも早く得られます。
私たちの最初のAI導入は、長引く待ち時間や一貫性のない回答に悩まされていた納税者サービスホットラインの改善でした。ドメイン特化型AIを導入し、一般的な質問には即座に対応し、複雑な問題は専門家に振り分けました。導入から1年で、平均応答時間は28分から3分に短縮され、何百万件もの電話にライブ対応できるようになりました。
IRSでは、一般的またはドメイン特化型のツールが必要なレベルのデータの高度な分析やコンプライアンス基準に適合できない場合にのみ、特注のAIに投資しました。例えば、何百万もの取引を分析し、高リスクケースを優先付けするためのカスタムケース管理AIを導入し、2024年度には数十億ドルの詐欺や不正支払いを未然に防ぎ、回収しました。
多くの組織が犯す誤りは、最初の二つのルートを十分に検討せずにこのルートに飛びつくことです。カスタムAIは大きな投資を必要とし、導入も難しく、ROIの証明も遅くなりがちです。
しかし、AI競争の勝者は必ずしも予算が最も多い企業ではありません。むしろ、一般的・ドメイン特化型のAIを通じて最適なユースケースを見極め、ROIと洞察を生み出し、カスタム構築を正当化できる企業が勝ち残るのです。
反復と積み重ね
早期の成功だけでは、AIからの継続的なリターンを確立できません。むしろ、企業は動的なAI戦略を採用し、新たに可能になったことに対して絶えずテストを繰り返す必要があります。
私がIRSを離れる際には、古い言語で書かれた何百万行もの古いコードをAIで置き換える動きが高まっていました。しかし、新しいリーダーシップはより賢明な機会を見出しました。それは、AIを使って古いコードを維持管理することです。目的は変わりませんが、リスクは低く、スケーラブルになりました。
絶え間ない革新を続けても、AIの勝利を積み重ねなければ遅れをとることになります。三つのツールタイプすべてにわたる強力なAI戦略を持つことで、組織はさまざまな複雑さのプロジェクトを継続的に展開し、その能力を企業全体の優位性に結びつけることが可能です。
今日、AIに投資する一ドル一ドルが重要です。AIをより早く導入しようと焦るのではなく、意図的に目的特化型AIを導入する企業が成功します。
フォーチュン.comのコメンテーターの意見は、あくまで著者の見解であり、フォーチュンの意見や信念を必ずしも反映しているわけではありません。
このストーリーはもともとフォーチュン.comに掲載されました。
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