Tax Checklist Review Candidate Finder

An engineer used TypeSafe AI’s Jev to identify tax-checklist items that might need revision if the Ministry of Economy, Trade and Industry’s 2029 fiscal-year tax reform requests were adopted. The experiment yielded 25 priority pairs and 15 borderline pairs, reduced to 13 patterns for human review after duplicates were combined.

View on X cost計算上約111円time134.90秒

矢崎誠一@WEB3.0会計士税理士@gaiking2013𝕏

うちのエンジニアが、話題の「Jev」で面白いものを作ってくれた。 TypeSafe AIの「Jev」を使い、「税制改正要望が実現したら、税務チェックリストのどこを見直すか」を総当たりでしぼりこむという実験をした。経産省の令和9年度税制改正要望42件 × 架空の税務チェック6,790項目＝ 285,180通り。質問に対して「はい」の確率や、選択肢による判断を��す。税目が一致するかはコードで処理し、残った113,820通りの意味判断をJevに任せた。一次判定で、候補は542組。二次判定ではチェックリストを ①同じ制度についての項目か ②要望によって何が変わるか ③項目が確認している観点と一致するかの3つに分解し、組み合わせはコードで処理した。結果は、優先候補25組＋人が確認する境界15組。重複をまとめると、人が判断するのは13パターンになった。全体で134.90秒、費用は計算上約111円。『膨大な量の情報から、AIによって人が見るべき場所を絞るという使い方ができそう。』 ※チェックリストは公開用にすべて架空。精度検証と実務投入はこれから。 #会計事務所 #税理士 #AI #公認会計士

Sep 23, 2026X postsView on X

The analysis applied Jev to semantic judgments after code handled tax-category matching. The checklist was fictional; accuracy validation and practical deployment were still pending.

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