多国籍企業における文書管理と移転価格コンプライアンスの強化のための人工知能の活用：戦略的サステナビリティの視点

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:AIによる税務コンプライアンスとサステナビリティ開示の接点を探る研究として参考になる。

🏢実務担当者:移転価格文書の効率化とCSRD対応を同時に検討する企業の実務担当者に有用。

🏛政策担当者:AIを活用した税務コンプライアンスの国際基準策定における示唆を提供する。

税の透明性とデジタル変革に対する世界的な圧力が高まる中、多国籍企業は文書管理と移転価格規制へのコンプライアンス確保においてますます大きな課題に直面している。本稿では、人工知能（AI）技術、具体的には自然言語処理（NLP）、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、機械学習が、企業間取引に関連する文書化プロセスの効率性、正確性、トレーサビリティをどのように向上させることができるかを探求する。大規模な欧州多国籍企業であるOMEGAグループの質的分析とケーススタディに基づき、税務報告および文書管理のためのAIツール導入における重要な機会と限界を特定する。我々の調査結果は、AI駆動型システムの統合が人為的ミスを大幅に削減し、データ処理を加速し、OECDおよびEUの規制基準との整合性を改善することを明らかにしている。さらに、デジタル・コンプライアンス基盤への戦略的投資が、運用リスクの低減と制度的信用の強化を通じて、より広範な組織の持続可能性にどのように貢献するかを強調する。加えて、本研究は税務文書へのAI使用に関する法的および規制上の影響を考察し、形式主義が強い法域におけるアルゴリズムの透明性と説明可能性（XAI）の重要性を強調する。さらに、本稿は新たなESG要件、特にEUの企業サステナビリティ報告指令（CSRD）に対処し、AIが紙ベースのプロセスを削減しトレーサビリティを向上させることにより、サステナビリティ関連の開示をどのように支援するかを論じる。また、予防的なリスク評価と国境を越えたコンプライアンス調和を改善するために、税務ベンチマーキング・メカニズムをAIシステムに組み込むことを提案する。本研究は、インテリジェントな自動化を通じて税務ガバナンスを改善することを目指す企業の意思決定者および公的機関への実践的な提言で締めくくられる。本稿は、デジタル・サステナビリティに関する成長を続ける文献に貢献し、テクノロジー、税務コンプライアンス、責任ある国際経営の交差点に関する時宜を得た独創的な視点を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

In the context of growing global pressure for tax transparency and digital transformation, multinational corporations face increasing challenges in managing documentation and ensuring compliance with transfer pricing regulations. This paper explores how Artificial Intelligence (AI) technologies—specifically Natural Language Processing (NLP), Robotic Process Automation (RPA), and machine learning—can enhance the efficiency, accuracy, and traceability of documentation processes related to intercompany transactions. Based on a qualitative analysis and a case study of OMEGA Group, a large European multinational, we identify critical opportunities and limitations in the implementation of AI tools for fiscal reporting and documentation management. Our findings reveal that the integration of AI-driven systems significantly reduces human error, accelerates data processing, and improves alignment with OECD and EU regulatory standards. Moreover, we highlight how strategic investment in digital compliance infrastructures contributes to broader organizational sustainability by reducing operational risk and enhancing institutional credibility. In addition, this study considers the legal and regulatory implications of using AI for fiscal documentation, emphasizing the importance of algorithmic transparency and explainability (XAI) in jurisdictions with high formalism. Furthermore, the paper addresses emerging ESG requirements, particularly the EU’s Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), and how AI supports sustainability-related disclosure by reducing paper-based processes and improving traceability. We also propose the inclusion of fiscal benchmarking mechanisms into AI systems to improve proactive risk assessment and cross-border compliance harmonization. The study concludes with practical recommendations for corporate decision-makers and public authorities aiming to improve tax governance through intelligent automation. It contributes to the growing body of literature on digital sustainability and offers a timely and original perspective on the intersection of technology, fiscal compliance, and responsible international management.

• openaire https://doi.org/10.20944/preprints202506.0845.v1first seen 2026-05-05 19:08:53 · last seen 2026-06-08 04:29:18