所長の思いつき | 技術と暮らしの雑記帳

 　８月に入って間もなく、個人事業主（Aさん）と会話していたところ、「そろそろ個人事業税の納税通知書が来ますわ。」とのボヤキ。Aさんは、システムエンジニア（SE）であり、ユーザとの準委任契約により役務提供を行っていることを知っていた筆者は、「なんで払うの？」と聞いてみた。Aさん曰く、毎年８月になると個人事業税の納税通知が県税事務所から送られてきて、言われるままに支払ってきたとのこと。その額も、一般家庭では馬鹿にできないものであるらしい。Aさんは、税理士に相談しつつ確定申告をしてきたようであるが、特に個人事業税については何も指摘を受けていなかったようだ。尚、Aさんは税理士には仕事の内容までは伝えていなかったらしいので、「一度、仕事の内容を伝え、相談して還付申請をしたら？」とアドバイスをしたところ、無事に事が運んだらしく、弾んだ声でお礼の連絡がきた。改めて、「ところで県税事務所から仕事の内容に関するアンケートは来なかったの？」と聞いてみると、「一度も来ていない」という。 　こんなやり取りがあり、「 もしかして、他の個人事業主も、Aさん同様、払う必要のない個人事業税を払っているのではないか？ 」と思い、ここで整理したいと考えたところである。 　ちなみに、2024年度の事業で、筆者も個人事業税の課税所得が発生してしまい、納税通知書がくるかな？・・・と思っていたところ、県税事務所から事業に関するアンケートが来た。それに郵送で回答し、かつ県税事務所にも電話して課税対象の可能性を聞いたところ、準委任契約でのシステムエンジニアであることを理由に、対象外である可能性が高いとの結果を得た。８月に納税通知書が来なければ、対象外であると認識してくださいとのことであった。尚、Aさんには何故アンケートが来なかったか、その原因については定かではないが、筆者にアンケートが来た理由は、 県税事務所にも「開業報告書」を開業時に提出していたためかもしれない 。筆者が個人事業税の存在を知ったのは、実は県税事務所へ開業報告書を提出したときであった。開業報告書の提出がなくても、税務署から県税事務所へ確定申告の情報が連携され、個人事業税の納税を通知することができると言う。 「納税通知に漏れはなし」という、よくできた仕組みである 。 　尚、 筆者は税務に関する専門家ではないため、記載に誤りがあるかもしれな...

  ●インボイス２割特例が2026年9月30日を含む課税期間まで！ 　インボイス登録事業者（以降では、登録事業者と称します。）になられている事業主の方は、既に承知のことかと思いますが、インボイスの「２割特例」が2026年9月30日で終了します。正しくは、2026年9月30日を含む課税期間までしか２割特例を利用することができません。 　消費税は、簡単に言うと「売上に掛かる消費税ー仕入れにかかる消費税」（差額）を納税すれば良い訳ですが、 役務の提供を主たる活動としている方においては、仕入れにかかる消費税は高くはありません。そうなると、納税すべき消費税が高くなる傾向がある訳です。 　２割特例は、そういった課題を緩和する制度であり、業種に関わらず売上に掛かる消費税から８割を差し引いた額を納税すれば良いものです。つまりは、売上にかかる消費税の２割を納税することになります。売上や所得が高くない登録事業者の事業主は、大変助かる制度である訳です。かく言う個人事業主の筆者も助かっています。支払った消費税は、事業経費として計上できるので、所得税の減税に寄与できます。しかし、一旦手元を離れるマネーですので、小規模な登録事業者には手痛いものであることは間違いないでしょう。 　対策として、課税制度として「一般課税」を採用していた登録事業者は、「簡易課税」に切り替えることを考えることができますが、事業の分類によっては、大きな効果は期待できません。納税主義に発想を変えて売上や所得向上を目指せば良い訳ですが、事業を始めたばかりの事業主においては、それも厳しいところがあるでしょう。 ●自民党の新総裁に期待！ 　2025年10月4日、自民党の総裁選挙が実施されました。機会あるごとに各候補者の政策をメディアを通じて聞かせて頂いていたのですが、消費減税については、どうもはっきりしたことは聞けていません。減税の前向きな発言を避ける理由として、「システムの改修に膨大な費用を要する」を挙げていた候補者もいたような気がしますが、ITシステムに携わる筆者としては、「ほんとか？？？」と思うところもあります。税率をハードコーディング（プログラム内に定数として記載）しているのであれば、確かに改修やテストに結構な費用が掛かるのは想像できますが、果たしてそんな作り方をしているのでしょうか？あるいは、現場のレジスターの...

  生成AIの変遷と今後 　2023年は生成AI元年と言われる年であり、企業の業務効率化手段の１つとして、IT企業を中心にリファレンス実装が盛んな年であったと考える。驚くほどの自然会話をチャットボットの形式で実現できるため、目を見張るものがあったことを覚えている。 　2024年に入り、企業内で管理される情報（以降ではローカル情報と称する。）の効果的な検索拡張生成（RAG）に注目が集まり、企業における生成AIの実用性を高めることになった。RAGの特徴は、大規模自然言語モデル（LLM）では考慮されていないローカル情報を加味した会話を実現できる点にある。LLMは生成AIの要となるもので、グローバルに公開された情報を事前に学習して構成されている。そのため、非公開の情報に関する質問をされた場合は、「でたらめ」の回答をしてしまう可能性多高い。所謂、ハルシネーションが弱点であった。それを解決手段として、ローカル情報をもってLLMの追加学習（ファインチューニング）をする手もあるが、学習コストが掛かりすぎる。また、ローカル情報が外部にも使われてしまうことも危惧される。そこで、ユーザの質問に加えて、その質問の意図に近いローカル情報を検索し、両者をLLMに引き渡して回答を生成させることで、精度の高い回答を生成させる方法論が編み出された訳である。コールセンター業務でのユーザ対応の効率化をはじめ、生成AIの現実的な用途が盛んに議論されたことを覚えている。 筆者が取引先企業からの依頼を受け、LLMそのものを社内環境にローディングして利用する、「 ローカルLLM 」の活用研究に取り組んだ年も、2024年からであった 。研究を継続する中で、多くの用途で使えるかもしれないとの期待をもつことができた。 　この間、LLMにも磨きがかかり、生成AIの回答生成能力（推論能力）は飛躍的に改善されてきたことは、ChatGPTやGemini、Copilot等のサービスを利用するユーザであれば認めることであろう。このような状況を背景に、2025年は「AIエージェント元年」になるとの記事を見かける。AIエージェントの特徴は、ユーザの勘弁な指示に基づいて、生成AIが目的を達成するためのタスクの割り出しと実行順を計画し、それぞれのタスクを実現する具体的な処理を実行して、回答を導き出す点にある。似たような技術に「ワ...

 　2023年10月6日に 真正エンジニアリング研究所 （個人事業）を開業してから２年が経過し、３年目に突入です。 　事業としての成長はまだまだですが、なんとか継続してきました。 　この間、有益な情報提供やご発注を頂いた関係各位の皆様には、深く感謝申し上げます。 　これからも、情報技術の利活用促進を通じて、「笑顔で暮らせる持続可能な社会」への貢献に精進して行きたいと考えております。 　引き続き、各位からのご指導・ご鞭撻をお願いしたいと思っております。 　３年目突入を記念しての初投稿でした。