国際貿易は成長していますが、貿易の流れも変化しており、規制も複雑になりつつあります。
貿易のためのテクノロジー――TradeTech――は、企業と税関当局が対応する上で役立ちますが、このデジタルトランスフォーメーションには課題と機会の両方があります。たとえば、透明性の向上はデータ保護への懸念を生む可能性がある一方、サプライチェーンの可視性を高めることにもつながり得ます。
最近発表された報告書によると、PwCスイスとMicrosoftは、税関の デジタル化の恩恵を受けるために、企業が税関およびサプライチェーンの従業員のスキルを高め、これらの機能を他の業務プロセスと統合し、技術を継続的にアップグレードする必要があることを示しています。
世界貿易は近年の数十年で目覚ましく進化してきました。国境を越えた貿易の規模が大きく拡大しただけでなく、eコマースの発展に伴い、その性質も大きく変化しています。
世界各国の税関当局にとって、これらの動向は新たな課題をもたらします。たとえば、比較的小規模で低価値の貨物が増加するペースで国境に到着する中で、どのように対応するかといった課題です。一部の国はデミニミスを引き上げています。デミニミスとは、輸入品が関税および/または税金の対象から免除される税関価格の基準値のことですが、すべての国がそうしているわけではありません。
テクノロジーは、企業と税関当局の双方がこれらの新たな貿易パターンに適応するのに役立ち、サプライチェーンや物流、さらに関税および税金の徴収における効率性の向上を後押しします。貿易のためのテクノロジーであるTradeTechをこのように活用すれば、国境での煩雑な手続きと処理時間を削減できるでしょう。
貿易におけるデジタル化への圧力の高まり
過去10年間だけでも、国境を越えた貿易の規模は約25%増加しました。また、COVID-19パンデミックの際には一時的に減少しましたが、世界貿易は再び回復しつつあり、2024年には2倍以上に達すると予想されています。もちろん、年間成長率も時期や国によって異なります。地政学的な出来事によって貿易パターンが変化することがあるため、税関当局は、処理しなければならない突発的ではあるものの一時的な貿易量の急増に直面する可能性があります。
過去10年間では、オンラインショッピングの台頭も見られました。小売eコマースの売上高は2014年から2021年の間にほぼ4倍に増え、今後も成長すると予測されており、2026年までにさらに56%増加すると見込まれています。これにより、貨物の規模だけでなく頻度も変化し、小口の貨物が増えるため、税関を通過する回数が増えています。2013年から2021年の間に、世界の貨物数は4倍以上に増加し、2027年までにさらに約60%増加すると予想されています。
また、国際貿易が変化を続ける中で、その規制も複雑になりつつあります。各国が自国領内で生産された商品に対する優遇的な市場アクセスを交渉するために新たな貿易協定を締結するにつれ、状況はより複雑になっています。
原産地規則――特定地域の商品（たとえばシャンパン）が「原産」とみなされ、0%の関税の対象となるかどうかを判断するために用いられるもの――は、協定によって異なります。また、一国が複数の相手国とそれぞれ異なる貿易協定を結んでいることもあります。こうした規則が重複すると、いわゆる「スパゲッティ・ボウル」が生じ、企業に混乱をもたらします。
貿易規制は国内政策とも一層密接に結びつくようになっています。たとえば欧州連合の炭素国境調整メカニズム（CBAM）のような新たな持続可能性に関する措置は、輸出市場内で行われる生産プロセスを対象としていますが、輸入市場に入る前に国境で執行されます。
したがって、国際貿易は拡大し、そのパターンは変化し、規制は複雑化しています。税関当局にとって、デジタル化こそが前進する唯一の道です。
税関の税収に対するAIの可能性
現代のテクノロジーは、貿易事業者、税関当局、税務機関に対して、前例のない前向きな影響をもたらす可能性があります。
現代のテクノロジーツールは、貿易事業者のコンプライアンス対応を支援することができます。たとえば、人工知能（AI）は、生産サイクル全体にわたる炭素排出量を追跡・推計し、EU CBAMへの対応を支援するために活用できます。
AIは、特定の貿易協定に基づく優遇的な市場アクセスを得るために、製品のトレーサビリティが原産地規則を満たしているかどうかを評価することにも役立ちます。これは、貿易事業者が証明する必要なく、商品がどのように、どこで生産されたかを確認することで実現できる可能性があり、これらの企業の大きな負担を軽減します。
AIは、政府の様式や商品の説明を作成する際にも活用できます。これは、国際統一商品分類（HS）コード分類の一環として行われるもので、商品を税関で分類するために世界的に用いられる共通言語です。こうした書類手続きは、特に中小企業にとっては非常に分かりにくい場合がありますが、AIアシスタントは誤りを減らし、商品の移動の遅延を抑えることで、貿易事業者と税関または税務当局の双方に利益をもたらすことができます。
テクノロジー、とりわけAIは、より迅速かつより有意義な形でデータを処理・分析するためにも人間によって活用できます。たとえば不正の防止においてです。企業が受け取る請求書の多くは、日頃から継続的に取引し信頼している取引先から届くものであり、これらはAIによって自動的に処理することができます。
同じAIツールは、その他の請求書の異常も特定できる可能性があります。これにより、税関は企業の書類を無作為に確認するのではなく、既に特定された「疑わしい」請求書に焦点を当てることができるため、税関調査の成功率を高めることにつながり得ます。
貿易プロセスの再設計
世界で130を超える税関当局は、すでに自動化された税関システムの開発に着手しており、一部は完全に導入されています。現在、AIを活用したビッグデータ分析、ロボティクス、ドローン、その他の破壊的テクノロジーが台頭しています。高度なデジタル技術の導入は、税務当局内の他の部門や、国内外の他の政府機関との連携を促進することにもつながります。
企業にも、自社のシステムを直接連携させることが奨励されています。たとえば、EUや南米の貿易ブロックであるメルコスールの税関当局との連携により、国境での検査の負担を軽減することができます。これは、税関当局が国境で製品を選択的に検査する取引ベースのアプローチから、これらの製品を生産または取引する企業の情報システムを輸入前または輸入後に検査できるシステムベースのアプローチへの、パラダイムシフトです。
一部の政府は、新たなテクノロジーを試験できるよう、規制サンドボックスの試行も行っています。たとえば、アラブ首長国連邦は、TradeTechのための規制サンドボックスの整備に着手しました。これは、イノベーションの必要性と、消費者の保護、市場の健全性の維持、既存の貿易規制の遵守の確保とのバランスを取るためのものです。
世界貿易の拡大に向けた取り組み
税関手続きのデジタル化が加速することで、企業にとって多くの課題が生じる可能性がある一方、機会も生まれます。透明性はその明白な例です。税関当局が企業のサプライチェーンに関する情報にアクセスできるようになるにつれ、データ保護が懸念事項となる可能性があります。
逆に、サプライチェーンの可視性が高まることで、貨物のリアルタイムな追跡・追跡管理が容易になり、在庫の積み上がりを防ぎ、不要な仲介や費用を削減できます。これは効率性の向上につながり得ます。
デジタル税関がもたらす機会が課題を上回るようにするためには、企業はプロセスの統合や先進技術の導入に投資するだけでなく、人材にも投資すべきです。強力な分析力と問題解決能力、そして技術に精通した姿勢で部門横断的に協働できる能力を備えた人材は、企業と税関当局の双方がTradeTechを活用する上で極めて重要になるでしょう。
もちろん、税関も企業もこれらすべてを単独で行うことはできません。官民連携は、より効率的で持続可能かつ包摂的な貿易への鍵です。これには、貿易データの信頼できる交換と協働のための、公平な デジタルインフラの整備が含まれるべきです。
これらの戦略はすべて、企業と世界中の税関機関が、世界貿易エコシステムのデジタル化を十分に受け入れるのに役立つでしょう。したがって、TradeTechは、より効率的で包摂的かつ持続可能な世界貿易を実現するために活用でき、企業と国際貿易の流れの双方に利益をもたらします。
