世界経済秩序の転換を代表する人物を挙げるとするなら、断然ドナルド・トランプ米大統領だろう。
良くも悪くも、第二次トランプ政権が作り上げた関税は世界貿易の新しい現実となりました。これにより、世界は事実上低関税とグローバル化の時代を終えました。
トランプ政権は関税を核心的な外交・経済手段として、製造業の米国回帰を推進させています。企業の立場からすると、これは利益率を圧迫し、キャッシュフローを段階的に浸食する要因となり、財務諸表に直接反映される経営リスクとして作用します。
このような地政学的衝撃の中で、多くの企業が積極的に対応に乗り出しており、関税が常時コストになった場合、果たして何ができるかについて慎重に悩み始めました。
見落とされた事実：関税は「元に戻せない」ものではない
いくつかの企業と話す過程で興味深い現象を発見しました。人々が関税について語るとき、しばしば「一度変われば戻れない」埋没費用として前提にしたりしています。しかし、実際に米国制度上の関税は決して元に戻せないものではありません。
米国には200年以上維持されてきた「関税還付(Duty Drawback)」制度があります。輸出と加工貿易を奨励するために導入されたこの制度によれば、企業が輸入時に関税を納付したとしても、該当商品が最終的に米国市場で販売されず、再加工後に輸出されたり、他の国に積み替えられた場合、納付した関税の払い戻しを受けることができます。
さらに見落とされがちなのは、この制度の適用範囲が単に「加工後再輸出」に限定されないということです。実務的には、商品が返品された後に再販売されなかったり、在庫調整や品質の問題により米国内で合法的に廃棄された場合でも、関連要件を満たしている場合は、関税の払い戻しの対象となることができます。
この制度は200年を超える歴史の中で継続的に改正・拡張されてきており、サプライチェーンがますます複雑になり、規制と適用状況もさらに細分化し、関税還付は徐々に「専門家だけが知っている」領域となりました。
「関税還付」を活用するのはなぜそんなに難しいことなのか？
実際に詳しく見てみると、関税還付申請に必要な資料は、ERP、Excel、PDF請求書、通関書類、物流記録など、異なるシステムや形式に散らばっている場合がほとんどです。これらの資料は、もともと関税の払い戻しの目的で設計されていないため、これを整理して照合する作業自体には非常に時間がかかります。
その結果、申請受付から実際の還付金受領まで通常半年、長くは1年以上かかり、関連サービスも還付金額が大きい企業にのみ提供されることが多いです。ところで、近年、新しい変化が現れ始めました。AIはルールベースであり、データ集約的な制度的問題に適用され始めました。関税の払い戻しは、これらの変更の典型的なケースです。分散された非定型データを計算可能な形式に変換し、アルゴリズムを使用してルールと状況を照合することができれば、既存の大規模な人員が必要としたプロセスを自動化する可能性が開きます。
PaxからFlexportまで、AIベースの関税還付の流れが形成されている
アメリカでは、過去に「複雑すぎる」とされていた問題を技術で解決しようとする企業が登場し始めました。企業の関税払い戻し業務に特化したPaxを例にとると、独自にアルゴリズムを設計され、豊富な経験を持つドメイン専門家と組み合わせて、AIで企業が提供したオリジナル文書を自動的に読み込みます。通関資料、請求書、ロジスティクス記録、内部システム出力など、あらゆる形式のデータを計算可能な構造化情報に変換できます。これをもとに、アルゴリズムが多様な関税還付シナリオを比較・分析し、最も有利な組合せを導き出し、最終的には専門職員が規制遵守可否を検討した上で申請提出を完了します。
この方法は、これまで半年から1年以上かかったプロセスを受注内に短縮しました。もっと重要なことは、計算がもはや人の経験に完全に依存しなくなって、多くの企業が考えていたより、はるかに多くの払い戻し要件を満たしていることに気づいたことです。実際に受け取れる金額も、従来予想より高い場合が多くなりました。
Paxが「問題解決に集中する」スタートアップアプローチを代表している場合、Flexportは別の角度からこの方向の可能性を証明します。
Flexportは設立以来10年以上の成長を遂げ、今日のグローバルデジタル貨物輸送代行分野の巨大企業として位置づけられています。Flexportはクラウドベースのソフトウェアで、海上、航空、陸上輸送を統合し、複雑な国境を越えた物流をデジタル化し、顧客がリアルタイムの貨物追跡、通関、倉庫管理、サプライチェーンの最適化を1つのプラットフォームで実行できるようにしています。
過去2年間、FlexportはAIを核としたさまざまなツールを継続的にリリースしており、関税還付プロセスにもAIを体系的に導入して、従来の方式が抱えていた計算能力の根本的な限界を突破しようとしています。
例えば、過去のほとんどの払い戻しソフトウェアは、単純なマッチングロジックに依存して金額サイズのみを基準に計算していましたが、実際の輸出入データではマッチング可能な組み合わせが爆発的に増加することが多くなりました。Flexportは公式資料で、世界中の輸出入データは単純にマッチングする過程だけでも地球上の砂粒より多くの場合の数が発生する可能性があり、これは人材中心の処理や既存システムでは到底対応できないレベルだと説明しました。
このために、Flexportが開発したアルゴリズムは、すべての可能な組合せの中で様々な輸出入連結と払い戻しシナリオを同時に評価し、人間の直感的な判断が持つ制約から逸脱し、最も高い払い戻し金額を生み出すことができる組合せを自動的に見つけます。
実証結果によれば、このようなAIベースの分析により、企業が実際に返還する還付金は従来方式に比べて約400％まで増加し、これまで複雑すぎると考えられたプロセスが初めて大規模に運営される可能性を持つようになりました。
私は関税により、世界が再び新しい時代に入っていると思います。このような環境は、企業がコスト管理とキャッシュフロー戦略を再考するきっかけになることができ、企業も複雑な制度の中で本来自分のものだった資源を取り戻すためにAIの力をより積極的に活用しなければなりません。
