オープニング
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社労士事務所向け AI研修
社労士事務所のための
AI研修
半日研修(180分)
講師: 船津拓海
対象: 職員1〜30名規模の社会保険労務士事務所
オープニング
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本日のゴール
「聞いて終わり」にしない。
今日は、6つの成果物を持ち帰っていただきます。
1AI化候補リスト
自事務所でAI化できそうな業務の候補
2入力禁止情報リスト
AIに入力してはいけない情報の一覧
3部署別のAI活用案
部署(担当業務)ごとのAI活用アイデア
4議事録DBへの登録ルール
会議記録を残す場所・ルール
5次アクションDBへのタスク登録
誰が・何を・いつまでに試すか
6AI推進担当と次回ミーティング日程
推進役と、次に集まる日
オープニング
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本日の流れ
180分・休憩10分を挟む6パートで進めます
- 0–30分AI導入戦略と経営インパクト
- 30–60分AI基礎、ツール比較、使い分け
- 60–90分セキュリティ、ガバナンス、リスク設計
- 90–100分休憩
- 100–127分業務棚卸しワーク
- 127–154分部署別AI活用案の作成
- 154–180分Notion DBへの登録、次アクション設計
Part1・AI導入戦略と経営インパクト
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なぜ、今AIなのか
「使う・使わない」の差が、これから広がっていく
- 生成AIの精度・価格は、この数年で大きく変わっている
- 士業・中小企業でも、活用が少しずつ広がり始めている
- 「使う事務所」と「使わない事務所」の差が、これから大きくなっていく
次のスライドで、実際のデータを確認します。
Part1・AI導入戦略と経営インパクト
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中小企業・士業のAI利用の現状
大企業と中小企業の間には、まだ差がある
49.7%
生成AIの活用方針を定めている日本企業の割合(2024年度・前年度42.7%から増加)
32.4%
中小企業の生成AI活用率(大企業46.5%・小規模企業28.0%。2026年5月発表、調査期間2026年3月)
26.7%
生成AIを「使っている」個人の割合(日本)。米国68.8%・中国81.2%と差がある
出典: 総務省「令和7年版 情報通信白書」(2025年7月公表)/帝国データバンク「生成AIの活用状況調査」(2026年5月発表)
Part1・AI導入戦略と経営インパクト
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AI研修のよくある失敗
AI研修のよくある失敗3パターン
- 1ツールの基本操作だけ学んで終わる
- 2全員に同じ内容を一律で教える
- 3フォローがなく「イベント」で終わる
54.1%
生成AI活用の課題として「AI運用の人材・ノウハウ不足」を挙げた企業の割合(最多)
出典: 帝国データバンク「生成AIの活用状況調査」(2024年9月発表)
Part1・AI導入戦略と経営インパクト
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経営インパクトの考え方
削減した時間を、どこに再投資するか
STEP 1
定型業務にかかる時間を減らす
→
STEP 2
空いた時間を、単価の高い仕事・新しいサービスの検討に充てる
金額を保証するものではありません。大切なのは、削減した時間を何に使うかです。
Part1・AI導入戦略と経営インパクト
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投資の考え方
小さく始めて、検証してから広げる
研修
導入支援
(1業務で検証)
伴走支援
(横展開)
…
いきなり全部を変えようとしない。1つの業務で効果を確認してから、広げていきます。
Part1・AI導入戦略と経営インパクト
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導入戦略の型
導入戦略の型
- 1推進担当を決める(誰か1人が旗振り役になる)
- 2記録を残す(Notion等のDBに、やったこと・気づきを残す)
- 3横展開する(1つの業務でうまくいった型を、他の業務にも広げる)
Part2・AI基礎、ツール比較、使い分け
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生成AIにできること
生成AIにできること
例:顧問先問い合わせ対応の6工程
AIは下書きまで。最終判断と顧問先への送付は、必ず人が行います。
Part2・AI基礎、ツール比較、使い分け
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生成AIの限界
生成AIには「得意」と「苦手」がある
AIは、もっともらしい間違った回答をすることがあります(ハルシネーション)。
+25%・+40%
得意な領域のタスクでは、速度+25%超・品質+40%超(コンサルタント758人による実験)
▲19pt
一方、苦手な領域のタスクでは正答率が19ポイント低下
出典: Dell'Acqua et al.「Navigating the Jagged Technological Frontier」Harvard Business School×BCG(2023年9月、Organization Science 2025年掲載)
Part2・AI基礎、ツール比較、使い分け
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チャットAIとAIエージェントの違い
通常のチャットAIとAIエージェントの違い
通常のチャットAI
毎回、チャット画面に情報を貼り付けて質問し、都度やり取りする
AIエージェント
データベースや手順書を参照しながら、ファイルを読む・調べる・保存するまで一連の処理を自動で実行する
Part2・AI基礎、ツール比較、使い分け
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DEMO
【デモ】実際に動かしてみます
ニュースレター自動作成デモ
- ①データベース(過去記事・書き方ルール・手順書)の中身を確認
- ②指示書に沿って、指示を1行だけ実行
- ③実行中の様子を見る(法改正情報を調べながら作成)
- ④完成ファイルの出典・施行日を確認
画面を切り替えます
Part2・AI基礎、ツール比較、使い分け
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主要ツール比較
ChatGPT/Claude/Gemini/Copilot
機能は日々更新されるため、断定はせず、契約前に必ず公式情報をご確認ください。
Part2・AI基礎、ツール比較、使い分け
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使い分けの考え方
業務×ツールの当てはめ方
- 1普段よく使うOfficeソフト・グループウェアとの相性で選ぶ
- 2法人プランの契約しやすさ・管理機能で選ぶ
- 3複数ツールの併用も可。無理に1つに絞らない
Part2・AI基礎、ツール比較、使い分け
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料金プランの考え方
無料・個人有料・法人プランの違い
無料プラン
個人的な学習・下書き確認にとどめる。入力情報が学習に使われる可能性がある
個人有料プラン
個人の生産性向上には有効。契約主体が個人のため、事務所として管理はしにくい
法人プラン
学習オフ設定・利用管理機能あり。契約主体は事務所。業務利用はここが前提
業務利用は、法人プラン+学習オフ設定が前提です。
Part3・セキュリティ、ガバナンス、リスク設計
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セキュリティと入力禁止情報
社労士事務所が扱う情報は、機微度が高い
マイナンバー
氏名つき給与データ
健康診断結果・傷病手当等の健康情報
懲戒・労使紛争に関わる情報
Part3・セキュリティ、ガバナンス、リスク設計
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情報の3分類
入力してよい情報/だめな情報を分ける
そのまま入力してよい
公開されている法令・制度の情報/匿名化・一般化した業務内容/社内の一般的な手順・型
匿名化すれば入力可
顧問先名(匿名化すれば可)/議事録(個人情報を削除すれば可)/契約書(要約のみ・人間確認必須)
入力禁止
マイナンバー/氏名つき給与データ/健康診断結果・傷病手当等の健康情報/懲戒・労使紛争に関わる情報
Part3・セキュリティ、ガバナンス、リスク設計
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入力禁止情報の代表例
入力禁止情報の代表例
マイナンバー・基礎年金番号
氏名と給与額の組み合わせ
健康診断結果・傷病手当・休職に関する情報
懲戒・解雇・ハラスメント等の紛争に関する情報
顧問先の未公開の経営情報
システムのID・パスワード等の認証情報
Part3・セキュリティ、ガバナンス、リスク設計
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利用プランの前提
無料プランのAIは、業務で使いません
無料プランは、入力情報が学習に使われる可能性があります。法人利用は、有料プラン契約と学習オフ設定が前提です。
Part3・セキュリティ、ガバナンス、リスク設計
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事務所のAI利用ルール
事務所のAI利用5ルール
- 1学習オフ設定にする
- 2入力禁止情報リストを作る
- 3利用ログを残す
- 4出力は必ず人が最終確認する
- 5高リスク案件(懲戒・解雇・ハラスメント・紛争)はAI回答の対象外にする
Part3・セキュリティ、ガバナンス、リスク設計
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ガバナンス設計
事務所としてのガバナンスを設計する
承認フロー
誰が使ってよいか・誰が最終確認するかを決める
社内規程
入力禁止情報リスト・利用ルールを文書化する
NDA先出し
外部委託や顧問契約の前に、秘密保持契約を先に交わす
Part3・セキュリティ、ガバナンス、リスク設計
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ワークシート②
ミニワーク(7分)
入力禁止情報リストを埋めましょう
自事務所で「これは入力してはいけない」と思う情報を書き出してください。迷ったら「要確認」に入れておくと安全です。
Part3・セキュリティ、ガバナンス、リスク設計
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前半のまとめ
ここまでで、導入戦略とセキュリティルールを確認しました
- 環境変化とAI活用の現状
- 生成AIの基礎とツール比較
- 入力禁止情報とガバナンス設計
10分休憩を挟んで、後半は実践ワークです。
休憩
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BREAK
休憩(10分)
休憩後は、業務洗い出しワークから再開します。
Part4・業務棚卸しワーク
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業務棚卸しワーク
3つの観点で、業務を棚卸しします
1時間がかかる
頻度が高い、または1回あたりの所要時間が長い業務
2属人化している
特定の人しかできない業務。手順が決まっている(型がある)か
3外注している
外部に委託している業務も、AI化候補として洗い出す
Part4・業務棚卸しワーク
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記入例
記入例:社労士業務の具体例
- 顧問先問い合わせ対応
- 社会保険の算定基礎届(定時決定)の作成
- 給与計算チェック
- 就業規則の改定案内
- 助成金の申請書類作成
- 打ち合わせの議事録整理
- 顧問先向け案内文
- 新人教育
Part4・業務棚卸しワーク
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ワークシート①
ワークタイム(12分)
ワークシート①に書き出してください
手が止まったら、「昨日1日の仕事」を朝から順に思い出してみてください。
誰かに頼まれた仕事・毎回同じ説明をしている業務・外注している業務も候補です。
Part4・業務棚卸しワーク
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AI化候補の選び方
「頻度が高い × 型がある」業務から始める
→ 選んだ業務を、グループで1つずつ発表してください(全体共有)。
Part5・部署別AI活用案の作成
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部署別に考える理由
部署ごとに考えると、活用案が具体的になる
「事務所全体でAIを使う」だけでは、次の一歩が決まりません。部署(担当業務)ごとに考えると、誰が・何に使うかが具体的になります。
部署がない事務所は、部署の代わりに「担当業務単位」(給与担当・手続き担当等)で記入してください。
Part5・部署別AI活用案の作成
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記入例
部署別活用案の作り方(記入例)
労務手続き部門
手続き書類のドラフト作成・チェックリスト化
給与計算部門
給与計算チェックの一次確認・Q&A対応の下書き
相談対応部門
顧問先からの問い合わせ一次回答の下書き作成
ワークシート③に、自事務所の部署(担当業務)ごとの活用案を記入していきます。
Part5・部署別AI活用案の作成
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ワークシート④
プロンプトの基本型
プロンプトの基本型(穴埋めテンプレ)
役割:[AIに何の立場で答えてほしいか]
目的:[何のためにこの作業を頼むのか]
背景情報:[前提・状況・関連する事実]
条件:[守ってほしいルール・制約]
出力形式:[箇条書き/文章/表 など]
確認してほしい点:[AI自身にセルフチェックさせたい点]
Part5・部署別AI活用案の作成
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社労士業務の実例
実際のプロンプト例
① 顧問先問い合わせへの一次回答の下書き
役割:社会保険労務士事務所の実務担当者
目的:問い合わせへの一次回答の下書きを作る
背景情報:[問い合わせ内容を貼り付け]
条件:断定的判断を避け、要確認点を明示
出力形式:そのままメール本文になる形
確認点:誤り・追加確認すべき論点の有無
② 顧問先向け案内文
役割:社会保険労務士事務所の実務担当者
目的:制度変更・改定内容を知らせる案内文を作る
背景情報:[改定・変更内容の要点を貼り付け]
条件:専門用語を避け、期限があれば明記
出力形式:A4一枚に収まる案内文
確認点:不正確な表現・不足情報の有無
Part5・部署別AI活用案の作成
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ワークシート③④
ワークタイム(12分)
部署別活用案を作り、代表1業務のプロンプトを作って実行する
- 1自部署(担当業務)のAI活用案をワークシート③に記入する
- 2その中から代表1つを選び、プロンプトの基本型に沿ってワークシート④に作成する
- 3作ったプロンプトを実際にAIへ入力し、結果を確認する
Part5・部署別AI活用案の作成
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出力の直し方
出力がイマイチな時の直し方3つ
- 1条件を足す
- 2工程を分ける
- 3参考例(過去の文書)を渡す
Part6・Notion DB登録・次アクション設計
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定着の仕組み
研修を「受けて終わり」にしない仕組みをつくる
使った内容を、その場限りにしないための型を用意します。
STEP 1
記録を残す仕組み(議事録DB・次アクションDBに、やったこと・次にやることを残す)
→
STEP 2
運用ルールを決める(残す場所・登録するもの・登録担当を決める)
Part6・Notion DB登録・次アクション設計
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記録を残す型
議事録DB・次アクションDBの型
議事録DB
会議・打ち合わせの記録を残す場所(Notion等、ツールは事務所で選ぶ)
次アクションDB
誰が・何を・いつまでにやるかを管理する場所
ツールは固定しません。Notion等、すでに使っているツールがあればそれで構いません。
Part6・Notion DB登録・次アクション設計
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登録ルールの決め方
登録ルールの決め方
- 1残す場所を決める(Notion等、事務所で使うツール)
- 2登録するものの範囲を決める(議事録すべてか、AI関連のみか等)
- 3登録担当を決める(誰が入力するか)
Part6・Notion DB登録・次アクション設計
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ワークシート⑤
ワークタイム(8分)
次アクションを決める
- 1AI化候補トップ3を選ぶ(次アクションDBへの登録を前提に)
- 2AI推進担当・次回ミーティング日程を決める
- 3議事録・記録の登録ルール(残す場所/登録するもの/登録担当)を書く
- 4今日の一言を書く
Part6・Notion DB登録・次アクション設計
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ワークシート①②③⑤
今日の成果物
今日持ち帰る6つの成果物
4議事録DBへの登録ルール
→ワークシート⑤(2/2)
5次アクションDBへのタスク登録
→ワークシート⑤(1/2)
6AI推進担当と次回ミーティング日程
→ワークシート⑤(1/2)
→ すべて、今日のワークシートに記入済みです。
Part6・Notion DB登録・次アクション設計
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自動化の進め方
自動化には段階がある
STEP 1
最初は、人が毎回確認する
→
STEP 2
慣れたらAIに一次チェックさせ、問題があるときだけ人に上げる
いきなり全自動にはしません
Part6・Notion DB登録・次アクション設計
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ご希望があれば
本日以降のご支援について
AI導入支援
20万〜50万円
2〜6週間で、1業務を完全にAI化します
伴走支援
月5万円〜15万円
月次定例+チャット相談で定着・拡張(ライト/スタンダード/プレミアムの3段階)
ご希望の場合のみ、個別にご相談ください。
Part6・Notion DB登録・次アクション設計
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ご質問・ご相談
まず1つの業務から、始めましょう。
本日はありがとうございました。
講師: 船津拓海
takumi272tf@gmail.com