こんにちは、
株式会社Lean Stack代表の吹上由樹です。

 

社労士事務所向けDX支援「ヨハクル」の詳細・お問い合わせ

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はじめに

今回は、社労士業界の根っこにある"喫緊の課題"を、構造から言語化していきます。

 

社労士の先生方とお話していると、ほぼ100%の確率で出てくる悩みがあるんですよね。

 

「事務員の採用がうまくいかない」
「採れても、戦力になるまでに時間がかかりすぎる」
「やっと育ったと思ったら、辞めていく」

 

この話、聞かない月がありません。

 

そして、ここがポイントなんですが、これは所長の経営力の問題でも、その事務員のやる気の問題でもないんです。

 

社労士事務所の事務員という職業が、
構造的に"採用も教育も異常に難しい"ようにできている。

 

ここを直視しないまま、求人広告を出し続けても、教育マニュアルを整え続けても、状況は変わりません。

 

そして、この構造的な難しさを認めた瞬間に、
AI活用が"選択肢"ではなく"必然"になる

 

今回は、その話を一気に書きます。

 

"事務員"という言葉に、私たちは騙されている


まず、前提から揺さぶらせてください。

 

「社労士事務所の事務員」と聞いて、世間がイメージするものと、現場の実態はもはや別の職業です。

 

これ、断言します。
一般的な事務員のイメージってどんなものか。

 

電話を取って、来客対応をして、簡単なデータ入力をして、Excelで集計を作って、書類をファイリングする。

だいたいこんなところだと思います。


では、社労士事務所の事務員は、何を求められているか。

 

労基法の知識。社会保険・労働保険の制度理解。給与計算ソフトの操作。月変・算定の処理。年末調整。雇用保険の取得喪失。健康保険の傷病手当金。育休手続き。助成金の要件。就業規則の読み方。

 

ここまでで、ようやく"スタートラインに立てる"レベルなんです。

これに加えて、顧問先ごとに違うルールを全部覚える必要があります。

 

  • A社は20日締め月末払い。

  • 住宅手当は15,000円固定。

  • B社は末締め翌月15日払い。

  • 役職手当は等級制で、課税扱い。

  • C社は変形労働時間制で、週ごとの集計が必要……。

 

数百社、数千人分の細かい例外を、頭に入れていく仕事なんですよ。

 

これ、もう"事務員"の仕事じゃないですよね。

実態はバリバリの専門職です。

 

世間的なイメージで「事務員募集」と書いた瞬間、求める人材像と応募者像のギャップが地獄になる。

 

これが、社労士事務所の採用が始まる前から崩壊している、本当の理由なんです。

 

なぜ社労士事務所の"採用"は、異常に難しいのか

ここをもう一段、構造的に掘り下げます。

社労士事務所の採用が異常に難しい理由はシンプルに3つです。

 

ひとつ、即戦力の市場がそもそも枯れていること。

 

社労士事務所の業務をひと通り回せる人材は、業界全体で慢性的に取り合いです。

 

求人を出しても、応募が来ない。
来ても、別の事務所と競合する。
条件で負ける。

 

これ、所長の事務所が悪いんじゃないんです。
市場に人がいない。

変数ではなく、定数なわけですね。

 

ふたつ、未経験者を採るしかないが、戦力化までの距離が遠すぎること。

 

未経験者を採用すると、戦力になるまで最低2年〜3年はかかります。

これ、業界の常識ですよね。

 

新卒1年目で「明日から給与計算を1人で回して」とは、口が裂けても言えません。

 

事務員1人を一人前に育てるまでに、ベテランスタッフの時間を膨大に吸い上げる必要がある。

 

みっつ、採用しても、続かないこと。

 

最初の1年、慣れない業務で疲弊して辞めていく事務員、あまりにも多いんですよね。。。

未経験者にとって、社労士事務所の業務量と専門性のハードルは、想像を絶するんです。

 

「思ってた事務員の仕事と違う」と感じた瞬間、心が折れる。

求人広告費は飛んでいく。
教育に費やしたベテランの時間も水の泡。

 

採用 → 教育 → 離職 → 採用、の地獄ループに入る事務所、本当に多いです。

 

そして、この3つは全部、個別の事務所の努力では解決できない構造の問題なんですよ。

 

なぜ社労士事務所の"教育"は、異常に難しいのか

 

仮に、運良く未経験者を採用できたとしましょう。
そこから先の"教育フェーズ"が、また地獄なんです。

 

社労士事務所の教育が異常に難しい理由は、業務知識の8割がマニュアル化できない暗黙知だからです。

労基法や社会保険の制度知識は、本を読めばある程度学べる。

 

でも、現場で本当に必要なのは、その先です。

 

「この顧問先の総務部長は、こういう資料の出し方を嫌うから、こうフォーマットを変える」

 

「この会社の社長は、給与の手取り額が下がる連絡には機嫌が悪くなるから、事前にこういう一言を添える」

 

「この業種は、こういう労務トラブルが起こりやすいから、就業規則のここを厚めに書く」

 

こういう"判断"や"間合い"の部分は、教科書には載っていません。

 

ベテランスタッフの頭の中にしかない。
さらっと書きましたが、かなりの致命傷です。

 

これを新人に伝えるには、隣に座らせて、何度も実例を見せながら、半年、1年と繰り返していくしかないんです。

 

そして、ここにベテランスタッフの時間が大量に吸われる

ベテランが新人を教育している間、その人本来の生産性はガクッと落ちます。

 

事務所全体の業務量が一定なら、誰かがその穴を埋めないといけない。

 

結果、所長が現場に降りる。
新規提案も、経営判断も、後回し。

事務所全体の成長スピードが、教育期間中ずっと止まる。

 

そして、苦労して育てた事務員が3年目あたりで辞めていくことが、実は珍しくない。

 

「もっとキャリアアップしたい」
「他の事務所で挑戦したい」
「結婚で引っ越す」

 

理由は本当に様々ですが、起きる時は起きます。

 

その瞬間、教育に費やした2〜3年と、ベテランの時間と、そのスタッフが頭に詰め込んでくれた顧問先の暗黙知。

全部、ある日突然にして消えるんです。

 

社労士事務所の教育は、"やらないと回らない"のに、"やっても報われる保証がない"

 

この理不尽な構造の中で、所長たちは戦い続けているんですよね。

 

だから、AI活用は"選択肢"ではなく"必然"なんです

 

ここまで書くと、もう察しがついていると思います。

採用も教育も、構造的に異常に難しい。


こればっかりは個別の努力ではどうにもならない領域です。

 

  • 求人広告に予算を増やしても、即戦力は現れません。

  • 教育マニュアルを分厚くしても、暗黙知は伝わりません。

  • 福利厚生を手厚くしても、3年目の離職は止められません。

 

じゃあ、どうするのか。

 

答えは、業務理解そのものを人ではなくAIと仕組みの中に持たせることです。

これしかないんですよ。


もっと具体的に言うと、こうなります。

 

  • 各顧問先のルール、計算ロジック、例外対応、過去の判断履歴。

  • これを、人の頭の中ではなく、AIとシステムの中に蓄積していく。

  • 新人が入ってきても、そのAIに業務を聞きながら進められる。

  • ベテランの暗黙知も、過去のやり取りを学習させることで、一定レベルまでAIが再現してくれる。

 

つまり、"事務員レベルの業務理解"の部分を、AIが肩代わりしてくれるということなんです。

 

これが意味することを、考えてみてください。
採用要件のハードルが、一気に下がります。

 

「労基法と社保の知識があって、給与計算ソフトを使えて、顧問先ごとのルールを覚えられる人」を探す必要が、なくなる。

「AIと協働できる人」「指示通りに作業できる人」で、十分回るようになる。

 

採用市場が一気に広がるんです。
教育期間も、劇的に圧縮されます。

 

新人が暗黙知を頭に詰め込むのを待つのではなく、AIに業務知識を持たせて、新人にはその使い方だけ教える。

 

戦力化までの2〜3年が、半年〜1年で済むようになります。

そして何より、スタッフが辞めても、業務知識は事務所に残り続ける

 

これ、革命的なことなんですよ。
採用も、教育も、定着も。

 

社労士事務所が抱え続けてきた3つの構造的課題に初めて根本的な解決策が出てきた。

それが、AIなんです。


「AIを使うかどうか」の問題ではないんですよね。

採用と教育の構造を変えない限り、社労士事務所はもう前に進めない。

 

そして、その構造を変えられるのは、今のところAIしかない。
だからこそ、AI活用は"必然"なんです。

 

"AIに業務理解を移した事務所"と、移せなかった事務所


ここで、ヨハクルで実際に起きている変化を共有させてください。

ちなみに「ヨハクル」は"業務に余白を作る"で「ヨハクル」です笑。

 

◾️教育期間が、3年から半年に短縮

 

ある社労士法人さんでは、新人の戦力化までの期間が、従来の3年から半年程度まで圧縮されました。

 

理由はシンプルで、顧問先ごとのルールや過去の判断ロジックが、AIと仕組みの中に整理されているから。

新人は「この会社の通勤手当の計算ルールどうでしたっけ」と先輩に聞く必要がない。

 

  • AIに聞けば、過去の事例ベースで答えが返ってくる。

  • ベテランの時間が、教育に取られなくなる。

  • その分、ベテランは本来の業務と新規提案に集中できる。

 

結果として、事務所全体の生産性が底上げされていきます。

 

◾️採用要件のハードルが下がり、応募が一気に増えた

 

別の事務所さんでは、求人票の条件を「労務経験必須」から「PC作業に抵抗がない方」に変えただけで、応募数が3倍以上になりました。

 

労務知識は、AIと仕組みが補ってくれる。

だから、社労士事務所の経験がない人でも、戦力化が可能になる。

 

採用市場のパイが一気に広がるんです。

これまで「社労士事務所の事務員」というラベルを見ただけで応募を諦めていた層に、リーチできるようになる。

 

◾️スタッフが辞めても、業務が止まらない


そして、最も大きい変化がこれです。

 

担当者が辞めても、その人が頭に詰め込んでいた顧問先のルールがAIと仕組みの中に残っていることです。

これまで担当者の退職が事務所崩壊の引き金になっていたのが、嘘みたいに静かに引き継げる。

 

事務所経営の最大のリスクが、構造ごと消えていくんです。

 

二極化は、ここでも始まっている


ここからが、一番伝えたい話です。

 

採用と教育の構造を変えた事務所と、変えなかった事務所では、これから何が起きるか。

変えなかった事務所はこれまで通り、採用に追われ、教育に時間を吸われ、3年目の離職に怯え続けます。

 

  • 求人広告費は毎年増える。
  • ベテランの時間は教育に削られる。
  • 所長は現場から離れられない。
  • 新規受注に回す余力が、どんどんなくなる。
  • 売上の天井は、じわじわと下がっていく。

 

煽ってしまうようですが、紛れもない事実です。。。

 

一方、AIに業務理解を移した事務所はどうなるか。

採用要件が下がるから、応募が来る。
教育期間が短いから、新人がすぐ戦力になる。
辞められても、業務知識は残る。

 

少人数で安定して、より多くの顧問先をさばける体制が出来上がっていきます。

 

所長は、現場から離れて、経営に集中できる。
新規開拓にも、提案にも、時間が使える。

 

この差は、これから加速度的に開いていきます。

 

採用と教育は、事務所経営の最大のコストセンターでしたから。

ここを構造から変えた事務所と、変えなかった事務所では、3年後、5年後の景色がまったく違ってくる。

 

これ、誇張ではなくて、構造的にそうなっているだけの話です。

 

まとめ


社労士事務所の事務員は、世間がイメージする"事務員"とは別の職業です。

 

求められる業務理解の深さも、暗黙知の量も、専門職そのもの。

だから、採用も教育も、異常に難しい。

 

これは、所長の経営努力でも、個別事務所の福利厚生でも、解決できません。

構造の問題は、構造でしか解決できないんです。

 

そして、その構造を変えられるのは現時点でAIしかない。

業務理解を人の頭からAIと仕組みへと移していく。

 

それだけで採用要件は下がり、教育期間は圧縮され、離職リスクも消える。

社労士事務所が長年抱えてきた3つの課題に初めて根本的な答えが出てきたんです。

 

「AIを使うかどうか」を議論している時間は、もうありません。

 

採用と教育の構造を変えない事務所は、これからじわじわと縮んでいきます。

変えた事務所は、少人数で売上を伸ばし続けます。

 

二極化は、ここでも、もう静かに始まっているんですよね。

 

事務員1人を採れずに苦しみ続けるか、AIに業務理解を移して、採用と教育を構造から変えるか。

選ぶのは、今この瞬間です。

 


 

本日も最後まで読んでいただきありがとうございます。

 

「うちの事務所でも、業務理解をAIと仕組みに移したい」
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それでは、また次の記事でお会いしましょう。

 

 

こんにちは、
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はじめに

今回は、業界の空気に真っ向から殴りに行く話をします。

 

社労士の先生方とDXの話をしていると、必ずと言っていいほど返ってくるフレーズがあるんですよね。

 

「人が採れないから、DXをやらないといけない」
「担当者が辞めても事務所が回るように、DXを進めたい」

 

気持ちは、めちゃくちゃわかります。

 

わかるんですが、それ、完全に"守り"の発想なんですよ。

DXって、本当はそんな地味な話じゃないんです。

 

これ、断言します。

DXは「人材確保のため」にやるものじゃありません。


売上を倍にするためにやるものなんです。

今回は、なぜDXが"攻めの経営判断"なのか。


そして、今ここで舵を切らなかった事務所がこれからどうなっていくのか。

今回はかなり踏み込んで書きます。

 

多くの社労士が信じている、DXの大きな勘違い


まず、前提から揺さぶらせてください。

 

「うちの事務所、DXを進めています」と話す先生に目的を聞くと、だいたい返ってくる答えは3つなんです。

 

ひとつ、「人手が足りないから」。
ふたつ、「担当者が辞めた時のリスクに備えて」。
みっつ、「業務を効率化して、みんなの残業を減らしたい」。

 

全部、健全な理由です。
否定はしません。

 

でも、ふと立ち止まって冷静に見てほしいんです。

 

この3つ、売上の話が1つも入ってないんですよね。

全部「今あるものを、失わないため」の話。

 

言い換えると、全部"守り"の話。
守りのDXは、もちろん大事です。

 

ただ、それだけで止まっている事務所の未来は、驚くほど広がりません。

 

これ、元経産省で産業政策を見てきた立場から言わせてもらうと、「DX=守り」で止まっている業界は、だいたい10年経っても規模が横ばいか縮小なんです。

 

逆に「DX=攻め」に振り切った業界は、同じ人数のまま売上を2倍、3倍と伸ばしていく。

 

DXを"守り"で使うか、"攻め"で使うか。
これは経営判断そのものなんです。

 

そして、今の社労士業界は、ここで完全に二極化が始まっています。

 

"攻めのDX"とは、売上を倍にする経営判断だ


じゃあ、"攻めのDX"って何か。

シンプルに言います。

 

給与計算の工数が半分になる = 受けられる顧問先の数が2倍になる = 単純計算で売上が2倍になる。

 

これだけの話なんです。

 

世の中のDXは、「コスト削減」「残業削減」「ミス削減」で語られがちなんですよ。

全部"引き算"の話。

 

でも、本当にインパクトがあるのはそこじゃない。

 

削減で生まれた時間を、そのまま"受注キャパ"に変換できるというところなんです。

これ、引き算じゃなくて掛け算なんですよね。

 

1人のスタッフが月に10社さばいていた事務所が、同じスタッフで20社さばけるようになる。

 

採用は一切増やしていない。
オフィスも広げていない。

 

でも売上だけ、単純計算で2倍です。

 

普通の業界の人が聞いたら「そんなバカな」という話ですが、社労士業務は"人の時間"そのものが商品だから、工数を半分にすれば受注キャパが倍になるという、極めて素直な構造になっているんですよ。

 

DXは、コスト削減の道具じゃない。
トップラインを伸ばすためのテコです。

 

ここを誤解している事務所と、腹落ちしている事務所の差は、これから信じられないほど開いていきます。

 

実例:攻めのDXで、現場はここまで変わっている


抽象論ばかりでもあれなので、実際にヨハクルで起きている変化を紹介します。

ちなみに「ヨハクル」は"業務に余白を作る"で「ヨハクル」です笑。

 

給与計算:工数半分以下で、受注キャパが倍に


ある法人さんでは、給与計算にかけていた時間が50%以上カットされました。

2週間かかっていた処理が、1週間以内で終わる。

 

ここだけ聞くと「ふーん、便利だね」で終わってしまうかもしれません。

でもよく考えてみてください。

 

同じスタッフ数で、受けられる顧問先が倍になるってことなんですよ、これは。

 

浮いた時間は、
新規営業に回せる。
顧問先への提案にも回せる。
他の事務所なら取れない難しい案件にも手を伸ばせる。

 

工数削減で終わっていた話が、売上成長の話に変わる瞬間なんです。

 

就業規則:チェック時間80%カットで、売上の天井が跳ね上がる


就業規則も、膨大なチェック作業に追われていた事務所が、80%の工数カットを実現しました。

これ、単に楽になったという話では終わらないんですよね。

 

今まで"時間がなくて受けきれなかった案件"を取りに行けるようになった、という話なんです。

 

1件あたり丸1日かかっていたチェックが、数時間で終わる。

同じ1日で、ざっくり4〜5件回せるようになる。

売上の天井が、物理的に跳ね上がるんです。

 

助成金申請:担当できる案件の数が跳ね上がる


助成金の書類チェックに至っては、先生の目が充血するほど向き合っていた作業が、大幅に圧縮されました。

1人の担当者が抱えられる助成金案件の数が、以前と比べて明らかに増えている。

 

しかも、助成金は「割に合わない」と言われがちな業務です。

そこの工数が縮むということは、同じ労力で、より多くの顧問先に価値を届けられるということ。

 

これは顧問先の信頼獲得にも直結します。
信頼が増えれば、他業務の依頼にもつながっていく。

 

攻めのDXは、単発の効率化で終わらず、事務所全体の売上の連鎖を起こすんです。

 

二極化は、もう静かに始まっている

で、ここからが、一番伝えたい話です。

 

「DXやるかやらないか、まだ様子見でいいかな」と思っている先生に、現実を共有させてください。

 

日本は、人口が減っています。
会社の数も減っています。

 

これはもう、統計で確定している未来なんですよ。

つまり、士業の市場そのものが、これから縮んでいくんです。

 

縮んでいく市場の中で、「現状維持」をしているとどうなるか。

答えは、現状維持ではなく"後退"です。

 

全体のパイが小さくなっていくので、同じ顧問先数・同じ単価を維持していても、相対的にシェアは下がっていく。

売上は、気づかぬうちに減っていく。

 

一方で、攻めのDXを進めた事務所は、同じ人数で倍の顧問先をさばけるようになる。

縮んでいく市場の中から、より多くの顧問先を取りにいける。

 

DXをやる事務所は売上が伸び、やらない事務所は売上が下がる。

 

これ、「どっちも成長するけど成長速度が違う」という話じゃないんですよね。

 

片方は伸びて、片方は縮む。
ほぼゼロサムの話なんです。

 

そして、この差は指数関数的に開きます。

 

売上が伸びる事務所はさらに投資して、さらにDXが進む。
売上が減る事務所は投資余力を失って、ますますDXから遠ざかる。

 

差は、加速度的に大きくなる。

もうこれは誇張ではなく、構造的にそうなっているだけの話です。

 

タイミングを逃した事務所は、もう追いつけない


ここで、多くの先生が一番直視したくない話をします。

「いつかはやらないといけない」と思いながら、先延ばしにしている先生、案外多いんじゃないでしょうか。

 

でも、指数関数的に開く差って、気づいた頃には手遅れになる性質があるんですよ。

 

最初のうちは、差は小さい。

DXしている事務所も、していない事務所も、売上はそんなに変わらない。

 

でも、2年、3年と経つうちに、
気づけば売上が2倍、3倍と差がついている。

 

そこから追いかけようとしても、投資余力が残っていない。

スタッフの時間も残っていない。顧問先も離れ始めている。

 

「あの時やっておけばよかった」は、事務所経営における最大の後悔です。

そして、この「あの時」は、もう来ています。

 

今年、来年の判断が、5年後の事務所の立ち位置を決めます。

"あとでやる"は、もう"やらない"と同義になりつつあるんですよね。

 

脅しではなくて、数字と構造が、そう告げているだけなんです。

 

まとめ

DXは、守りの道具ではありません。

"売上を倍にする攻めの武器"です。

 

ここを腹落ちさせた事務所が、これから5年、10年で売上を伸ばし続けていきます。

 

逆に、「人材確保のために仕方なく」「業務効率化くらいで十分」と思っている事務所は、静かに、でも確実に売上が下がっていく。

 

人口が減る。会社が減る。市場が縮む。

その中で現状維持は、もう"後退"と同じなんです。

 

二極化は、もう始まっています。

 

そして、その差は指数関数的に開いていく。

「いつかやる」は、もう通用しません。

 

"今日動いた事務所"だけが、次の時代に売上を伸ばしていきます。

攻めに振り切るか、守りで縮んでいくか。

 

選ぶのは、今日です。

 


 

本日も最後まで読んでいただきありがとうございます。

 

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それでは、また次の記事でお会いしましょう。

 

 

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はじめに

今回は、かなり構造的な話をします。

 

「給与計算を一番さばいていたスタッフが、辞めた」

この一言で、事務所が一気に立ち行かなくなる。


こういう光景、見てきた事務所が両手じゃ足りません。。。

 

慌てて求人広告を出しても、応募は来ない。
残ったメンバーでなんとか回そうとするも、そもそもその会社の給与計算ルールが、どこにも残っていない。

 

気づけば所長も深夜まで給与計算の画面を覗き込んでいる。
そんな現場、一度や二度は見聞きしたことがあるんじゃないでしょうか。

 

これ、担当者が根性ないから起きてるわけじゃないんですよ。

 

社労士事務所の構造上、給与計算という業務は、1人辞めただけで事務所ごと崩壊するようにできているんです。

 

今回は、なぜそんな歪なことが起きているのか。
そして、なぜこの業務だけが他と"別格"で扱われるべきなのか。


ここを一気に言語化します。

 

実は、給与計算は社労士業務の中で"別格"である


まず、ここから入らせてください。

社労士事務所の業務って、ざっくり4つに分かれますよね。

 

就業規則の作成、助成金の申請、各種手続き業務、そして給与計算。

この4つ、並列に見えますが、実はまったく性質が違うんです。


とは言うものの、先生方からすると当たり前だとは思いますが。

 

就業規則は、作成依頼があったときに発生する。
助成金も、要件に合う顧問先がいるタイミングでしか発生しない。
手続きも、入退社や法改正のタイミングでスポット的に動く。

 

全部「スポット業務」なんですよね。

いつ発生するか、読めない。
売上は月々でブレる。

 

一方で、給与計算はどうでしょうか。

毎月、必ず、全顧問先で発生する。

 

これ、社労士の業務の中で唯一の"ストック業務"なんですよ。

 

スポット業務は、取れればラッキー、取れなきゃ0円。

 

でも給与計算は、顧問先が1社ある限り、来月も、再来月も、1年後も、必ず売上を運んでくる。

 

事務所の売上の"底"を支えているのは、間違いなく給与計算です。

ということは、ここをどれだけ効率的にさばけるかで、事務所全体の売上の天井が決まるんです。

 

給与計算1件に4時間かかる事務所と、1時間で終わる事務所。

単純計算で、受けられる顧問先の数が4倍違います。

 

給与計算は、社労士事務所における"売上の心臓"です。

 

だからこそ、ここが止まると、事務所ごと止まる。
他の業務と同じ感覚で扱っていい領域ではありません。

 

"給与計算の一番強い人"が辞めた瞬間、事務所は崩れる


で、ここからが、本題です。

 

給与計算の担当者が1人辞めただけで事務所が崩壊する理由は、この業務が以下の3つを同時に抱えているからなんですよね。

 

ひとつ、毎月必ず発生すること。
ふたつ、全顧問先で発生すること。
みっつ、専門性がめちゃくちゃ高いこと。

 

助成金担当なら、来月の申請がない月は穴埋めが間に合う。
就業規則担当なら、次の依頼まで少し時間的な猶予がある。

 

でも給与計算は、担当者が辞めた翌月には、全顧問先分の締め日が問答無用でやってくるんです。

 

「ちょっと待って」が、効かない。

しかも、給与計算って「ただ数字を入力する仕事」じゃないんですよね。

 

この会社の住宅手当は何円、締めは20日、支給は月末、この手当は課税か非課税か、経理担当はこのフォーマットじゃないと受け取ってくれない。

 

その全部が、担当者の頭の中にしか残っていないんです。

紙にも、マニュアルにも、どこにも書いていない。

これが致命傷すぎます。

 

で、その担当者が、ある日「辞めます」と言う。
その日はある日突然やってきます。

 

残された所長とスタッフで

 

「あの会社のルールどうなってたっけ」
「先月の計算はどうやってた」

 

と手探りで進めるしかない。

 

当然、求人広告を打ちます。
広告費だけがどんどん飛んでいく。

 

仮に応募が来たとしても、給与計算を任せられるレベルの人材は、社労士業界全体で取り合いです。

すぐには採れない。

 

採れたとしても、その会社独自のルールをゼロから教え込まないといけない。

戦力化まで3〜6ヶ月はかかります。

 

その間の穴を、誰が埋めるのか。
結局、所長です。

 

所長の時間が潰れる。
新規提案も、顧問先のフォローも、全部止まる。

 

1人辞めただけで、ここまで崩れる。

 

これ、ただ運が悪いだけの話じゃなくて、給与計算というストック業務が完全に属人化してしまっている、構造の問題なんですよ。

 

それでも事務所が動けない、本当の理由


「いや、うちはまだ大丈夫だから」

 

多くの所長が、心のどこかでそう思っています。

でも、これが一番危ないんですよね。

 

実際に給与計算担当が辞めて崩壊した事務所も、辞める前日までは「回っていた」事務所ですから。

 

「回っている」のは、たまたま今日までの話なんです。

 

そして、もっと深刻な問題があります。

業務が逼迫してからDXしようとしても、もう体力が残っていないということ。

 

新しいツールを導入するには、業務の棚卸しが必要です。
ルールを明文化する時間も必要です。


最初のうちは精度を調整しながら、何度もPDCAを回していく。

これ、余裕がないとできない作業なんですよ。

 

給与計算に追われて残業続きの事務所が、急にそんな時間を捻出できるわけがない。

DXって、「回っているうちにやる」から効くんです。

 

「回らなくなったらやろう」って、一番やっちゃいけない発想なんですよね。

回らなくなった事務所は、まず人の穴埋めにリソースを吸われる。


採用コストも跳ね上がる。利益は削れる。
新しい投資どころじゃなくなります。

 

「あの時やっておけばよかった」——そう思った瞬間には、もう打てる手がほとんど残っていない。

 

回っているうちにDXした事務所で、実際に起きたこと


ここで、弊社が運営している「ヨハクル」の成果事例を出します。

ちなみに「ヨハクル」は"業務に余白を作る"で「ヨハクル」です笑。

 

「回っているうちにやる」という判断をした事務所で、何が起きているのか。

 

給与計算:工数80%カット、ヒューマンエラーはゼロに


ある法人さんでは、給与計算の工数を80%カットすることに成功しました。

これまで2週間かかっていた処理が、2日で終わる。

 

しかも、これまで起きていたヒューマンエラーが、ゼロになった。

ゼロですよ、ゼロ。

 

人間が手作業でやっている限り、どれだけ気をつけてもミスは出ます。


当たり前なんです。
疲れていれば、なおさら。

 

でも、仕組みに落とし込んだ瞬間、ミスの温床そのものが消える。
顧問先の信頼は守られ、事務所内の空気も一気に軽くなる。

 

助成金申請:1ヶ月の研修で工数が半分以下に


別の社労士法人さんでは、1ヶ月の集中研修を通じて、助成金申請の工数が半分以下まで圧縮されました。

 

1ヶ月ですよ。
わずか1ヶ月です。

 

これまで3時間かかっていた書類チェックが、1時間強で終わる。
浮いた時間は、顧問先への提案や新規受注に回せる。

 

まさに革命です。

 

就業規則:ほぼ即日本出しできる体制に


就業規則も、ひな形を引っ張ってきて延々と修正を重ねる運用から、完全に脱却しました。

 

ヒアリング情報をベースに、業種ごとのルールや必須文言が、すでに仕組みの中に整理されている。

結果、ほぼ即日でポン出しできるレベルまで持ってこれる。

 

お客様からすれば、納品スピードが段違い。
事務所からすれば、1件あたりの工数が劇的に減る。

 


 

これらの事例に共通しているのは、「回っているうちに、腰を据えて仕組みを作った事務所」だということなんですよね。

 

逼迫してからの追い込みで生まれた成果じゃない。
余裕があるうちに着手したから、こうなった。

 

これから残るのは、給与計算を"資産化"した事務所だけ


ここまで読んで、察しはついていると思います。

これから生き残るのは、給与計算のノウハウを人ではなく、仕組みの中に蓄積できた事務所です。

 

担当者の頭の中ではなく、AIとシステムの中に、各顧問先のルール、計算ロジック、例外対応が全部入っている。

この状態にさえ持っていけば、1人辞めても業務は止まりません。

 

採用も、「ゼロから教え込む」のではなく「仕組みを使えるようになればいい」だけになる。教育コストも激減する。

 

属人化していた給与計算が、事務所の資産に変わる。

 

この変化は、一度やりきってしまえば、以降ずっと効いてきます。

逆に、ここを変えなかった事務所はどうなるか。

 

担当者が辞めるたびに崩壊リスクに怯え、採用に追われ、広告費を溶かし、売上の天井がどんどん下がっていく。

静かに、でも確実に、縮小していきます。


この2つの事務所の差は、これから加速度的に開いていきます。

もうこれは誇張とかではなく、確実に起こることです。

 

まとめ


「給与計算の担当者が1人辞めて、事務所が崩れる」。

これ、担当者が弱いから起きる話じゃないんです。

 

毎月必ず発生する、全顧問先で発生する、専門性が高い——この3つが揃った業務を、属人化したまま放置している構造そのものが、崩壊の原因です。

 

そして、社労士事務所の売上の"心臓"は、他でもない給与計算にある。

ここの効率化を後回しにしたまま売上を伸ばす方法は、もうありません。

 

だから、今やるしかない。
回っているうちに、やるしかない。

 

「回らなくなったら考える」は、事務所経営において一番取り返しがつかない判断です。

 

次の時代に残るのは、給与計算を人の頭から仕組みへと移しきった事務所だけ。

静かに、でも確実に、事務所の明暗は分かれていっています。

 

明るい道を選択されたい事務所さん、法人さんはぜひお気軽にご相談ください。

 


 

本日も最後まで読んでいただきありがとうございます。

 

「うちも回ってるうちにDXを進めたい」
「属人化した給与計算を、どう仕組みに落とし込むか具体的に相談したい」

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それでは、また次の記事でお会いしましょう。

 

 

こんにちは、
株式会社Lean Stack代表の吹上由樹です。

 

はじめに


今回は、助成金の書類チェック業務について書きます。

これまでの記事では、給与計算や就業規則のAI活用について書いてきました。

 

でも、社労士の先生方と話していると、必ずと言っていいほど出てくるのが、助成金の書類チェックに膨大な時間がかかっているという悩みなんですよね。

 

給与計算の次に時間を食う業務として、就業規則と並ぶか、場合によってはそれ以上に厄介だという先生も少なくない。

 

今回は、この「助成金の書類チェック」にフォーカスして、なぜこの業務がこんなに重いのか、そしてAIでどう変えられるのかを書きます。

 

助成金の書類チェックが、なぜこんなに重いのか


助成金の書類チェック。
一見すると、「書類を確認するだけ」の業務に思えるかもしれません。

 

でも、現場でやっている先生ならわかると思います。
あれは「確認するだけ」なんて言葉で片づけられる作業じゃないんですよね。

 

まず、要件が膨大すぎる。

ひとつの助成金の中にも、コースがいくつもある。


そして、コースごとに要件が違う

しかも、その要件が年度によって変わったりする。


去年の要件をそのまま使って申請したら、今年はもう通らなかった、

なんてことが普通に起きるんです。

 

さらに厄介なのが、要件を満たしているかどうかの判断が、一枚の書類だけでは完結しないこと。

 

複数の書類を突き合わせて、整合性が取れているかを確認する必要がある。

 

  • 就業規則の内容と、実際の雇用条件が合っているか。

  • 賃金台帳の数字と、申請書に記載した数字が一致しているか。

  • 出勤簿の記録と、支給要件の期間が矛盾していないか。

 

これを全部、目視で突き合わせているわけです。

 

人間の目で。
一つひとつ。

 

そして、ここが一番怖いところなんですが——見落としたら、助成金が下りない。

申請はしたものの不支給。


顧問先には「もらえるはずだったお金」が入ってこない。

これ、顧問先に与えるダメージが計り知れないんですよね。。。

 

信頼関係に直結します。
最悪の場合、顧問契約の解消にまでつながりかねない。

 

だから、先生は慎重にならざるを得ない。
何度も何度も確認する。

 

結果として、1件のチェックに膨大な時間がかかる。

ミスが許されないのに、仕組みが「先生の目」に全依存している。

 

この構造が、そもそもおかしいんです。
私は警鐘を鳴らしたい。

 

割に合わない。でも、断れない


ここで、本音を書きます。

助成金の業務って、案外割に合わないんですよね。

 

先生方と話していると、この声がかなり多い。
もしかすると、大半の先生がそう感じているんじゃないかと思います。

 

報酬に対して、かかる時間と労力が見合わない。

 

書類の準備、要件の確認、チェック、修正、再確認。
膨大な工数がかかる。

 

それで顧問先にお渡しする成功報酬を考えると、「正直、他の業務に時間を使ったほうがいいんじゃないか」と思う瞬間もあるはずです。

 

さらにさらに、基本的に助成金の支給が完了してから顧問先に請求する形になるので、とてつもない労働力の先売りに疲弊している先生も少なくないはずです。

 

助成金によっては、お金が入ってくるのが6ヶ月後とか普通にあります。

でも、顧問先から「助成金の申請をお願いしたい」と言われたら、断れない。

 

顧問先にとっては、助成金は「もらえるお金」。
当然、やってほしい。

 

先生にとっては、顧問先との関係維持のために「やらないわけにいかない」業務。

割に合わないのに、断れない。

 

この構造が、先生の時間を静かに、でも確実に圧迫し続けているんです。

 

じゃあ、どうするか。
やめるわけにいかないなら、やり方を変えるしかない

 

「AIに書類チェックなんか任せられない」という先生へ


ここまで読んで、こう思った先生もいるんじゃないでしょうか。

 

「言いたいことはわかる。でも、AIに助成金の書類チェックなんか任せられるわけがない」

「結局、自分の目で見ないと不安だ」

「AIが判断ミスしたら、不支給のリスクが余計に高くなるじゃないか」

 

わかります。
その気持ちは、本当によくわかるんです。

 

でも、ひとつだけ聞かせてください。

それ、AIの問題じゃなくて、「AIの使い方」の問題じゃないですか?


イラッとさせてしまったらすみません。

 

多くの先生が想像する「AIに任せる」は、ChatGPTやClaudeに「この書類をチェックして」と丸投げするイメージだと思います。

それは、確かに危ない。
 

汎用AIにそのまま投げても、実務で使えるレベルのチェックは出てきません。

でも、うちのやり方はまったく違います。

 

何をやるかというと、先生の頭の中にある判断基準を、全部AIに読み込ませるんです。

 

「この要件は、こう確認する」
「この書類のこの項目が、この条件を満たしているか見る」
「ここが矛盾していたらNG」

 

先生が普段、頭の中で無意識にやっていること。
それを全部言語化して、ルールとしてAIに設定する。

 

そして、AIにはそのルールに沿って一本道で処理させる

 

余計なことは一切させない。
「自分で考えて判断して」なんて、やらせないんです。

 

先生が指定した道筋を、忠実にたどっていくだけ。

だから、「AIが勝手に判断して間違える」ということが起きない。

 

これ、「AIに丸投げ」とは根本的に違うアプローチなんですよね。

AIに自由に考えさせるのではなく、先生の思考回路を完全にコピーして、その通りに動かす。

 

信頼できるのは、AIの「知性」じゃないんです。
信頼できるのは、先生自身の「判断基準」を忠実に再現する仕組みです。

ここが肝なんですよね。

 

AIで助成金チェックは、こう変わる


具体的に、何がどう変わるのかを話します。

まず、助成金の要件をナレッジとしてAIに蓄積します。

 

  • 各助成金のコースごとの要件。

  • 必要書類のリスト。

  • チェックすべきポイント。

 

これを全部、AIが参照できる形で整理する。

次に、申請書類のファイルデータをAIに読み込ませます。

そうすると、AIが以下を自動でチェックしてくれる。

 

  • 必要な書類が全部揃っているか。

  • 書類の中身が、要件を満たしているか。

  • 書類間で矛盾している箇所がないか。

 

要件を満たしていない項目があれば、エラーとして出力される。
問題なければ、「問題なし」の判定が出る。

 

実際にこんな感じで出ます

 

先生がやるのは、AIが出した結果を確認するだけ。

目視で全部の書類を突き合わせる作業が、なくなるんです。

 

実際に、キャリアアップ助成金では、この仕組みがすでに動いている事務所があります。

 

ナレッジ化した要件に基づいて、AIが書類を一枚一枚チェックしていく。
問題があればエラー出力、問題なければOK判定。

 

これ、人間がやっていた作業と同じことを、AIがルールに忠実にやっているだけなんです。

 

だから精度が高い。
見落としもない。

 

しかも、人間と違って疲れない。100社分だろうが200社分だろうが、同じ精度で処理し続ける。

先生の目が充血するまで書類と格闘する時間が、AIの出力結果を確認する時間に変わる。

 

この差は、正直ちょっと大きすぎるんですよね。
想像以上にデカいです。

 

まとめ


助成金の書類チェックは、要件の膨大さ、コースごとの複雑さ、見落とし時のリスクの大きさ。

どれを取っても、目視チェックで処理し続けるには限界がある業務です。

 

しかも、割に合わないのに断れない。
先生の時間を静かに圧迫し続けている。

 

「AIには任せられない」——その気持ちはわかります。

でも、それは「AIの使い方」を知らないだけかもしれない。

 

先生の判断基準を全部読み込ませて、一本道で処理させる。
余計なことはさせない。

 

このやり方なら、AIは先生の「もう一人の自分」として、書類チェックを忠実にこなしてくれます。

 

膨大な書類と格闘する時間を、顧問先への提案や、事務所の成長に使ってほしい。

そのための仕組みは、今ここから作るんです。

 


 

最後まで読んでいただきありがとうございます。

 

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こんにちは、
株式会社Lean Stack代表の吹上由樹です。

 

はじめに


今回は、就業規則の話をします。

これまでの記事では、給与計算や助成金のチェック業務をAIで効率化する話をメインにしてきました。

 

でも、就業規則の作成も、実はかなりの時間と労力がかかっている業務なんですよね。

 

先日、実際にある社労士の先生のサポートをしている中で、就業規則の作成フローをAIで効率化するプロジェクトに取り組んでいます。

その中で見えてきたのが、多くの社労士事務所が「ひな形」に頼って就業規則を作っている現実。

 

そして、その「ひな形に頼る」というやり方が、先生の時間を静かに、でも確実に奪い続けているという事実です。

 

今回は、この「ひな形信仰」の落とし穴と、AIで就業規則の叩き台を一瞬で出せる仕組みについて書きます。

 

「ひな形さえあれば回る」は、本当か


「うちはひな形があるから、そこまで困っていない」

社労士の先生と就業規則の話をすると、こう返ってくることが多いです。

 

確かに、就業規則には「共通部分」があります。

 

労働時間、休日、休暇、賃金、退職。

どの会社の就業規則にも必ず盛り込むべき項目は、法律で決まっている。

 

だから、ひな形を一度作れば、それをベースにカスタマイズすれば回る。
理屈はたしかにそうです。

 

でも、現実はそう単純じゃないんですよね。

 

まず、就業規則を作る「目的」によって、盛り込む内容が大きく変わる。

 

  • 新規設立で最低限の規則を整えたいのか。

  • 助成金の申請に必要だから作るのか。

  • 労務トラブルの予防を目的としているのか。

 

目的が変われば、力を入れるべきポイントがまったく違ってくる。

 

さらに厄介なのが、業界によって「これは入れるべき」「これは入れないべき」という項目が存在します。

 

  • 製造業なら安全衛生関連の規定を厚く書く必要がある。

  • 建設業なら現場作業に関する特有のルールが必要になる。

  • IT企業ならリモートワークや副業に関する規定が求められる。

 

共通部分は確かにある。
でも、変動部分がかなり大きいんです。

 

そしてもうひとつ。
これが一番厄介なんですが。笑

 

先生ごとに、就業規則へのこだわりがまったく違う。

 

「この条文はこう書きたい」
「ここは必ずこの表現を使う」
「この順番で並べないと気持ち悪い」

 

先生の数だけ流儀がある。
ひな形が同じでも、出来上がりは全然違う。

 

つまり、「ひな形さえあれば回る」は、半分は正解で、半分は幻想なんですよね。

 

ひな形に頼り続ける"見えない損"


ここで、ちょっと冷静に考えてほしいんです。

 

ひな形をベースに就業規則を作る。
そのとき、実際にどれだけの時間がかかっているか。

 

  • ひな形を引っ張り出してくる。

  • 顧問先の業種や要望に合わせて、条文をカスタマイズする。

  • 不要な項目を削る。

  • 必要な項目を追加する。

  • 表現を調整する。

  • 法改正があれば、それに対応した文言に修正する。

 

「ひな形があるから楽」と言いつつ、結局のところ、先生が自分の時間を使って、かなりの労力をかけているんですよね。

 

しかも、このカスタマイズの判断基準は、先生の頭の中にしかない。

 

「この業界ならこの項目は入れるべき」
「この規模の会社ならここは省略していい」
「この顧問先はこういう要望があるからこう書く」

 

全部、先生の経験と判断に依存しているんです。

 

これ、給与計算のときにも同じ話をしましたが、
完全に属人化しているんですよね。

 

先生が体調を崩したら、その案件は止まる。
先生が忙しければ、後回しになる。

 

そして、この「見えない損」は、給与計算ほど大きくは見えない。

 

なぜなら、給与計算は毎月発生するから、時間がかかっている自覚がある。

 

でも、就業規則の作成は頻度が低い分、「まあ、こんなもんだよね」で済まされてしまう。

 

でも、1件あたりにかかっている時間を冷静に計算してみてください。

 

それが年間で何件あるか、掛け算してみてください。

案外、バカにならない時間を使っているはずなんです。

 

そして、その時間は本来、もっと別のこと(特に売上拡大に寄与する業務)に使えたはずの時間なんですよね。

 

AIで就業規則の"叩き台"を一瞬で出す方法


じゃあ、どうすればいいのか。

答えは、AIに就業規則の叩き台を出させる仕組みを作ることです。

 

具体的に言うと、こういうことをやります。

まず、就業規則に必要な要素を、パターンごとに整理する。

 

  • 共通して必ず入れるべき項目。

  • 業界ごとに入れるべき項目。

  • 目的に応じて入れるべき項目。

  • 先生独自のこだわりポイント。

 

これを全部、ナレッジとしてAIに蓄積する。

 

そのうえで、顧問先からのヒアリングシートや基本情報をAIに読み込ませる。

 

「業種は製造業」
「従業員数は30名」
「目的は助成金申請に伴う整備」
「シフト制勤務あり」

 

こういった情報を入力するだけで、その条件に合った就業規則の叩き台が、ポンと出てくる。

 

先生がやるのは、その叩き台を確認して、微調整するだけ。

ゼロから考える時間が、ほぼなくなるんです。

 

「いやいや、そんなにうまくいくわけないだろう」
と思いましたよね。

 

正直、そうです笑。

 

ただ、ここで重要なのは、普通にChatGPTやClaude、Geminiを使っても、これはできないということなんです。

ご想像の通り、限界があります。

 

「AIに丸投げ」では意味がない。だからこそナレッジ化


ちょっとだけ、正直な話をさせてください。

 

ChatGPT、Claude、Gemini。
どれも素晴らしいAIです。

 

でも、これらに「就業規則を作って」と頼んでも、実務で使えるレベルのものは出てきません。

なぜか。

 

就業規則って、法律を扱うんですよ。
法律に遵守させる必要がある。
しかも、細部までこだわる必要がある。

 

「この条文のこの表現は、こう書かないと法的にまずい」
「この業界ではこの項目を入れないと労基署に指摘される」
「この規模の会社なら、ここはこう書くのがベスト」

 

こういう細部の判断を、汎用AIにそのまま任せるのは、正直なところ厳しいんですよね。。。

 

つまり、痒いところに手が届かないんです。

 

汎用AIは「だいたい正しいこと」は言える。


でも、「この先生の、この顧問先の、この業界の、この条件における正解」を出すには、圧倒的に情報が足りない。

 

だからこそ、ナレッジ化が必要なんです。

 

  • 先生の頭の中にある判断基準。
  • 業界ごとのパターン。
  • イレギュラーケースの対応ルール。
  • 過去に作成した就業規則の完成版データ。

 

これらを全部整理して、AIに食わせる。

 

そうすることで初めて、AIは「この先生の、この事務所の基準に合った就業規則」を出せるようになる。

 

汎用AIの限界を、事務所固有のナレッジで埋める。

これが、就業規則のAI活用における最大のポイントです。

 

ナレッジ化さえできれば、全然いけるんですよ。

 

業界別のパターン分けも、先生ごとのこだわりの反映も、ヒアリング情報からの自動反映も。

 

全部、仕組みとして回せるようになる。

 

給与計算に比べると、圧縮できる幅は少し小さいかもしれない。
給与計算のほうが、もともとかかっている時間が大きいですからね。

 

でも、就業規則の作成で先生のリソースが解放される意味は、数字以上に大きいんです。

 

先生がやるべきは、就業規則のテンプレをカスタマイズする作業じゃない。

 

  • 顧問先の経営課題に寄り添うこと。

  • 新しい提案をすること。

  • 事務所の経営を考えること。

 

その時間を作るためのAI活用なんですよね。

 

まとめ


就業規則の「ひな形があるから大丈夫」は、半分は正解で、半分は幻想です。

 

目的によって盛り込む内容が変わる。
業界によって必要な項目が違う。
先生ごとにこだわりが異なる。

 

結局、毎回それなりの時間と労力がかかっている。
そして、その判断基準は先生の頭の中にしかない。

 

AIに就業規則の叩き台を出させる仕組みを作れば、この属人化は解消できる。

 

ただし、ChatGPTやClaudeをそのまま使っても実現はできない。
事務所固有のナレッジを蓄積して初めて、実務で使えるレベルになる。

 

ナレッジ化の手間はかかります。
でも、一度仕組みを作れば、そこから先はずっと楽になる。

 

ひな形に頼り続ける限り、先生の時間は永遠に圧迫され続ける。

 

その"静かな損"に気づいた事務所から、変わっていくんだと思います。

 


 

最後まで読んでいただきありがとうございます。

 

「就業規則の作成フローをAIで効率化したい」
「うちの事務所のナレッジをどう整理すればいいか相談したい」
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