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」
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はじめに
今回は社労士事務所の代表の先生方に、どうしても一度きちんと書いておきたかったテーマを書きます。
ズバリ、「AIを学んでいるのに、業務に落とし込めない」という問題です。
ここ最近、社労士業界でも「AIをどう使うか」が、一気にホットな話題になってきました。
セミナーは満席。
勉強会も増えている。
先生方も本を買って、動画を観て、実際にChatGPTを触っている。
つまり、もう「AIを使うか・使わないか」の議論は、ほぼ決着がついているんですよね。
使わない、という戦略も理論上はあります。
でも、使ったときの恩恵があまりにもデカすぎて、これからの時代、使わない理由のほうが説明しにくくなってくるはず。
ただし、問題はその次なんです。
「使った方がいいのはわかった。じゃあ、何を、どう使えばいいの？」
「どの業務にどのように活用するのかが情報として無さすぎる…」
こうやってほぼ全員の先生が手を止めてしまいます。
今回は、なぜこんなにも社労士の先生方がAIを"学んでも"業務に落とし込めないのか、その本当の理由を構造から書いていきます。
セミナーには行った。でも、事務所は何も変わっていない
まず、いまの社労士業界で起きている、ちょっと残酷な光景から書かせてください。
AI活用のセミナーや勉強会に行く。
すごく勉強熱心な先生が増えています。
これ自体は本当に素晴らしいことだと思います。
そして、その場ではこう思うんですよ。
「へぇ、AIってこんなことができるんだ」
「資料もこんなにきれいに作れるのか」
「文章作成もあっという間じゃないか」
なるほど、なるほど、と感心して
ノートにメモを取って帰る。
ところが——
翌日、事務所のいつものデスクに座った瞬間、こうなるんですよね。
「で、結局これ、うちのどの業務に使えるんだっけ…？」
手が止まる。
そして、いつもの給与計算といつもの手続きに戻っていく。
学んではいる。
知識は増えている。
AIで何ができるかも分かってきた。
でも、事務所の業務は1ミリも変わっていない。
これ、サボっているわけでも、理解力がないわけでもないんです。
むしろ真面目に学んだ先生ほど、この「学んで終わる」の罠にハマっているんですよ。
「できること」をいくら知っても、「うちの業務」には繋がらない
では、なぜ学んでも落とし込めないのか。
一つ目の理由は、世の中のAI活用情報のほとんどが「機能の話」で止まっているからです。
「AIで議事録が作れます」
「AIで文章が書けます」
「AIで資料が作れます」
——たしかに、できます。
できるんですけど、先生方が本当に知りたいのって、そこじゃないんですよね。
知りたいのは、「うちの事務所の、あの顧問先の、あの給与計算が、どう楽になるのか」です。
つまり、縦軸の話。
ただ、昨今の勉強会やセミナーのAI活用はあまりにも横軸の話しかしてなくて、業務に落とし込むまでに至らないってわけです。
「議事録が作れます」と「うちのA社の変形労働時間制の給与計算が回ります」の間には、とんでもなく深い谷があるんですよ。
というか、先述した通り、軸が全く異なります。
世の中のAI情報は、横軸の話に偏っています。
だから、先生方は「できること」のカタログだけが頭に増えていって、「自分の業務」とは繋がらないまま終わる。
機能を100個覚えても、自分の事務所の1業務に下りてこない。
知識がついて幅は広がってるけど、縦軸への掘り方が全く分からないみたいなイメージですかね。
これが学んでも落とし込めない、一つ目の正体です。
そもそも、ChatGPTは"社労士特化"で作られていない
そして、ここからが本丸です。
仮に先生が頑張って、「よし、うちの給与計算をChatGPTにやらせてみよう」と業務に持ち込んだとします。
すると、ほぼ確実に、もう一段深い壁にぶつかるんですよ。
理由はシンプルで、ChatGPTもGeminiもClaudeも、社労士特化のAIじゃないからです。
これらは、世界中の誰が使ってもそれなりに役立つように作られた"汎用"のAIなんですよね。
汎用であるがゆえに社労士業務に持ち込むと、こういうことが起きます。
毎回、ゼロからプロンプトを打たないといけない
まず、これです。
「この顧問先は20日締めで、この手当はこういう計算で、この雇用形態は別ルールで……」
これを、毎回、使うたびに、顧問先の数だけ説明しないといけない。
汎用AIは「あなたの事務所」を覚えていないので、毎月、毎回、ゼロからの説明になるんですよ。
ここまで細かく書き出すなら、正直、自分らで計算したほうが速い。
多くの先生が「やっぱりExcelに戻ろう」となるのは、ここなんですよね。
裏側の処理が弱くて、細かいところに手が届かない
次に、これもよくお聞きします。
社労士業務って、表に見える「答え」の裏側に、ものすごく細かい処理が詰まっているんですよ。
端数の処理。
例外の扱い。
この顧問先だけの暗黙ルール。
去年こう判断したから今年もこう、という履歴。
汎用AIはこの裏側の細かい処理がどうしても行き届かないんです。
先生が
「いや、ここはこうしたいんだよな」
「本当はこうあってほしいんだよな」
と思っている、その細かい部分までなかなか反映してくれない。
LLMは構造上、平均的でそれっぽい回答しか返せないからです。
世界中の平均値を返すのが汎用AIの仕事であって、「あなたの事務所のこだわり」を返すようには作られていない。
だから、専門家である先生の目から見ると
どこか浅くて、どこかズレている。
——ここまで来てようやく多くの先生が気づくんです。
「学んでも落とし込めなかったのは、自分のせいじゃなかった」と。
使っている道具がそもそも社労士業務に向いていなかった。
ただ、それだけだったんですよ。
「ヨハクルは違います」とはっきり言わせてください
ここで弊社サービス「ヨハクル」の話をさせてください。
これまで散々「汎用AIには限界がある」と書いてきましたが、ヨハクルは違います。
ヨハクルがやっているのは
汎用AIを"使っていただく"ことではありません。
社労士事務所そのものをAIに載せることです。
顧問先ごとの計算ルール。
過去の判断履歴。
成果物のフォーマットのこだわり。
「この顧問先にはこう返す」という暗黙のルール。
これまでベテランの頭の中にしかなかったものを全部ヨハクルで構築するAIの中に積み上げていく。
つまり、事務所のブレイン——"第二の脳"を作るんですよ。
一度載せてしまえば、毎回ゼロからプロンプトを打つ必要はありません。
「うちの事務所はこうしたい」という細かい部分まで、AI側が最初から知っている状態でアウトプットが返ってくる。
汎用AIが返す「世界中の平均値」ではなく、「あなたの事務所の答え」が返ってくるんです。
世の中のAI活用が「便利な汎用ツールを、頑張って使いこなす」で止まっているなかでヨハクルは「事務所そのものをAIに載せる」に振り切っています。
つまり、横軸に広げて消化不良になってもらうんじゃなくて、本質的な縦軸でAIを実務に落とし込んでいただくってことです。
ここが根本から違うところなんですよね。
第二の脳ができると、事務所はこう変わる
「事務所の第二の脳をAIに載せる」という状態になると、何が起きるか。
ここが代表の先生にとって、一番大事な話です。
人が辞めても、事務所は回る
まず、これです。
これまでの社労士事務所はベテランが1人辞めた瞬間、その人の頭の中にあった顧問先ごとのルールがまるごと蒸発していました。
「あの人じゃないと、あの顧問先は回せない」——この状態が、事務所経営の最大のリスクだったんですよね。
でも、第二の脳に知識が積み上がっていれば、人が辞めてもナレッジは事務所に残ります。
知識が人ではなく、事務所に資産として残る。
だから、誰かが辞めても業務は止まらない。
採用にバタバタ振り回されなくなる
次に、採用です。
これまでは「労務経験◯年以上」じゃないと即戦力にならず、そういう人材は採用市場で取り合いでした。
しかも、せっかく採っても戦力になるまで何年もかかる。
だから、人が辞めるたびに「早く代わりを採らないと回らない」とバタバタする。
でも、業務知識が第二の脳にある事務所では新人に求めるのは「AIを正しく使えること」で済むようになります。
採用要件が変わると
応募の母数そのものが跳ね上がる。
「辞められたら終わり」という、あの綱渡りの採用から事務所が解放されるんですよ。
先生が先生にしかできない仕事に戻れる
そして、これが一番大きい。
紙を打ち直す。
プロンプトを毎回打つ。
細かい例外を手で処理する。
——これ、本当に代表の先生がやるべき仕事でしょうか。
第二の脳がそこを引き受けると、先生は顧問先への提案や、踏み込んだ労務相談や、事務所の未来を考える時間に戻れます。
これこそが株式会社Lean Stackが掲げている「アナログ価値の最大化」であり、ヨハクルが作りたい"余白"そのものなんですよね。
まとめ
最後に、整理させてください。
社労士の先生方がAIを"学んでも"業務に落とし込めないのは、先生方が怠けているからでも、理解力がないからでもありませんでした。
理由は2つです。
一つは、世の中のAI情報が「できること」の機能紹介で止まっていて、「うちの業務」まで連れていってくれないこと。
もう一つは、ChatGPT・Gemini・Claudeが社労士特化ではない汎用AIで、毎回プロンプトが必要で、裏側の処理が弱く、平均的な回答しか返せないこと。
学んで「なるほど」で止まってしまうのは、構造上、当たり前だったんですよ。
ヨハクルは、ここを正面から変えにいくサービスです。
汎用AIを使いこなそうと頑張るのではなく、
事務所そのものをAIに載せて、"第二の脳"として資産化する。
人が辞めても回る。
採用にバタバタしない。
先生が先生にしかできない仕事に戻れる。
社労士のAI活用は、「何のツールを使うか」ではなく
「事務所の脳を、誰に・どこに載せるか」の設計の話なんですよね。
ここに気づいた事務所から、AIは「勉強会で終わるもの」から「事務所を伸ばす仕組み」に変わっていきます。
本日も最後まで読んでいただきありがとうございます。
「セミナーには行ったけど、結局うちの業務にどう使えばいいか分からない」
「ChatGPTを試したけど、毎回プロンプトを打つのが大変で続かなかった」
「ぶっちゃけ、ヨハクルって"第二の脳"を作るって、具体的にどういうことなのかデモで見てみたい！」
という方は、以下からお気軽にご相談ください。
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それでは、また次の記事でお会いしましょう。