仕事の生産性が激変するNotebookLMの最強活用術5選を徹底解説

 

 

こんにちは、
株式会社Lean Stack代表の吹上由樹です。

 

【著者プロフィール】

 

吹上由樹（ふきあげ よしき）
株式会社Lean Stack 代表取締役

 

2021年4月 経済産業省へ入省
2023年7月 経済産業省を退職
2023年9月 株式会社Lean Stack設立

 

弊社HP：https://www.leanstack-buzz.com/

 

YouTubeチャンネル：DXできるくん
https://youtube.com/channel/UC-f1ZI9MiME-GC0l1gwNf4w?si=WeyqGjBSvVXwSaDB

 

はじめに


「NotebookLMって、結局“PDF要約ツール”ですよね？」

 

もしそう思っているなら、少しだけもったいないかもしれません。

 

NotebookLMは、あなたが入れた資料だけを根拠にして、回答を組み立ててくれます。

しかも「どこを根拠にしたか」を辿れる。

 

これは、まるで──社内に“根拠付きで答える司書”を雇う感覚です。

 

本記事では、提供いただいた文字起こしテキストをもとに、ビジネス寄りに「使い方5選」へ再構成しました。

従業員10〜100名、情シスなしでも回る形に落とし込みます。

 

では今日もやっていきましょう！

 

1. なぜ今、NotebookLMが必要なのか


中小企業の現場で一番コストが高いのは、実は「考える時間」ではありません。

探す・読む・まとめるに、静かに時間が溶けていきます。

 

一方、AIチャットは便利ですが、根拠が見えないと意思決定に使いづらい。


では、どうすればいいのか。

答えはシンプルで、根拠（ソース）を先に固定することです。

 

NotebookLMは、あなたがアップロードしたPDFやURL、社内資料を“ソース”として扱い、その範囲で回答します。

意思決定に必要な「再現性」と「説明責任」を残しやすいのが強みです。

 

出典：NotebookLM（Google） https://notebooklm.google.com/

 

2. NotebookLMのビジネス活用法5選

1. サービス比較を「根拠つき」で終わらせる

SaaS選定、外注先選定、代理店提案の比較。
資料が増えるほど、比較軸がブレます。

 

そこで、提案書PDF・Webページ・打ち合わせメモを1つのノートブックに入れます。

そして、こう聞きます。

 

  • 「要件A/B/Cで、各社の強み弱みを表で」

  • 「“運用負荷”が一番小さいのはどれ？根拠も」

  • 「判断に必要な追加質問を5つ作って」

 

台紙が揃うと、議論が速くなります。

 

2. 議事録・文字起こしを“検索できる資産”に変える


議事録があるのに、次の会議で「前回、何決めたっけ？」が起きる。


これ、あるあるです。

 

複数回の議事録（または文字起こし）をまとめて入れて、時系列で聞けます。

 

  • 「このプロジェクトで最初に懸念されたリスクは？」

  • 「対策の議論はどう変化した？経緯をまとめて」

  • 「未決事項と、次回までのTodo（担当・期限）を」

 

思い出すのではなく、呼び出せる形にします。

 

3. 顧客の声（アンケート/問い合わせ）を意思決定に変える


アンケートや問い合わせは集まるほど、読むのが苦行になります。


でも放置すると、改善の種が腐ります。

 

PDFのアンケート結果や、問い合わせの月次まとめを入れて、分類します。

 

  • 「不満の上位テーマ3つと、代表コメントを添えて」

  • 「“解約”に繋がりそうな兆候を仮説で挙げて」

  • 「改善案を“すぐできる/時間がかかる”で分けて」

 

小さな違和感を、先に拾えます。

 

4. 社内マニュアルを「聞けば返る」形にする


マニュアルが分厚いほど、誰も読まなくなります。


結果、詳しい人に質問が集中します。

 

承認済みの手順書、社内ルール、FAQを入れておくと、質問窓口になります。

 

  • 「この作業の手順を“新人向けに5ステップ”で」

  • 「例外ケースは？どの資料のどこに書いてある？」

  • 「よくある質問を10個作って」

 

マニュアルは、まるで──巨大な倉庫です。


“棚番号付きの案内係”がいるだけで、回り始めます。

 

5. 採用の書類選考と面接設計を高速化する


採用は重要なのに、膨大な履歴書を読み込む時間が確保できない。

 

だからこそ、最初の整理をAIに任せます。
案外これやってる大企業も増えてきてます。

 

求人票と候補者の職務経歴書を入れて、まずは一致度の整理。


その後、面接で確認すべき論点を作ります。

 

  • 「必須要件/歓迎要件でフィット度を整理して」

  • 「懸念点と、確認すべき質問を10個」

  • 「入社後3ヶ月で期待できる成果を仮説で」

 

登る前に“ルート”を見える化するだけで、事故が減ります。


採用にかけるリソースも格段に減らすことができますね。

 

3. 失敗しないための注意点

注意点1: ソースは“最新版・一次情報”を優先する

AIは入れた情報に忠実です。
古い資料を入れると、古い答えが返ります。

 

これは、まるで──古い地図で運転する感覚です。


参照する資料は、先に整えましょう。

 

注意点2: 機密情報と共有範囲を先に決める

個人情報・顧客情報・未公開情報は特に注意。


共有は「誰に」「どこまで」を最初に設計します。

注意点3: 結論は鵜呑みにせず“根拠の番号”で確認する

NotebookLMの価値は、根拠に戻れることです。


重要な判断ほど、引用箇所に戻って確認する運用が効きます。

 

まとめ：今日やるべきこと3つ


NotebookLMは、派手な魔法ではありません。


でも、現場の“探す時間”を減らす道具としては、かなり堅実です。

 

  1. 直近の議事録（または提案書）を1本だけ入れて質問する

  2. 比較検討や引き継ぎなど「情報が散る業務」を1つ選ぶ

  3. 運用ルールを1枚にまとめ、2週間だけチームで回す
     

 

膨大なAIツールがある中で、会社で導入するなら個人的にはGoogleWorkspaceをゴリ押しするのでぜひ活用してみてください。

 

※GoogleWorkspaceに今回解説したNotebookLMも入ってます。

 

では、また次の記事で。

 

 

【著者プロフィール】

 

吹上由樹（ふきあげ よしき）
株式会社Lean Stack 代表取締役

 

2021年4月 経済産業省へ入省
2023年7月 経済産業省を退職
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DeNAのAI活用100本ノックから弁護士のためのAI活用５選をご紹介

 

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はじめに


「AIって、弁護士業務で本当に使えるんですか？」

 

この質問、ここ半年で何度聞いたか分かりません。

 

実は、解決策がすでに存在しています。

 

DeNAが公開した「AI活用100本ノック」。

 


現場の“生の使い方”が、100本分まとめられています。

 

本記事では、提供いただいた文字起こしテキストをもとに、弁護士業務に転用しやすい形で5つに厳選して紹介します。

 

1. なぜDeNAの「100本ノック」が弁護士業務に効くのか


最近は実際に弁護士の先生とAIについてお話しさせてもらう機会が増えているのですが、AI活用されている事務所はかなり進んでいる印象。

 

一方で進んでいないところは全く進んでいない。

 

ぶっちゃけどの業界も全く同じで深刻な二極化が進んでいます。

 

まあ日本の人口は強制的に減っていくことが約束されているわけですから、遅かれ早かれ弁護士の先生方も導入していかないといけないってのは認識しつつあります。

 

弁護士業務は、突き詰めると「読む・書く・比べる・探す」の連続です。

 

そして、AIが強いのはまさにそこ。


論点整理の“前段”にある作業を、静かに削ってくれます。

 

では、どうすればいいのか。

ポイントは、ツールの賢さではなく、使い方の型です。

 

DeNAの資料は、各スライドが「課題→解決策→成果」で整理されています。


だから、そのまま自分の業務に転用しやすい。

 

出典：フルスイング by DeNA「AI活用100本ノック」
https://fullswing.dena.com/pdf/AI_100tips_slide.pdf

 

2. 弁護士業務で使えるAI活用例5選（DeNAに学ぶ）


ここからは「明日から使える」順に並べます。

 

1. AIの人格を先に決める（対話のストレスが減る）


AIの人格を自分好みに変更：結論だけ／やわらかく／辛口など、口調と形式を固定します。


これは、まるで──優秀な秘書に“話し方のルール”を最初に渡す感覚です。

 

コピペ用（まず1回だけ）🔽

あなたは私の法律業務アシスタントです。
口調：丁寧だが簡潔。結論を最初に。
出力：結論→理由3点→確認質問1つ。
禁止：推測で断定しない。余計な提案をしない。

 

2. プロンプトをAIに作らせる（初心者ほど効く）


プロンプト自体をAIに作ってもらう：自分の指示文を“添削して育てる”運用です。


プロンプトは、まるで──型紙。型が良いほど、仕上がりが揃います。

 

コピペ用（メタプロンプト）🔽

以下のプロンプトをレビューし、改善案を3つ出してください。
その後、改善後の完成版プロンプトを提示してください。

【プロンプト】
（ここに自分の指示文を貼る）

 

3. 誤字脱字・表記揺れチェックを自動化する（品質が上がる）


誤字脱字チェック＋文書改善提案：ただし“やってほしい範囲”を絞るのがコツです。


AIは、まるで──校閲者。頼む範囲を決めないと、何でも指摘してきます。

 

コピペ用（やりすぎ防止）🔽

以下の文章を「誤字脱字」と「表記揺れ」だけチェックしてください。
修正案は「修正前→修正後」で表にしてください。
内容の加筆提案・論点指摘・言い換え提案は不要です。



4. 新旧文書の対照表を一発で作る（比較の手間が消える）





新旧文書の対照（差分抽出）：契約書、規程、準備書面の改訂版比較に効きます。



 



これは、まるで──「どこが変わった？」を赤ペンで自動採点してくれる感覚です。



 



コピペ用（新旧対照表）🔽



文書A（旧）と文書B（新）を比較し、変更点を表にしてください。
列：項目 / 変更前 / 変更後 / 実務上の影響（リスク・対応）







5. Google Workspaceで予定入力と情報検索を短縮する（手入力が減る）



 



予定入力を効率化：チラシやスクショを投げて「予定にして」でOK。これだけでGoogleカレンダーに予定が入ります。



 



個人的には弁護士事務所もそうですが、基本的には GoogleWorkspaceを社内に導入しておけば問題ないのではと思っています。



 



今かなり増えてきてますね。



 



4. AIを使用する際の注意点





便利な道具ほど、扱いを誤ると痛い目を見ます。



 



注意点1: 機密情報は入れない（まずマスキング）



氏名・住所・口座・未公開情報は、貼り付け前に伏せ字にします。





守秘は、まるで──事務所の酸素。なくなると全部止まります。



 



注意点2: 法律分野は“下書き”として使い、必ず裏取りする



AIは自信満々に間違えます。





一次情報（条文・判例・公式資料）で確認し、人が最終判断を持つ。



注意点3: 運用ルールを1枚にする（増やしすぎない）



ツールも型も増やしすぎると、現場が疲れます。





まずは「目的・入力・出力・禁止」の4点だけ固定しましょう。



 





 



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吹上由樹（ふきあげ よしき）

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ChatGPTを入れたのに変わらない会社へ。AIを「業務OS」にする方法
 


 


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はじめに


「ChatGPTを入れたのに、現場があまり変わらない」


 


あなたの会社でも、そんな“導入疲れ”は起きていませんか？


 


実は2026年の勝負は、モデルの賢さだけではありません。


 


AIの“入口”を誰が握るかで、勝ち方が決まってきます。


 


あるテック番組でAI研究者の今井翔太さんが語っていたのも、まさにこの点でした。


 


Appleが次世代の基盤モデルをGeminiベースで進める、という見立てが現実味を帯びると、iPhoneの入口が一気に“Google化”します。


 


同じ商品力でも、入口を通る人の数が違う。


 


では、どうすればいいのか。


 


中小企業が2026年に“置いていかれない”ための考え方と、今日からの動き方を整理します。


 


1. なぜ「AIの覇権争い」が中小企業にも関係あるのか




「大企業の話でしょ？」と思うかもしれません。


でも、ここがポイントです。


入口が標準になる


AIは、使われて初めて価値が出ます。


 


だから最終的には、

性能よりも“身近さ”が勝ちます。


 


iPhoneがAIの標準入口になれば、これは、まるで毎朝通る玄関に新しい受付が置かれるのと同じです。


 


社員の行動が、自然にそちらへ寄ります。


 


エコシステムが仕事を飲み込む


 


ここで私が強調してお伝えしたいのは、


 


Googleの強みがモデル単体ではなく、エコシステムにある点です。


 


Gmail、カレンダー、ドライブ、フォト、YouTube。


 


ここにAIが深く入り込むと、AIは“検索窓”ではなく、仕事の流れそのものになります。


 


データがつながると、AIが効く範囲が一気に広がります。


 


「安全に運用できるか」が勝敗を分ける


 


2026年は、AIの“性能勝負”だけではなく、企業としてのガードレール（運用ルール）が問われます。


何を入力していいか。

 


どのデータまで連携していいか。


 


ここを曖昧にしたまま走ると、ブレーキの効きが分からない状態になります。


 


2. 具体的な活用法：2026年は「AI単体」ではなく「業務OS」になる




ここからは、現場で効く“使い方”に落とします。


 


キーワードは、AIをツールとして使うのではなく、業務の入口に置くことです。


 


1. メール返信と要約を「1分」にする




Gmailのスレッドを開き、過去のやり取りを追う。


 


この作業は、まるで引き出しの奥の書類を毎回探すような手間です。


 


AIに「要点」「相手の論点」「返すべき結論」を先に出させるだけで、返信の質とスピードが上がります。


 


目安は、返信作成が5分→1〜2分です。


 


まあこれに至っては塵積もって感じ。


 


2. 会議前に「論点」と「意思決定」を整える


 


会議が長い会社は、会議が悪いのではありません。


 


論点が散らばっているだけです。


 


AIに「前回の議事録」「関連メール」「資料」を渡し、会議前に“論点メモ”を作る。


 


議事録作成も、30分→5分が狙えます。


 


これも塵積もです。


 


3. 社内マニュアルを「聞けば出る」状態にする




現場が困るのは、情報がないことではなく、探せないことです。


 


ドライブ内の規程、手順書、見積テンプレをAIの参照対象にしておく。


 


新人が「この場合はどの手順？」と聞けば、該当箇所を返せるようになります。


 


建設や製造業では人手が本当に足りないし、外国人もサービス業に流れていっているので、本当に深刻。


 


新しい社員が即戦力になってもらえるよう、あとは教育コストを少しでも下げるためには非常にいい施策です。


 


4. ヘルスケア領域は「医師に聞く前の整理」に使う


 


医療は、AIに丸投げする領域ではありません。


 


ただし「医師に何を聞けばいいか」を整理する用途は、現実的です。


 


症状、経緯、服薬、聞きたいこと。


 


これをAIに整理させると、受診が格段に“圧縮”になります。


 


5. オープンモデル（例：DeepSeek系）は「社内で閉じて使う」選択肢になる


 


中国発のDeepSeekが注目される理由の一つは、研究成果やモデルを公開し、進化を加速させている点です。


 


ここから中小企業が得られる学びはシンプルです。


 


クラウドに入れたくない情報があるなら、将来的には「社内で閉じて動かす」選択肢が現実になります。


 


業務に入れるなら「どこで動いているか（クラウドか、社内か）」は必ず確認してください。


 




 



ここまでお読みいただきありがとうございました。



 



今回はこれからAIを業務OSにしたいと意気込む中小企業の社長、管理職の方向けに綴ってきました。



 



もし一つでも参考になる点があれば非常に嬉しく思います。



 



それでは、また次の記事でお会いしましょう!!



 





 



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吹上由樹（ふきあげ よしき）

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建設業界の仕事はAI活用でラクになるのか？
 


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はじめに




「見積もりに、1週間かかっていませんか？」


 


「工程表を作るだけで、時間が溶けていませんか？」


 


「請求書の転記で、現場よりデスクが忙しい…」


 


そんな感覚、ありませんでしょうか…


 


建築業界は、現場が動くほど“紙とExcel”が増える業界です。


 


そこで本記事では、建築業界でよくある課題と、AIでできる解決策を整理していきます。


 


結論から言うと、、、


AIの出番は「現場」ではなく、現場の周りにある“地味だけど重たい作業”です。


 


では、どうすればいいのかをここからお伝えしていきます。


 


1. なぜ建築業界でAIが効くのか




建築業界の事務作業は、ざっくり3つの“山”に分かれます。


 


1つ目が、見積もり。


 


設計書・図面から拾い出し、仕分けして、各社に問い合わせて、最新単価を集めて、表にして、ようやく返す。


 


この流れ、会社によっては平気で1週間かかります。


 


あとは、見積もりができる人間が限られているという点もあり、属人性がどうしても色濃く残りがちな業務でもあります。


 


2つ目が、工程表。


 


水道、電気、防水、内装…業者ごとに順番と日程を組み、土日や段取りも含めて調整する。


 


これは、まるで──パズルのピースが毎日増えるような作業です。


 


3つ目が、請求書処理（工事台帳の記入）。


 


業者ごとにフォーマットが違い、ページも多く、現場ごとに集計して転記する。


 


地味ですが、確実に時間が奪われています。


 


ここでAIを入れると何が起きるのか。


 


「入力する人」から「確認する人」へ役割が変わります。


 


2. 具体的な活用法：見積もり・工程表・請求書の現実解

 


1. 見積もりは「図面を読ませる」より、まず“メモを読ませる”




本音を言うと、「図面に勝手に線を引いてほしい」。


 


この願い、めちゃくちゃ分かります。


 


ただ、現時点でAIに“作図そのもの”を任せるのは難しい場面が多いです。


 


一方で、現実解があります。


 


タブレットのペンや手書きで「ここはこの部材」「この設備」と人が判断したメモを残す。


 


そのメモ込みの画像（PDF）をAIに読ませて、必要部材の一覧を作る。


 


などです。


 


できたとしても現時点ではこれが限界ですね。。。


 


2. Webカタログから「最新単価」を引っ張り、見積表に整形する




見積もりの地獄は、拾い出しよりも「単価がどこにあるか分からない」ことです。


 


Webカタログが更新されるたびに、探し直しになる。


 


しかも部材は10や20ではなく、平気で100を超えます。


 


ここにAIを入れると、やることはシンプルです。


 


    
	
  • 
	
    部材名（品番・型番）
    • 
	
  • 
	
    メーカー名（または候補）
    • 
	
  • 
	
    参照すべきサイト（公式を優先）
    • 




 



この3点を前提にして、AIが最新の価格情報を探し、表（CSV/スプレッドシート）に整形します。



 



ポイントは、参照元URLを残すこと。



 



3. ベンダー問い合わせは「仕分け」と「下書き」までAIでやる





見積もりの途中で発生するのが、ベンダーへの連絡です。



 



「これはA社」「これはB社」「同じ商品だけど、今回は値引き交渉したい」。



 



この仕分けと文面作成が積み重なると、雪だるまになります。



 



ここはAIが得意です。



 



    
	
  • 
	
    部材リストを、取引先ごとに振り分け
    • 
	
  • 
	
    メール文／問い合わせテンプレの下書き
    • 
	
  • 
	
    回答を貼り付けたら、見積表に反映
    • 




 



4. 工程表は「ガント画像」より、作り方の“言語化”が先





工程表は、ガントチャート（棒線の表）で管理している会社が多いです。



 



しかし、画像のガントチャートはAIにとって“貯めにくいデータ”です。



 



だからこそ、先にやるべきことがあります。



 



「どういう順番で工程を組むか」を、ルールとして言語化する。



 



例えば、



 



    
	
  • 
	
    内装撤去 → 配線 → 下地 → 仕上げ
    • 
	
  • 
	
    この工事は○日、次は○日（休日をどう扱うか）
    • 
	
  • 
	
    先行してやるべき工程／後回しで良い工程
    • 




 



というように、叩き台は速く作れます。



 



5. 叩き台の工程表を、スプレッドシートに自動反映する





ルール（レシピ）が決まったら、次は“出力”です。



 



開始日を入れる。



土日を含めるか決める。



工事ごとの日数を入れる。



 



するとAIが、日付リストを生成し、スプレッドシートに反映します。



 



もちろん、最終的な日程調整は必要です。



 



ただ、ゼロから作るのではなく、8割の叩き台を先に出すのがポイントになってきそう。



 



6. 請求書・納品書を読み取り、工事台帳フォーマットに“転記”する





請求書処理は、AIが一番得意な領域です。



 



やることは「文字を読む→整形する」だからです。



 



具体的には、



 



    
	
  • 
	
    PDF/画像の請求書を読み取る（OCR＝画像から文字を読む）
    • 
	
  • 
	
    現場ごとに仕訳して、指定フォーマットに転記
    • 
	
  • 
	
    合計金額も出して、照合用のチェック欄をつける
    • 




 



ここまで来ると、業務フローが変わります。



 



「手打ちしてから確認」ではなく、AIが作ったものを確認する。



 



7. 最強は「AIでAIをチェックする」二重チェック設計





AIは間違えることがあります。



だからこそ、設計が大事です。



おすすめは3ステップです。



 



    
	
  1. 
	
    AIが抽出（転記）
    2. 
	
  2. 
	
    別のAIが検算・照合（合計値や抜け漏れ）
    3. 
	
  3. 
	
    最後だけ人が確認して承認
    4. 




 



この形にすると、“怖さ”が“安心”に変わります。



 



3. 小さく始める3ステップ





いきなり全社導入は不要です。





というか、無理ですね。



100%失敗に終わります。



 



なので、まずは、1現場・1業務から始めます。



 



これは絶対に守って欲しい鉄則ですね。



 



Step 1: 作業を3つに分けて、時間が溶けている所に丸をつける（30分）





見積もり／工程表／請求書。



どこが一番つらいか、正直に選んでください。



 



Step 2: 1現場で試す（1週間）





おすすめは、請求書処理か見積表の整形です。



 



KPIは、たった1つで十分。



 



「所要時間が何分減ったか」だけ測ります。



 



Step 3: ルールを1ページにする（2週間後）





「何を入れてよいか」「参照ソースはどこか」「最終チェックは誰か」。



 



この3点を1枚にまとめるだけで、運用が安定します。



 



まとめ：今日やるべきこと3つ



 



    
	
  1. 
	
    見積もり／工程表／請求書のうち、時間が溶けている1つを選ぶ（30分）
    2. 
	
  2. 
	
    1現場で、1週間だけAIを入れて“確認フロー”に変える
    3. 
	
  3. 
	
    運用ルールを1ページにまとめ、次の現場に横展開する
    4. 




 



もし「相談できる人がいない」「設計や実装まで任せたい」「自社の最適なAIやDXを探りたい」という場合は、弊社で月20万円からのAI顧問サービスも提供しています。



 



まずは、現場の“穴の空いたバケツ”を塞ぐところから始めましょう。



 



ここまでお読みいただきありがとうございました。



 



それでは、次の記事でお会いしましょう!!



 





 



【著者プロフィール】



 



吹上由樹（ふきあげ よしき）

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税理士×生成AI。これから生き残る事務所がやっている「新しい働き方」
 


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はじめに





「税理士の仕事って、AIで何が変わるんですか？」



 



最近、こうした相談が一気に増えました。



 



一方で、こうも聞かれます。



 



「請求書や領収書を入れたら、情報漏洩しませんか？」



 



と。



 



では、どうすればいいのか。



 



結論から言うと、税理士の仕事はAIが効く場所と、効かない場所がはっきりしています。



 



そして、効く場所は「業務を5つに分ける」と一気に見えてきます。



 



本記事は、税理士事務所が現場レベルで使える形に要点を整理してお話ししていきますので、ぜひ最後までご覧ください^^



 



1. なぜ「業務を5つに分ける」ことが必要なのか





税理士事務所の仕事は、

ざっくり言うと次の5つに分かれます。



 



1つ目が仕訳・記帳（入力と整理）。

2つ目が月次の報告（レポート作成と説明）。

3つ目が税務申告（決算・申告書作成）。

4つ目が問い合わせ対応（顧問先からの質問）。

5つ目が付加価値提案（顧問料アップにつながる支援）。



 



ここで大事なのは、「5つのうち、どこが詰まっているか」です。



 



1社だけなら小さな手間でも、顧問先が50社、100社と増えた瞬間に効いてきます。



 



そもそも、AIは「魔法」ではありません。



積み重なった数十分を、毎月まるごと効率化することにあります。



 



効率化した時間で一体何をするのか。

ここが超重要ポイントです。



 



本来いちばん価値が出るのは、顧問先の信頼を積み上げる時間です。



 



これは容易に想像できるかと思いますが、AIではできないわけですね。



 



AIを使って顧客と信頼を構築できる時代も来るかもしれませんが、今すぐは絶対に無理です。



 



ここに我々人間の価値が集約されていると思うんですね。



例えば、レポートの説明と事業拡大につながる提案に時間を回せるかどうか。



これからのAI時代では、まさにここが勝負になります。



 



2. 具体的な活用法：業務別に見る「AIが効く所／効かない所」





ここからは、5つの業務ごとに整理します。



初心者の方は、「自分の事務所ならどこから触れそうか」を探しながら読んでみてください。



 



1. 仕訳・記帳：領収書の山を「入力」から解放する





仕訳・記帳は、多くの事務所でスタッフの時間を最も吸い込む領域です。



 



領収書・請求書を受け取り、数字が合っているかを確認し、勘定科目を判断し、会計ソフトに入力する。



しかも、二重チェックも入る。



 



これは、まるで──終わりのないベルトコンベアです。



AIが効くのは、この中の「入力」を減らす部分です。



 



    
	
  • 
	
    領収書をスキャンしてPDF化
    • 
	
  • 
	
    AI（OCR＝画像から文字を読み取る技術を含む）で、日付・金額・取引先を読み取り
    • 
	
  • 
	
    Excel/CSVに整形して一覧化
    • 
	
  • 
	
    最後に人が確認して、会計ソフトに取り込み
    • 




 



ポイントは、ここです。



会計ソフトごとに“取り込みの形”が違う。



さらに、銀行口座やカードごとに科目コードや管理番号が違うことも多い。



 



ここを揃えないと、AIは迷子になるので、注意が必要です。



 



なお、現場では、「そもそも記帳を外注する」選択肢もあります。



外注は、スタッフを抱えずに回せる一方、枚数が増えると費用も増える。



 



だからこそ、まずは自社の方針を決めます。



 



    
	
  • 
	
    外注で割り切るのか
    • 
	
  • 
	
    内製し、AIで入力を薄くするのか
    • 




 



ここが決まるだけで、打ち手が明確になります。



 



2. 月次報告：レポートは「作る」より「話す」時間に寄せる





月次報告は、実は事務所ごとに最も“差がつく”業務だと思っています。



 



現金残高が減っている。

原価が跳ねた。

利益率が崩れた。



 



こうした変化に気づき、顧問先に一言添えられる人は、信頼が積み上がります。



 



ただし問題があります。



 



顧問先が増えるほど、「何を話すべきか」を毎月思い出すだけで大変です。



 



AIは、ここで役に立ちます。



 



    
	
  • 
	
    前月比・前年差の変化から、“話すべきポイント”を自動で候補出し
    • 
	
  • 
	
    異常値（急に増えた費目など）の一次検知
    • 
	
  • 
	
    面談用に「今回確認したい3点」を箇条書きで出力
    • 




 



面談でのあなたの仕事は、結局「判断」と「会話」です。

AIは、まるで──副操縦士。



操縦桿を握るのは、あなたです。



注意点は、業界の前提です。





例えば、粗利率の“普通”は業界で全く違います。



 



ここはAIに任せきらず、「この顧問先の基準値」を先に渡すことでズレを減らすことができますね。



 



3. 税務申告：ここはAIより「既存ソフト」が速い





税務申告（決算・申告書作成）は、意外ですがAIで無理に自動化しない方がいい領域です。



 



理由はシンプルです。



 



税務申告に特化した会計ソフト・申告ソフトが、すでに最短ルートだからです。



ここを“AIで一から作ろう”とすると、遠回りになります。



 



ただ、AIがまったく使えないわけではありません。



 



    
	
  • 
	
    決算前のチェックリスト作成
    • 
	
  • 
	
    売掛金回収や請求漏れなどのリマインド文章の作成
    • 




 



こうした「周辺のコミュニケーション」に寄せると、効果が出やすいです。



 



4. 問い合わせ対応：質問は「2種類」に分けると設計できる





顧問先からの問い合わせは、受ける側は本当に大変です。





でも、ここは分解できます。



問い合わせは、大きく2種類です。



 



A：会計ソフトの中身を見ないと答えられない質問



 



「この請求、どうなってますか？」

「この取引、どの科目で処理しましたっけ？」



 



これはWebにも、過去チャットにも答えがありません。





答えは“あなたの画面の中”にあります。



 



このタイプは、調べるのは人間が最速です。





その上で、AIに「返信文の下書き」を作らせるのが現実的です。



 



B：一般知識＋事務所の方針で答えられる質問



 



年末調整の期限、消費税、予定納税など。





法改正が絡むと、最新情報を追う必要があります。



 



ここは「社内のQ&A」と「最新情報」を組み合わせる設計が効きます。



 



    
	
  • 
	
    よくある質問と、事務所の回答方針を1枚のシートに集約
    • 
	
  • 
	
    国税庁などの公式情報（PDF含む）を参照しながら回答を組み立て
    • 




 



育てるほど、問い合わせ対応が軽くなります。





ポイントはいかに質問をパターン化してAIに学習させるかです。



 



とりあえず全部の情報をドカンとAIに入れてしまえば、いいように思えますが、実は違っていて、情報量が多すぎると逆にAIはバカになります。



 



もっと厳密に言うと、飛ばし飛ばし情報を確認していくことになるので、精度が落ちるって感じですね。



 



これは絶対に頭に入れておいてください。

案外盲点です。



 



5. 付加価値提案：顧問料アップは「情報収集」と「提案の型」で決まる





最終的に、事務所の売上を伸ばすのはここです。



 



補助金・助成金の情報。

地域ごとの施策。





顧問先の状況に合わせた次の一手。



 



しかし、最新情報を追い切るのはベテランでも難しい。



 



AIでできることは、主に2つあります。



 



1つ目は、情報収集の自動化。





「この顧問先なら使えそうな制度」を定期的に拾い、候補を出す。



 



2つ目は、提案の下書き化。





顧問先のWebサイト（公開情報）を読み込ませて、

「何を提案すると刺さりそうか」を叩き台にする。



 



さらに踏み込むと、顧問先の数字（原価率、販管費、広告費など）と組み合わせて、外部パートナー紹介や改善テーマの提案にもつなげられます。



 



できるようになると、顧問先から見た体験はこう変わります。



 



「処理してくれる税理士」から、

「次の一手まで一緒に考えてくれる税理士」へ。



 



3. 小さく始める3ステップ





「でも、何から始めれば……」



大丈夫です。





最初から全部はやりません。



Step 1: 5つの業務を棚卸しする（所要時間30分）



紙でもExcelでもOKです。



5つの業務を書き出して、こう分類します。



 



    
	
  • 
	
    時間を食っているのはどれか
    • 
	
  • 
	
    ミスが起きやすいのはどれか
    • 
	
  • 
	
    提案に時間を回せていない原因はどれか
    • 




 



ここが見えると、打ち手が決まります。



 



Step 2: 1業務で試す（1週間）



 



おすすめは、効果が見えやすいこの2つです。



 



    
	
  • 
	
    記帳の入力：スキャン→読み取り→Excel/CSV化→人が確認
    • 
	
  • 
	
    月次報告の準備：話すポイント3つをAIに候補出しさせる
    • 




 



KPIはシンプルで十分です。



 



    
	
  • 
	
    所要時間：何分減ったか
    • 
	
  • 
	
    修正回数：何回手直ししたか
    • 
	
  • 
	
    差し戻し：顧問先からの確認が増えたか減ったか
    
	 
    • 




Step 3: ルールを1ページにする（2週間後）



 



続けられるかどうかは、技術より運用です。



最低限、これだけ決めてください。



 



    
	
  • 
	
    入れてよい情報／ダメな情報
    • 
	
  • 
	
    匿名化のやり方（顧問先名・個人名を伏せる等）
    • 
	
  • 
	
    出力の最終チェック観点（数字、法律、表現）
    • 




 



この1ページがあるだけで、現場は動けます。



 



AIは、決して敵ではありません。



 



あなたの仕事を奪うのはAIではなく、AIを活用できる税理士事務所です。



 



個人的には逆にAIを使って新たな仕事を生み出そうとする姿勢が今後重宝されていくのではと思っています。



 



少しでも参考になる点がありましたら幸いです。



 



それでは、本日もお読みいただきありがとうございました!!



 





 



【著者プロフィール】



 



吹上由樹（ふきあげ よしき）

株式会社Lean Stack 代表取締役



 



2021年4月 経済産業省へ入省

2023年7月 経済産業省を退職

2023年9月 株式会社Lean Stack設立



 



弊社HP：https://www.leanstack-buzz.com/



 



YouTubeチャンネル：DXできるくん

https://youtube.com/channel/UC-f1ZI9MiME-GC0l1gwNf4w?si=WeyqGjBSvVXwSaDB



 



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