「1人辞めたら回らない」社労士事務所は、構造から変えるしかない

 

 

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、社労士事務所の採用の話をします。

 

ただし、「いい人材の採り方」みたいな話じゃありません。

先日、ある社労士法人の方とお話しする機会がありました。

 

3月に、スタッフが1人辞めたそうです。

たった1人。

 

でも、その「たった1人」で、事務所の業務がかなり逼迫している。

 

その人がやっていた業務を、残ったメンバーで回さないといけないわけですから当然です。


でも、全員がすでにギリギリの状態で回している。

余裕なんて、どこにもないんですよね。


これ、他人事じゃないはずです。

 

今回は、「1人辞めたら回らない」という構造そのものが、社労士事務所の最大のリスクであるという話をします。

 

そして、その構造を変える方法は、採用のテクニックじゃないんです。

 

たった1人で、事務所が止まる構造


仮に20人、30人のスタッフがいる事務所であれば、1人が抜けても、ダメージは分散されます。

 

他のメンバーで少しずつカバーできる。
つまり、受け皿がある。

 

でも、5人とか10人の事務所だと、話がまったく違うんですよね。

1人が抜けたら、その人がやっていた業務がまるごと、残りの4人や9人にのしかかる。

 

しかも、士業事務所の業務って、単純な事務作業ばかりじゃない。

 

給与計算ひとつとっても、各社のルールが違う。
手当の条件、締め日、経理担当者ごとのフォーマット。


頭の中で考えることが、とにかく多いんです。

 

助成金の申請、就業規則の作成、手続き業務。
どれも、ある程度の専門知識がないとできない。

 

「誰でもできる仕事」じゃないからこそ、「誰かが抜けたときのダメージ」があまりにもデカい。

 

そして、その「誰か」が抜けるタイミングは、誰にも選べません。
それは、唐突にやって来ます。

 

「採用すればいい」が、もう通用しない


「じゃあ採用すればいいじゃないか」

普通はそう考えますよね。


僕もそう思いたい。

でも、現実はそう甘くないんですよね。。。

 

先ほどの社労士法人さんも、すぐに求人広告を出したそうです。
喫緊なので、もちろんいろいろな媒体で。

 

でも、なかなか応募が来ない。

 

仮に応募が来たとしても、「この人に任せられるか」という問題が出てくる。

 

社労士事務所の業務って、専門性が高いんです。

 

  • 法律の知識が求められる。

  • 難しい専門用語が飛び交う。

  • 判断が必要な場面も多い。

 

「事務作業ができます」だけでは、務まらない。

ここが、一般的な事務職の採用とは決定的に違うところなんですよね。

 

しかも、これからの日本。
人口はどんどん減っていく。

 

「外国人材を雇えばいい」という意見もあるかもしれません。

 

でも、法律を扱う仕事です。
日本語の専門用語が次々に出てくる。

ブルーカラーの現場とは、求められるものがまったく違う。

 

つまり、採用のハードルは今後さらに上がり続ける。

 

「人が足りなくなったら採用する」——この前提自体が、もう崩れ始めているんです。

 

AIで「人が抜けても回る事務所」を作る


じゃあどうするのか。

答えはシンプルです。


人に依存しない構造を、先に作っておく。

 

具体的に言うと、AIを活用して、事務所のキャパシティを事前に空けておくということなんですよね。

 

以前の記事でも書きましたが、AIを業務に組み込むと、一人ひとりがさばける量が増える。

 

給与計算、助成金のチェック、就業規則の作成、雇用契約書の作成。

こういった業務の工数をAIで圧縮すれば、スタッフに余裕が生まれます。

 

余裕があるということは、誰かが急に抜けても、残ったメンバーでカバーできるということです。

 

「1人辞めたら回らない」のは、全員がギリギリだから。

ギリギリじゃなくしておけば、1人抜けても回る。
当たり前の話なんですけどね。

 

そしてもうひとつ、大事なことがあります。

業務ルールやナレッジを、AIに蓄積しておくこと。

 

ベテランスタッフの頭の中にしかなかったルール。

 

「この会社の給与計算はこう」
「この手続きはこの順番で」
「このケースはこう判断する」

 

これを全部、AIに読み込ませて、事務所の資産として残しておく。

そうすれば、誰かが辞めても、その人の業務知識は事務所に残るんです。

 

引き継ぎが属人的にならない。
「あの人がいないとわからない」がなくなる。

 

属人化を、資産化に変える。

これが、構造を変えるということです。

 

考えてみれば当たり前の話なんですが、案外これができている事務所って少ないんですよね。

 

「今回ってるから大丈夫」が、一番危ない


ここまで読んで、「うちは今のところ大丈夫だから」と思った方。

それ、一番危ないパターンです。

 

いつ、誰が辞めるかなんて、誰にもわからない。

「今回っている」のは、たまたま今のメンバーが揃っているから回っているだけ。

 

明日は我が身なんですよね。

 

そして、逼迫してからAIを導入しようとしても、もう遅いんです。

 

業務に追われている状態で、新しいことを覚える余裕なんてない。AIの導入だって、最初は業務ルールの整理や設定に時間がかかる。

 

余裕があるうちにやるから、うまくいく。

余裕がなくなってからやっても、回らない。

 

今回っている「今」こそが、構造を変えるチャンスなんです。

 

まとめ


「1人辞めたら回らない」——この状態は、事務所の構造そのものに問題があります。

 

採用で解決しようとしても、専門性の壁、人口減少の壁、マッチングの壁。

どれも、これからさらに高くなっていく。

 

構造を変えるとは、AIで業務のキャパシティを空けておくこと。

そして、属人化した業務知識を、事務所の資産として残すこと。

 

人に依存しない仕組みを作った事務所だけが、誰が抜けても揺るがない。

「今回ってるから大丈夫」じゃないんです。

 

今回ってる「今」だから、その重たい構造を抜本的に変えられます。

 

 

最後まで読んでいただきありがとうございます。

 

「うちの事務所も1人抜けたらヤバいかも……と薄々感じている」
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【士業事務所必見】AI導入の本質は、泥臭さの中にしかない

 

 

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、ちょっと尖った話をします。

 

AI事業者、増えましたよね。
ものすごい勢いで。

僕もその一人なので、いい気分はしませんが笑。

 

「助成金を使ってAI研修を受けられます」
「DX推進の補助金でAI導入をサポートします」

 

こういう謳い文句のサービスが、ここ1〜2年で爆発的に増えた。

 

それ自体は悪いことじゃない。
AIの裾野が広がるのは、業界にとってプラスです。

 

でも、正直に言わせてください。

あの研修を受けて、本当に業務が変わった会社って、どれだけありますか？

 

僕の体感では、非常に少ない。
ほぼないと言ってもいい。

 

実際に「助成金が出るから研修を受けたけど、全く身にならなかった」という声、かなり多いんですよね。。。

 

今回は、なぜ「AI研修を受けたのに何も変わらない」のか。

そして、AI導入の本質はどこにあるのかについて、業界の人間が絶対に言わない本音を書きます。

 

「AI研修を受けました」で止まっている事務所


助成金が出るからという理由で、AI研修を受けた士業事務所。
かなり増えています。

 

でも案外、研修自体は満足度が高いことが多い。

 

「ChatGPTの使い方がわかった」
「プロンプトのコツを教えてもらった」
「こんなことができるんだと驚いた」

 

受講後のアンケートは「大変満足」に丸がつく。
受講満足度4.9。
すばらしい数字です。

 

でもね、1ヶ月後にその事務所を見に行ったら、何も変わっていないんですよ。

 

ChatGPT、Geminiの使い方は知っている。
プロンプトのテクニックも覚えた。

 

だがしかし、給与計算は相変わらず手作業。
助成金のチェック業務も人力のまま。
就業規則の作成フローも変わっていない。

 

「研修でAIの使い方は学びました。でも、実際の業務にどう落とし込めばいいかわからなくて……」

 

この声、本当に多いんです。。。

これ、研修を受けた側が悪いわけじゃないんですよね。

 

教える側が、AIの「機能」を伝えることをゴールにしてしまっている。

AIの最新機能はどんどんアップデートされる。新しい機能が出れば、それを紹介する。「すごいでしょ？」で終わる。

 

でも、機能を知ることと、業務が変わることは、まったく別の話です。

 

断片的な——というか一時的な、最新情報の機能だけを伝えて「はい、おしまい」。

 

それ、本質じゃないんですよ。
自己満足でしかない。

 

泥臭くAIを叩き込んだ事務所


一方で、地味に、泥臭く、AIを業務に叩き込んでいる事務所があります。

ちなみに華やかさは、ゼロです。一ミリもございません。

 

何をやっているかというと、

こういうことなんです。

 

給与計算だったら、まず各会社のルールを一つひとつ明文化する。

 

「この会社は20日締め」
「この手当はこういう条件で支給」
「ここの経理担当者はこのフォーマットじゃないと受け取ってくれない」

 

こういう、ベテランスタッフの頭の中にしかなかったルールを、全部吐き出してもらって、文字に起こす。

 

それをAIが読める形に整理して、食わせる。

 

で、出力を確認する。

 

  • 「ここが違う」
  • 「この条件が抜けてる」
  • 「この例外に対応できていない」

 

一個一個、PDCAを回していく。

 

就業規則を作るとなれば、

まずひな形を整備する。


ヒアリングシートを作って、完成版のデータを蓄積していく。

業種ごとに「この業界には絶対に入れないといけない文言」がある。
それを明文化する。

 

イレギュラーなケースには、イレギュラーなケース用のルールをAIに設定する。

地味ですよねー。


泥臭いの何物でもない。

でも、これをやった事務所は、結果が出ている。

 

  • 助成金のチェック業務がAIでほぼ完了するようになった。

  • キャリアアップ助成金120社分の工数が半分になった。

  • 給与計算が5分の1に短縮された。

  • ヒューマンエラーも激減した。

 

最初の出力精度が60%だったとしたら、
それを61%に変える。62%に変える。

この積み重ねでしかないんですよ。

 

華やかなAIセミナーでは絶対に語られない、地味で退屈な作業の連続。

でも、これがホンモノなんです。

 

この差を生んでいるのは、たった1つの違い


「AI研修を受けました」で止まっている事務所と、泥臭くAIを叩き込んだ事務所。

この差を生んでいるのは、たった1つの違いです。

 

「AIの使い方を学んだ」か、「業務をAIで変えた」か。

 

AIの使い方を教えるのは、手段です。
目的じゃない。

目的は、業務が改善されること。


もっと言えば、さばける案件が増えて、売上の天井が上がること。

でも、多くのAI研修は、手段を教えて終わっている。

 

「受講満足度4.9です」——それ、本当に業務改善したんですか？

 

「この業務が、このくらい改善しました」と具体的に言えるなら、めちゃくちゃ説得力がある。

 

でも、「受講者が満足しています」だけでは、何の証明にもならないんですよね。

めちゃめちゃ厳しいようですけど。

 

受講者が「よかった」と言うのは当たり前なんです。
知識は増えるから。新しいことを知るのは楽しいから。

 

ただそんなのYouTubeの動画見るだけで十分です。
問題は、その知識が業務に変換されているかどうか。

 

そこが抜け落ちた研修は、ただの助成金消化イベントです。

厳しいけど、これが事実なんです。

 

「現場主義」だけが、本物を見分ける基準になる


じゃあ、何がホンモノなのか。

僕は「現場主義」という言葉を使っています。


たしか経済産業省もこれを理念の一つにしていた気がしますね。

 

まあそれはさておき、

実務ベースで、具体的に、どの業務がどう改善されるか。


そこにコミットできるかどうか。

AIの機能を教えること自体は、もちろん必要です。


教えないと使えませんから。

でも、それは大目的じゃない。
入口にすぎない。

 

その先にある「いかに業務を改善していくか」——ここにどれだけ伴走できるか。

これが全てなんです。

 

  • 給与計算のルールを一社一社明文化する作業。

  • 就業規則のデータを蓄積する作業。

  • 業種別のルールを整理する作業。

  • イレギュラー対応のルール設計。

 

全部、地味です。
華やかさの欠片もない。

 

でも、案外こういうもののほうが本物だったりするんですよね。

 

そして、この「本物」を求められる事務所、会社こそが、AIをちゃんと活用できる思考を持っている。生き残っていける。

 

AI導入って、結局は事業者と事務所の「覚悟の問題」なんです。

 

華やかな研修で満足するのか。
泥臭い改善にコミットするのか。

 

僕らは、後者にコミットしていきたいと思っています。

 

まとめ


AI導入の本質は、泥臭さの中にしかない。

 

助成金が出るからAI研修を受ける。
それ自体は悪くないです。

 

でも、それで「AI導入しました」と思っているなら、何も始まっていません。

 

本物のAI活用は、華やかさとは対極にあります。

各社のルールを明文化して、AIに叩き込んで、精度を1%ずつ上げていく。

 

この泥臭い積み重ねだけが、

業務を変える。


売上の天井を上げる。
事務所の未来を作る。

60%を61%に変える。


これだけなんです。

 

でも、「これだけ」ができる事務所は、驚くほど少ない。

だからこそ、今やれば差がつく。


今やらなければ、差をつけられる。

あなたの事務所は、華やかなAI研修で満足しますか。

 

それとも、泥臭い本物を選びますか。

 

 

最後まで読んでいただきありがとうございました。

 

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社労士法人にAI研修をしたら、1ヶ月で事務所が別物に。「助成金120社分の工数が半分」になった話

 

 

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、成果報告です。

いつもは「AIを使うべき理由」とか「使わないリスク」みたいな話をしていますが、今回はちょっと違います。

 

実際に社会保険労務士法人さんにAI研修を実施させていただいて、1ヶ月の短期集中でどこまで変わったのか。

その結果を、全部お見せします。


正直に言うと、僕自身も驚きました笑。

1ヶ月という短い期間で、ここまで変わるとは思っていなかった。

 

  • 助成金のチェック業務がほぼAIで完結（体感9割くらいはカットできてるとのこと）。

  • キャリアアップ助成金120社分の工数が半分。

  • 給与計算も劇的に短縮されて、雇用契約書の作成まで効率化された。

 

業務全般が、もう本当に全部楽になっているんですよね。

でも、これは「楽になってよかったね」で終わる話じゃないんです。

 

捌ける案件・仕事の数が増える。
つまり、売上の天井が上がる。

守りじゃなくて、攻めの話なんです。

 

研修前、その事務所で何が起きていたか


まず、研修に入る前の状態を話します。

この社労士法人さん、決して「ダメな事務所」ではなかった。


むしろ、ちゃんと回っている事務所です。

オフィスステーションだったり、ジョブカンも導入されていました。

 

顧問先もしっかり抱えている。
スタッフも真面目に働いている。

でも、現場で何が起きていたか。

 

助成金のチェック業務に、膨大な時間を取られていた。

 

キャリアアップ助成金だけで120社分。
一社一社、書類を確認して、要件を満たしているかチェックして、不備があれば修正する。
 

これを全部、人の手でやっていたんですね。

 

給与計算も同じ。
毎月毎月、決められた工程を手作業で回す。
ただし、その決められた工程は各会社によって大きく異なる。

 

雇用契約書の作成も、テンプレートを引っ張ってきて、一つひとつ手で編集していく。

 

どれも「やれば終わる」仕事ではある。
でも、やるのに時間がかかりすぎる。

 

そして、その時間は本来、もっと別のことに使えるはずの時間なんですよね。

 

  • 新しい顧問先の開拓。

  • 既存の顧問先へのフォロー。

  • 提案の幅を広げること。

 

やりたいことはある。
でも、目の前の作業に追われて、手が回らない。

 

これ、この事務所に限った話じゃないですよね。
全国の社労士事務所で、全く同じことが起きているはずです。

 

1ヶ月で、何がどう変わったか


ここからが本題です。

1ヶ月の短期集中研修で、具体的に何がどう変わったのか。
業務ごとに全部出します。

 

助成金チェック業務——ほぼAIで完了するようになった


一番インパクトが大きかったのが、助成金のチェック業務です。

 

これまでは、申請書類の内容をスタッフが一つひとつ目視で確認していた。

要件に合致しているか、記載に不備がないか、添付書類は揃っているか。

 

この作業が、ほぼAIで完了するようになりました。

AIに助成金の要件やチェックポイントを設定して、書類の内容を照合させる。人がやるのは、AIが出した結果の最終確認だけ。

 

「ほぼAIで完了」と言うと大げさに聞こえるかもしれませんが、本当にそうなっています。

 

チェック業務って、結局のところ「ルールに照らし合わせて確認する作業」なんですよね。

だから、ルールをきちんと設定できるAIとの相性が、抜群にいい。


むしろ人間より正確だったりします。
見落としがないので。

 

キャリアアップ助成金120社分——工数が半分に


キャリアアップ助成金の申請、120社分。

この数を聞いただけで、想像がつくと思います。


作業量が、膨大なんです。

それが繁忙期と重なると間違いなくパンクします。

 

一社あたりの処理時間がほんの少し短くなるだけでも、120社分ともなれば、トータルの差は凄まじい。

 

実際に、工数がおよそ半分になりました。

半分ですよ。


120社分の業務が、60社分の工数で終わる。

 

  • 浮いた時間で何ができるか。

  • もう一つ案件を受けられる。

  • 新しい助成金の提案ができる。

  • 顧問先へのフォローに回れる。

 

冷静に考えてとんでもない革命です。

 

これ、単純に「楽になった」で終わらない話なんです。
さばける案件の数が増えるということは、そのまま売上が増えるということなんですよね。

 

まあ、当たり前のことを書いているだけですが。

 

給与計算——「あれ、もう終わった？」が日常になった


給与計算も、かなり変わりました。

これまで当然のようにかかっていた時間が、大幅に短縮された。

 

以前の記事でも書きましたが、やったことはシンプルです。
業務を工程ごとに分解して、AIに渡せる部分を切り出していく。

 

勤怠データの確認、各種手当の計算ロジック、チェック工程。

 

これらをAIに任せて、人は最終確認に集中する。

 

研修を通じてスタッフの皆さんがこのフローを自分のものにしていった結果、「あれ、もう終わったの？」という声が自然と出てくるようになりました。

 

給与計算の時期になると事務所の空気が重くなる、あの感覚。
事務所によっては本当に地獄らしい笑。

 

あれが、なくなった。

地味に見えるかもしれませんが、現場にとってはこれがデカいんですよね。。。

 

雇用契約書の作成——もう一つの地味な革命


そして、雇用契約書の作成。

これも、一つひとつ手作業で作っていたものが、AIで大幅に効率化されました。

 

雇用条件を入力すれば、AIが契約書のドラフトを生成する。
人がやるのは、内容の確認と微調整だけ。

 

「雇用契約書くらい、手で作ればいいじゃん」と思うかもしれません。

 

確かに、1社2社ならそうです。

でも、これが何十社、何百社となると話が変わります。


一社あたり15分短縮できたとして、100社なら25時間。
丸3日分の時間が浮く計算です。

 

こういう「一つひとつは小さいけど、積み重なると膨大になる業務」こそ、AIが最も力を発揮するところなんですよね。

 

結局、今回の研修で起きたのは「業務全般が、すべて楽になった」ということです。

 

助成金チェック、キャリアアップ助成金の申請、給与計算、雇用契約書の作成。

 

全部クリアした。

1ヶ月で、全部です。

 

これは「守り」の話じゃない。売上の天井が上がる話だ


ここで、一番伝えたいことを言います。

「業務効率化」と聞くと、多くの人は「守り」だと思うんですよね。

 

コスト削減。
残業削減。
ミスの防止。

 

もちろん、それも大事です。


でも、今回の成果で一番すごいのは、そこじゃない。

 

さばける案件の数が、純粋に増えたということなんです。

 

これまで120社分の助成金に手いっぱいだった事務所が、半分の工数で同じ量をこなせるようになった。

 

ということは、余った時間で新しい案件を受けられる。

 

給与計算が早く終わる。
ということは、新しい顧問先を引き受ける余裕ができる。

 

業務効率化は「守り」じゃない。
売上の天井を引き上げる「攻め」なんです。

 

僕はこれを声を大にして伝えたいです。

 

士業事務所の売上って、結局のところ「人の手」で天井が決まっているんですよね。

 

所長とスタッフの手が回る範囲でしか、顧問先は増やせない。
案件は受けられない。

 

この構造を変えないまま売上を上げようとしたら、人を採用するしかない。

 

でも、人件費は固定費として重くのしかかる。


そもそも、良い人材が採れるとも限らない。

意外と士業事務所の業務って専門性高いですからね笑。

 

AIで業務効率を上げるというのは、
この「人の手の限界」という天井を壊すことなんです。

 

人を増やさなくても、さばける量が増える。
さばける量が増えれば、売上が上がる。

 

しかも固定費は増えない。

これ、経営として見たら、とんでもない話ですよ。

 

顧問料で食っていく以上、売上には必ず天井がある。
その天井を決めているのが「人の手」なら、人の手以外の力を入れるしかない。そういう話です。

 

1ヶ月で変わった。でも、この差は広がり続ける


今回、1ヶ月という短期集中の研修で、ここまでの変化が起きました。

正直、僕も「1ヶ月でここまでいくか」と思った。

 

でも、本当に怖いのはここからなんです。

 

AIを使いこなし始めた事務所は、どんどん加速していく。


業務が効率化されて余裕ができると、新しいことに挑戦する時間が生まれる。

その挑戦がまた成果を生んで、さらに前に進む。

 

一方で、「まだ大丈夫」「うちはまだ手作業で回っている」と思っている事務所は、そのまま止まっている。

 

この差は、時間が経てば経つほど広がります。

今はまだ「少し差がついた」程度かもしれない。


でも、1年後には取り返しのつかない差になっている。

これが、生き残る事務所とそうでない事務所の分岐点だと、僕は本気で思っています。

 

岐路に立っているのは、今です。
1年後じゃない。今なんです。

 

まとめ


社労士法人にAI研修を実施して、1ヶ月で起きたこと。

 

助成金チェック業務が、ほぼAIで完了するようになった。

キャリアアップ助成金120社分の工数が、半分になった。
給与計算が劇的に短縮された。
雇用契約書の作成まで効率化された。

 

そして何より、さばける案件の数が増えた。売上の天井が上がった。

 

これは「効率化」という守りの話じゃない。
事務所の成長を加速させる、攻めの話です。

 

1ヶ月で、ここまで変わる。

あとは、やるかやらないか。

それだけなんです。

 

 

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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「AIに個人情報を入れて大丈夫なんですか？」に、本音で答える

 

こんにちは、
株式会社Lean Stack代表の吹上由樹です。

はじめに

最近、士業の先生方からいただく質問で、圧倒的に多いのがこれです。

 

「AIに個人情報を入れて、本当に大丈夫なんですか？」

 

給与計算をAIで効率化したい。
でも、従業員のマイナンバーや給与データを扱う以上、情報漏洩が怖い。

 

手続き業務をAIに任せたい。
でも、顧問先の社員情報をAIに渡していいものか、不安がある。

 

気持ちは、痛いほどわかります。
士業の先生であれば、AI導入の話になった際、そのお声をいただくことがほとんどです。

 

実際に士業は個人情報の塊みたいな仕事をしています。

社労士なら
従業員の住所、家族構成、給与、マイナンバー。

 

税理士なら
収入、資産、取引先の情報。弁護士なら依頼人のあらゆるプライベート。

 

「それをAIに入れるの？」と不安になるのは、むしろ当然です。

でも、今回はこの質問に、本音で答えます。

 

結論から言います。

 

「絶対に安全」はない。
でも、基本的に大丈夫です。

 

そして、もっと言えば——あなたがすでに使っているツールと、同じ話なんですね。

 

「AIに個人情報を入れるのが怖い」の正体


まず、この不安の中身を分解してみます。

「AIに個人情報を入れるのが怖い」と言うとき、具体的に何が怖いのか。

 

多くの場合、こういうイメージだと思います。

 

「入力したデータが、AIの学習に使われて、どこかで流出するんじゃないか」

「自分が入れた顧問先の情報が、他の人の回答に混ざって出てくるんじゃないか」

「なんとなく、クラウドに個人情報を預けること自体が怖い」

 

これ、全部理解できます。

でも、ひとつずつ見ていくと、実態とイメージのギャップがかなりあるんですよね。

 

ChatGPTに入力したデータは、どうなるのか


一番多い不安が、「入力したデータがAIの学習に使われるんじゃないか」というもの。

 

これ、2024年くらいまでは確かにグレーな部分がありました。

でも、2026年の今はかなり整備されています。

 

まず、ChatGPTの有料プラン（Team / Enterprise）は、入力データをモデルの学習に使わないことが明確にされています。

 

OpenAIの利用規約にはっきり書いてある。

Claude、Geminiも同様です。


ビジネス向けプランでは、入力データをモデルのトレーニングに使用しないことが明示されています。

さらに言えば、API経由での利用は、どのサービスでもデフォルトで学習に使われないのが標準になっています。

 

つまり、ビジネス用途で適切なプランを使っている限り、「入力したデータがAIの学習素材になって、他の人の回答に出てくる」ということは、基本的に起きません。

 

「なんとなく怖い」の大部分は、初期のChatGPTの印象が残っているだけなんですよね。

 

そもそも、マネーフォワードも同じ構造です

 

ここが、一番伝えたい話です。

「AIに個人情報を入れるのが怖い」と言っている先生方に、聞きたい。

 

マネーフォワードは、使っていませんか？

  • freeeは？

  • SmartHRは？

  • ジョブカンは？

  • King of Timeは？

 

これらのクラウドサービスに、顧問先の従業員情報を入力していますよね。給与データも、勤怠データも、マイナンバーも。

あれ、全部クラウドに送っているんですよ。

 

マネーフォワードのサーバーに、顧問先の給与情報が保存されている。SmartHRのサーバーに、従業員の個人情報が保存されている。

 

それに対して、「情報漏洩が怖いから使わない」と言っている先生、今ほとんどいないですよね。

 

なぜか。

 

「ちゃんとした会社が、ちゃんとしたセキュリティ対策をして運営しているから、大丈夫だろう」と判断しているからです。

 

実際、マネーフォワードもSmartHRも、ISO 27001やSOC2といったセキュリティ認証を取得して、データの暗号化、アクセス管理、監査ログの取得など、かなり厳格なセキュリティ体制を敷いている。

 

AIサービスも、まったく同じ構造なんです。

 

ちなみに、OpenAI（ChatGPTの運営元）はSOC2 Type IIの認証を取得しています。

データは暗号化されて保存・通信され、厳格なアクセス管理が行われている。

 

Anthropic（Claudeの運営元）も同様に、エンタープライズ向けのセキュリティ体制を整えている。

 

「AIにデータを入れるのは怖い。でもマネーフォワードにデータを入れるのは大丈夫」——これ、冷静に考えると、論理的に矛盾しているんですよね。

 

両方とも、「信頼できる企業のクラウドサービスに、データを預けている」という点では、まったく同じ構造です。

 

「でも、AIは何をしているかわからない」への答え


「マネーフォワードは給与計算ソフトだから、何をしているかわかる。

でもAIは中身がブラックボックスだから不安だ」

 

この意見もよく聞きます。

確かに、AIの内部処理はブラックボックスです。

 

でも、ここでちょっと考えてほしい。

ぶっちゃけたところ、マネーフォワードの内部処理も、あなたには見えていないですよね？

 

マネーフォワードのサーバーの中で、あなたの顧問先のデータがどう処理されて、どこに保存されて、誰がアクセスできる状態なのか。

 

具体的に把握していますか？

していないはずです。

 

「ちゃんとした会社だから、ちゃんとやっているだろう」と信頼しているだけ。

AIも同じです。

 

大事なのは、内部処理の仕組みを全部理解することじゃない。
そのサービスが、どういうセキュリティポリシーで運用されているかを確認すること。

 

  • 利用規約を読む。

  • セキュリティホワイトペーパーを確認する。

  • 認証を取得しているか調べる。

 

これだけでいいんです。

マネーフォワードを導入するときにやったのと、まったく同じことを、AIサービスでもやればいい。

 

特別なことは何もありません。

 

本当に気をつけるべきこと


ここまでで、「基本的には大丈夫」という話をしてきました。
ただし、「何をやっても大丈夫」とは言いません。

気をつけるべきポイントは、あります。

 

1. 無料プランで業務データを扱わない

ChatGPTの無料プランは、入力データがモデルの学習に使われる可能性があります。

業務で使うなら、必ず有料のビジネスプランを使ってください。
 

これは鉄則です。

月額数千円をケチって、顧問先の個人情報が学習データに使われるリスクを背負う必要は、まったくありません。

 

2. 必要以上の情報を入力しない

AIに処理を頼むとき、「念のため全部のデータを入れておこう」はやめてください。

マイナンバーや口座情報など、その処理に必要のない情報は、そもそも入力しない。

 

これも当たり前のことですよね。マネーフォワードを使うときだって、不要な情報をわざわざ入力したりしないはずです。

 

3. 事務所内のルールを決める

「どのAIサービスを使っていいか」
「どんなデータを入力していいか」を、
事務所として明確に決めておく。

 

スタッフが勝手に無料のAIツールに顧問先のデータを入力する
——これが一番危ないパターンです。

 

ツール自体の問題ではなく、使い方の問題なんですよね。

 

これも、マネーフォワードやSmartHRの導入時に「この情報はここに入力する」「このアカウントで使う」とルールを決めたのと、まったく同じ話です。

 

「絶対に安全」は、どこにも存在しない


ここで、正直に言います。

「AIは100%安全ですか？」と聞かれたら、答えは"No"です。

 

でも、これはAIに限った話じゃない。

 

マネーフォワードは100%安全ですか？
SmartHRは？
ジョブカンは？

 

どのクラウドサービスだって、100%の安全保証はしていません。
情報セキュリティの世界に「絶対」は存在しない。

 

もっと言えば、あなたの事務所のパソコンやファイルサーバーだって、100%安全ではないですよね。

 

  • USBメモリの紛失。

  • メールの誤送信。

  • パソコンの盗難。

  • ランサムウェア。

 

事務所内でデータを管理していたって、リスクはゼロにはならない。

「AIだから危険」ではなく、「どんなツールでもリスクはあるから、適切に管理する」。

 

これが、正しいスタンスです。

 

そして、正直に言わせてもらうと、大手AIサービスのセキュリティ体制は、多くの士業事務所の自前のセキュリティより、はるかに堅牢です。

 

SOC2の監査を通っている会社と、パスワードが全PCで同じ事務所。
どちらが安全かは、言うまでもないですよね。

 

情報セキュリティを理由に「使わない」は、別のリスクを生んでいる


最後に、もうひとつだけ。

「情報漏洩が怖いからAIは使わない」

 

この判断自体は尊重します。
慎重であることは悪いことではない。

 

でも、その判断の裏側で、別のリスクが静かに膨らんでいることにも目を向けてほしいんです。

AIを使わないことで…

 

  • 業務効率が上がらない。

  • 人手不足が解消されない。

  • 残業が減らない。

  • ミスが減らない。

 

そのミスが原因で、顧問先の給与に間違いが出る。
手続きの期限に遅れる。

 

情報漏洩のリスクを避けた結果、業務ミスで顧問先に実害が出ている——これは本末転倒ですよね。

 

リスクを「ゼロにする」ことは不可能です。

 

大事なのは、リスクを「比較」して、総合的に合理的な判断をすること。

AIを使うリスクと、AIを使わないリスク。両方を天秤にかけて、冷静に判断してほしい。

 

そしてほとんどの場合、適切な使い方をすれば、AIを使うリスクのほうが、はるかに小さいんです。

まとめ

「AIに個人情報を入れて大丈夫なんですか？」
この質問への答えは、こうです。

 

「絶対」はない。
でも、基本的に大丈夫。

 

ビジネス向けの有料プランを使えば、入力データは学習に使われない。
セキュリティ認証を取得した大手サービスは、多くの事務所の自前管理より堅牢。

 

そして何より、あなたがすでに使っているマネーフォワードやSmartHRと、まったく同じ構造です。

マネーフォワードにデータを預けられるなら、AIにも預けられる。


怖がるべきポイントも、気をつけるべきポイントも、同じ。

 

「なんとなく怖い」で立ち止まるのは、もったいない。

正しく知って、正しく使えば、AIは士業の仕事を圧倒的に楽にしてくれるツールです。

 

 

今回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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「うちは小さい士業事務所だからAIは関係ない」は本当か！？

 

 

こんにちは、

株式会社Lean Stack代表の吹上由樹です。

 

はじめに

「AIとかDXとか、大きい事務所の話でしょ？」
「うちは所長と数人のスタッフでやってるし、関係ないかな」

 

これ、士業事務所で本当によく聞く言葉です。

お気持ちはわかります。


AIの導入事例で出てくるのは、たいてい大手企業の話。
数百人規模の組織が、数千万円かけてシステムを入れた、みたいな話ばかり。

 

「うちみたいな5人の事務所には縁のない話だな」と思うのも無理はありません。

でもですね、断言します。

 

むしろ逆です。
小さい事務所こそ、AIが必要なんです。

 

今回は、なぜ「小さいからこそAIが必要」なのか。


そして、小さい事務所だからこそ持っているAI導入の圧倒的な優位性について、本音で書きます。

 

「小さいから関係ない」の正体

 

まず、「うちは小さいからAIは関係ない」と思っている方に聞きたい。

小さい事務所こそ、一人ひとりの負荷が重くないですか？

 

大きい事務所には、給与計算専門のチームがある。
手続き専門の部署がある。

労務相談に対応する担当者もいる。
業務が分業されている。

 

ただ、小さい事務所は違う。

 

所長が営業して、スタッフが給与計算して、手続きもやって、顧問先からの電話も取って、書類も作って、月末には請求書も出す。

一人が何役もこなしているわけですよ。

 

つまり、一人が抜けたときのダメージが、大きい事務所の比じゃないんですよね。

これはパートさんだとしても同じことが言えると思います。

 

前回の記事で「あの人がいないと回らない」が最大のリスクだという話をしました。

これ、小さい事務所ほど深刻なんです。

 

大きい事務所で一人抜けても、残りのメンバーでカバーできる可能性がある。

でも、5人の事務所で一人抜けたら、業務の20%が消し飛ぶんです。

 

小さいから関係ないんじゃない。
小さいから致命的なんです。

 

「AIは高い」は、もう過去の話


「でも、AIって導入に何百万もかかるんでしょ？」

これも本当によく聞きます。

 

確かに、5年前ならそうだったかもしれない。


専用のシステムを開発して、サーバーを立てて、保守費用を払って——中小事務所には手が出ない金額でした。

 

でも、2026年の今は違います。

 

月額数千円〜数万円で使えるAIツールが、山ほどある。
しかも、士業の実務に使えるレベルのものが、です。

 

「何百万のシステム導入」の時代は、とっくに終わっています。

今のAI導入は、スマホにアプリを入れるような感覚に近い。

 

大がかりなプロジェクトを組む必要はない。
まず一つの業務で試して、うまくいけば広げる。
ダメなら別のやり方を試す。

 

この「小さく始められる」というのが、今のAIの最大の特徴です。

 

そして、小さく始められるということは、小さい事務所にこそ相性がいいということなんです。

 

小さい事務所が持っている「圧倒的な優位性」


ここからが、実は一番伝えたい話です。

小さい事務所は、AIに関してはむしろ有利なんです。

 

それはなぜなのか。
理由は3つあります。

 

1. 意思決定が速い

 

大きい事務所でAIを導入しようとすると、

  • まず稟議を通す。

  • 部門間の調整をする。

  • 全員の合意を取る。

  • 導入委員会を立ち上げる。

 

半年かかっても「まだ検討中です」なんてことがザラにあります。

ただし、小さい事務所は違う。


所長が「やろう」と言えば、明日から始められる。

この意思決定のスピードは、そのまま競争力の差になります。

 

大きい事務所が半年間検討している間に、小さい事務所はもう3ヶ月AIを使い倒して、業務効率が激変している。

 

こういうことが、実際に起きているんです。

 

2. 業務の全体像が見えている


大きい事務所では、自分の担当業務しか見えていない人がほとんどです。
全体がどう回っているか、把握しているのは管理層だけ。

 

小さい事務所は、所長が業務の全体像を把握している。
どの顧問先にどんな業務があって、誰が何をやっているか、全部見えている。

 

これがAI導入にとって、めちゃくちゃ大きいんです。

AIを効果的に使うには、「どの業務を、どう変えるか」を判断できる人が必要です。

 

大きい事務所では、この判断ができる人を探すだけで一苦労。
小さい事務所なら、所長がそのまま判断できる。

 

業務を知り尽くしている人が、そのまま導入の旗振り役になれる。


これは、小さい事務所だけが持っている強みです。

 

3. 変化に柔軟

 

大きい組織は、変化に対する抵抗が大きい。
「今までのやり方を変えたくない」という人が必ずいる。

 

小さい事務所は、メンバーが少ない分、新しいやり方への移行がスムーズです。

所長が方針を示して、一緒にやってみる。


うまくいったら定着させる。

組織が小さいからこそ、変化が速い。


これは弱さではなく、明確な強みです。

 

小さい事務所がAIで変わった実例


ある社労士事務所の話をします。
所長とパートスタッフ2人の、3人体制の事務所です。

 

顧問先は15社。

毎月の給与計算と、入退社の手続き、年に数回の届出業務。

いわゆる「街の社労士事務所」です。

 

所長は毎日朝8時から夜9時まで働いていました。

スタッフが帰った後も、一人で残って顧問先の書類を片付ける日々。

 

「もう一人採用したいけど、人件費を考えると厳しい」

ずっと、そう思っていたそうです。

 

この事務所でAIを活用した業務改善に取り組んだ結果、何が起きたか。

給与計算の作業時間が約60%減りました。

 

具体的には、勤怠データの確認、各種手当の計算ロジック、チェック工程をAIに任せた。
所長とスタッフは、AIが出した結果を検証して、最終確認だけ行う。

 

さらに、顧問先ごとの業務ルールをAIに設定したことで、スタッフが「所長に聞かないとわからない」業務が激減しました。

 

今まで所長の頭の中にしかなかった情報が、AIの中に整理されたことで、スタッフだけで完結できる業務が増えたんです。

結果、所長は夜7時には帰れるようになった。


浮いた時間で、既存の顧問先への訪問を再開し、3ヶ月で新規顧問先を2社獲得。

 

人を一人採用する代わりに、AIで業務を効率化したことで、コストを抑えながら売上を伸ばした。

 

これ、「大きい事務所の話」ですか？ 3人の事務所で、実際に起きたことです。

 

顧問料だけで食っていける時代は、もう終わりかけている


ここで、もう少し大きな話をさせてください。

正直に言います。


士業の方々も、薄々感じているはずなんです。

顧問料だけで事務所を回していくのは、今後どんどん厳しくなる。

 

人材の確保も難航するのは約束されています。

これ、僕が勝手に言っているわけじゃない。


実際に、動いている事務所はもう動いています。

 

  • 企業型DC（確定拠出年金）の導入支援を新しい収益の柱にしている社労士事務所。
  • 人事コンサルティングに本格的にシフトしている事務所。
  • 助成金の提案を顧問料とは別の収益源として確立している事務所。

 

「顧問料＋α」ではなく、「顧問料はあくまでベース。もう一本、二本の柱を持つ」という動きが、スタンダードになりつつある。

 

これは大きい事務所だけの話じゃありません。
むしろ、小さい事務所ほど切実なんです。

 

顧問先の数に限りがある。顧問料の値上げも簡単じゃない。
だったら、提供できるサービスの幅を広げて、一社あたりの単価を上げていくしかない。

 

でも、ここで問題が起きる。

 

  • 新しいサービスを始めたい。
  • 企業型DCの提案もやりたい。
  • コンサルティングにも力を入れたい。

 

でも、毎月の給与計算と手続きに追われて、そんな時間がない。

これ、めちゃくちゃリアルな話ですよね。

 

やりたいことはある。方向性も見えている。
でも、目の前の作業に追われて、一歩が踏み出せない。

 

だからこそ、AIなんです。

AIで日常業務を効率化して、浮いた時間を「次の柱」に充てる。


これができた事務所と、できなかった事務所で、1年後には取り返しのつかない差がついています。

さっきの実例で、3人の事務所が新規顧問先を獲得した話をしました。


あれも、AIで時間を作れたから動けたんです。

 

AIは「今の業務を楽にするツール」じゃない。
「事務所の未来を作るための時間」を生み出す手段なんです。

 

「小さいから関係ない」は、チャンスを捨てている


ここまで読んでもまだ、「でもうちは……」と思う方がいるかもしれない。

それでも、私ははっきり言います。

 

「小さいからAIは関係ない」は、自分で自分のチャンスを捨てているだけです。

 

大きい事務所は、規模の力で戦える。
人数がいるから、多少の非効率は吸収できる。

小さい事務所には、その余裕がない。


だからこそ、テクノロジーで差を埋める以外に道がないんです。

 

逆に言えば、小さい事務所がAIをうまく使いこなせたら、大きい事務所と同じ土俵で戦えるようになる。

 

いや、意思決定の速さと柔軟性を考えたら、大きい事務所以上のスピードで進化できる可能性すらある。

 

「小さいから無理」じゃない。
「小さいからこそ、やれば一気に変われる」んです。

 

これは、精神論でも励ましでもありません。
僕が実際に現場で見てきた、事実です。

 

まとめ

 

「うちは小さい事務所だからAIは関係ない」

この言葉を口にした瞬間、あなたの事務所は変わるチャンスを自分で閉じています。

 

小さい事務所は、一人ひとりの負荷が大きい。
だからこそ、AIで業務を効率化する意味がある。

 

小さい事務所は、意思決定が速い。
だからこそ、すぐに始められる。

 

小さい事務所は、変化に柔軟。
だからこそ、一気に変われる。

 

そして、顧問料だけで食っていける時代が終わりかけている今、次の柱を作るための時間を生み出せるかどうかが、事務所の生き残りを左右します。

 

「小さいから関係ない」ではなく、
「小さいからこそ、今やるべき」。

 

大きい事務所が動き出す前に、先に動いた小さい事務所が勝つ。
そういう時代に、もう入っています。

 

 

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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