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。
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就業規則の内容と、実際の雇用条件が合っているか。
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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。
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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。
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各助成金のコースごとの要件。
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必要書類のリスト。
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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。
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必要な書類が全部揃っているか。
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書類の中身が、要件を満たしているか。
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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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