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AI 導入のベストプラクティス、セキュリティ、お客様事例を発信します。

公的情報のみを参照する AI だけでは士業業務は回らない — 実業務で必要な四つのデータ範囲

国税庁・ASBJ・e-Gov などの公的情報のみを参照する AI は、ハルシネーションを減らす点で有効ですが、士業実業務の大半は公的情報の外側にあります。業務に必要な四つのデータ範囲と、それぞれに必要な AI 設計を整理します。

AI を組織で運用するには、認証 (AUTH)、アクセス権限管理 (ACCESS)、監査ログ (AUDIT) の三層が前提になります。士業事務所の守秘義務と業界規制を踏まえた基盤設計の指針を整理します。

PoC は動いたのに本番に乗らない。多くの事務所で繰り返されるこの停滞を、PoC 着手前に明文化すべき三点という切り口で整理します。

既存業務にAIを後付けするのではなく、AI前提で業務フローをゼロから組み直す発想転換について、月次決算・面談準備・申告書作成の3工程を例に解説します。

Forward Deployed Engineer (FDE) と呼ばれる業務伴走型の実装モデルを士業事務所に適用するときの設計指針について解説します。提案書納品で終わる従来コンサルとの違い、税理士法人での実装パターン、AUTH/ACCESS/AUDIT 三層基盤の役割を整理していきます。

代表だけがChatGPTを使い倒してもスタッフに浸透しない構造を、責任所在・判断基準・評価軸・共有不在の4観点と、巻き込み3ステップ・KPI設計で整理します。

社内 RAG・文書検索 AI を入れる前に、所内文書を「渡してよい／渡さない方が安全／中間ゾーン」で仕分けておくと、守秘義務・利益相反・要配慮個人情報の論点が後から立ち上がりにくくなります。仕分けの考え方と運用例をご紹介します。

ChatGPT 等の汎用 LLM と RAG は、選択肢として並ぶものではなく、役割の違う道具です。士業業務の中で、一般論で済む場面と自社固有データを引く場面をどう分けて考えるか、運用例をご紹介します。

少人数の士業事務所で、AIツールの年間契約の更新月が近づいた場面を想定して、利用ログ・業務の変化・コスト回収見込みの三つを同じ紙の上に並べる手順をご紹介します。

顧問先AI相談を受ける前に、自所スキル・契約範囲・責任範囲・他士業独占業務との境界を点検する論点と、助言/設計/実装の線引き、FDE連携の判断軸を整理します。

記事テーマに関連する業務課題を、初回相談で整理できます。