ある士業事務所で「議事録作成が半分の時間になりました」「FAQ の下書きが 10 分で出てきます」というお話を伺うことが増えてきました。定型的な文書作成や情報整理にかかる時間が、業務に AI を入れる前と後で変わっている、というご感想です。
現場のお話を伺っていると、もう一つ別の感覚も同時に出てきます。「楽になった作業」と「軽くなった責任」は別物ではないか、という感覚です。AI に下書きを書いてもらった文書でも、顧客にお出しする時点で、専門家としての判断・説明・業法上の責任は士業の方ご本人に残ります。むしろ「AI が出した内容を確認する」という新しい作業が、責任の重さを変えないまま追加されているのが実情のようです。
時間が短くなっている工程
時間短縮を感じやすい場面をいくつか並べてみます。
契約書のひな型から特定条項を抜き出したり、就業規則の一般説明文を作ったり、行政手続の概要を顧客向けに数分で読める文章にまとめたり、といった定型文書の下書きは、ゼロから書くより骨格を AI に出させて手直しするほうが早い、という声をよく伺います。
打ち合わせメモを録音や逐語起こしから整理する作業も、論点・決定事項・宿題・期限を取り出すところまでは AI に手伝ってもらいやすい工程です。1 時間かかっていた整理が 10 分程度になる、というお話もあります。
受信したメールの一次仕分けや、長文メールの論点抽出も、「何を読むべきか」 を決める時間が短くなりやすい場面です。回答自体は人が書く流れにしておくと、判断の責任は士業の方に残しつつ、読み込みの時間だけ圧縮できます。
所内ナレッジ検索 (= 過去の Q&A・研修資料の参照)、比較表・一覧表の整形といった作業も、業務に AI を入れて時間が変わりやすい場面です。新人の方のオンボーディングや、ベテランの方への質問頻度を下げることにつながる、というお話を伺うこともあります。
これらに共通しているのは、「成果物の形を作る作業」だという点です。中身の正しさ・顧客への適用可能性・法的な意味は、別の場面で判断する必要があります。
業務に AI を入れても残るもの
業務の一部に AI を入れても、士業の方に残り続ける責任があります。
専門判断は資格に紐づく仕事のため、AI が出した回答を顧客にお伝えした時点で、その判断は士業の方のものになります。LLM が「もっともらしい誤答」を返した場合でも、責任の所在が AI 側に移る構造にはなっていません。
顧客に対して「なぜこの結論になったか」を説明できる状態を保つ必要も残ります。AI に寄りかかりすぎると、士業の方ご自身が根拠条文・過去の経緯・代替案を語りにくくなり、踏み込んだご質問を受けた場面で答えに詰まる、という形が出てきます。
業法上の義務 (= 税理士法・弁護士法・社会保険労務士法・行政書士法等で定められた業務独占・守秘義務) も同じです。AI に下書きを書いてもらった書面でも、提出名義・押印・電子署名を士業の方ご自身が行う以上、業法上の責任は士業の方に残ります。守秘義務違反は懲戒処分の対象になり、刑事罰の規定がある士業もあります。
顧客情報を AI ツールに入力するご判断についても、第三者への漏洩や委託先監督義務違反に当たらないかは、入力する士業の方の側で判断する必要があります。「AI ベンダーがセキュアだと言っていました」だけでは、説明として足りなくなる場面が出てきます。
最終成果物の品質責任も同じ場所に残ります。AI が生成した申告書・契約書・申請書を提出した結果に誤りがあった場合、損害賠償責任・懲戒責任は AI ベンダーには移りません。AI 出力を採用した時点で士業の方の責任になる、という構造は、契約書レビュー支援ツールでも文書生成ツールでも変わらないようです。
| 観点 | 業務に AI を入れて短くなる時間 | 業務に AI を入れても残る責任 |
|---|---|---|
| 定型文書の下書き | 骨格生成・整形を短縮 | 内容の専門判断・顧客への適用可否 |
| 議事録要約 | 論点抽出・整理時間を短縮 | 決定事項の解釈・関係者への説明 |
| メール仕分け | 一次仕分け・要約を短縮 | 回答内容の判断・業法上の対応 |
| 所内ナレッジ検索 | 該当箇所探索を短縮 | 顧客事案への適用可否判断 |
| 比較表整形 | Excel 操作・体裁を短縮 | 比較項目の妥当性・最新性確認 |
「確認する」 という新しい工程
業務に AI を入れたことで、新しく発生する作業もあります。AI が生成した出力について、その都度「採用してよいかどうか」 を判断する場面が増えます。
具体的には、事実関係 (= 数字・日付・固有名詞) に誤りがないか、引用された条文・判例が実在し最新の改正に対応しているか、顧客固有のご事情と矛盾していないか、過去の判断や事務所の方針と整合しているか、顧客への説明として誤解を招かない表現になっているか、といった観点を一つずつ確認していく工程です。
これらを毎回確認する作業は、業務に AI を入れる前には無かった工程です。「楽になった時間」 から 「確認に使う時間」 を引いた残りが、実際に短くなった時間と考えるほうが、現場の感覚に合うことが多いようです。
特に注意しておきたいのが、AI 出力の流暢さが誤りを見逃させる場面です。文章として整っていると、内容まで正しい気がしてしまう現象は、いろいろな場面で起きています。Anthropic の Consumer Terms にも、出力に不正確な内容が含まれることがあり見た目が正確に見えても誤っている場合がある旨、また出力に依存する前に独立して正確性を確認すべき旨が示されています。提供事業者側からも、利用者側での検証を前提とする整理が出ている、という形です。
責任の置き場所を業務の流れで決めておく
「時間は短くできても、責任は同じ場所に残る」 という前提に立つと、業務の流れの中で責任の置き場所を決めておく工夫が見えてきます。いくつかの例をご紹介します。
業務ごとに 「最終的に責任を負う方」 を文書化しておく事務所があります。AI が生成した出力でも、最終責任者を業務単位で明示する、という形です。「議事録の最終承認は担当税理士」 「契約書ドラフトのレビューは弁護士本人」 のように、AI が間に入っても変わらない構造を書き出しておく運用です。
AI 出力をどの段階で採用するかについて、業務ごとに目安を文書化している事務所もあります。「条文引用が含まれる場合は原典を確認する」 「金額を含む場合は別経路で再計算する」 等、確認の手順を業務の流れの中に置いておく工夫です。
自動化の度合いを段階的に上げていく事務所もあります。新しく AI を入れる業務は、「AI が候補を提示し、人がその中から選ぶ」 段階から始め、運用が落ち着いてから 「AI が下書き、人がレビュー」 段階に上げていく、という流れです。「AI が実行し、人は事後監査のみ」 という段階は、士業の専門判断が絡む業務では、ご検討の対象外にしている事務所が多いようです。
AI 出力の誤りが顧客に届いてしまった場面の対応経路を、先に決めておく事務所もあります。誰に報告し、誰が顧客へ説明し、誰が再発防止を設計するか、を発生前に決めておく、という流れです。
顧客情報を扱う場面で見ておきたい論点
業務に AI を入れる場面では、セキュリティとコンプライアンスも一緒に見ておきたい論点です。
利用する LLM が入力を学習に使うかどうか、保存期間がどれくらいか、を契約書・利用規約レベルで確認します。無料プランと法人プランで扱いが異なるサービスが多いため、実際に使うプランで確認する流れが現実的です。
個人情報保護委員会は 2023 年 6 月 2 日付で「生成 AI サービスの利用に関する注意喚起等」を公表していて、生成 AI に個人情報・要配慮個人情報を入力する際の留意事項を示しています。事業者が要配慮個人情報を本人の同意なく取得する結果となり得る入力には特に注意が要る旨、利用者向けにも応答結果に不正確な内容が含まれる可能性を踏まえて適切に判断するよう、留意点が示されています。
各士業法の守秘義務条項は 「正当な理由がない秘密の漏洩」 を禁じています。クラウド型 LLM への入力が「漏洩」 に当たるかどうかは、契約形態・入力内容・利用ツールによって評価が変わるため、一律のお答えは難しい論点です。実務で取られている整理の例を並べておきます。
- 顧客名・個人番号・固有金額をマスキングしてから入力する
- 学習に使われない契約形態 (= 法人プラン・API 経由) を選ぶ
- 利用ログが事務所側に残る構成にする
AI ツールベンダーが個人情報保護法上の委託先に当たる場合は、委託先監督義務が発生します。新しいベンダーを入れる場面では、セキュリティ体制・準拠法・データ保管国を確認する工程を間に挟んでおく、という流れが取られています。職員の方が個人アカウントで ChatGPT 等に顧客情報を入力する 「シャドー AI」 と呼ばれる場面が起きやすいため、事務所として 「使ってよいツール」 と 「使わないツール」 を明示し、定期的に周知している事務所もあります。
所内で進めやすい場面と、外部に伴走してもらいやすい場面
責任の置き場所を整理していくと、所内で進めて困りごとが起きにくい場面と、外部の専門家と一緒に進めたほうが落ち着いて運用できる場面が、自然と分かれてきます。
所内で進めやすいのは、公式 LLM サービス (= ChatGPT 法人版・Microsoft Copilot 等) の標準機能で完結する用途、顧客固有データを入力しない用途 (= FAQ 整理・所内ナレッジ検索・一般説明文の下書き)、既存業務フローのうち 「下書き」 工程だけ AI に置き換える運用、AI 利用ログの目視レビュー、といった場面です。
外部の専門家と一緒に組みやすいのは、顧客データを入力する前提のシステム設計 (= マスキング・ログ・権限設計込み)、業法・個人情報保護法・委託先監督の論点を踏まえた運用ルール文書化、業務プロセス全体を見た自動化レベル設計、インシデント発生時のエスカレーション経路・顧客説明資料の準備、複数の業務システム (= 会計・契約管理・DMS 等) と AI を連携させる設計、といった場面です。
「便利そうだから」 で職員の方が個別判断で AI ツールを増やしていく形になると、後から責任の所在を整理するのが大変になる、というお話を伺うことがあります。事務所全体としての AI の使い方を先に決めておく場面では、外部の専門家と一緒に組んだほうが、結果として早く落ち着く事務所もあるようです。
視点の置きどころ
業務に AI を入れて短くなるのは「作業時間」のほうで、「専門判断」 「顧客説明」 「業法上の義務」 は士業の方に残り続けます。むしろ「AI 出力を確認する」 新しい工程が、責任の重さを変えないまま追加されている、という形になっているようです。
導入のご検討を「時短効果」 だけで進めていくと、責任の置き場所が後追いになりやすく、何かあった場面で動きにくい構造になることがあります。時間と責任を別の軸で見ておくと、業務に AI を入れていく場面でも、落ち着いた組み立てがしやすくなります。AI 出力の採用基準・最終責任者・確認工程・困りごとが起きた場面の経路を、業務単位で言葉にしておく作業は、AI 製品の選定よりも前に手を付けておくと、後の流れが楽になることが多いようです。
参考
- 個人情報保護委員会「生成 AI サービスの利用に関する注意喚起等」 (令和 5 年 6 月 2 日): https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/
- 経済産業省・総務省「AI 事業者ガイドライン」関連ページ (最新版の公開日は所管省庁の公式サイトでご確認ください): https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/connected_industries/sharing_and_using_data/aiguideline.html
- Anthropic「Consumer Terms of Service」 (出力の不正確性・利用者の独立検証義務に関する条項): https://www.anthropic.com/legal/consumer-terms
- OpenAI「Terms of Use」 (出力の正確性に関する免責、利用者の確認責任): https://openai.com/policies/terms-of-use/
- 税理士法 (e-Gov 法令検索): https://elaws.e-gov.go.jp/document?lawid=326AC0000000237