AI利用責任者をどう決めるか
士業事務所のAI利用責任者を、業務理解・IT理解・統制感覚の3資質と、5〜10名/10〜30名/30名超の規模別パターンで整理する。
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。
士業事務所のAI利用責任者を、業務理解・IT理解・統制感覚の3資質と、5〜10名/10〜30名/30名超の規模別パターンで整理する。
生成AIで作った成果物を共有する機能について、共有先の範囲が契約プランによって変わる場合があります。顧客情報を扱う事務所として、共有操作の前に何を確かめておくとよいかを整理します。
士業事務所のAI研修を設計する際の候補として、入力判断・事実確認・責任分界・事故初動の4テーマを整理します。実施事務所の一般的な成果や、特定頻度の優位性を実測した記事ではありません。
属人化・陳腐化しがちな所内マニュアルを、初稿・改訂・索引・FAQの場面でAIに手伝ってもらう運用例と、守秘義務・テナント権限・ログの観点を士業事務所の文脈でご紹介します。
税理士事務所のニュースレター・事務所通信にAIを使う手順。テーマと一次資料の整理、下書きの指示例、配信前の確認表、翌号へ残す記録を示し、顧問先情報を含まない素材で試すところから説明します。
AIに貼り付けた情報の漏えい、誤った出力の顧客提供、認証情報の流出など、士業事務所で起きやすいAI由来の事案について、検知から再発防止までの5段階の流れと、個人情報保護委員会への報告期限、顧客説明の骨子を業務の流れに沿ってご紹介します。
顧問先が生成AIで作成した資料を受け取ったときに、事務所でどこを確認し、顧問先とどう役割分担すると双方の手間が減るのかを、業務の流れに沿ってご紹介します。
労務相談の履歴をAIで検索できるようにする前に、業務文書として扱うか機密情報として扱うかを決める順序があります。社労士法・個人情報保護法・顧問契約の三つの観点から、分類・権限・送信境界を業務の中に置く流れをご紹介します。
Claude Codeは手元の端末で動きますが、顧問先データが外に出ないという意味ではありません。公式ドキュメントの記載をもとに、契約プランごとの学習利用の扱いと、事務所側で確認しておきたい設定を整理します。
AIツールの限界を、確認済み・確認待ち・対象外に分けて顧客や所内へ説明する方法を整理します。ShigyoAIの自社ツール機能を示す記事ではありません。
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。