就業規則はAIで作れる？社労士が確認する現行規程・モデル・会社の実態
就業規則の作成・改定でAIを使う際の手順を、現行規程とモデルの比較、会社固有の条件確認、改定案の採否、必要な手続きに分けます。社労士が原文へ戻って確認できる新旧対照表の項目と依頼文を紹介します。
AIで契約書を作るとき何を確認する？弁護士・企業法務のドラフト作成手順
AIによる契約書ドラフト作成を、合意済み条件の整理、雛形からの変更、根拠との照合に分けます。当事者・金額・責任範囲を勝手に補わせず、弁護士や企業法務担当者が採否を判断するための確認表と依頼文を紹介します。
税理士事務所のナレッジ管理はどこから始める？AI検索と並行して整える手順
AI検索を始める前に全資料の整理は必要？一つの業務から正本・版・更新担当を決め、答えられない質問を改善につなげる手順と、引き継ぎに使える記録表を紹介します。
PDFをAI検索で読み取れないときは？RAG導入前の文書チェック
スキャンPDF、表、長い文書をRAGで検索する前に、何を確認する？文字抽出・版管理・権限・引用元を点検する表と、読み取りと検索の失敗を分ける確認手順を紹介します。
顧問先フォルダはどう整理する？税理士事務所の命名・年度・権限の決め方
顧問先別フォルダの整理は、名前の変更から始めてよい？税理士事務所の構成例、年度・版の記録表、既存ソフトとの連携、共有権限、AI検索を確認して移行する手順を示します。
文書管理とAI検索を順序立てて事務所に入れていく
DMS（保管・権限・統制）とAI検索（探索・要約・回答）は役割が違います。士業事務所で両者を順序立てて入れていく考え方と、契約条件で見ておきたい観点をご紹介します。
所内検索にRAGを入れるとき、引用元の表示をどう扱うか
士業事務所が所内検索にRAGを入れるとき、引用元の表示をどう扱うか。主要ツールの仕様と、確認の手順を業務に組み込む方法を整理します。
AIを業務に入れた後、月に一度立ち止まる時間の作り方
AIを業務に入れた後、月に一度30分の点検枠を置く設計を整理します。利用状況・ヒヤリハット・コスト・改善要望の4観点を、NIST AI RMF PlaybookのManage機能を手がかりに事務所サイズへ落とします。実施事務所の成果を実測した記事ではありません。
業務の成果を評価する仕組みに、AI利用を組み込むときの考え方
AIを使ったこと自体を評価項目に入れると、手段の目的化・出力の質の軽視・守秘義務手順の後退が構造的に起きます。評価対象を業務の成果に置き、業務ルールを先に整える設計の考え方を整理します。特定事務所の実測結果を報告する記事ではありません。
AIを業務に組み込むプロジェクトを段取る
業務にAIを入れるとき、「業務棚卸し → 試行 → 本番設計 → 運用」という流れで進める事務所が多いようです。各段の判断責任者・費用感・月次レビュー体制を業務の流れに沿って見ていきます。
顧問先がAIで作った資料を受け取ったときに、事務所で確認しておくこと
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。
数えれば済むことに生成AIを使わない — 計算・生成・判断を分ける設計
士業業務を、決定的な計算、文章生成、専門家判断へ分ける設計例を紹介します。ShigyoAIの実装済み機能や障害記録を示す記事ではありません。
AIを業務に入れた後、属人化が進みやすくなる場面
業務の一部にAIを入れた後、特定の方に知識が集まりやすくなる場面があります。引き継ぎ・共有・ローテーション・セキュリティの観点を、現場の運用例とあわせてご紹介します。
顧問先に出す書面の前に、もう一度確認しておくこと
業務の一部にAIを使ったかどうかにかかわらず、顧問先や行政庁に出す書面の最終責任は士業の方にあります。「下書き」と「最終成果物」を分け、提出前の確認を業務の流れに置く運用例をご紹介します。
引用元の確認を業務の中で組み込む
AI出力に含まれる判例、法令、通達、統計、固有名詞を原典で照合し、採否の根拠を検証台帳へ残すための設計例です。実在事務所で効果検証済みの運用事例ではありません。
AI導入で最初に見るべき業務フロー
士業事務所のAI導入「最初の1本」を、定型度・頻度・守秘要件の3基準で選び、つまずきやすい業務と自社/プロの境界まで整理します。
AI導入をIT担当者だけに任せてはいけない理由
ITに詳しい職員にAI導入を任せきりにすると、業務理解の抜け落ち・運用設計の後回し・属人化が起きやすくなります。士業事務所で業務×技術×運用の3点セットを噛み合わせる体制設計を整理します。
士業事務所のAI導入にFDEは必要？止まっている工程から判断する
FDEを依頼する前に、AI導入が業務選定・試用・本番移行・継続利用のどこで止まっているかを確認します。既存担当で進める場合と、業務・技術をまたぐ支援を相談する場合の判断表、相談メモの書き方を示します。
3タスクの社内実験で、モデル変更だけでは情報不足を解消できなかった
社内の3タスクで、台帳だけを渡す条件と一次情報を参照できる条件を比較しました。限定的な実験の方法・結果・限界を明示し、全モデルや全士業事務所へ一般化せずに、出典と更新経路を点検する材料として紹介します。
FDEとは何か？士業のAI導入での役割と、AIエージェント・常駐との違い
FDEは人の役割で、AIエージェントや特定製品の名前ではありません。公式の職務説明から、ソフトウェアエンジニアとの関係、客先常駐との区別、税理士などの士業事務所で確認する担当範囲を解説します。
代表だけがAIを使っても定着しない理由
代表だけがAIを利用する仮想状態を題材に、組織利用へ移す際の責任所在・判断基準・評価軸・共有方法を検討します。導入効果を示す実証事例ではありません。
士業事務所のためのFDEモデル — 提案・実装・運用の責任をどうつなぐか
FDEは何をする役割で、税理士事務所では何を依頼できる？公式の職務説明と所内検索の設計例から、コンサル・SIとの比較、成果物、所内の判断、費用と引継ぎの確認方法を整理します。
顧問先向けAI相談を始める前に
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。
AIが日常業務に入った後、事務所で起きやすい変化を見ていきます
ChatGPT・Copilotの導入が一段落した士業事務所で、その後の数年間に出てくる業務再設計・人材変化・顧問先との関係見直しを、シリーズ100記事の集約として扱います。
就業規則のレビュー結果を顧問先に渡す前に、社労士事務所で見ている線引き
就業規則改訂の場面で、AIに下書きのレビューを手伝ってもらった社労士の方が、その結果を顧問先に渡す前にどこまで自分で目を通すかを決めておく考え方を、運用例とともにご紹介します。
2026年の士業AIトレンド予測
特化型プロダクトの広がり、所属会レベルのガバナンス整備、PoC越えの運用設計、出典確認の標準化という動きを、2026年の士業AI領域 (ShigyoAI観察軸) から見ていきます。
「士業AI」というカテゴリ語をどう扱うか
ShigyoAIは「士業AI」を業界のカテゴリ語として扱う方針です。これは商標登録の可否を断定する法律論ではなく、自社の表記・ブランド運用に関する方針です。
海外大手法律事務所の動きから、業務に持ち帰れる部分を見ていく
海外大手法律事務所のAI導入事例を、領域の絞り込み・人の育て方・最終確認の置き方という業務側の観点から見ていきます。日本の士業事務所でそのまま使える部分と、読み替えが要る部分を分けてお伝えします。
AI時代の士業事務所の経営戦略
AI時代の士業経営は「人材戦略×業務再設計×顧客関係深耕」の3軸連動が鍵。ツール導入だけでは戦略にならない理由と、3軸を回す具体例・自社対応範囲・外部設計範囲をご紹介します。
顧問先からの相談を、 サービスメニューに育てる流れ
所内でAIを業務に使ううちに顧問先から相談が入ってくる場面で、 商品の出し方・業法の線引き・絞り込み・料金・セキュリティをどう整えていくかの運用例をご紹介します。
事務所の差別化を業務側から組み立て直す
業務にAIが入ってきている士業事務所で、差別化をどう組み立てるか。専門ニッチ・顧問先深耕・運用設計の3つの動きを、業務側から並べて見ていきます。
顧問料の中身を、もう一度顧問先と共有してみる
顧問料を作業・専門性・支援の3層に分けて見直す考え方と、業務の中でAIを道具として使うときに価格表をどう整えるかの運用例をご紹介します。
業務再設計 に関する業務相談
「業務再設計」 に関する業務課題を、 60 分の初回相談で整理できます。