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。
顧問先にAI利用をどう説明する？案内文の作り方と確認手順
顧問先へAI利用を説明するための記入式ひな型と確認表。対象業務、入力情報、送信先、保存、人の確認を整理し、説明資料の配布と必要な同意・契約手続を分けて管理します。
士業事務所で使うAI議事録の実務ガイド
士業事務所がAI議事録を検討する際の情報分類、同意、契約、保存、権限、レビュー、監査を整理します。架空ケースを使った設計ガイドであり、ShigyoAIで効果検証済みの導入事例ではありません。
AIツールの「共有」を押した先が、どこまで届いているか
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。
事務所のAI研修で扱っておきたい4つのテーマ
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。
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。
労務相談の履歴をAIで検索できるようにする前に、整理しておきたいこと
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。
税理士事務所がClaude Codeを業務に使う前に — 「ローカルで動く」の意味を確認する
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導入の説明で「できないこと」を先に伝える — 士業事務所が確認する4項目
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。
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。
顧客名をAIに渡さずに業務を回す — 入力欄の設計から考える
税理士・弁護士・社労士・司法書士事務所の業務にAIを組み込むとき、自由入力を制限し、顧客名を内部の記号へ置き換える設計案を整理します。ShigyoAIで安全性を実証した導入事例ではありません。
士業事務所のAI利用ルールを「気をつける」で終わらせない
生成AIの利用ルールを、注意喚起だけでなく、入力制限、権限、ログ、停止・削除まで含めて設計するための確認事項を整理します。特定事務所の導入事例ではありません。
海外法務AIの動きから、日本の士業事務所で2-3年で考えておきたい論点
Harvey・CoCounselをめぐる2026年の具体的な動き(アジア太平洋地域での事務所提携パターン、海外での次世代版展開)を手がかりに、日本の弁護士法人・法律事務所が2〜3年のスパンで先に動かしやすい範囲をご紹介します。
AI利用はいつ顧問先に説明する？確認する場面と手続の順序
AI利用を始めるとき、サービスや入力情報を変えるとき、顧問先から質問を受けたときの確認手順。説明の要否と必要な同意・契約手続を分け、対象業務ごとに判断と残件を記録します。
顧問先への納品物にAI出力を組み込むときに、責任の所在を整理しておく
業務の一部にAIを使った場面で、最終出力に対する責任が誰に帰属するかを、AIベンダーの利用規約・国内のガイドライン・士業の専門責任の三つの面から並べて見ていきます。
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。
業務ヒアリングからAI化対象を選ぶ方法
士業事務所のAI化対象選定を、頻度×定型度×守秘要件の3軸スコアリングで決める実務手順をまとめます。業務棚卸しから士業別候補、自所対応と外部支援の境界線まで整理します。
AI時代の共有IDが危険な理由
生成AIを共有IDで使うと、利用者の識別、履歴の分離、退職時の失効が難しくなります。個別IDへ移行する際の確認事項を、根拠のない費用・工数目安を使わず整理します。
退職者アカウントとAIツール連携の見落とし
士業事務所の退職者オフボーディングで漏れがちなAIツール連携を、法人SaaS・個人契約・OAuth連携の3層に分けて棚卸しする手順と、書面合意・ログ保全のチェック項目を整理します。
職員が勝手にAIを使う「シャドーAI」の危険性
士業事務所で職員が無断で生成AIを使う「シャドーAI」状態に対し、禁止一辺倒ではなく情報機微度の4階層利用区分・申請フォーム・相談窓口で安全な道を作る現実解を整理します。
生成AI利用ルールを所内で作る方法
ひな形流用では機能しない所内AI利用ルールを、業務フロー×データ種別×責任者の10構成要素で翻訳する手順と、公的ガイドラインの下敷き方、自所/プロの切り分け基準を整理します。
顧客情報をAIで扱う前に確認すべき5項目
顧客情報をAIに入れる前の5項目です。データ種別／利用目的／第三者提供・学習／保存期間／監査ログを、士業事務所の守秘義務と両立させる点検観点としてまとめています。
士業事務所がChatGPTに入力してはいけない情報
商用AIチャットツール (ChatGPT等) に顧問先の試算表や契約書を貼っていいか。士業事務所向けに、入れてよい・加工して入れる・入れない情報の3区分と、無料版/法人版の判断ポイントを整理します。
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。
社労士事務所のAI活用で注意すべき個人情報
給与・マイナンバー・健康診断結果をAIに入力する前に、社労士事務所が踏むべきデータ区分判定と社労士の守秘義務チェックを整理します。
社労士 に関する業務相談
「社労士」 に関する業務課題を、 60 分の初回相談で整理できます。