社労士のAI活用「質問止まり」の先へ―公開レポートから整理する線引き

• 社労士向けのAI勉強会（2026年8月18日開催）の公開レポートでは、事前アンケートの回答者の7割が、すでに業務でAIを使っていたと紹介されています。
• ただし使い方の大半は「困ったときに質問する」段階で、複数の工程をまとめて任せる段階には届いていない、という整理です。
• 実演されたのは、公文書の整理、就業規則の改定案の整合確認、給与計算のダブルチェックの3つです。
• 任せるかどうかの線引きは、「データが手元で完結するか」「実名を避けて検証したか」「事務所のルールがあるか」の3点で考える、と紹介されています。
• 本記事は公開情報の整理です。7割という数字は27名規模の勉強会の事前アンケートで、全体の傾向ではありません。

情報の基準日：2026年10月14日時点

ChatGPTを開いてはみたものの、毎回「ちょっと聞いて終わり」になっていませんか。繁忙期は、新しい使い方を試す余裕もなかなか取れないですよね。

この記事では、社労士向けに開かれたAI勉強会の公開レポートをもとに、「質問する」から「任せる」へ進むときの考え方を整理します。当社が独自に調査や取材をしたものではなく、公開されている情報の整理です。

社労士の7割がAIを使っている。でも「質問止まり」とは

結論：使っている人は多いものの、使い方は質問が中心だと紹介されています。

2026年8月18日、Zoomで「社労士業務を、AIに任せる2時間」という勉強会が開かれました。社労士を中心に27名が参加したと、AI Orchestra社のレポートに記載されています。

主催者側の事前アンケートでは、回答者の7割がすでに業務でAIを使っていました。一方で、利用の大半は、困ったときにChatGPTなどへ質問する使い方だったとされています。

ここでいう質問止まりとは、AIに聞くだけで、作業を任せる段階まで進んでいない状態のことです。

注意したいのは母数です。7割という数字は、27名規模の勉強会の事前アンケートであり、社労士全体の利用率ではありません。

勉強会で実演された3つの業務

結論：実演は、どれも「作らせる」より「整理・確認させる」業務でした。

レポートによると、実演で使われたデータはすべて架空のものです。紹介されていた3つの業務は次のとおりです。

1. 公文書の整理：顧問先ごとの振り分けとリネーム、送付メールの下書き
2. 就業規則の改定案：条番号のずれや、条文間の参照が合っているかの確認
3. 給与計算のダブルチェック：元データとシステム出力の突合と、人が確認すべき箇所のレポート化

就業規則の実演では、労務判断が必要な箇所に「要・確認」が付記される形だったと紹介されています。

つまりAIは、判断を代わりに行うのではなく、人が見るべき場所を先に示す役として描かれています。

たとえば月初に届く公文書を顧問先ごとに振り分け、ファイル名を付け直す作業は、地味に時間を取られがちです。ここが整理されるだけでも、気持ちに余裕が生まれるかもしれません。これは筆者の想像であり、レポートの内容ではありません。

「任せる」ときの線引き：登壇者が伝えた3つの物差し

結論：データの扱い方を先に決めると、迷いが減ると紹介されています。

登壇した宮地俊充氏（AI Orchestra社代表取締役）が伝えた内容として、レポートには次の3つの物差しが載っています。

• 手元で完結するか、外部へ送るか：PC内で終わる処理か、データを外部に送る処理かを分けて考える
• 実名を使わずに検証する：マスキングやテストデータで試してから、実データに使うか判断する
• 事務所のルールを文章にする：毎回ゼロから迷わなくて済むようにする

社労士の業務は、個人情報や機密情報を扱う場面が多くなります。そのため、便利さより前に、何を外に出さないかを決めておく考え方は、取り入れやすいのではないでしょうか。

たとえば給与データを前に「これ、そのまま貼って大丈夫かな」と手が止まる場面が想像できます。そんなとき、事務所のルールが一枚あれば迷いにくくなるかもしれません。

質問から「任せる」へ。進め方のイメージ

結論：ここからは筆者の整理です。小さく試して、確認の手順を残す進め方が考えられます。

以下は、レポートの内容を踏まえて、筆者が整理した進め方の一例です。勉強会で示された手順ではありません。

段階	状態	試すこと（例）
1. 質問	困ったときに聞く	今のまま継続する
2. 下書き	メールや文案のたたき台を作らせる	架空の内容で、出力の癖を確かめる
3. 確認役	条番号や突合など、機械的な確認を任せる	人が見る箇所のリストも出させる
4. 複数工程	整理から下書きまでを続けて任せる	事務所のルールを決めてから

向いていないケースと、注意したい点

結論：判断が分かれる論点や、実名データを外へ出す処理は、慎重に見る必要があります。

良い面だけでなく、向いていない場面にも触れておきます。

• 会社ごとの事情を聞き取って判断する場面（労務相談の結論など）は、AIに任せる設計になりにくい
• AIの出力は、もっともらしい誤りを含むことがあるため、確認の工程を省けない

導入時には戸惑いも起こりえます。たとえば初めて突合を任せると、出力の形式がそろわず、結局すべて読み直してしまうことがあるかもしれません。確認箇所の出し方を指定するなど、試行錯誤は必要です。

労務に関する判断は、社会保険労務士法に関わる専門領域です。AIの出力をそのまま顧問先への助言として使わず、最終判断は社会保険労務士等の専門家へご確認ください。

AI活用の進め方でお悩みの方へ

結論：整理が必要な場合は、外部に相談する選択肢もあります。

なお、上記で紹介した勉強会・セミナーは当社が主催したものではなく、紹介した事例は当社の支援先ではありません。

西新宿を拠点にAI・DX導入支援を行う株式会社Cosmicoには、士業事務所から「どの業務から試せばよいか」というご相談が届きます。

状況の整理から始めたい場合は、AI戦略コンサルティングや生成AI活用の研修も選択肢の一つです。

関連する記事として、士業事務所での生成AI利用禁止・情報漏洩対策、就業規則の見直しを生成AIで効率化する進め方、助成金申請書類のAIチェックもあわせてご覧ください。用語は生成AIやハルシネーションの解説が参考になります。

まとめ

社労士向けのAI勉強会の公開レポートでは、事前アンケート回答者の7割がAIを使っている一方で、使い方は質問が中心だと紹介されていました。

実演された3つの業務は、整理・突合・整合確認といった「チェック役」としての任せ方でした。線引きは、手元で完結するか、実名を避けて検証したか、事務所のルールがあるか、の3点です。

まずは架空のデータで、小さく試すところから始めてみてはいかがでしょうか。

出典・確認日

• 社労士向けAI勉強会レポート（AI Orchestra、2026年8月19日公開）（確認日：2026年10月14日）
• 社労士のための生成AI活用術セミナー告知（労務ドットコム、2026年7月28日掲載）（確認日：2026年10月14日）
• AI・RPAで社労士業務はこう変わる セミナー告知（労務ドットコム、2026年5月19日付）（確認日：2026年10月14日）