社労士事務所のAI研修｜助成金チェック削減の公開事例を整理

• 2026年5月に公開されたプレスリリースでは、ある社労士法人が全9回のAI研修を受け、助成金チェック業務が約80%、書類作成・手続きが50%以上減ったと紹介されています。
• ただし、この数値は「導入初期段階」のもので、発表元による自己申告です。第三者の検証は示されていません。
• 導入前の課題は、担当者ごとに業務が集中する「属人化」だったとされています。
• 読むときのポイントは、「対象業務が限られていること」「自己申告であること」「判断は人が担うこと」の3点です。
• 本記事は公開情報の整理です。当社が取材・調査したものではありません。

情報の基準日：2026年10月18日時点

助成金の要件チェックや申請書類づくりは、繁忙期になるほど後回しにできない作業ですよね。AIに任せたいと思っても、「ツールを入れて終わり」になってしまわないか、不安もあるかと思います。

この記事では、社労士法人のAI研修について公開されているプレスリリースを手がかりに、何が数字として示され、何がまだ分からないのかを整理します。

公開されているAI研修の事例は、どんな内容か

結論：全9回のオーダーメイド研修を受けた社労士法人の事例が、2026年5月に発表されています。

2026年5月12日、AI・DX支援を行う事業者がプレスリリースを公開しました。内容は、ある社労士法人が「全9回のオーダーメイドAI研修」を実施したというものです。

ここでいうオーダーメイドAI研修とは、一般的なAI研修の講座ではなく、事務所の業務に合わせて内容を組み立てる研修のことです。

プレスリリースに載っている主な数値は、次の2つです。

対象業務	公表されている削減率
助成金チェック業務	約80%削減
給与計算・キャリアアップ助成金などの書類作成・手続き	50%以上削減

発表元は、この数値を「導入初期段階」のものと注記しています。

導入前の課題は「属人化」だったとされている

結論：担当者に業務が集中していたことが、出発点の課題として紹介されています。

プレスリリースによると、導入前は担当者ごとに業務が集中する属人化が深刻だったとされています。

属人化とは、特定の担当者しか手順や判断の勘所を知らない状態のことです。

たとえば、締め日前に「あの助成金は山田さんしか分からない」と、担当者の休みを気にしながら予定を組む場面です。これは筆者の想像であり、事例の内容ではありません。

また、給与計算や助成金の書類は、定型的でありながら専門性が高いとも説明されています。そのため、AIやDXツールを入れるだけでは現場に定着しにくく、AI研修が組み合わされた、という見立てです。

発表された本人の談話としては、次の2点が紹介されています。

• 給与計算や助成金申請書類の作成時間が、半分以下に減った
• 同じ人員でも、扱える業務量は格段に増えている

これらは発表元が掲載した、法人側の発言です。筆者が検証した内容ではありません。

この数字を読むときの3つの注意点

結論：削減率は魅力的ですが、前提を押さえて読むことが大切です。

ここからは筆者の整理です。自事務所に重ねる前に、次の3点を確認しておくと安心です。

1. 導入初期の数値であること：長く続けた場合の水準を示すものではありません
2. 発表元の自己申告であること：第三者による検証は示されていません
3. 対象業務が限られていること：削減率は助成金チェックと書類作成・手続きの話です。労務相談の結論づくりなどは含まれていません

たとえば、月初の助成金チェックに半日取られている山田社労士事務所なら、まず自分たちの作業時間を一度測ってみる価値はありそうです。これは筆者の想像であり、事例の内容ではありません。

AI研修と一緒に考えたい、AIの任せ方

結論：下ごしらえはAI、判断は人、という分担が基本線になります。

社労士事務所のAI活用をまとめた別の公開記事（2026年9月1日時点の確認とされるもの）でも、似た分担が示されています。

• 助成金：要件の照合、対象かどうかの下案、必要書類の洗い出しはAI。支給の可否の判断は人
• 労務相談：一次回答の下書きと根拠条文の提示はAI。個別事情を踏まえた仕上げと責任は社労士

向いていないケースと、先に決めておきたいこと

結論：AI研修を受けても、運用ルールがないと定着しにくい可能性があります。

良い面だけでなく、向いていない場面や注意点にも触れておきます。

• 顧問先ごとの事情を聞いて結論を出す場面は、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

たとえば、AIが挙げた必要書類の一覧に、古い要件の記載が一件混じっていた。そんな場面では、人の目での見直しが欠かせません。これは筆者の想像であり、事例の内容ではありません。

個人情報については、顧問先の情報を入力する前に、学習への利用を止める設定や、閉じた環境で使えるかを確認しておく、という注意点が紹介されています。確認できない場合は入力しない、という考え方です。

導入時のつまずきとして、AI研修初日に「顧問先名を入れてよいのか分からない」と手が止まり、結局いつもの手作業に戻ってしまう場面も想像できます。これは筆者の想像であり、事例の内容ではありません。

労務や助成金に関する判断は、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：何から試すか迷うときは、外部に整理を頼む選択肢もあります。

なお、上記で紹介した事例は当社の支援先ではなく、紹介したAI研修・サービスも当社のものではありません。

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、助成金申請書類のAIチェック、社労士のAI活用「質問止まり」の先へ、士業事務所での生成AI利用禁止・情報漏洩対策もあわせてご覧ください。用語は生成AIの解説が参考になります。

まとめ

社労士法人のAI研修事例では、助成金チェックが約80%、書類作成・手続きが50%以上減ったと紹介されています。

ただし、これは導入初期段階の、発表元による自己申告の数値です。対象業務が限られていることも合わせて読む必要があります。

まずは自事務所の作業時間を小さく測り、AIには下ごしらえを、判断は人に残す形から試してみてはいかがでしょうか。

出典・確認日

• 社労士法人のAI研修事例プレスリリース（PR TIMES、2026年5月12日公開）（確認日：2026年10月18日）
• 社労士事務所のAI活用事例まとめ（aipicks、2026年9月1日時点）（確認日：2026年10月18日）
• AI研修の導入支援事業者の事例ページ（確認の結果、本記事で扱う社労士事例の記載は見当たらず、数値は引用していません）（確認日：2026年10月18日）