社労士事務所の生成AI活用｜賃金台帳・メールbotの公開事例を整理

• 2025年2月の記事では、AI研修会社が士業向けの生成AI活用事例5つのレポートを公開したと紹介されています。
• 活用は、返信案づくり、賃金台帳の自動整形、タイムカードの表化、データの転記、進捗管理です。
• ただし数値の記載はなく、失敗例や限界の説明もありません。
• 賃金台帳やタイムカードは個人情報を含むため、入力前のルール作りが前提になります。
• 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26日時点

繁忙期の社労士事務所では、顧問先への返信や帳票の整形といった「毎月くり返す作業」が、じわじわと時間を奪いますよね。生成AIで軽くしたくても、何から試すか迷いますよね。

この記事では、公開されている活用事例を手がかりに、賃金台帳やメール対応のような定型業務でAIがどう使われているのかを整理します。

公開されている社労士事務所のAI活用事例とは

結論：2025年2月に、士業事務所向けの活用事例5つをまとめたレポートが公開されています。

月末の机で「返信がまた溜まった」とため息をつく場面を想像してみてください。これは筆者の想像であり、事例の内容ではありません。

2025年2月10日、企業向けのAI研修を提供する会社が、士業事務所に特化した生成AI活用の実践事例を公開したと紹介されました。

紹介する方法の条件は、低コスト・再現性が高い・専門知識がなくても運用できることとされています。道具は「ChatGPTなどの生成AI」とだけ書かれ、設定手順は載っていません。

なお、これは研修会社による事例紹介で、インタビュー記事ではありません。

事例に挙がっている5つの活用

結論：返信案、帳票の整形、勤怠データの表化、データの転記、進捗管理と、どれも「毎月くり返す定型作業」です。

出典に書かれている内容を、そのまま表にまとめます。

活用内容	出典に書かれている狙い
返信案を作るメールbot	過去のやり取りをもとに返信案を作り、顧客対応の負担を減らして返信を速める
賃金台帳の自動整形	企業ごとの賃金台帳をフォーマット化し、人為的ミスと作業時間を減らす
タイムカードの表化	タイムカードのデータを文字起こしし、表形式に整理する
受信データの自動取得	FAXやメールで届いたデータを取得し、スプレッドシートに反映する
仕訳・転記・進捗管理	まとめて効率化する

ここでいう賃金台帳とは、従業員ごとの賃金の支払い状況を記録する帳簿のことです。企業によって書式がまちまちなことが多く、整える手間がかかる帳票の代表格です。

佐藤さんが顧問先ごとに違う列を手作業で揃える、そんな夜もありそうです。これは筆者の想像であり、事例の内容ではありません。

数値や失敗例が書かれていない点を、どう読むか

結論：効果の大きさは分かりません。数値が出ていない前提で、読み方を決めておくのが安全です。

今回確認した記事には、削減率や時間短縮の具体的な数値は記載されていませんでした。導入時のリスクや限界についての記述も、確認できませんでした。

所長に「で、何時間減るの？」と聞かれて詰まる場面が目に浮かびます。これは筆者の想像であり、事例の内容ではありません。

ここからは筆者の整理です。効果は実測値ではなく「期待されていること」として読み、自事務所と同じ条件とは限らないと考えておくと安心です。

賃金台帳やタイムカードを扱うときの注意点

結論：個人情報を含むデータなので、入力前のルールが先です。

賃金台帳やタイムカードには、従業員の氏名、給与額、勤怠の記録が含まれます。外部サービスに入力するなら、扱いを先に決めておく必要があります。

公開されている別の社労士向けセミナーの案内（2026年7月28日公開）でも、機密情報・個人情報の保護と情報の正確性が重要ポイントとして挙げられています。ただし、具体的な対策は載っていません。

ここからは筆者の整理です。実務では、次のような確認が考えられます。

• 入力した内容が学習に使われない設定になっているか
• 氏名などをマスキングしてから渡せるか
• 出力された表を、元の帳票と突き合わせる手順があるか

試しに整形した表で、見た目はきれいなのに手当の列がずれていて冷や汗、という戸惑いも想像できます。これは筆者の想像であり、事例の内容ではありません。整形はAI、数字の突き合わせと最終確認は人という分担が、基本線になりそうです。

メール返信案は「下書き」として使う

結論：返信案は時短の道具です。顧問先への最終回答は人が確認します。

別の公開資料でも、AIは確認事項の洗い出しや下書き、論点整理を担い、顧問先への最終回答は社会保険労務士が確認する分担が前提とされています。

労務相談への返信には、法令の適用や個別事情の判断が含まれることがあります。AIの文面をそのまま助言として送ることは避けたほうが安心です。

返信案が丁寧すぎて顧問先との口調に合わず、結局書き直す場面もありえます。これは筆者の想像であり、事例の内容ではありません。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。

向いていないケースと、最初の一歩

結論：書式が毎回大きく変わる帳票や、判断を伴う届出は、AI任せに向きません。

向いていない場面も整理します。いずれも筆者の整理です。

• 顧問先ごとに書式が大きく違い、毎回レイアウトが変わる賃金台帳
• 個人情報を外部サービスに出せない運用の顧問先
• 届出の可否など、判断そのものが必要な場面

書式が違う顧問先ごとに指示文を作り直し、かえって手間が増える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。

最初の一歩としては、1つの定型業務だけで試す進め方が無理がありません。たとえば、返信案の下書きだけ、勤怠の表化だけ、といった具合です。

AI活用の進め方でお悩みの方へ

結論：どの業務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。

上記の事例は当社の支援先ではなく、紹介したレポートや研修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、就業規則の見直しでのAI活用、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

公開されている事例では、メール返信案、賃金台帳の整形、タイムカードの表化など、毎月くり返す定型作業にAIが使われています。

一方で、削減の数値や失敗例は書かれておらず、個人情報の扱いも詳細は不明です。数字の突き合わせと最終確認は人が担う形が基本になります。

まずは1つの業務に絞って、自事務所の作業時間を測りながら試してみてはいかがでしょうか。

出典・確認日

• 士業向け生成AI活用事例の公開を伝える記事（coki.jp、2025年2月10日公開）（確認日：2026年10月26日）
• 社労士のための生成AI活用術・セミナー案内（労務ドットコム、2026年7月28日公開）（確認日：2026年10月26日）
• 社労士向け生成AIウェビナーのプレスリリース（ドリームニュース、2026年3月30日掲載）（確認日：2026年10月26日。事例の数値は引用していません）