就業規則の見直しを生成AIで効率化する社労士事務所の進め方

• 就業規則の見直しでは、生成AIは「改定箇所の洗い出し」と「条文のたたき台づくり」で使われ始めています。
• 流れは、洗い出し、ドラフト、新旧対照表、社内説明の準備、社労士による最終確認の5ステップです。
• AIは法令の細部や施行時期を誤ることがあり、法令適合の判断・意見聴取・届出・周知は人が担います。
• 時間短縮の数値は一部の事務所の実測例にとどまり、一般化はできません。

情報の基準日：2026年10月4日時点

法改正のたびに顧問先の規程を見直す作業は、地味ですが時間を取られますよね。ほかの業務が立て込む時期ほど、後回しになりやすいのではないでしょうか。

この記事では、就業規則の見直しに生成AIを使う社労士事務所の進め方を、公開記事をもとに整理します。法令の解釈には踏み込まず、事務所での使われ方に絞ります。

就業規則の見直しで、生成AIは何に使われているのか

結論：使われているのは、法令判断ではなく「下準備」の工程です。

就業規則とは、賃金・労働時間・休暇など、職場のルールを会社が文書にまとめたものです。常時10人以上の事業場には、作成と届出が義務づけられています（労働基準法89条）。

ある紹介記事（2026年1月17日公開）では、就業規則のドラフト作成や法改正情報の要約に、ChatGPT・Claude・Microsoft Copilotなどが使われると説明されています。ただし削減時間の数値や出典はないため、本記事ではその数値を使いません。

たとえば、山田社労士事務所のような少人数の事務所では、「法改正に合わせて見直しておいて」と頼まれても、資料集めだけで夕方になる日があるかもしれません。

5ステップで見る、就業規則の改定フロー

結論：AIが担うのは前半の4ステップ、最後の確認は社労士が担います。

改定作業の流れとして、次の5ステップが紹介されています（boostx、2026年2月19日公開）。

ステップ	AIの役割	人の役割
1. 改定箇所の洗い出し	見直し候補を一覧にする	候補を取捨選択する
2. 条文ドラフト	たたき台の文案を作る	確認して修正する
3. 新旧対照表	変更前後を表に整理する	内容を照合する
4. 社内説明の準備	変更の趣旨を平易に整理する	顧問先に合わせて調整する
5. 専門家による確認	なし	社労士が法令適合性を最終確認する

ステップ1では、差分を「緊急・中・低」に分けてから条文案を作る流れも紹介されています（uravation、2026年5月12日公開・同年9月12日更新）。

たとえば、AIの一覧に顧問先の実態に合わない項目が混ざり、最初は戸惑うかもしれません。そこで取捨選択するのが人の役割です。

どのくらい時間が縮まるのか：数値は「条件付き」で読む

結論：数値の例はありますが、どれも一部の事務所の実測です。

公開されている数値としては、次の2つを確認できました。

• 説明資料の骨組みづくり：半日から1〜2時間程度（genaibiz編集部の実測、2026年7月16日公開）
• 就業規則改訂の初稿作成：平均5日から1.5日（約70%短縮）（首都圏の所員3名・顧問先約60社の事務所での4か月の測定と、uravationが紹介）

後者は、事務所名が明らかにされていない1社の事例です。たとえば、佐藤社労士事務所のような事務所が試しても、顧問先ごとの事情で思ったほど縮まらない場面はありえます。

自事務所の1案件で試して、実際の変化を測るのが現実的です。

任せてよい工程と、人が必ず担う工程

結論：AIは「下書き係」と割り切るのが、紹介記事に共通する考え方です。

人が担う工程は、記載事項の確定、法令適合の判断、過半数代表者の意見聴取、労働基準監督署への届出、従業員への周知です（genaibiz）。

たとえば、AIの条文案を前に「この文言、顧問先の勤務実態と合っているだろうか」と読み返す場面です。この確認は省けません。

よくある失敗と、向いていないケース

結論：失敗の多くは「確認の省略」から起きています。

紹介されている失敗例は、次の3つです。

• モデル規程の丸写し：自社の実態に合わず、法改正も反映されないまま運用してしまう
• 手続きの省略：AIで作って終わりにし、意見聴取・届出・周知を飛ばしてしまう
• 機密情報の入力：従業員の個人情報や社内の機密規程を、汎用のAIに無断で入力してしまう

たとえば、モデル規程を流用した案に、顧問先にはない制度の条文が残っていた場面です。

AIがもっともらしい誤情報を出す現象はハルシネーションと呼ばれ、法令の細部や施行時期にも混じる可能性があります。参照した条文や通達は、厚生労働省などの公式情報で必ず確認します。

向いていないのは、会社ごとの事情を丁寧に聞き取る必要がある規程や、判断が分かれる論点の整理です。

事務所で試すときの進め方と注意点

結論：まずは1社・1テーマで小さく試し、運用ルールを先に決めます。

改定予定のある顧問先を1社選び、洗い出しと新旧対照表までをAIに任せて、かかった時間を記録します。たとえば、鈴木社労士事務所のような事務所なら、新旧対照表を原本と1行ずつ照合するところから始める進め方が考えられます。

情報の扱いも先に決めます。無料プランは入力内容が学習に使われる場合があるため、法人向けプランが推奨されています。顧問先との契約でAI補助ツールの利用を伝えておく運用も紹介されています。

情報漏洩対策の考え方は、士業事務所での生成AI利用禁止・情報漏洩対策も参考になります。書類チェックへの生成AI活用では、助成金申請書類のAIチェックの記事もあわせてご覧ください。

西新宿を拠点にAI・DX導入支援を行う株式会社Cosmicoにも、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。整理したい場合は、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。

まとめ

就業規則の見直しでは、生成AIは改定箇所の洗い出しや条文のたたき台づくりといった下準備で使われ始めています。

一方で、法令適合の判断、意見聴取、届出、周知は、これまでどおり人が担う工程です。まずは1社・1テーマで試し、時間の変化を確かめるところから始めてみてはいかがでしょうか。

なお、就業規則の内容や法令適合の判断は、社会保険労務士法に関わる専門領域です。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。

出典・確認日

• 社労士事務所のAI化で何が変わる（haraguti、2026年1月17日公開）（確認日：2026年10月4日）
• 社労士事務所AI活用15選（uravation、2026年5月12日公開）（確認日：2026年10月4日）
• 就業規則の改定を生成AIで効率化（boostx、2026年2月19日公開）（確認日：2026年10月4日）
• 就業規則作成の生成AI活用（genaibiz、2026年7月16日公開）（確認日：2026年10月4日）