Cosmico
2026年11月13日

顧問先向け解説資料と生成AI。公開事例から読み解く税理士法人の使い方

顧問先向けの解説資料づくりに生成AIを使う税理士法人の公開事例を整理しました。制度改正の要約、多言語での説明、時間短縮の数字の読み方、人が確認する運用の注意点まで、公開情報の範囲でまとめます。

税理士生成AI顧問先向け解説資料制度改正多言語対応
  • 2026年10月5日に公開された導入事例では、千葉県の創業約50年の税理士法人が、顧問先向けの解説資料づくりに生成AIを使っていると紹介されています。
  • 使い方は、制度改正情報の要約による資料の叩き台づくりと、外国人経営者の顧問先に向けた多言語での説明文づくりです。
  • 見出しの「3時間から1時間」は資料づくり全体、本文の「3〜4時間が1時間〜1.5時間」は構成案づくりが対象で、範囲が異なります。
  • 数字はいずれも事務所の自己申告で、誤情報への対策として最終確認は人が行う運用とされています。
  • 本記事は公開情報の整理です。最終判断は税理士等の専門家へ。

情報の基準日：2026年11月13日時点

制度改正のたびに、顧問先へ向けた解説資料をつくる。その時間を、もう少し減らせないか。そう感じている先生は多いのではないでしょうか。

この記事は、メディアに掲載された導入事例（DigiRiseの事例ページ）を整理したものです。Cosmicoが事務所へ取材した内容ではなく、公開情報の整理である点をご了承ください。

顧問先向け解説資料と生成AIの相性

顧問先向けの解説資料とは、制度改正や手続きの要点を、顧問先が理解しやすい言葉と分量にまとめた文書のことです。

この種の資料は、元の情報を読み手に合わせて言い換える作業です。筆者の整理では、要約や言い換えが得意な生成AIと相性のよい作業だといえそうです。

架空の例ですが、山口所長（仮名）は改正のたび、前回の資料を開いて言い回しを直す作業に毎回うんざりしていました。

とはいえ、税務の内容に誤りがあれば顧問先に迷惑がかかります。「どこまでをAIに任せ、どこからを人が見るか」を決めることが出発点です。

公開事例の概要：何が語られているか

事例ページの掲載日は2026年10月5日で、内容は取材時点のものとされています（DigiRise）。

事務所の属性は、次のとおりです。

  • 所在地：千葉県
  • 規模：従業員1〜19名
  • 創業：約50年
  • 顧問先：法人約180社、個人事業主約100名

事例ページによると、課題は2つありました。

  1. 中古車輸出業を営む外国人経営者の顧問先が多く、アラビア語やペルシャ語での税務説明に工数がかかっていた
  2. インボイス制度など、頻繁な制度改正への対応を求められていた

インボイス制度は、国税庁のページによると令和5年（2023年）10月1日に始まった制度です（国税庁）。解釈には踏み込まず、「改正への対応が続く」という前提だけ押さえます。

架空の例ですが、田中さん（仮名）は「うちに外国語の顧問先はいない」と読み流しかけ、要約の話は自所にも当てはまると気づきました。

導入の入り口は、生成AIの導入研修だったと紹介されています。研修を通じて、AIへの心理的なハードルが下がったとされています。

使い方の2本柱と、時間短縮の数字の読み方

事例で紹介されている使い方は、2つです。ここは「出典で述べられていること」にあたります。

  • 制度改正情報の要約：インボイス制度などの内容を要約し、顧問先向けの解説資料やレポートの初稿（叩き台）をつくる
  • 多言語での説明文づくり：資料をアラビア語やペルシャ語の説明文に変換し、外国人経営者に伝える

時間短縮は、見出しと本文で表記が違います。表で整理します。

箇所 表記 対象
事例の見出し 3時間から1時間 顧問先への解説資料の作成
事例の本文 3〜4時間から1時間〜1.5時間 解説資料の構成案づくり

見出しは資料づくり全体、本文は構成案づくりに限った話と読めます。ここは筆者の整理です。

また、翻訳業務については、時間などの数字は示されていません。

いずれも取材時点の自己申告で、第三者の検証はありません。自所で同じ結果になるとは限らないため、目安にとどめましょう。

架空の例ですが、鈴木税理士（仮名）が「3時間が1時間」だけを所内で共有し、「それは構成案の話ですよ」と指摘されて言い直す場面もありそうです。

向かないケースと、確認したい点

事例の中では、誤情報への警戒を怠らず、最終確認は人が行う運用を徹底していると述べられています。生成AIが出した内容は、必ず原典に当たって確かめるということです。

特に気になるのは、外国語の出力です。事例には、翻訳の精度をどう評価したかの記載がありません。

ここからは筆者の整理です。事例に書かれていなかった、導入前に確認したい項目です。

  1. 専門用語や数字が、正しく訳されているかを見る方法
  2. 顧問先の情報を入力してよい範囲と、サービスの利用規約
  3. 顧問先へ、AIを使って資料をつくっていることをどう伝えるか

個人情報の入力については、個人情報保護委員会が生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表しています（個人情報保護委員会）。詳細は原文でご確認ください。

誤った内容が出力される仕組みは、ハルシネーションの用語解説をご覧ください。

架空の例ですが、佐藤事務員（仮名）が顧問先の社名を入力しかけて手を止める。「これ、入れていいんでしたっけ」と聞かれ、所長もすぐには答えられない。導入初期にはありがちな場面です。

迷ったら入力せず、迷った内容をルールに書き足す。 その繰り返しで線引きが育ちます。

事務所のルール作りについては、こちらの記事も参考になります。顧問先からのニーズ面は、こちらの記事で整理しています。

自所で試すときの進め方

自所で試すなら、次の順番が考えられます。ここも筆者の整理です。

  1. 公開済みの制度の案内を、1つ選ぶ
  2. 生成AIに要約させ、構成案だけをつくらせる
  3. 原典と見比べ、ずれた箇所に印をつける
  4. かかった時間を、前回の手作業と比べて記録する

最初は、顧問先の情報を一切入れない題材で試すのがおすすめです。

架空の例ですが、高橋事務員（仮名）が試した初稿は、言い回しが硬く、数字も1か所ずれていました。原典と見比べて初めて気づく、つまずきやすい点です。

ご相談について

ここまでの内容は、公開情報の整理と架空の例であり、取り上げた事例は当社の支援先ではありません。

Cosmico（東京都西新宿、AI/DXコンサルティング）では、業務の棚卸しから、生成AIの運用ルールづくり、自動化の仕組みづくりまで支援しています。

まとめ

生成AIは、制度改正の要約から解説資料の叩き台をつくる場面で、使いどころのある道具です。

始める前には、入力してよい範囲、原典の確認手順、外国語の出力を確かめる方法の3点を決めておきましょう。最終判断は税理士等の専門家へ。

出典・確認日：

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