【士業×労務】社労士事務所が生成AIで就業規則ドラフト・労務相談一次対応を圧縮した実務事例

社労士の荻生氏(荻生労務研究所)が、ChatGPT等の生成AIを使って就業規則ドラフト・労務相談の一次回答・議事録整形を実務に組み込んだ、という事例です。

大企業の法務DXではなく、「一人社労士が自分の日常業務をちょっと削った」記録です。
だからこそ、士業事務所・中小企業の管理部門にダイレクトに効きます。
規模の大きな話は真似できなくても、1人の実務を削る話なら、うちでも試せる。

僕が注目したのは「一次対応だけ削る」という思想です。
全部AIに任せると精度の壁にぶつかりますが、ここで書かれているのは「AIでドラフト→人間が最終チェック」の現実解です。

社労士・士業事務所の課題

個人〜中小規模の士業事務所には、こんな見えにくいコストがあります。

「ドラフト作業=2〜3時間×週3件」で年300時間近い固定費。
個人事務所の場合、これが受任可能件数そのものを縛っています。
顧問先を増やしたくても、ドラフト作業の物理的な時間で頭打ちになる構造です。

元記事(note)で紹介されている構成は以下です。

就業規則なら「条文の雛形 + 顧問先の業態情報」を投げてドラフト生成。
労務相談なら「質問テキスト + 関連法令」を投げて一次回答を生成。
議事録なら「録音テキスト」を投げて構造化整形。
共通するのは「AIで0→7を作って、社労士が7→10に仕上げる」運用です。

元記事の報告では、以下の効果があったとされています。

注意点として、これは個人事務所の実務体感値であり、すべての士業事務所で同じ効果が出るとは限りません。
「ChatGPTを開けば労務が楽になる」ではなく、「プロンプトを業務別に整備して、最終チェックを社労士が担う」運用があってこその効果です。

ここからが本題です。士業事務所や中小企業の管理部門で同じ思想を取り入れるならどう削るか。

項目	荻生労務研究所元事例	士業事務所 or 中小企業管理部(社員30〜100名)
対象	社労士1名	士業1〜5名 or 管理部1〜3名
ツール	ChatGPT(Plus以上推奨)	ChatGPT Team or Claude Team(2026年4月時点)
月額費用	数千円	推定月5,000〜30,000円(人数分、2026年4月時点)
初期費用	ほぼゼロ	推定 10〜30万円(プロンプト整備・業務別テンプレ化)
体制	本人1名	士業/管理部担当 + 外部伴走月3〜5時間
期間	数週間でPoC	4〜6週間でPoC→運用開始

(難易度=数字小さいほど簡単)

スコア根拠は以下です。

「ChatGPTを使えば社労士業務が自動化される」わけではありません。

業務の棚卸し→プロンプト整備→情報の扱いルール策定→AIでドラフト→人間が最終チェック、という5ステップを踏んで初めて、一次対応時間の圧縮が見えてきます。

ツールだけ入れて機密情報ルールが曖昧だと、むしろリスクが増えるので注意です。

市野

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愛知県岡崎市でAI活用支援を手がける一人社長。
中小企業の現場でAIを実装してきた経験から、他社事例を「うちで再現するには」の視点で読み解いて発信中。

執筆メンバー市野佑馬

愛知県岡崎市を拠点に、中小企業向けのAI活用支援を提供。ChatGPT・Claude Code等を活用した業務自動化やSEO・広告運用の内製化を支援。経営者が自らAIを使いこなせる体制づくりをサポートしている。