AI時代のOJTとは、AIの下書きを若手が検証する訓練のことです。

若手に任せていた下調べと初稿作成が、生成AIに移りつつあります。この記事では、下書き工程が消えた事務所で、若手が専門性を積み上げるためのOJTをどう組み替えるかを、公表統計と根拠条文をもとに整理します。本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の見解は各府省庁の公表資料で確認しています。厚生労働省が2026年7月31日に公表した令和7年度「能力開発基本調査」では、能力開発や人材育成に何らかの問題があるとする事業所が80.1パーセントに達しました（出典: 厚生労働省 令和７年度「能力開発基本調査」の結果を公表します）。

計画的OJTは60.6パーセントで足踏み、生成AI利用は58.8パーセントまで来た

育成の現場は、供給が細る一方で前提だけが変わっています。まず数字から確認します。

厚生労働省の令和7年度「能力開発基本調査」によると、計画的なOJTを正社員に対して実施した事業所は60.6パーセントで、前回より0.5ポイント低下しました。正社員以外に対しては25.1パーセントで、前回より2.0ポイント低下しています。教育訓練費用を支出した企業は54.4パーセント、OFF-JTに支出した費用の労働者一人当たり平均額は2.0万円でした（出典: 厚生労働省 令和７年度「能力開発基本調査」の結果を公表します）。教育訓練休暇制度を導入している企業は5.7パーセントで、前回より1.8ポイント低下しています（同調査）。育成にかける枠は、増えていません。

一方で、AIの側は急速に立ち上がりました。総務省が2026年7月に公表した令和8年版情報通信白書では、日本の生成AI利用経験率が58.8パーセントとなり、2024年度調査の26.7パーセントから大きく上昇しています。年齢階層別では15歳から19歳が91.7パーセント、20歳から29歳が78.2パーセントで、若年層ほど高い傾向が出ています（出典: 総務省 令和８年版情報通信白書（概要））。企業側では、自社の何らかの業務で生成AIを利用していると回答した割合が日本で86.4パーセントとなり、2024年度調査の55.2パーセントから伸びました（同資料）。

士業事務所にとって、この2つの数字の交差点が問題の核心です。新人は入所前から生成AIを日常的に触っています。事務所がまず手を動かして覚えなさい、と渡していた仕事の多くを、AIが数十秒で埋めてしまいます。そして事務所側には、埋まった後の工程を教える教材がありません。

同じ白書で、生成AIによる業務変革について組織的な取り組みはないと回答した日本企業は27.0パーセントでした。さらに業務プロセスの見直しや生成AI活用検討に必要なスキルやノウハウを学ぶ環境がある、と回答した割合は日本が39.9パーセントで、米国の62.7パーセント、ドイツの60.4パーセント、中国の71.7パーセントより低く出ています（出典: 総務省 令和８年版情報通信白書（概要））。ツールは入ったが、学ぶ場が組まれていない。士業事務所の育成論もこの地点に立っています。

なお、事務所内のAI研修そのものの設計は、事務所内AI研修を規程とつなぐ 士業スタッフ教育の8設計項目で扱っています。本記事はその手前にある、日常業務の中でのOJT設計に絞ります。

下書きをAIに渡した後、若手に何を残すか 7つの論点と組み替え手順

結論から書きます。AI時代のOJTは、若手に「作らせる」訓練から「検証させる」訓練へ重心を移すのが実務的です。理由は、作る工程の限界費用が下がり、検証工程の希少性が上がったからです。以下、7つの論点として手順化します。

論点1 若手の担当工程を「生成」と「検証」に分解する

まず、若手が担当している業務を工程に割ります。記帳代行なら、証憑の受領、仕訳の起案、勘定科目の判定、月次推移の異常検知、顧問先への説明文の作成、という粒度です。このうち起案と説明文の初稿はAIに寄せられます。判定と異常検知は、事務所の判断が入るので残ります。

分解の目的は、若手から仕事を取り上げることではありません。どの工程で何を学ばせていたのかを言語化するためです。仕訳の起案には科目の当たりを付ける勘を養う狙いがありました。その狙いを別の工程に移し替える必要があります。

論点2 AIの出力を疑う理由を言えるまでを到達点にする

検証訓練の到達点は、若手が、この出力のどこが怪しいかを根拠付きで説明できることです。単に、合っています、直しました、では訓練になりません。指導者は、出力のどこを見て、何と突き合わせたのかを言わせます。

条番号の扱いはその典型です。生成AIは存在しない条番号を自然な文章で出力します。若手には、条番号が出たらe-Gov法令検索で原文を開き、条見出しと本文を確認してから採用する手順を最初に叩き込みます。この一手間を省く癖がつくと、後から矯正するのに時間がかかります。

論点3 添削の対象を「成果物」から「検証ログ」に変える

従来のOJTは、若手が作った成果物に赤を入れる形でした。AIが初稿を作る前提では、赤を入れるべき対象が変わります。若手が何を確認し、何を修正し、何を判断保留にしたかという検証の記録に対して指導します。

運用としては、案件ごとに短い検証メモを残させます。使ったツール名、入力した情報の範囲、確認した一次情報のURL、修正した箇所と理由、有資格者に上げた論点。この五項目を三行程度で書かせるだけで、指導の材料になります。記録の残し方は士業事務所の生成AI権限設定 有資格者と補助者で分ける5階層のルールの階層設計と揃えると運用が楽になります。

論点4 プロンプトを個人の持ち物にしない

若手が自分で工夫したプロンプトを個人のメモに溜め込む状態は、育成の観点では損です。事務所として共有フォルダに集約し、誰がいつ何のために作ったかを添えます。プロンプトの共有は、若手にとっては先輩の思考回路を読む教材になります。

以下は、検証訓練用のプロンプト例です。架空の顧問先を前提にしています。

あなたは会計事務所のレビュー担当です。以下の仕訳案について、
科目判定の根拠が弱い箇所を3つ挙げ、それぞれ「何と突き合わせれば
検証できるか」を書いてください。断定は避け、確認すべき資料名を
必ず具体的に示してください。結論は出さず、確認項目の列挙に留めます。

【前提】顧問先A社（従業員12名・小売業）
【仕訳案】
（ここに仕訳案を貼り付け。実在の取引先名・個人名は伏せ字にする）

もう1本、条文確認の訓練用です。

以下の文章に、法令名と条番号の記載が含まれていれば、すべて抜き出して
箇条書きにしてください。抜き出すだけで、内容の正誤判断はしないでください。
抜き出した各項目について、確認先として参照すべきe-Gov法令検索の
検索キーワード（法令の正式名称）も併記してください。

【対象文章】
（ここに下書きを貼り付け）

2本目のプロンプトは、AIに正誤を判断させない設計にしています。抽出はAI、判定は人という線を、プロンプトの段階で引いておく狙いです。

論点5 有資格者の最終確認を工程として明示する

手順の中に、有資格者が確認する箇所を明示的に置きます。実務では次の流れになります。第一に、補助者がAIに初稿を作らせます。第二に、補助者が検証メモを付けて内部レビューに回します。第三に、有資格者が判断を要する論点だけを見ます。第四に、有資格者の判断を検証メモに追記して案件を閉じます。

この第四のステップを省く事務所が多いのですが、ここを残すと若手の教材が自動的に溜まります。有資格者がどこで判断を変えたかの履歴こそが、OJTの中身になります。

論点6 AIを使わない日を意図的に作る

検証だけを繰り返すと、ゼロから組み立てる力が伸びにくくなります。月に何件かは、AIを使わずに起案させる案件を残します。目的は懐古ではなく、検証の目を養うための土台づくりです。何も見ずに書けない人は、出力の欠落にも気づきません。

この論点は、AI導入が専門性を枯らす 査読論文が示す士業の認知コモンズ5要因で扱った専門性の再生産の問題と地続きです。

論点7 評価基準を作業量から論点発見数に寄せる

若手の評価を処理件数で測ると、AIを速く回した人が高評価になります。それ自体は悪くありませんが、検証の質は測れません。評価項目に、有資格者に上げた論点の数と質、という軸を入れると、指導の方向と評価の方向が揃います。四半期に一度、検証メモから拾った論点を棚卸しする場を設けると運用に乗ります。

若手にAIを使わせる前に事務所が決める守秘義務の線引き

若手教育でAIを使う際、先に決めておくのは、何を入力してよいか、です。守秘義務は資格ごとに根拠条文が置かれています。

税理士は、税理士法第38条に、正当な理由がなくて税理士業務に関して知り得た秘密を他に洩らし又は窃用してはならない旨の規定が置かれています。弁護士は弁護士法第23条、公認会計士は公認会計士法第27条、社会保険労務士は社会保険労務士法第21条、弁理士は弁理士法第30条、行政書士は行政書士法第12条、司法書士は司法書士法第24条に、それぞれ秘密を守る義務の規定が置かれています。いずれもe-Gov法令検索の原文で確認しています。

ここで論点になるのは、条文の当てはめではなく、入力の設計です。若手は経験が浅いぶん、どこまでが業務上知り得た秘密に触れるのかの感覚が育っていません。したがって、判断を若手に委ねない形にします。実務的には次の3つを事務所側で先に決めます。

第一に、入力してよい情報の型を決めます。顧問先名、個人名、住所、マイナンバー、口座番号、具体的な金額のうち、どれを伏せ字にするかを型として示します。気をつけて入力する、という運用は、教育の場では機能しません。伏せ字のルールを紙にして、机に貼るくらいの具体性が要ります。

第二に、使ってよいツールを限定します。ツールごとに入力データの学習利用の扱いが違います。ベンダーの公式ドキュメントで確認し、事務所として許可するツールを列挙します。無料版と法人契約でポリシーが異なる場合があるため、契約種別まで含めて指定します。

第三に、顧問先への説明の枠を決めます。生成AIを業務に使うことを顧問先にどう伝えるか、業務委託契約や顧問契約にどう書くかは、事務所の方針として先に定めます。若手が個別に説明する状況を作らないほうが運用が安定します。契約条項の整理は業務委託契約書のAI利用条項 士業が顧問先と決める7項目にまとめています。

政府の考え方の枠としては、総務省と経済産業省が公表しているAI事業者ガイドラインが参照点になります。事務所規程を作る際、独自の言葉で書き起こすより、公表されている枠組みの用語に寄せておくほうが、顧問先への説明でも通りやすくなります。

育成が壊れる3つの失敗パターン

ひとつ目は、検証させずに清書させるパターンです。AIの出力を若手がそのまま整形して提出し、有資格者が全部見直す。この形は一見効率的に見えますが、若手には何も残りません。有資格者の負荷も減りません。回避策は、検証メモの提出を成果物の一部として扱うことです。メモが無ければ受け付けない運用にします。

ふたつ目は、条番号の丸写しです。AIが出力した条番号を確認せずに顧問先向けの文書に載せかけた、という報告は複数の事務所から聞きます。改正で条ずれが起きている法令もあり、記憶での確認は通用しません。回避策は、条番号が含まれる文書には確認済みのe-Gov URLを併記させるルールです。URLが無い条番号は、事務所の内部レビューで差し戻します。

みっつ目は、ツールの野良化です。若手がそれぞれ好きなツールを使い、誰が何を入力したか追えなくなります。厚生労働省の調査で能力開発に問題があるとした事業所が80.1パーセントに上る中（出典: 厚生労働省 令和７年度「能力開発基本調査」の結果を公表します）、管理まで手が回らない事務所は珍しくありません。回避策は、ツールを2つか3つに絞り、アカウントを事務所名義で発行することです。個人アカウントの業務利用を止めるだけで、追跡可能性はかなり戻ります。

研修費用と工数をどう見積もるか

初期の設計工数から見ます。担当業務の工程分解には、一業務あたり数時間。検証メモの様式づくりとプロンプト集の初版に、それぞれ半日弱。数名規模の事務所で主要な三業務を対象にするなら、初期設計は合計で二十時間前後という肌感です。これは公表統計ではなく編集部が支援現場で見てきた範囲の目安なので、自所での実測に置き換えてください。

ライセンス費用は、生成AIの法人プランで1ユーザーあたり月額数千円の水準が中心です。金額はベンダーと契約形態で変動するので、OpenAIの料金ページやAnthropicの料金ページなど、公式の最新情報で確認してください。

比較の材料として、厚生労働省の令和7年度「能力開発基本調査」では、OFF-JTに支出した費用の労働者一人当たり平均額が2.0万円、自己啓発支援に支出した費用の労働者一人当たり平均額が0.4万円でした（出典: 厚生労働省 令和７年度「能力開発基本調査」の結果を公表します）。年間2.0万円の教育投資という世間相場に対し、生成AIのライセンス費用は年額で数万円規模になります。教育費として見るか、業務ツール費として見るかで、事務所内の説明の仕方が変わります。

体制は、指導役を1名決めるところから始めます。全員で見る形にすると誰も見ません。指導役は有資格者が望ましいものの、検証メモのチェックだけならベテラン補助者でも回せます。費用対効果の測り方は士業事務所のAI費用対効果をどう測るか｜ROI測定の7手順を参照してください。

検証させる訓練が事務所の資産になるまで

3年から5年のスパンで見ると、検証メモの蓄積そのものが事務所の資産になります。どの論点でどう判断したかの履歴は、外部から買えません。新人が入ったとき、過去の検証メモを読ませるだけで、事務所の判断基準を短時間で伝えられます。

総務省の白書に掲載された有識者コメントでは、知見やノウハウをAI化することは、使うほどAI側に知見が蓄積し、時間とともに価値が上がるAIを作ることにつながる、という趣旨が述べられています（出典: 総務省 令和８年版情報通信白書（概要））。士業事務所に引き寄せると、蓄積すべきは出力ではなく検証の履歴です。

論点になるのは、検証メモを誰が管理し、どこまで顧問先に開示するかです。守秘義務との関係で、事務所内の教材として使う範囲と、顧問先に提示する範囲は分けて設計しておくほうが後で困りません。ここは各事務所の方針として、早い段階で決めておく領域です。

よくある質問

AIに下書きさせると若手が育たなくなりませんか

育つ工程が変わる、という捉え方が実務的です。作る訓練から検証する訓練に移すことで、条文確認や資料突合の精度は従来より早く伸びます。ただし、ゼロから組み立てる経験を完全に外すと出力の欠落に気づけなくなるため、AIを使わない案件を月に何件か残す運用が有効です。

若手が顧問先の情報をAIに入力してしまわないか心配です

入力の可否判断を若手に委ねない設計にするのが実務的です。伏せ字にする項目を型として先に決め、使えるツールを事務所名義のアカウントに限定します。守秘義務の根拠条文は資格ごとに置かれており、税理士なら税理士法第38条が該当箇所です。条文の当てはめは有資格者が個別に判断する領域なので、記事の一般論では代替できません。

検証メモはどのくらいの分量が適切ですか

三行程度から始めるのが現実的です。使ったツール、確認した一次情報、修正箇所と理由の3点が書ければ指導の材料になります。最初から詳細な様式を作ると、書く負担が先に立って続きません。

指導役は有資格者でないと務まりませんか

検証メモのチェックまでならベテラン補助者でも回せます。ただし、判断を要する論点の可否は有資格者が確認する工程を残します。指導役と最終確認者を分けると、有資格者の負荷を抑えたまま育成を回せます。

評価制度まで変える必要がありますか

処理件数だけで評価している事務所は、見直す価値があります。件数評価のままだと、検証を飛ばして速く回した人が高く評価されます。評価項目に、有資格者に上げた論点の数と質、という軸を加えるだけでも、指導の方向と評価の方向が揃います。

事務所規程はどこまで書き込めばよいですか

入力してよい情報の型、許可ツールの一覧、検証メモの提出義務の3点が最低限の骨格になります。細かく書きすぎると改定が追いつかないため、ツール名は別紙にして差し替えられる構成にしておくと運用が楽です。規程と研修のつなぎ方は事務所内AI研修を規程とつなぐ 士業スタッフ教育の8設計項目にまとめています。

小規模事務所でも回せますか

数名規模の事務所でも回ります。工程分解の対象を主要な一業務に絞り、検証メモを三行に固定すれば、初期工数は十時間を切る規模に収まります。指導役を所長が兼ねる形でも、メモを読む時間は一件あたり数分です。

参考文献

• 厚生労働省 令和７年度「能力開発基本調査」の結果を公表します
• 総務省 令和８年版情報通信白書（概要）
• e-Gov法令検索 税理士法
• e-Gov法令検索 弁護士法
• e-Gov法令検索 社会保険労務士法
• 経済産業省 AI事業者ガイドライン

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