社会保険労務士向け生成AI活用ガイドブックとは、全社連が会員向けに公開した生成AI実務指針のことです。

顧問先の就業規則を生成AIに読ませてよいか。この問いに、事務所として答えを持っているでしょうか。本記事では、全国社会保険労務士会連合会（全社連）が会員向けに公開したガイドブックの位置づけを整理したうえで、就業規則のたたき台を生成AIで作るときの工程設計と、有資格者が確認を担う境界線をまとめます。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。

全社連のガイドブックは会員限定 記事化の前に押さえる3点

最初に確認しておきたいのは、このガイドブックが誰でも読めるものではないという事実です。公開の事実そのものは、全社連が発行する機関誌『社労士』第60巻8号（2024年9月、12-13頁）に告知として掲載され、CiNii Researchの書誌情報から確認できます。一方で本体のPDFは会員向けの配布物で、福島県社会保険労務士会の会員向け告知のように各都道府県会が会員へ周知する形をとっています。

つまり、事務所の外に向けてガイドブックの記述を要約して発信することは、原典を読めない相手に検証の手段を与えないことになります。士業のチカラでも本記事では中身の要約は行いません。代わりに、会員として原典を手元で読める読者が、その内容を自分の事務所の運用に落とし込むときに使える工程と確認軸を書きます。

押さえるべき点の1つ目は、ガイドブックが会員向けの実務指針であって法令ではないことです。行政の解釈や罰則が変わるわけではありません。ガイドブックの位置づけは、団体としての推奨と注意喚起にとどまります。したがって事務所の運用ルールは、ガイドブックの記述をそのまま貼り付けるのではなく、自事務所の顧問先構成と使用ツールに合わせて書き直す必要が出てきます。同じ社労士事務所でも、顧問先が製造業中心か医療法人中心かで、AIに入力する情報の性質が変わるからです。

2つ目は、解説研修とセットで公開されている点です。社会保険労務士研修システムの講座として配信されており、文書だけでなく口頭の補足を含めて理解する設計になっています。事務所内で共有する際は、文書の抜粋だけを回覧するより、研修を視聴した所内メンバーが要点を自分の言葉で説明する場を作るほうが、実際の判断に結びつきます。抜粋の回覧は読んだつもりを生みやすく、後で運用が食い違う原因になります。

3つ目は、公開が2024年9月である以上、その後に起きたモデルの世代交代や各社のデータ利用ポリシー改定は反映されていないことです。生成AIの前提条件は、事務所側で最新の公式ドキュメントに当たり直す必要があります。この点は後段の守秘義務の節で具体的に扱います。

なお、社労士業務で就業規則を扱う根拠として、労働基準法第89条は常時10人以上の労働者を使用する使用者に対し、就業規則を作成し行政官庁に届け出ることを定めています。同法第90条は作成・変更にあたって過半数労働組合または過半数代表者の意見を聴くことを定めており、AIが下書きを作るかどうかにかかわらず、この手続そのものは人が担う領域として残ります。生成AIの導入で短くなるのは文案作成の時間であって、手続に要する時間ではありません。

就業規則のたたき台を生成AIで作る7工程と確認の担い手

結論から書くと、生成AIに任せられるのは素材の整形と論点の洗い出しまでで、条項の採否と最終文言は有資格者が握る構成にすると運用が安定します。以下の7工程は、その境界線を工程表の中に埋め込んだ形です。

第1工程は、入力してよい情報の切り分けです。顧問先名、事業所所在地、代表者名、従業員の氏名といった特定につながる情報は落とし、業種、規模帯、雇用形態の構成、就業時間の枠組みといった構造情報だけを残します。この作業は補助者が担えますが、切り分けの基準そのものは事務所として文書化しておきます。所内の権限設計について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階層のルールで整理しています。

第2工程は、比較の土台になる文書を用意することです。厚生労働省が公開しているモデル就業規則は、条項の並びと表現の一般的な型を確認する材料になります。生成AIに白紙から書かせるより、既存の型と対比させたほうが、抜けている条項に気づきやすくなります。対比の軸があると、出力の粗さも判定しやすくなります。

第3工程は、論点の洗い出しです。ここで生成AIに求めるのは条文そのものではなく、その業種と規模で検討対象になりやすい条項の列挙です。出力は候補リストとして扱い、採否は判断しません。列挙に振り切ると、出力の誤りが文書の体裁を得ないまま人の目に触れるため、リスクが小さくなります。

第4工程は、たたき台の生成です。第3工程で有資格者が採用と決めた条項についてのみ、文案を出させます。全条文を一括で吐き出させると、採否の判断が済んでいない条項まで文書の体裁を得てしまい、後の工程で見落としが起きやすくなります。条項ごとに区切って生成すると、確認の単位も自然にそろいます。

第5工程は、有資格者による条文単位の確認です。ここが省略できない工程です。生成AIは条番号や制度名を誤って出力することがあるため、法令に触れる記述はe-Gov法令検索の原文と突き合わせます。確認済みの条項にはチェックを付け、未確認のまま次工程へ送らない運用にします。

第6工程は、顧問先の実態との照合です。文面としては整っていても、実際の勤務実態や既存の運用と食い違う条項は、そのまま届け出れば後で問題になります。ヒアリングは人が行い、AIの出力は質問項目の下書きに使う程度に留めます。実態を知らないモデルが実態を書けないのは当然で、ここを飛ばすと文書だけが立派になります。

第7工程は、記録です。どのツールに何を入力し、どの版が最終稿になったかを残します。これは後から顧問先に説明を求められたときの材料になるだけでなく、所内で同種案件を扱うときの再現性にもつながります。労務相談の一次回答をAIで回す場合の記録設計は労務相談のAI一次回答を社労士事務所で回す 精度を担保する7工程でも扱っています。

第3工程で使えるプロンプトの例を挙げます。顧問先を特定できる情報は入れず、架空の設定に置き換えています。

あなたは労務分野の文書整理を補助するアシスタントです。法的な結論は出さず、検討候補の列挙だけを行ってください。

前提（架空）:
- 業種: 食品製造
- 規模: 従業員28名（うちパートタイム12名）
- 勤務形態: 交替制あり、深夜勤務あり
- 現行規則: 10年前に作成、以後未改定

依頼:
1. この前提で、就業規則に定めるかどうかの検討対象になりやすい条項を20個列挙してください。
2. 各条項について、検討が必要になりやすい理由を1文で添えてください。
3. 条番号や法令名を断定的に書かないでください。不確かな場合は「要確認」と必ず明記してください。
4. 最終的な採否は有資格者が判断する前提で、あくまで候補として出力してください。

第5工程の確認を補助するプロンプトの例も示します。こちらは出力を鵜呑みにせず、原文と突き合わせる前提で使います。

以下の文案について、事実確認が必要な箇所を洗い出してください。

出力形式:
- 法令名・条番号が書かれている箇所をすべて抜き出す
- 数値（人数・日数・割合・金額）が書かれている箇所をすべて抜き出す
- 断定的な表現になっている箇所を抜き出す

条件:
- あなた自身の記憶で条番号の正誤を判定しないでください
- 確認が必要な箇所の一覧だけを出力し、正誤の結論は必ず書かないでください

文案:
（ここに文案を貼る）

このプロンプトは、AIに正解を出させるのではなく、人が確認すべき箇所を漏れなく拾わせる使い方です。生成AIが条番号を誤るリスクを前提に組んでいるため、出力そのものが誤っていても工程としては壊れません。逆に、AIに正誤判定まで任せる設計にすると、誤りが二重に通過する経路ができてしまいます。

7工程を通すと、生成AIが関与するのは第1・第3・第4工程と、第6工程の質問案づくりに限られることが分かります。有資格者の関与は第3工程の採否判断と第5工程の照合に集中します。この配分を先に決めておくと、案件が立て込んだときに確認工程が削られる事態を防げます。

顧問先の就業規則をAIに入れる前に決める4つのこと

社会保険労務士法第21条は、開業社会保険労務士または社会保険労務士法人の社員について、正当な理由がなくて業務に関して知り得た秘密を他に漏らし、または盗用してはならないと定めています。同条は、その立場でなくなった後も同様と定めています。生成AIの利用が直ちにこの条文の問題になるかどうかは事案によりますが、事務所としては入力先の構造を先に確認する運用が現実的です。

決めておきたい1つ目は、使用するツールが入力データを学習に使うかどうかです。Anthropicは商用向けサービスにおける学習利用の扱いを公式のプライバシーセンターで説明しています。各社とも条件はプランや契約形態によって変わるため、事務所が実際に契約している形態のドキュメントを確認します。無料版と業務用契約で扱いが異なる点は、所内で最も誤解が生まれやすい箇所です。個人情報保護委員会も生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表しており、利用目的の範囲と入力内容の扱いを確認する視点が示されています。

2つ目は、顧問先への説明と同意の範囲です。就業規則の改定支援において生成AIを補助的に使うことを、契約時または着手時に伝えるかどうか。伝える場合、どこまで具体的に書くか。AIを使うとだけ書くのか、特定情報を除いた構造情報のみを入力する旨まで書くのか。後者のほうが顧問先の不安は下がりますが、運用が実態と食い違えば説明との齟齬になります。実態に合う粒度で書くのが現実的です。

3つ目は、入力を許す情報の線引きです。前段の第1工程で触れた切り分けを、事務所の規程として文書化します。氏名・生年月日・マイナンバー・給与額・健康情報といった項目は、原則として入力対象から外す運用を採る事務所があります。プロンプトに個人情報を入れる前の判断軸はプロンプトに個人情報を入れる前に 士業事務所が決める運用ルール7項目で整理しています。

4つ目は、誰がどのツールを使えるかです。所内で複数のツールが野良で使われている状態は、後から入力履歴を追えなくなる原因になります。使用を認めるツールを列挙し、それ以外は使わない運用にすると、確認の範囲が有限になります。あわせて、退職時のアカウント停止手順も規程に入れておきます。共有アカウントの使い回しは、誰が入力したかを追えなくするため、避ける運用が一般的です。

規程に落とすときの書きぶりとしては、禁止事項の羅列より、この工程ではこの操作をするという手順書の形にしたほうが守られやすい、という声が実務側から出ています。禁止だけを並べると、書かれていない操作の可否が現場で判断されてしまいます。就業規則そのものの整備手順を扱った例としてはカスハラ対策義務化は10月1日から 社労士が顧問先の規程を整える7手順も参考になります。

たたき台運用でつまずく3つの失敗と回避策

1つ目の失敗は、生成AIが出した条番号をそのまま文書に載せてしまうことです。生成AIは実在しない条番号や、改正で条ずれした古い番号を、自然な文章の中に混ぜて出力します。回避策は単純で、法令名と条番号が出てきたら例外なくe-Gov法令検索の原文に当たることです。前掲の第5工程用プロンプトのように、条番号を含む箇所を機械的に抜き出させてから人が確認する流れにすると、見落としが減ります。

2つ目の失敗は、たたき台が完成品として扱われてしまうことです。文体が整っているため、所内でも顧問先でも、もうできていると受け取られやすい。回避策は、たたき台のファイル名と冒頭に未確認である旨を明記し、有資格者の確認が済んだ版だけを別名で管理することです。版管理を分けないまま同一ファイルを上書きしていくと、どこまで確認済みかが分からなくなります。顧問先へ共有するのは確認済み版のみ、と決めておくと事故が減ります。

3つ目の失敗は、顧問先の同意を取らないままクラウドのAIサービスへ資料を投入してしまうことです。特に、顧問先から受け取ったExcelやPDFをそのままアップロードする操作は、意識せずに行われがちです。回避策は、ファイルのアップロード機能を使う操作を事務所として一度棚卸しし、許可する場面を限定することです。テキストの貼り付けとファイルのアップロードでは、含まれる情報量が大きく違います。ファイルには本文以外の作成者情報や履歴が残っていることもあります。

4つ目として挙げておきたいのが、たたき台の作成にAIを使ったこと自体を所内で共有しないまま案件が進むケースです。担当者が個人的に試したところ出来がよかったので、そのまま本番の文案に流用した、という流れは実際に起きます。回避策は、AIを使った工程を案件記録の必須項目にすることです。使ったかどうかを毎回書かせるだけで、事後に確認範囲を絞り込めます。記録が無いと、問題が起きたときに全案件を洗い直すことになります。

いずれの失敗も、ツールの性能ではなく運用設計の問題として起きます。裏を返せば、工程と記録の設計を先に決めておけば、モデルが入れ替わっても運用は持ちます。逆に設計がないまま高性能なモデルを入れると、出力の質が上がるぶんだけ確認が甘くなり、事故の芽は大きくなります。

5人規模の社労士事務所で見積もる費用と工数

費用の見通しから書くと、生成AIの利用料そのものは事務所の人件費に比べて小さく、判断の中心になるのは導入と検証にかかる時間のほうです。主要な業務用プランの料金は各社の公式ページで確認する前提として、Anthropicのプライバシーセンターのようなデータ取扱いのドキュメントとセットで比較します。所員5人ほどの規模であれば、ライセンス費用より、所内ルールの整備と教育に投じる工数のほうが大きくなります。

初期に必要な工数は、大きく3つに分かれます。第一に、入力可否の線引きと使用ツールを決める所内合意。第二に、就業規則のたたき台工程を1件ぶん通しで試して、どこで人の確認が必要かを洗い出す試行（試行の題材は前掲のモデル就業規則を使うと安全です）。第三に、その結果を規程と手順書に落とす作業です。試行は実案件ではなく、架空の設定で行うのが安全です。

運用を誰が持つかも先に決めます。ツールの選定と契約は所長が持ち、日々の入力ルールの徹底は担当者を1名決める、という形をとる事務所があります（体制の考え方は士業事務所の生成AI権限設定を参照）。担当者が不在のときに誰が判断するかまで決めておくと、例外対応で規程が空文化するのを防げます。

効果の測り方については、削減時間を自己申告で集めるだけでは検証になりません。工程ごとの所要時間を導入前後で記録して比較する方法はAI導入の年間削減時間をどう検証するか 税理士事務所の測定7手順で扱っており、社労士事務所の就業規則業務にもそのまま応用できます。

ガイドブック公開から2年 いま論点になっていること

ガイドブックの公開は2024年9月で、そこから生成AIの前提は大きく動きました。モデルの世代交代が進み、長い文書をまとめて扱える範囲が広がったこと、各社のデータ利用ポリシーが改定されたこと、そして事務所側の使い方が文章生成から工程への組み込みへ移ってきたことの3点が、いま論点になります。

とくに工程への組み込みが進むと、ガイドブックが想定していた個人が使うツールという前提と、実際には事務所の業務システムの一部として動いている実態がずれてきます。個人利用の注意喚起としては十分でも、複数人が同じ案件を触る運用の統制までは書かれていない可能性があります。この差分をどう埋めるかは、各事務所が自前で設計する部分として残ります。

もう1つの論点は、たたき台の品質が上がるほど、有資格者の確認が形骸化しやすくなることです。明らかに粗い出力なら人は真剣に読みますが、それらしく整った文書は流し読みされます。確認工程を読むではなく照合すると定義しておくことが、今後さらに効いてきます。照合であれば、突き合わせる原典が決まっているぶん、作業が終わったかどうかを客観的に判定できます。

よくある質問

ガイドブックは会員でなくても読めますか

読めません。公開の告知は機関誌『社労士』第60巻8号（2024年9月）に掲載されCiNii Researchで書誌が確認できますが、本体は会員向けの配布物です。入手方法は所属する都道府県会または全国社会保険労務士会連合会にご確認ください。

顧問先の就業規則を生成AIに貼り付けてよいですか

事務所としてまず確認したいのは、そのツールが入力を学習に使う構造かどうかです。社会保険労務士法第21条は業務に関して知り得た秘密の漏示・盗用を禁じており、入力先の構造と顧問先への説明の有無が論点になります。契約形態ごとの扱いは各社の公式ドキュメントで確認してください。

生成AIが作った就業規則をそのまま届け出てよいですか

たたき台の段階では条番号や制度名の誤りが混ざる前提で扱うのが実務的です。労働基準法第89条が定める作成・届出の手続と、同法第90条が定める意見聴取の手続はいずれも人が担う工程として残ります。有資格者の確認を経ていない版を届け出に回さない運用が現実的です。

どのモデルを使えばよいですか

用途で分かれます。長い規則文書を通して扱うなら文脈の扱いが広いモデル、大量の短い照合を回すなら単価の低いモデル、という選び方をする事務所があります。いずれの場合も、契約形態ごとのデータ利用の扱いをAnthropicのプライバシーセンターのような公式ドキュメントで確認してから選定します。

補助者に生成AIを触らせてよいですか

線引きを決めたうえで担わせている事務所があります。情報の切り分けと素材の整形は補助者、条項の採否と最終文言は有資格者、という分け方が代表的です。階層ごとの権限設計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階層のルールで整理しています。

顧問先にAI利用を伝える必要はありますか

契約書や着手時の説明で触れる運用を採る事務所が増えています。伝え方の粒度は、実際の運用と食い違わない範囲で決めるのが現実的です。AIを使うとだけ書いて実際には顧問先資料をそのまま投入していれば、説明と実態の齟齬が残ります。

ガイドブックの内容を自事務所の規程にそのまま転記してよいですか

ガイドブックは会員向けの配布物であり、扱いは全社連および所属会の定めに従ってください。そのうえで、規程は自事務所の顧問先構成と使用ツールに合わせて書き直すほうが運用に乗ります。団体の指針をそのまま貼ると、自事務所で使っていないツールの記述まで抱え込むことになります。

入力してよい情報の線引きはどこまで細かく書きますか

項目名で列挙するところまで書いておくと現場が迷いません。氏名や給与額のように分かりやすい項目だけでなく、事業所の所在地や取引先名のように組み合わせで特定につながる情報をどう扱うかを決めておくと、判断のばらつきが減ります。個人情報保護委員会の生成AIサービスの利用に関する注意喚起が示す観点も、線引きの参考になります。

参考文献

• e-Gov法令検索 社会保険労務士法
• e-Gov法令検索 労働基準法
• 厚生労働省 モデル就業規則について
• 個人情報保護委員会 生成AIサービスの利用に関する注意喚起等
• CiNii Research 全社連機関誌『社労士』60巻8号 掲載告知
• 全国社会保険労務士会連合会
• 福島県社会保険労務士会 会員向け告知
• Anthropic Privacy Center データの学習利用について

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