士業のAI活用とは、有資格者の判断を残して定型作業をAIに寄せる業務設計のことです。

顧問先の資料を生成AIに入れてよいか。この問いに事務所として答えを持っているかどうかが、AI活用の成否をほぼ決めます。この記事では、士業事務所の業務を7つの型に分けてAIを当てる手順と、そこで避けて通れない守秘義務の線引きを、実務の順番どおりに整理します。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。生成AIサービスの利用については、個人情報保護委員会が公表した注意喚起が実務上の出発点になります。

生成AIを事務所に入れる前提が変わった理由

士業事務所のAI活用は、ツールの性能ではなく体制の話に軸足が移りました。理由は単純で、性能はもう業務に足りているのに、事務所側に入力ルールがないまま使われる状態が先に生まれてしまったからです。

出発点になる一次情報は、個人情報保護委員会が公表した生成AIサービスの利用に関する注意喚起です。同委員会は個人情報取扱事業者に向けて、生成AIサービスへ個人情報を含むプロンプトを入力する場合の留意点を示しています（出典: 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）。士業事務所は顧問先の個人データを日常的に扱うため、この注意喚起の射程にそのまま入ります。

制度側の枠組みも見ておきます。個人情報の取扱いは個人情報の保護に関する法律が定めています。利用目的の特定は個人情報保護法第17条、利用目的による制限は個人情報保護法第18条、安全管理措置は個人情報保護法第23条、第三者提供の制限は個人情報保護法第27条に、それぞれ規定が置かれています。生成AIの利用で論点になりやすいのは、このうち安全管理措置と第三者提供の2つです。外部のクラウドサービスへ個人データを送る行為をどう位置づけるかで、事務所として整理しておく内容が変わります。

もう一つの前提が、士業ごとの守秘義務です。弁護士は弁護士法第23条、税理士は税理士法第38条、社会保険労務士は社会保険労務士法第21条というように、それぞれの資格法に秘密を守る義務の規定があります。これらは個人情報保護法とは別立ての規律なので、個人情報に当たらない顧問先の営業秘密であっても、事務所の判断としては同じ慎重さで扱う対象になります。

行政側の環境整備も進んでいます。デジタル庁は行政手続のオンライン化や政府情報システムの整備方針を重点計画として公表しており、申請・届出の電子化が進むほど、事務所側で扱う電子データの量は増えます。紙の束をスキャンして読む作業より、最初から構造化されたデータを扱う作業のほうが、AIとの相性は良くなります。

ここまでを踏まえると、事務所が最初に決めることは、ツールの選定ではありません。どの業務のどのデータなら外部AIに出してよいか、という入力ルールの設計です。順序を逆にした事務所ほど、後から使用中止に追い込まれています。

もう一点、事務所の外側の事情も見ておきます。顧問先の側でも生成AIの利用が進んでいるため、顧問先から送られてくる資料そのものがAIで作られている場面が出てきました。数値の根拠が薄い資料が混ざるようになり、受け取る側の確認の手間はむしろ増えています。事務所がAIを使うかどうかとは別に、AIで作られた資料をどう受け止めるかという論点が立ち上がっている、ということです。

事務所の業務を7つの型に割ってAIを当てる手順

結論から書くと、AIを業務全体に薄くかけるのではなく、業務を型に分けて、型ごとに導入可否を決めるほうが早く回ります。士業事務所の業務は、AIとの相性で次の7つに分かれます。

第1の型は、情報の要約です。長い議事録、顧問先から届いた資料の束、行政の公表資料などを短くまとめる作業がここに入ります。誤りが混ざっても原文に戻って確認できるため、リスクが低く効果が出やすい型です。

第2の型は、下書きの生成です。契約書のたたき台、通知書、届出書の添え状、顧問先への説明メールなど、様式が決まっているものが該当します。最終的な文言は有資格者が確定させる前提で使います。

第3の型は、分類と抽出です。証憑の仕訳候補づけ、契約書からの条項抽出、就業規則からの該当箇所の抜き出しなど、探して並べる作業です。人間がやると時間だけが溶ける領域なので、投資対効果が最も見えやすい型になります。

第4の型は、変換です。専門用語で書かれた説明を顧問先向けの平易な文章に直す、口頭のやり取りを文書化する、日本語資料を英語に直すといった作業が入ります。

第5の型は、検証の補助です。作成済みの書面を読ませて、記載漏れや前後の矛盾を洗い出させます。AIに正解を出させるのではなく、疑わしい箇所を挙げさせて有資格者が確認する使い方です。

第6の型は、調査の下ごしらえです。論点の周辺情報を集めて論点表を作る作業までをAIに任せ、根拠の確認は原典で行います。生成AIは条番号や判例番号を平気で作り出すため、この型では出力をそのまま信用しない運用が前提になります。

第7の型は、事務所内ナレッジの検索です。過去の書面や手控えを検索できる状態にしておき、担当者が変わっても同じ品質で答えられるようにします。この型だけは社内データを扱うため、他の6つとは別の設計が要ります。

導入の手順は次の順番で進めます。

1. 業務棚卸し。1週間の作業を上の7つの型に振り分け、時間を食っている順に並べます。ここで扱うのは作業名だけで、顧問先名は書きません。
2. 入力データの区分け。各業務で扱うデータを、外部AIに出せるもの、匿名化すれば出せるもの、出さないものの3区分に分けます。判断基準は次章に書きます。
3. 対象業務の決定。第1の型と第3の型から1業務ずつ選び、最初の対象にします。いきなり第2の型の書面作成から始めると、品質基準の議論が先に来て止まります。
4. プロンプトの型づくり。担当者ごとに書き方がばらつくと品質が安定しないため、事務所として使う指示文をテキストで共有します。
5. 有資格者による確認工程の明示。AIの出力を誰がどの段階で確認し、誰の名前で外に出すかを、作業フローの中に書き込みます。ここを曖昧にしたまま運用を始めると、責任の所在が消えます。
6. 記録の設計。どの業務でAIを使ったかを案件記録に残します。後から顧問先に説明する場面で効いてきます。
7. 3か月後の見直し。効果が出た型を広げ、出なかった型は理由を書いて止めます。

第1の型で使う指示文の例を挙げます。顧問先名や個人名は入れず、架空の表記に置き換えて使います。

あなたは士業事務所の事務スタッフです。以下の打合せメモを読み、次の3つに分けて整理してください。
1. 決まったこと（決定事項）
2. 宿題になったこと（担当と期限がわかる場合は併記）
3. まだ結論が出ていない論点

条件:
- 元のメモに書かれていない事実を補わないこと
- 判断や評価を書かず、メモに書かれた内容だけを並べること
- 固有名詞は A社、甲、乙 のまま置き換えないこと
- 各項目は1文で、箇条書きにすること

打合せメモ:
"""
（ここにメモを貼り付け）
"""

第5の型、書面の自己点検で使う指示文の例です。

あなたは書類の点検役です。以下の文書を読み、次の観点で「疑わしい箇所」だけを列挙してください。
修正案は出さず、指摘のみを出力してください。

観点:
- 数値・日付・金額が前後で食い違っている箇所
- 主語が抜けていて誰の義務か読み取れない箇所
- 参照先（条番号・別紙・様式番号）が本文中に存在しない箇所
- 同じ意味で表記がゆれている語

出力形式:
- 該当箇所の引用（20字以内）／指摘の理由 を1行ずつ

対象文書:
"""
（ここに文書を貼り付け）
"""

どちらの指示文にも共通しているのは、AIに判断させていない点です。整理と指摘までをAIに任せ、正しいかどうかの結論は有資格者が出します。この線引きを守っている事務所ほど、導入後の手戻りが少なくなります。逆に、結論そのものをAIに書かせる使い方を許すと、出力の検算に人手がかかり、作業時間が増える結果になりがちです。

指示文を事務所で共有するときは、テキストファイルに貯めておくだけで足ります。担当者が独自に書き足したものは、月次の共有の場で持ち寄り、うまくいったものを事務所の型に取り込みます。この回し方にしておくと、担当者が入れ替わっても品質が落ちにくくなります。

第7の型、事務所内ナレッジの検索は、外部サービスにデータを預ける設計になりやすいため、導入の順番としては最後に回すことをおすすめします。過去の書面には顧問先の情報がそのまま入っており、他の6つの型より確認する項目が増えるためです。先に第1と第3の型で所内の理解を作ってから着手すると、設計の議論がかみ合います。

守秘義務と規程 顧問先の資料を入れる前に決める3つ

先に結論を書きます。決めるのは、入力してよいデータの範囲、使うサービスのデータ取扱い、顧問先への説明方法の3点です。この3点が決まっていない状態で使い始めた事務所が、あとから使用停止に追い込まれています。

1つ目は、入力してよいデータの範囲です。判断の材料になるのが、個人情報の保護に関する法律第23条の安全管理措置と、同法第27条の第三者提供の制限です。外部のクラウドAIへ個人データを送る行為が第27条の第三者提供に当たるかどうかは、サービスの契約形態や事業者の位置づけによって整理が変わり得るため、個別の事案では有資格者の判断が要る領域です。事務所の実務としては、顧問先名・個人名・マイナンバー・口座番号などの識別子を落としてから入力する運用を採る例が多く見られます。個人情報保護委員会も生成AIサービスの利用について注意喚起を出しているため（出典: 個人情報保護委員会）、まずこの公表資料に沿って自事務所の運用を点検すると整理しやすくなります。

2つ目は、使うサービスのデータ取扱いです。入力内容をモデルの学習に使うかどうかは事業者と契約プランによって異なるため、公式ドキュメントで確認します。たとえばAnthropicはプライバシーポリシーと商用利用規約を公開しており、GoogleはGemini APIの利用規約で無償枠と有償枠の取扱いの違いを示しています。MicrosoftもMicrosoft 365 Copilotのプライバシーとして企業向けの扱いを公開しています。読むべきは、入力データが学習に使われるか、保持期間はどれくらいか、どの国のサーバで処理されるかの3点です。無償版と法人版で扱いが異なるサービスが多いため、事務所が契約しているプランの記載を見ます。

3つ目は、顧問先への説明方法です。士業の守秘義務は資格法に根拠があります。弁護士は弁護士法第23条、税理士は税理士法第38条、公認会計士は公認会計士法第27条、司法書士は司法書士法第24条、行政書士は行政書士法第12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条にそれぞれ秘密を守る義務の規定が置かれています。中小企業診断士については、登録の根拠が中小企業支援法第11条に置かれています。

これらの条文は、AIの利用を直接扱った規定ではありません。ですから、条文から自動的に可否が決まるわけではなく、事務所として説明できる状態を作れているかが実務上の分かれ目になります。顧問契約書や委任状にAI利用に関する条項を置く事務所、業務案内の書面で利用範囲を説明する事務所、案件着手時に口頭で説明して記録に残す事務所と、やり方は分かれています。共通しているのは、顧問先から質問されてから考えるのではなく、先に答えを用意している点です。

事務所規程に落とすときは、次の項目を書き分けている例が多く見られます。利用してよいサービスの列挙、入力を禁止するデータの列挙、匿名化の手順、AI出力を外部に出す前の確認者、利用ログの保存方法、規程違反が起きたときの報告先です。細かく書きすぎると守られなくなるため、A4で1枚から2枚に収めている事務所が目立ちます。規程の作り方は規程・ガイドラインのカテゴリに記事を追加していきます。

AI導入がつまずく事務所に共通する3つの失敗

失敗の型もほぼ決まっています。

1つ目は、条番号の捏造をそのまま書面に載せかけた例です。生成AIは実在しない条番号や判例を、実在するものと同じ文体で出力します。回避策は単純で、条文はe-Gov法令検索の原文で開いて確認する工程を作業フローに入れることです。AIの出力に条番号が含まれていたら、その時点で確認対象として扱います。士業のチカラでは、記事に書く条文をe-Gov法令検索APIで機械確認する仕組みを使っています。考え方は編集方針に書いています。

2つ目は、顧問先の同意を取らないままクラウドAIに資料を投入した例です。担当者に悪意はなく、便利だから使ったというだけのことが大半です。原因は事務所側にルールがなかったことにあります。回避策は、使ってよいサービスを事務所として指定し、それ以外の利用を止めることです。禁止だけを掲げると隠れて使われるため、代わりに使える環境をセットで用意します。

3つ目は、ツール利用の野良化です。担当者ごとに別のサービスを無償版で使い、誰が何を入力したか追えなくなる状態です。情報セキュリティの一般的な対策は情報処理推進機構の資料が参考になります。事務所としては、法人契約に一本化し、アカウントを事務所側で管理する形に寄せる例が増えています。

4つ目として挙げておきたいのが、効果の測り方を決めずに始めた例です。導入したものの、何がどう良くなったかを誰も説明できず、更新の時期に契約を切って終わる事務所があります。回避策は、対象業務を決めた時点で、何を見て成否を判断するかを一行で書いておくことです。作業にかかる時間でも、差し戻しの回数でも、担当者の主観でも構いません。基準を先に決めておくだけで、続けるか止めるかの判断が具体的になります。

これらに共通する原因は、ルールを作る前に使い始めたことです。逆に言えば、入力ルールと確認工程の2つを先に決めておけば、失敗の大半は起きません。

費用と工数、そして誰が運用を持つか

費用感から書きます。生成AIの法人向けプランは、一アカウントあたり月額数千円の水準が中心です。小規模の事務所であれば、月額の合計は数万円の範囲に収まる想定になります。金額は事業者と契約形態で変わるため、検討時は各社の料金ページで確認します。文字起こしや契約書レビューの専用ツールを併用する場合は、これに専用ツールの費用が乗ります。専用ツールは士業向けに作られているぶん単価が上がるので、汎用の生成AIで代替できないかを先に試してから決めると、無駄な契約を抱えずに済みます。

工数は、導入の初期に集中します。参考値として、業務棚卸しと入力ルールの整備で数日、プロンプトの型づくりと担当者への共有でさらに数日を見ておくと、無理のない立ち上げになります。この初期工数を惜しんで各自の裁量に任せると、前章の3つの失敗をそのまま踏みます。逆に、初期の設計さえ通れば、運用にかかる手間は月次の点検程度に落ち着きます。

体制で決めるのは、運用の担当者を誰にするかです。所長が兼務する事務所、事務長が持つ事務所、若手の有資格者が担当する事務所がありますが、うまくいっているのは、業務を実際に回している人が担当している事務所です。ツールに詳しい人よりも、業務の流れを知っている人のほうが、止める判断を正しく下せます。担当者を決めたら、その人が単独で判断を抱え込まないように、月に一度は所内で使い方を共有する場を作っておくと運用が続きます。

補助金の活用を検討する場合は、IT導入補助金の公式サイトで対象となるITツールや申請要件を確認します。年度によって枠組みが変わるため、公募要領の原文に当たるのが確実です。補助の対象になるのは登録されたITツールに限られるので、使いたいツールが登録されているかを先に調べてから、申請の可否を検討する順番になります。中小企業向けの支援制度全般は中小機構の情報にまとまっています。

これから論点になること

今後は、事務所の外側から求められる説明の水準が上がっていくことが論点になります。顧問先の側でもAI利用が進むため、事務所がどう使っているかを聞かれる場面が増えます。そのときに、使っていないと答えるのも、使っていますとだけ答えるのも、どちらも説明としては弱くなります。

技術面では、事務所内のデータを検索対象にする使い方が広がることが見込まれます。ここは外部AIへの入力とは設計が変わるため、扱いを分けて考える必要があります。

制度面では、個人情報保護法の見直しの議論が続いています。委員会の公表資料は個人情報保護委員会の報道発表で確認できます。改正の内容によって、事務所の入力ルールを見直す場面が出てきます。条文の変更は施行日とともに追う対象になります。

報酬の設計も論点になります。作業時間が短くなった業務について、従来どおりの時間単価で請求を続けるのか、成果物に対する価格へ移すのかは、事務所ごとに答えが分かれるところです。顧問先から効率化の分を値下げに反映してほしいと言われる場面も出てくるため、先に事務所の考え方を決めておくと交渉が楽になります。

言えるのは、AIを使うか使わないかの議論はすでに終わっていて、どう使ったかを説明できるかどうかに論点が移った、ということです。事務所の規模にかかわらず、入力ルールと確認工程を紙一枚に落とすところから始められます。

よくある質問

顧問先の資料を生成AIに入力してよいですか

事務所として先に決めておく問題です。個別の事案で入力が許されるかどうかは、扱うデータの性質と契約内容によって整理が変わるため、有資格者の判断が要ります。実務としては、個人を識別できる情報を落としてから入力する運用、法人向けプランに限定する運用を採る事務所が多く見られます。判断の出発点として個人情報保護委員会の注意喚起を読んでおくと、論点の見取り図が作れます。

無償版と法人向けプランで何が違いますか

入力データの取扱いが違います。多くの事業者は、無償版と法人向けプランで学習利用の扱いやデータ保持の条件を分けています。契約しているプランの公式ドキュメントを読むのが確実です。事務所での利用は法人向けプランに寄せる例が主流になっています。

AIが出した条番号をそのまま使ってよいですか

使わない前提で運用します。生成AIは実在しない条番号を実在するものと同じ文体で出力します。条文はe-Gov法令検索の原文を開いて確認し、確認できなかったものは書かない、という工程を作業フローに入れます。

事務所のAI利用規程は何から書けばよいですか

入力を禁止するデータの列挙から書き始めると進みます。使ってよいサービスの指定、匿名化の手順、外部に出す前の確認者、利用ログの扱いが続きます。細かく書きすぎると守られなくなるため、まずA4で1枚から2枚の分量に収める例が多く見られます。

顧問先にAI利用を説明する義務はありますか

条文から一律に決まるものではありません。士業の守秘義務は弁護士法第23条や税理士法第38条のように資格法に規定が置かれていますが、これらはAI利用を直接扱った規定ではないため、説明の要否は個別の事案ごとに整理する論点になります。実務では、聞かれてから答えるのではなく、事務所として先に説明方法を用意している例が増えています。

小規模事務所でも導入する意味はありますか

あります。人数が少ない事務所ほど、一人あたりの作業量が多く、要約と抽出の型で効果が出やすい傾向があります。導入で難しいのは技術ではなく運用ルールの整備なので、意思決定が速い小規模事務所のほうが立ち上げは短くなります。所内で決める人が少ないぶん、入力ルールを一枚にまとめて共有するだけで運用が回り始めます。

参考文献

• 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
• 個人情報保護委員会 注意喚起・行政上の対応
• e-Gov法令検索 個人情報の保護に関する法律
• e-Gov法令検索 弁護士法
• e-Gov法令検索 税理士法
• デジタル庁 デジタル社会の実現に向けた重点計画
• 情報処理推進機構 情報セキュリティ関連の各種ガイドライン
• IT導入補助金

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