ヨハクルの助成金チェック約80%削減社労士事務所が公表値を読み解く7つの確認点

助成金チェック業務の削減率とは、事務所が助成金の要件確認にかける工数の減り方を示す数字のことです。

約80%という削減率を見たとき、自分の事務所でも同じ結果が出ると考えてよいのでしょうか。株式会社Lean Stackは2026年5月12日、社労士事務所向けのAI・DX支援サービスヨハクルの導入事例として、シンカ社会保険労務士法人で助成金チェック業務が約80%削減されたと発表しました（出典: PR TIMES 株式会社Lean Stack プレスリリース）。この記事では、この公表値の前提を整理し、自事務所で再現性を確かめる7つの確認点を手順として示します。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。サービスの優劣は評価せず、個別の導入判断は事務所で行ってください。

公表された内容を、発表文の範囲で整理する

まず、発表文に書かれている事実だけを確認します。ヨハクルは、株式会社Lean Stackが運営する社労士事務所向けのサービスで、10時間以上のオーダーメイドAI研修、社労士事務所専用のカスタマイズAIの構築、質問チャットサポートの3本柱で構成されると説明されています（出典: PR TIMES 株式会社Lean Stack プレスリリース）。

シンカ社会保険労務士法人への導入では、業務フローのヒアリングから、AI活用による効率化の効果が大きい課題を7項目特定し、オーダーメイドのAI研修を全9回実施したとされています。専用のカスタマイズAIは、給与計算、キャリアアップ助成金の申請書類作成、助成金の要件チェックなどに対応する環境として設計されたと書かれています（出典: PR TIMES 株式会社Lean Stack プレスリリース）。

成果として公表されているのは、助成金チェック業務が約80%削減、書類作成や手続き業務が50%以上削減という2つの数字です。同じ発表文には、これらは導入初期段階における数値であると注記されています。一方で、比較の基準になる導入前の工数や件数、測定の期間、母数、削減の単位が時間か件数かについては、本文から確認できませんでした（出典: PR TIMES 株式会社Lean Stack プレスリリース）。

もう1点、押さえておきたいのは、これが提供元による発表だという点です。数値は提供元の報告であり、第三者が検証した結果とは書かれていません。ASCII.jpの記事も、同じ約80%という数字を、導入初期段階の数値という注記つきで伝えています（出典: ASCII.jp）。公表値は参考情報として読み、自事務所での計測に置き換えて判断する、というのが基本の姿勢になります。

自己申告の数字をどう読むかという考え方は、当サイトの契約レビューAIの法律事務所事例4件自己申告の数字をタイムチャージ目線で読む7つの注意でも整理しています。弁護士事務所向けの記事ですが、社労士事務所にもそのまま使える読み方です。

助成金の確認業務は、どこまでをAIに任せられるのか

助成金の要件チェックという業務を分解してみます。キャリアアップ助成金を例にすると、厚生労働省のページには、正社員化支援と処遇改善支援の区分があり、コースとして正社員化コース、障害者正社員化コース、賃金規定等改定コース、賃金規定等共通化コース、賞与・退職金制度導入コース、短時間労働者労働時間延長支援コースが並んでいます（出典: 厚生労働省キャリアアップ助成金）。

同じページには、各コースの実施日の前日までにキャリアアップ計画を作成して提出することが必要である旨の記載があります。また、支給申請の様式や支給金額は取組を行った日によって異なるため、該当する様式をダウンロードするよう案内されています。支給要領の最新版は令和8年4月8日付けと掲載されています（出典: 厚生労働省キャリアアップ助成金）。

この記載から分かるように、助成金の確認には、取組日の特定、適用される様式と支給要領の版の確認、顧問先の就業規則や賃金台帳との突合といった工程が含まれます。AIが得意なのは、資料同士の突合や、チェックリストの下書き、不足書類の洗い出しといった、定型的な部分です。支給要件に該当するかどうかの判断や、計画届の提出時期の最終確認は、社会保険労務士が行う工程として残ります。

ここで大切なのは、削減率が何を分母にしているかです。要件チェックの中で、書類の突合だけを短縮したのか、判断の工程まで含めて短縮したのかで、数字の意味は変わります。発表文からはその内訳が読み取れませんので、自事務所で試す際は、工程ごとに時間を計測する設計にします。

公表値を自事務所で検証する7つの確認点

ここからは実装です。社会保険労務士と事務スタッフが数名ずつ在籍する事務所が、助成金チェックにAIを導入するかを検討する場面を想定します。各確認点で、何を用意し、何が分かるかを書きます。

1つ目の確認点は、現状の工数の計測です。直近に処理した助成金案件を数件選び、受付から提出までの各工程に、実際にかかった時間を記録します。入力は過去の作業記録、出力は工程別の所要時間です。記録がない場合は、次の案件から計測を始めます。公表値と比べる前提が、ここで初めて作れます。

2つ目は、対象業務の範囲の定義です。助成金のチェック業務とは、書類の突合までを指すのか、要件の適否の整理まで含むのかを、事務所内で言葉にします。曖昧なまま導入すると、削減率の議論が噛み合いません。

3つ目は、測定期間の設計です。導入初期はAIの設定や慣れの影響を受けやすい時期です。発表文でも導入初期段階の数値と注記されていたとおり、期間によって数字は動きます（出典: PR TIMES 株式会社Lean Stack プレスリリース）。事務所としては、初期、安定期の2時点で測ると、比較しやすくなります。

4つ目は、AIに渡す資料の範囲の決定です。顧問先の賃金台帳や就業規則などを、どの形式でAIに渡すかを決めます。ここは次の章の守秘義務の論点と直結するため、先に決めておきます。

5つ目は、プロンプトの設計です。助成金の要件確認の下書きに使う依頼文の例を、架空の事例で示します。

あなたは社労士事務所の助成金チェックの補助をします。
以下は架空のC社の状況です。
・従業員数は少数、有期契約労働者の正社員化を検討中
・就業規則の該当条文の抜粋と、賃金台帳の抜粋を添付します
提出された資料から、助成金の申請に向けて確認が必要な項目の
チェックリストの案を作ってください。
適否の判断はせず、資料が不足している箇所と、
社会保険労務士が確認すべき箇所を分けて列挙してください。
不明な点は「要確認」と書いてください。

返ってくるのは、確認項目の案と不足資料の一覧です。このチェックリストをそのまま顧問先に出すことはしません。社会保険労務士が、厚生労働省の最新の支給要領と照合してから使います。

6つ目は、支給要領と様式の版管理です。厚生労働省のページが示すとおり、様式や支給金額は取組日によって異なります（出典: 厚生労働省キャリアアップ助成金）。AIが古い版を前提に回答しないよう、確認した版を記録し、チェックのたびに参照元の日付を添える運用にします。次のような依頼文も使えます。

先ほどのチェックリストの各項目について、根拠として参照した
支給要領の版（日付）と該当箇所を書いてください。
参照できなかった項目は「参照不可」と書き、推測で埋めないでください。

7つ目は、削減効果の事後検証です。導入後の工程別の所要時間を、1つ目で計測した値と並べ、削減した工程と変わらなかった工程を分けて記録します。削減できた時間を、顧問先への相談対応や新規案件にどう回すかまで書き残すと、導入の効果を報酬設計に結びつけやすくなります。

関連する運用として、AI労務君PROの選定軸を整理したAI労務君PROを社労士事務所に入れるか月額3万円のRAGを見る7つの判断軸も、導入判断の参考になります。

同じ発表文にある他の事例を、どう読み分けるか

同じプレスリリースには、シンカ社会保険労務士法人のほかに、社会保険労務士事務所アスタリスクで就業規則業務が95%削減、社会保険労務士法人フォーシーズンで給与計算業務が80%削減、という事例も並んでいます。いずれも前提条件は記載されていません（出典: PR TIMES 株式会社Lean Stack プレスリリース）。

数字が大きいほど、読み手は期待を高めます。しかし、削減率は分母が小さい業務ほど大きく出やすい性質があります。もともと短時間で済んでいた作業がさらに短くなれば、削減率は大きく出ますが、事務所全体の月間工数に占める割合は小さいかもしれません。逆に、削減率が控えめでも、分母が大きい業務であれば、削減できた時間の総量は大きくなります。事例を読むときは、削減率だけでなく、その業務が事務所の工数全体に占める割合を、自事務所のデータで見る必要があります。

また、業務の種類によって、AIとの相性は異なります。助成金のチェックは、要件という文章化されたルールと、顧問先の資料を突き合わせる性質が強い業務です。給与計算は、計算そのものは既存の給与システムが担い、AIは周辺の確認や書類作成を補助する構図になります。就業規則は、条文の整合や差分の確認が中心です。業務ごとに、AIが担う工程が違うことを意識して、自事務所で試す業務を選びます。

自事務所で試算するための枠組み

自事務所の削減効果を見積もるための枠組みを示します。具体的な数字は、事務所ごとの実績で埋めてください。

見積もりの基本は、対象業務の月間件数に、案件ごとの現状の所要時間を掛け、AI導入後の所要時間との差を求める計算です。式にすると、月間削減時間は、月間件数と、導入前の案件ごとの時間から導入後の案件ごとの時間を引いた値の積になります。ここに、確認工程の追加時間を差し引きます。AIが作った下書きを有資格者が確認する時間は、導入後の案件ごとの時間に含めて計測します。この確認時間を含めないと、削減率が実態より大きく見えてしまいます。

次に、削減できた時間の使い道を決めます。時間単価で考える事務所であれば、削減できた時間を顧問先への相談対応に回すのか、新規の受任に回すのか、所員の負担軽減に回すのかを、あらかじめ決めておきます。使い道が決まっていない削減時間は、事務所の収益に結びつきにくくなります。

最後に、導入にかかる費用を差し引きます。研修の時間、サービスの利用料、環境構築の工数が対象です。利用料は提供元に確認し、数字を台帳に記録します。これらを並べて、効果が費用を上回るかどうかを、自事務所の数字で見ます。公表値は、この見積もりの入力にはせず、あくまで参照にとどめるのが、再現性を確かめるうえでの安全な使い方です。

研修と定着の設計で、見ておきたい点

ヨハクルの発表文では、10時間以上のオーダーメイドAI研修が柱の1つとされ、シンカ社会保険労務士法人には全9回の研修が実施されたと書かれています（出典: PR TIMES 株式会社Lean Stack プレスリリース）。研修を中心に据えた導入という点は、AIツールを入れるだけで終わらせない設計として注目できます。

事務所が自前で研修を設計する場合の考え方を書きます。最初の回は、事務所の業務の棚卸しで、どの業務にどれだけ時間がかかっているかを、全員で共有します。次の回は、AIの出力を疑う練習で、存在しない条文や古い要領が示される例を見せ、確認の習慣をつけます。その後は、実際の案件に近い架空の事例を使った演習を行い、最後に、規程と手順書への反映と、点検の周期の確認を行います。

研修の効果は、受講した人数や回数では測れません。研修後に、実際の案件でAIの下書きを使った回数、確認で修正した箇所の数、手順書の更新回数といった実績を、記録しておくと、定着の度合いを確認できます。研修を終えた後の運用は、事務所の生成AI利用規程を四半期で点検する改訂履歴とインシデント振り返りの7手順の型が使えます。就業規則の改定の場面での運用は、就業規則の改定案を生成AIで下書きする差分確認と社労士・弁護士レビューの7手順にまとめています。

顧問先の台帳をAIに渡す前に決めておく守秘義務・規程上の論点

助成金のチェックには、賃金台帳、雇用契約書、就業規則など、顧問先の個人情報や内部情報が含まれます。生成AIを使う際の守秘義務の論点を整理します。

社会保険労務士法第21条の見出しは「秘密を守る義務」で、開業社会保険労務士又は社会保険労務士法人の社員は、正当な理由がなくて、その業務に関して知り得た秘密を他に漏らし、又は盗用してはならない、と書かれています。その地位でなくなつた後においても同様とされています（出典: 社会保険労務士法第21条）。生成AIに資料を渡す行為が、この条文でいう秘密を他に漏らすことに結びつくかどうかは、ツールの契約条件や設定、顧問先の同意の有無によって変わり得る論点です。当てはめは有資格者が個別に行ってください。

個人情報の面では、個人情報の保護に関する法律の第27条に、第三者提供の制限に関する規定があります（出典: 個人情報の保護に関する法律第27条）。AIサービスへの入力が、この規定でいう第三者への提供に結びつくのかは、サービスの利用規約、入力データの取扱い、委託の構造によって論点が分かれます。

規程に落とす場合の運用例を、断定を避けて書きます。1つは、賃金台帳などの個人情報は、氏名や社員番号を仮名に置き換えてからAIに渡す、という運用です。もう1つは、AIに渡す資料の種類と、使ってよいツールの一覧を、事務所の台帳に記録する運用です。顧問契約の締結時に、AIの利用範囲を説明して記録を残す方法もあります。いずれも運用例であり、事務所の実情に合わせて有資格者が文言を決めてください。

ヨハクルのような外部サービスを使う場合は、事業者との間で入力データがどう扱われるかを、契約書や利用規約で確認します。確認すべき観点は、入力データの学習利用の有無、保存期間、再委託先の有無、削除の方法の4点です。この確認は、事務所の責任者が行い、結果を台帳に残します。

導入後に起こりやすい失敗例と回避策

想定される失敗を3つ挙げます。いずれも実在の事務所の事例ではなく、運用上の想定です。

1つ目は、公表値を目標値にしてしまうことです。約80%という数字を事務所の目標に置くと、達成できなかったときに導入が失敗と評価されます（出典: PR TIMES 株式会社Lean Stack プレスリリース）。回避策は、1つ目の確認点で測った自事務所の工数を基準にすることです。公表値は、発表文にあるとおり前提条件が確認できないため、目安にとどめます。

2つ目は、古い支給要領を前提にしたチェックが通ってしまうことです。AIが過去の版の知識で回答し、現行の様式と食い違うことがあります。回避策は、6つ目の確認点にある版管理と、参照元の日付の記録です。

3つ目は、確認工程が省略されることです。時間が削減されると、最終確認の時間まで削られていく流れが起こり得ます。回避策は、社会保険労務士が最終確認する工程を、手順書の中に固定することです。AIが示した結果と、厚生労働省の要領を並べて確認した記録を、案件ごとに残します。

費用・工数・体制の目安

ヨハクルの料金は、今回確認した発表文には記載がありませんでしたので、本記事では触れません。費用は提供元に確認してください。

工数の面では、導入前の計測に必要な時間が最初の負担になります。数件の案件を計測し、工程を定義し、記録の様式を決める作業です。これは外部サービスの有無にかかわらず必要な準備で、AIを導入しない場合でも、事務所の業務改善の土台になります。

体制は、導入責任者、運用担当、確認担当の三役を分けて考えます。小規模な事務所では兼務になりますが、AIの設定を作った人と、出力を確認する人は、別の人にすると見落としが減ります。研修の時間も確保する必要があり、発表文では10時間以上の研修が示されています（出典: PR TIMES 株式会社Lean Stack プレスリリース）。

提供元に事前に確認しておきたい質問も、文章にして残しておきます。公表された削減率の測定条件、つまり比較の基準と測定期間と母数と単位を、どこまで開示してもらえるかが1点目です。2点目は、入力したデータの学習利用の有無と保存期間、再委託先の範囲です。3点目は、制度改正があった場合に、専用AIの参照資料をいつ、誰が更新するのかという運用の分担です。4点目は、契約を終了する場合に、事務所のデータをどう返却し、どう削除するかという出口の条件です。これらの回答は書面で受け取り、事務所の台帳に保管しておくと、顧問先に説明する際の根拠として使えます。

公表値から言える範囲の考察と、今後の論点

一次情報から言える範囲で考察します。確認できた事実は、提供元が導入初期段階の数値として約80%と50%以上を発表した、ということです（出典: PR TIMES 株式会社Lean Stack プレスリリース）。測定条件が確認できない以上、この数字から導けるのは、助成金の確認業務にはAIの効果が出やすい工程が含まれている可能性がある、という程度にとどまります。

今後の論点は2つあります。1つは、事例が増えたときに、測定条件が併記されるかどうかです。条件つきの事例が増えれば、事務所の規模や業務構成に近い事例を探しやすくなります。もう1つは、助成金の制度改正のたびに、AIの設定や参照資料をどう更新するかです。厚生労働省のページは、Q&Aが改訂されたことを令和8年7月29日付で掲載しています（出典: 厚生労働省キャリアアップ助成金）。更新の頻度に対応できる運用かどうかが、導入の継続性を左右します。

なお、本記事はヨハクルや提供元の評価を目的としたものではありません。確認できた一次情報の範囲で、公表値をどう読み、自事務所でどう検証するかの手順を示したものです。サービスの導入を検討する際は、提供元の最新の資料と、事務所の規程、顧問先との契約内容を並べて、有資格者が判断してください。

よくある質問（FAQ）

約80%削減は、どの業務の数字ですか。

発表文では、助成金チェック業務の削減率として示されています。比較の基準や測定期間は、本文から確認できませんでした（出典: PR TIMES 株式会社Lean Stack プレスリリース）。詳細は提供元に確認してください。

自事務所でも同じ削減率になりますか。

同じ結果になるかどうかは、事務所の業務構成や案件の種類によって変わり、公表された情報からは判断できません。1つ目の確認点にある自事務所の工数計測が、比較の出発点になります。

助成金の判断をAIに任せてよいですか。

要件の適否の判断は、社会保険労務士が行う工程として残す運用が考えられます。AIは、資料の突合やチェックリストの下書きの補助として使い、最終確認は有資格者が行います。

顧問先の賃金台帳をAIに入力してよいですか。

入力してよいかどうかは、守秘義務の条文、顧問契約の内容、ツールの契約条件を踏まえて、有資格者が判断する事項です。仮名化してから渡す運用や、顧問先への説明と同意の記録といった方法があります。

導入前に何を準備すればよいですか。

直近の案件の工程別の所要時間の記録、対象業務の範囲の定義、AIに渡す資料の範囲の決定の3点です。この3点が決まっていれば、導入後の効果を自事務所の数字で検証できます。

他のサービスと比べる場合の観点は何ですか。

学習利用の有無、保存期間、再委託先、研修の内容、サポート体制を、各社の公式資料で並べて確認します。料金は各社に確認してください。

参考文献

※士業のチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴事務所の業務に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
https://shigyonochikara.jp/contact/

本記事の作成体制について

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、それぞれ確認したうえで記載しています。引用元は本文中および参考文献にすべて明示しています。

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