業務改善・AI活用支援

人がやるべき工程と、機械に渡せる工程

たとえば残業の申請と集計という業務は、「申請を受ける」「内容を確認する」「台帳に転記する」「月次で集計する」「上限に近い人を把握する」「認めるかどうか判断する」といった工程に分かれます。

このうち判断が要るのは「確認する」と「認めるかどうか」だけです。残りは機械に渡せます。ところが実際の現場では、転記と集計に時間を取られ、肝心の確認と判断が後回しになっていることが多くあります。

仕分けの3分類

• やめる：誰も見ていない集計表、二重に作っている帳票、目的を説明できない作業
• まとめる：同じ情報を複数の場所に入れているものを、1か所に集約する
• 自動化する：転記、集計、締切前の通知など、判断を伴わない工程

この順番が重要です。やめられる作業を自動化しても、無駄が速くなるだけです。減らしてから、残ったものを自動化します。

減らす前に、まず見えるようにします

最初にやるのは、業務の流れを一枚の図にすることです。誰が・いつ・何を受け取って・何を出しているかを書き出します。

この作業だけで、社長と担当者の認識が食い違っていることが分かる場合があります。「その確認、実は誰も見ていません」「その表は3年前にやめた運用の名残です」といった発見が出てきます。図にする過程そのものが、棚卸しになります。

この時点で「手を入れない方がいい」とお伝えすることもあります。月に1時間しかかかっていない作業を自動化しても、費用に見合いません。効果が出るのは、頻度が高く、人数分繰り返され、締切のある業務です。

A勤怠の記録と集計

労務上の効き目：労働時間は客観的な方法で把握することが求められています（労働安全衛生法第66条の8の3、労働安全衛生規則第52条の7の3、および「労働時間の適正な把握のために使用者が講ずべき措置に関するガイドライン」平成29年1月20日）。打刻データがそのまま集計に流れる形にすれば、この要件を満たしながら作業も減ります。

Bシフトの収集と調整

提出のリマインドも自動で送れます。締切前に催促の連絡をして回る作業がなくなります。

C入社・退社の手続き

入社手続きは、1人あたりの作業がまとまって発生するため、効果が数字で見えやすい領域です。採用が続く時期ほど差が出ます。

マイナンバーは別扱いにします。特定個人情報は番号法で利用・保管の範囲が厳しく限定されているため、他の情報と同じ流れに混ぜません。回収経路と保管場所を分けて設計します。

D有給休暇の申請と残日数管理

労務上の効き目：年次有給休暇管理簿の作成と保存は義務です（労働基準法施行規則第24条の7）。また年5日の取得義務違反は労働者1人につき1罪として扱われます（労働基準法第39条第7項、第120条第1号）。手作業での管理は、人数が増えるほど抜けが出ます。

E社内連絡と周知

労務上の効き目：就業規則は労働者に周知しなければ効力の面で問題が生じます（労働基準法第106条）。規程を変えたときに「全員に届いた」記録が残る形にしておくと、後から争われたときの説明がしやすくなります。

F従業員からの問い合わせ対応

「有給はあと何日ですか」「年末調整の書類はいつまでですか」といった定型の問い合わせは、自動応答で十分に処理できます。担当者は判断が要るものだけに向き合えます。

向く業務と、向かない業務

向いている	社内通知文・案内文の下書き（健康診断の案内、年末調整の依頼文など） 就業規則や社内規程を、従業員向けの言葉に言い換える 面談記録や議事メモの要約と整理 手順書・マニュアルのたたき台づくり 長い資料から必要な箇所を探す
向いていない	解雇・懲戒・休職の可否など、最終判断を要する場面 法令の条文解釈をそのまま結論として使うこと 給与計算など、正確な数値が求められる処理 個人が特定される情報を扱う作業

AIの回答には、古い法令や存在しない条文が混ざることがあります。下書きはAI、確認は人という分担を崩さないことが前提です。

入力してよい情報・だめな情報

ここが実務でいちばん問題になります。禁止する情報を具体的に決めて、1枚の紙にしておきます。

入れない	従業員の氏名・住所・生年月日・連絡先 マイナンバー（特定個人情報） 給与額、賞与額、口座情報 健康情報（健診結果、診断書、病歴、休職の理由） 取引先の担当者名や機密情報
加工すれば可	氏名を「Aさん」に置き換える 金額や日付を丸める、ぼかす 会社名・部署名を伏せる
問題なし	個人が特定されない一般的な相談 公開されている法令・通達の文章 自社で作った文書の言い換えや要約（個人情報を含まないもの）

根拠と背景：個人情報保護委員会は、生成AIサービスに個人情報を含むプロンプトを入力する場合、特定した利用目的を達成するために必要な範囲内かを十分に確認するよう求めています。また、本人の同意なく個人データを含むプロンプトを入力し、それが機械学習に利用される場合には、個人情報保護法違反となる可能性があるとしています（「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」令和5年6月2日）。健康情報や病歴は要配慮個人情報にあたり、取得そのものに本人の同意が必要です（個人情報保護法第20条第2項）。

設定でリスクを下げられます。入力したデータを学習に使わない設定になっている法人向けプランを選ぶ、業務で使うサービスを1つに絞る、といった手当てを先にしておきます。どのサービスを使うかを会社が決めていない状態が、いちばん危険です。

作るもの ── AI利用ルール1枚

分厚い規程は誰も読みません。次の4点を決めた1枚があれば、実務は回ります。

1. 使ってよいサービス：会社が指定したものだけを使う
2. 入力してよい情報・だめな情報：上の表をそのまま社内向けに落とし込む
3. 使ってよい業務：下書き・要約・言い換えなど、具体的に列挙する
4. 最終確認者：外部に出す文書、法令に関わる判断は誰が確認するかを決める

作ったあと、全員に配って一度説明します。そこまでを支援します。

法制度の状況：日本では「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」（AI推進法）が2025年6月4日に公布され、同年9月1日に全面施行されました。事業者に関わるのは第7条の活用事業者の責務ですが、内容は努力義務であり罰則はありません。したがって現時点で企業が実務上気をつけるべきは、AI固有の法律よりも個人情報保護法と番号法の側です。

01　記録が「客観的」といえるか

自己申告だけの仕組みは、労働時間の把握方法として原則から外れます。打刻データなど、あとから第三者が確認できる記録が残る形にします。修正した場合は、誰がいつ何を直したかの履歴も残します。

02　保存年限を満たせるか

労働者名簿、賃金台帳、出勤簿などの重要書類は5年間（当分の間3年間）の保存が必要です（労働基準法第109条、附則第143条第3項）。クラウド上のデータで代える場合、契約終了後にデータが消える設計になっていないかを確認します。年次有給休暇管理簿、健康診断個人票にもそれぞれ保存年限があります。

03　就業規則と食い違わないか

システムの設定は、就業規則の内容そのものです。所定労働時間、休憩の与え方、打刻の丸め処理、固定残業代に含まれる時間数、有給の付与基準日──これらが規則と違う設定になっていれば、その仕組みは毎日違反を積み上げることになります。設定前に、規則の内容を必ず確認します。

04　誰がその情報を見られるか

スプレッドシートで台帳を作ると、共有範囲の設定を誤って全員が全員の給与を見られる状態になることがあります。個人データの安全管理措置は事業者の義務です（個人情報保護法第23条）。アクセス権限は、業務上必要な人だけに絞って設計します。

これが社会保険労務士が業務改善に入る意味です。システム会社は仕組みを作れますが、就業規則との整合や保存年限までは見ません。コンサルは業務は見ますが、実装まではしません。両方をひとりで見られることが、この事務所の位置づけです。