士業（会計・法務）のAI導入：『情報の整理』をAIに、『意思決定』を人に分担する実務

士業でAIを使う話は、AIが専門家の仕事を代わるかどうかという問いになりがちです。実務で大事なのは、情報の検索・整理・下書きをAIに任せ、判断と責任を人が担う線引きを先に決めることです。この記事では、会計・法務の事務所がこの分担を設計し、専門家としての信頼を守りながら進めるための確認項目を整理します。

まず決めること：AIに任せる業務と、人が守る領域の線引き

士業の業務は、条文・判例・通達や顧客の資料と向き合う時間が長く、情報を探して整理する作業に多くの時間が使われてきました。生成AI（文章を作成・処理するAI）は、この作業を短くできる可能性があります。AIは確認が必要な若手アシスタントとして捉え、最終的な判断は専門家が持つと決めておきます。

• AIが得意な業務：判例や議事録からの情報の抽出、契約書の初稿、多言語文書の翻訳、領収書の仕訳、規定の要約
• 人が担う業務：顧客の本当のニーズの把握、個別事案の判断、交渉の場での対応、利害の調整、法的・税務的な責任
• 一緒に進める業務：リサーチ結果による論点の整理、スキームの検討、顧客への説明資料の作成

たとえば契約書のレビューでは、AIに不利な条項を挙げさせると見落としを減らせます。ただ、その条項をあえて受け入れて別の有利な条件を引き出すといった判断は、人にしかできません。AIは気づきを与える道具であり、決定は専門家が下します。

チェックリスト1：業務を棚卸しして、AIに任せる作業を特定しているか

• どの作業にどれだけ時間がかかっているかを、見える形にしているか
• リサーチや要約など、AIに任せる効果が大きい作業を特定しているか
• いきなり本番業務に使わず、所内の知識共有から試す計画になっているか

AIを導入すると決めたとき、最初に取り組むのはツールの選定ではありません。業務を棚卸しし、どこにAIを使うかを決めることです。所内の知識共有から始めると、リスクを抑えながら職員が使い方に慣れていけます。

チェックリスト2：内部データをAIが扱いやすい形に整えているか

• 過去の成果物やノウハウを、AIが検索・処理しやすい形で整理しているか
• ファイル名の付け方やフォルダの構成をそろえているか
• 所内の信頼できるデータや最新の法令集を参照させる仕組みを検討しているか

AIは与えられたデータに基づいて回答するため、元の情報がばらばらでは力を発揮できません。RAG（検索拡張生成：所内の資料を検索し、それを根拠に回答を作る手法）を使うと、回答の根拠が明確になり、人が裏取りしやすくなります。

チェックリスト3：セキュリティと利用ルールを明文化しているか

• 顧客の個人情報や機密情報について、AIへの入力の禁止事項を決めているか
• 入力データが学習に使われない設定（オプトアウト）や、法人向けの環境を使っているか
• AIの回答を必ず人が確かめる手順を、ルールに入れているか
• 必要に応じて、顧客からAI利用の承諾を得ているか

入力したデータが外部に漏れたり、AIモデルの学習に使われたりすることは、守秘義務を負う士業にとって重大なリスクです。一般向けの無料版をそのまま実務に使わず、法人向けの契約や安全な環境が確かめられたシステムを選びます。顧客との契約内容によっては、事前の承諾や入力時の匿名化といった配慮も必要です。

チェックリスト4：AIの回答を疑い、検証する流れがあるか

• ハルシネーション（もっともらしい誤り）が起こる前提で運用しているか
• AIが示した根拠を、人が確かめてから使っているか
• 過去のデータの偏りが、提案に表れていないかを見ているか

大規模言語モデル（LLM：大量の文章から学び、自然な文章を作る技術）は、確率的に次の言葉を選んでいるため、事実と異なる内容を出すことがあります。また、過去のデータに偏りがあれば、保守的すぎる提案や不当な提案につながることもあります。社会の要請や倫理観を反映させるのは、専門家の役割です。

AIはもっともらしい誤りを出すことがある。専門家は、AIの回答を確かめることから始める。

チェックリスト5：リサーチと下書きの流れを組み替えているか

• 過去の質疑応答事例から、似たケースと共通する判断基準を抽出させているか
• 箇条書きのメモから、通知文や報告書の下書きを作らせているか
• 作成した書類の誤字や論理の矛盾、条文の引用の誤りを指摘させているか

税制改正の解説を作る場合なら、改正の要点の抽出と構成案をAIに任せ、人は内容の精査と顧客に合わせた助言に時間を使えます。事務作業が減れば、顧客と話して悩みや不安を理解する時間を増やせます。少人数の事務所でも、リサーチや下書きをAIに補助させると、限られた人員で一件ごとの質を高めやすくなります。

MGCのAIソリューションの場合

MGCでは、AIソリューションとして、業務へのAIの組み込みをPoC（小さく試して効果を確かめる段階）から進めています。PoCは100〜300万円が目安で、本番導入は要件に応じて個別にお見積もりします。

期間はパイロット運用2〜4週間・本番運用1〜3ヶ月が目安で、対象にする範囲によって変わります。職員がAIの使い方を学ぶ研修（1名398,000円（税込）・標準20時間）も提供しています。初回相談・お見積もりまでは無料で、専門チームが一貫して担当します。

• AIソリューション：業務へのAIの組み込みを、PoCから本番運用まで進める支援
• 料金の考え方：研修の受講料と、AIソリューションの費用の構成

まとめ

士業でAIを使うときは、まずAIに任せる業務と、人が守る領域の線引きを決めます。そのうえで、業務の棚卸し、内部データの整理、セキュリティと利用ルール、回答を検証する流れ、リサーチと下書きの組み替えの5つを確認してください。情報の整理をAIに任せ、専門家は判断と顧客対応に集中しやすくなります。

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