就業規則の改訂依頼を受けた社労士の方が、条文ドラフトを生成AIにレビューさせる場面が、少しずつ増えてきました。論点になるのは、出てきた指摘や修正案を顧問先にお渡しする手前の段階です。「レビュー結果です」と添えて、AI出力をそのまま転送してよいのか。送るとして、どの粒度まで社労士の方ご本人の名義で出すのか。案件ごとに毎回ゼロから考えていると、急ぎの差し戻しが続いた場面で線が揺らぎやすくなります。
本稿では、AIに下書きのレビューを手伝ってもらった結果を顧問先にお渡しする前に、事務所として置いておきたい判断の線と、線を引き直す必要が出てくる場面の例をご紹介します。個別事案での責任分界は、委任契約の文言・事務所の運用設計・適用される法令に依存します。本稿は一般論としてお読みください。
顧問先に渡る形を、いくつかの型で見ておく
社労士事務所の運用では、AIレビュー結果が顧問先に渡る形には、いくつか似たパターンが見えてきます。
| 渡し方 | 顧問先に渡るもの | 社労士の方の関与 | 起きやすいこと |
|---|---|---|---|
| 一次提供型 | AI出力をほぼそのまま転送 | 名義は社労士の方、中身はAI | 誤りがあった場合、責任が社労士の方に戻ってきます |
| 加工型 | AI出力から社労士の方が抽出・要約 | 社労士の方が論点を選別 | 抽出基準が言語化されていないと、担当者ごとに差が出やすくなります |
| 判断型 | 社労士の方の見解として整形 | 社労士の方が条文解釈を上書き | 加工型より工数はかかりますが、本来の業務に近い形になります |
「一次提供型」は最も速い形ですが、AI出力に誤った条文解釈や古い助成金情報が含まれていた場合、社労士の方の名義で誤情報をお渡ししたことになる場面が出てきます。守秘義務の論点とは別に、業務上の注意義務の話につながりやすい型です。
「判断型」は時間がかかる一方、本来の社労士業務の延長線上にあります。現場で迷いやすいのは、どこで止めるかを社労士の方ご自身も顧問先も把握しないまま、AI出力が顧問先まで流れていく場面です。型のどこに着地させているかを、案件着手前に共有しておく事務所もあります。
事実の指摘と、解釈を含む指摘を分けて見ておく
AIレビュー結果を読むと、事実の指摘と解釈の指摘が混ざって出てくることが多いです。
- 事実の指摘の例: 「第12条の引用法令番号が旧法のままになっています」「2024年改正で削除された条項が参照されています」
- 解釈の指摘の例: 「この懲戒事由は判例上限定解釈される傾向があるので、表現を弱める案があります」
事実の指摘は、条文番号の置換やリンクの差し替えに近い性質です。AIが拾ったリストを社労士の方が一次資料と突き合わせて、合っていればそのまま顧問先にお渡しできる場面もあります。
解釈の指摘は、判例の射程・運用実態・顧問先の業態を踏まえた判断が要ります。AIが判例名と要旨を挙げていても、その判旨が当該事案に射程内かは、社労士の方の判断で詰める必要が出てきます。この層の出力を「AIレビュー結果」として顧問先にそのまま流すと、社労士の方の名義による判例解釈として受け取られる余地が出てきます。
現場では、AI出力を受け取った時点で「事実の指摘」「解釈の指摘」と色分けしておくと、後段の判断が機械的に進みやすくなります。
顧問先側で一次資料に当たれる導線をつけておく
AIレビュー結果を顧問先にお渡しする際に、顧問先側で一次資料に当たれる導線がついているかは、責任分界の見え方を大きく変えます。
導線がついていない場合、顧問先は「社労士の方が出した結論」として受け取られる場面が増えます。導線がついている場合、顧問先はAI出力を「社労士事務所が引用した二次的な情報」として読み取れます。
最低限の導線として、次のような体裁を標準にしている事務所もあります。
- 修正候補の根拠条文番号と、e-Gov法令検索などの公式URLを併記する
- AI出力をベースにした旨を明示する一文を冒頭に置く（例: 「以下はAI補助のレビューを踏まえて社労士で確認した結果です」）
- 「AI出力をそのまま転載した箇所」と「社労士の方が書き換えた箇所」が見分けられるよう、色や注記で区別する
導線をつけておくと、後日「この記載の根拠は何でしたか」と問われた場面で、AI出力の文言と一次資料との対応が再現できます。
社労士の方ご本人の判断を載せる論点を残しておく
AIレビュー結果を顧問先にお渡しした「後」に残る作業の所在も、線を引いておきたい観点です。
AI出力には、判断を要さずに適用できる指摘と、社労士の方の判断が要る論点が混ざって出てきます。後者まで顧問先にそのままお渡しすると、顧問先側で「自社で決めなければならない」と受け取られる場面が出てきます。社労士業務の本旨は、ここで判断を引き取ることにあるとも言えそうです。
顧問先にお渡しする前に、AI出力からこんな論点を抜き出して、社労士の方が見解を載せる流れにしている事務所があります。
- 懲戒事由・解雇事由のうち、判例の射程に依存する記述
- 育児・介護・有期雇用に関する制度の選択肢が複数並ぶ箇所
- 36協定・変形労働制・固定残業代など、運用実態と就業規則の整合が問われる箇所
- 顧問先固有の業種規制（建設業の安衛法、医療機関の医療法など）が絡む条項
これらは解釈の指摘と重なる場面が多いので、社労士の方の見解を上書きしてからお渡しする立て付けにしておくと、後日の問い合わせで揺らぎにくくなります。
案件着手前に置いておきたい運用設計
事案ごとに毎回判断していると、繁忙期に線がぶれやすくなります。案件着手前に事務所として固めておきたい項目を並べておきます。
- AIレビューに使うツールと契約プラン（学習利用が抑止されているか）を案件ごとに記録する
- 入力する就業規則ドラフトから、要配慮個人情報や顧問先名が読み取れる箇所を除去する
- AI出力を「事実の指摘」「解釈の指摘」「社労士の方の判断が要る論点」に分けてラベリングする
- 顧問先にお渡しする前に、解釈と判断の層は社労士の方が上書きする
- 顧問先にお渡しする体裁に、根拠条文の公式URLとAI補助である旨の注記を含める
毎回フルで回す必要はありませんが、各項目を「どの場面では省略してよいか」を事務所内で言語化しておくと、繁忙期の線引きが揺らぎにくくなります。
AIに手伝ってもらった結果を顧問先にお渡しする判断は、「AIを使ってよいか」というより「どの粒度まで社労士の方の名義で出すか」の話に置き換わってきます。事実の指摘で止めるのか、解釈まで踏み込むのか、社労士の方の判断を上書きしてからお渡しするのか。案件着手前に着地点を決めておくと、差し戻しが重なる場面でも線が崩れにくくなります。
参考
- e-Gov法令検索 / 社会保険労務士法
https://elaws.e-gov.go.jp/document?lawid=343AC1000000089 - 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について」（2023年6月2日）
https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/ - 厚生労働省「モデル就業規則」
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/roudoukijun/zigyonushi/model/ - 全国社会保険労務士会連合会（公式）
https://www.shakaihokenroumushi.jp/