労務相談の履歴をAIで検索できるようにする前に、整理しておきたいこと
労務相談の履歴をAIで検索できるようにする前に、業務文書として扱うか機密情報として扱うかを決める順序があります。社労士法・個人情報保護法・顧問契約の三つの観点から、分類・権限・送信境界を業務の中に置く流れをご紹介します。
労務相談の履歴をAIで検索できるようにする前に、業務文書として扱うか機密情報として扱うかを決める順序があります。社労士法・個人情報保護法・顧問契約の三つの観点から、分類・権限・送信境界を業務の中に置く流れをご紹介します。
Claude Codeは手元の端末で動きますが、顧問先データが外に出ないという意味ではありません。公式ドキュメントの記載をもとに、契約プランごとの学習利用の扱いと、事務所側で確認しておきたい設定を整理します。
税理士・社労士・行政書士事務所の業務を、計算で片づく部分・生成AIに向く部分・有資格者が判断する部分の3つに分ける設計と、生成させた文章の検査について整理します。
Difyやn8nを士業事務所で使う場面で、ライセンス・データ越境・APIキー管理・連携先規約・段階設計の論点を、業務の流れに沿って確認していきます。
税理士・弁護士・社労士・司法書士事務所の業務にAIを組み込むとき、自由入力欄を残すか無くすかで守れる範囲が変わります。顧客名を内部の記号に置き換えて処理し、生成後に戻す設計を、実装で確かめた内容とあわせて整理します。
税理士・弁護士・社労士・会計事務所のAI利用で採られる4つの対策 (学習除外設定・利用規約・所内ルール・伏せ字) を、守秘義務の説明として成立するかという観点から整理します。設計で解ける部分と、人の注意力に残る部分を分けて考えます。
顧問先データをAIに入力する前に説明するかどうかを、 個人情報保護法・委託監督・守秘義務・説明の重軽の4つの観点から見ていきます。 契約書とチェックリストへの反映の仕方もご紹介します。
OpenAIの開発中AIが隔離環境を脱出して外部企業に侵入した事件と、IPA『情報セキュリティ10大脅威2026』でAIリスクが初登場した状況を受け、税理士・弁護士・監査法人がChatGPT・Claude・Gemini・Azure OpenAI・ローカルLLM導入前に決めておく隔離・権限・監査ログの3視点をまとめました。
AIに相談した履歴は、サイドバーから削除してもバックエンドや派生データに残ります。どこに何がどれくらい残るのかを出典付きで整理し、守秘義務を負う事務所が確認する範囲をご紹介します。
顧客情報をAIに入れる前の5項目です。データ種別/利用目的/第三者提供・学習/保存期間/監査ログを、士業事務所の守秘義務と両立させる点検観点としてまとめています。
商用AIチャットツール (ChatGPT等) に顧問先の試算表や契約書を貼っていいか。士業事務所向けに、入れてよい・加工して入れる・入れない情報の3区分と、無料版/法人版の判断ポイントを整理します。
社内RAG・文書検索AIを入れる前に、所内文書を「渡してよい/渡さない方が安全/中間ゾーン」で仕分けておくと、守秘義務・利益相反・要配慮個人情報の論点が後から立ち上がりにくくなります。仕分けの考え方と運用例をご紹介します。
議事録AIの録音・文字起こし・要約の各工程で顧問先情報がどこに渡るかを工程別に分解し、同意取得・保管期間・委託先管理の点検項目を士業向けに整理します。
AI判例検索の架空判例ハルシネーション、海外の制裁事例、弁護士の守秘義務、依頼者情報入力の境界、出典確認5ステップを弁護士向けに整理します。
行政書士業務でAIをどこまで使ってよいかを整理します。独占業務との関係、下書きと最終判断の線引き、個人情報・守秘義務の運用ルールを実務目線でまとめます。
給与・マイナンバー・健康診断結果をAIに入力する前に、社労士事務所が踏むべきデータ区分判定と社労士の守秘義務チェックを整理します。
「守秘義務」 に関する業務課題を、 60 分の初回相談で整理できます。