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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。

士業事務所のRAG導入で起きる古い情報混入・顧問先資料の混在を、文書整理6軸(分類・更新・権限・引用元・形式・暗号化)で導入前に点検する手順を整理しています。

国税庁・ASBJ・e-Govなどの公的情報のみを参照するAIは、ハルシネーションを減らす点で有効ですが、士業実業務の大半は公的情報の外側にあります。業務に必要な四つのデータ範囲と、それぞれに必要なAI設計を整理します。

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。

ChatGPT等の汎用LLMとRAGは、選択肢として並ぶものではなく、役割の違う道具です。士業業務の中で、一般論で済む場面と自社固有データを引く場面をどう分けて考えるか、運用例をご紹介します。

新人がベテランに同じ質問を10回する状況をAI化する前に、鮮度・引用元・権限の3点で整理する論点と、内製と委託の境界を提示します。

士業事務所でAIを業務に入れる前に通る文書の棚卸しを、分類・ラベル付け・廃止・統合・暗号化の流れで見ていきます。所内・外注・専門家の担い分けも合わせて扱います。

「RAG」に関する業務課題を、 60 分の初回相談で整理できます。