「生成AI」という言葉を聞かない日は、ほとんどなくなりました。
ChatGPTをはじめとした生成AIは、資料作成や情報整理など、さまざまな場面で使われ始めています。

しかし、人事・労務の現場で「業務改善」という文脈で生成AIが活用されているかというと、まだ限定的だと感じています。
むしろ、「興味はあるが、どう使えばいいのかわからない」「現場に導入するのは不安だ」という声のほうが多いのが実情です。

人事・労務の業務は、制度対応が増え続け、ミスが許されず、しかも属人化しやすい。
その一方で、人を増やすことは簡単ではありません。
こうした状況の中で、従来と同じやり方の「業務改善」だけでは、限界が見え始めていると感じています。

だからこそ、私はいま 「生成AI×業務改善」 に取り組んでいます。
そして、その支援を社労士として行うことには、はっきりとした理由があります。

この記事では、
「なぜ、社労士が“生成AI×業務改善”をやるのか」
その考え方と背景について、整理してみたいと思います。

人事・労務の現場は、なぜこんなに回らないのか

人事・労務の業務は、年々「重く」なっています。
法改正への対応、社内ルールの整備、従業員からの個別相談、各種手続きや書類作成。
どれも重要で、しかも「間違いが許されない」ものばかりです。

その結果、多くの現場で次のような状態が当たり前になっています。

• 特定の担当者しか分からない業務が増えている
• 確認・修正・問い合わせ対応に追われ、常に時間が足りない
• 「本来やるべき仕事」に手が回らない

 

いわゆる属人化が進み、業務がブラックボックス化していく。
これは決して珍しい話ではありません。

さらに、人事・労務の業務は「例外対応」が多い分野です。
制度やルールを整えても、実際の現場では個別判断が求められる場面が頻繁に発生します。
その都度、人が考え、調べ、文章を作り、説明をする。
この積み重ねが、業務負担を確実に押し上げていきます。

一方で、人を増やすことは簡単ではありません。
採用コストや人件費の問題もありますし、
そもそも「人事・労務が分かる人材」をすぐに確保できる企業は多くありません。

結果として、

• 忙しいのに、楽にならない
• 改善しているはずなのに、余裕が生まれない

 

そんな状態が、慢性的に続いてしまいます。

この状況は、個々の担当者の努力不足が原因ではありません。
業務の前提そのものが、「人が考え続けること」を前提に作られている。
ここに、人事・労務の業務が回らなくなる根本的な理由があります。

これまでの「業務改善」だけでは限界がある

人事・労務の業務改善と聞くと、
多くの場合、次のような取り組みが思い浮かびます。

• 就業規則や社内ルールの整備
• 業務フローの見直し
• システムやツールの導入

 

これらは、どれも間違いではありません。
実際、私自身も社労士として、こうした支援を数多く行ってきました。

しかし、現場を見続けてきた中で、はっきりしてきたことがあります。
それだけでは、業務は「楽」にならないという現実です。

制度を整えても、業務は減らない

就業規則を整備すれば、ルールは明確になります。
勤怠管理システムを導入すれば、集計作業は効率化されます。

それでも、現場の業務が大きく減ったと実感できるケースは、実は多くありません。

なぜか。
制度やシステムは、「判断」や「思考」までは代わってくれないからです。

• 個別ケースへの対応をどうするか
• この表現で問題ないか
• 過去の事例と整合性が取れているか

 

こうした判断は、結局のところ人が行います。
結果として、
「ルールは整ったが、考える仕事は減っていない」
という状態が生まれます。

「頑張り続ける改善」は長続きしない

もう一つの問題は、業務改善が「人の頑張り」に依存しがちな点です。

• ベテラン担当者が工夫して回している
• 忙しい中で、何とか時間を作って改善している
• 担当者が変わると、元に戻ってしまう

 

こうした改善は、一時的には成果が出ます。
しかし、長期的に見ると、次第に形骸化していきます。

なぜなら、
人が頑張り続けることを前提にした改善には、必ず限界があるからです。

業務が増えれば、改善は後回しになる。
人が入れ替われば、ノウハウは失われる。
結果として、「改善しているはずなのに、余裕が生まれない」状態が続きます。

ここに、従来型の業務改善が行き詰まる理由があります。

だから今、「生成AI」が業務改善に必要になる

これまで見てきたように、人事・労務の業務が回らなくなる大きな要因は、
「人が考え続けること」を前提に業務が組み立てられている点にあります。

文章を考える。
情報を整理する。
過去の事例を踏まえて、たたきを作る。
相手に伝わる形に整える。

人事・労務の現場には、こうした“思考を伴う作業”が数多く存在します。
そして実は、こここそが業務負担を押し上げている、最大の要因でもあります。

生成AIは「人の代わりに考える補助輪」

生成AIが得意とするのは、
ゼロから完璧な答えを出すことではありません。

• 情報を整理する
• 文章のたたきを作る
• 考えを言語化する

 

こうした作業を高速で下支えすることです。

人が一から考えなくても、
「叩き台」「方向性」「選択肢」を提示してくれる。
その結果、人は判断や確認といった、本来やるべき部分に集中できるようになります。

これは、業務を「人から切り離す」というより、
人の思考負担を減らすというイメージに近いものです。

中小企業ほど、生成AIの効果は大きい

生成AIの活用は、大企業向けの話だと思われがちです。
しかし、実際には逆です。

中小企業では、

• 人を簡単に増やせない
• 一人ひとりの業務範囲が広い
• 改善に割ける時間が限られている

 

こうした制約の中で業務を回しています。

だからこそ、
「考える時間」を短縮できる仕組みは、そのまま業務改善につながります。

新しいシステムを大がかりに導入しなくても、
業務のやり方を一から作り直さなくても、
比較的スモールスタートで効果を実感できる。

これが、生成AIが「今」注目される理由です。

それでも「誰が使うか」で結果は大きく変わる

ここまで読むと、
「生成AIを使えば、業務改善が一気に進むのではないか」
そう感じた方もいるかもしれません。

ただし、ここで一つ、はっきりさせておく必要があります。
生成AIは、使えば自動的に業務を改善してくれる“魔法の道具”ではありません。

むしろ、使い方を誤れば、
業務を複雑にしたり、リスクを高めたりする可能性すらあります。

間違ったAI活用は、業務改善にならない

実際の現場でよく見かけるのが、次のようなケースです。

• とりあえず生成AIを触ってみたが、業務には定着しなかった
• AIが出した文章を、そのまま使ってしまい、後で修正が増えた
• どの業務に使えばよいのか分からず、結局使われなくなった

 

これでは、業務改善どころか、
「新しい手間」を増やしているだけです。

特に人事・労務の分野では、

• 法令を前提にした判断が必要
• 個人情報や社内情報を扱う
• 表現一つでトラブルにつながる

 

といった特性があります。

この前提を理解せずに生成AIを使うと、
便利さよりもリスクの方が目立つ結果になりかねません。

重要なのは「ツール」ではなく「設計」

業務改善で本当に重要なのは、
どのツールを使うかではありません。

• どの業務の
• どの工程で
• 何を補助させたいのか

 

この整理ができて初めて、生成AIは力を発揮します。

逆に言えば、
業務を理解せずにAIだけを導入しても、成果は出ません。

だからこそ、
生成AIの活用は「ITの話」ではなく、
業務設計の話なのだと考えています。

なぜ、社労士が「生成AI×業務改善」をやるのか

生成AIが業務改善に有効だとしても、
誰が関わるかで結果が大きく変わる。
そうであれば、次に問うべきなのはこの点です。

なぜ、その役割を社労士が担うのか。

業務と法令の両方を前提に考えられる

人事・労務の業務は、
単に「早く」「楽に」なればよいものではありません。

• 法令に適合しているか
• 社内ルールとの整合性は取れているか
• 実際の運用に無理がないか

 

こうした前提を外してしまうと、
一時的に効率が上がったとしても、
後から必ず問題が表面化します。

社労士は、
業務の中身と法令の両方を同時に見ながら考える立場にあります。

だからこそ、
「この業務はAIに任せてよいか」
「ここは人が判断すべきか」
その線引きを、現実的に行うことができます。

「使える形」に落とし込むことが仕事

生成AIの活用というと、
ツールの紹介や操作方法の説明に終始してしまうことがあります。

しかし、それだけでは業務は変わりません。

• どの業務で
• どの場面に
• どのように組み込むのか

 

この設計がなければ、
生成AIは「触って終わり」の存在になってしまいます。

社労士としての業務改善支援は、
現場で回る形に落とし込むところまで伴走することにあります。

単に便利な使い方を教えるのではなく、
業務の流れの中に組み込み、
無理なく続く形を一緒に作る。

この視点があるからこそ、
生成AIは「業務改善の手段」として意味を持つのだと考えています。

名刺の1行に込めた意味

ここまで書いてきた内容は、
新しいサービスを思いついた、という話ではありません。

これまで人事・労務の現場を見続け、
業務改善に向き合ってきた中で感じてきた違和感と限界。
そこに対する、一つの答えが「生成AI×業務改善」でした。

その考え方を、できるだけシンプルな形で表したものが、
名刺の裏に加えた、次の1行です。

 

• 生成AIを活用した業務改善支援

 

「効率化」ではなく「業務改善」としたのは、
単に作業時間を短くすることが目的ではないからです。

業務の流れそのものを見直し、
人が本来やるべき仕事に集中できる状態を作る。
その結果として、負担が減り、余裕が生まれる。

生成AIは、そのための手段の一つにすぎません。
だからこそ、名刺では「AI」を前面に出すのではなく、
何を実現したいのかを表す言葉を選びました。

この1行には、
これまでの業務改善支援を土台にしながら、
生成AIという新しい手段を取り入れていく、
そんな意思を込めています。

これから支援していきたいこと

生成AIを活用した業務改善は、
特別な企業だけのものではありません。

人事・労務の現場で感じている
「忙しい」「余裕がない」「改善したいが手が回らない」
そうした違和感の延長線上に、自然に位置づけられるものだと考えています。

私がこれから支援していきたいのは、
生成AIを“導入すること”そのものではなく、
業務が実際に楽になり、回るようになる状態を作ることです。

そのために、

• 現在の業務を整理する
• 生成AIを使うべきポイントを見極める
• 無理なく続く形に落とし込む

 

こうしたプロセスを、一つひとつ丁寧に進めていきたいと思っています。

生成AIは、使い方を誤れば負担になります。
一方で、業務の前提を理解した上で使えば、
確実に「助け」になる道具です。

人事・労務の業務改善に向き合ってきた社労士として、
そのちょうどよい距離感を、一緒に探していければと考えています。