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士業のAI導入、実例集。

作業はAIに。決めるのは、先生に。

AIで楽になるところと、先生が決めるところ。事務所ごとの「ビフォー・アフター」を1枚の図にしました。

「想定モデル」は、相談でよく聞く状況をもとにした想定です。実在の事務所の結果ではありません。効果は事務所の状況によって変わります。

判断の重さ

軽い
決まった基準の中。AIが進めて、記録を残す。
中くらい
やり直しがきく。AIが案を出し、先生が止めなければ進む。
重い
お金や外への約束が動く。先生が決めるまで止める。
判断の重さについて、くわしく →

御所に近いものから。

御所の士業
ビフォー：下準備に追われる／アフター：データから引ける（導入例の図）

導入例／税理士／判断の重さ：重い

Y税理士事務所

事務所のデータをまとめ、

所長の質問にAIで答えを引けるように

4つのうち、いちばん時間のかかる作業を1つ選ぶ

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ビフォー：小さなことも所長に聞く。所長が外出中だと、戻るまで手が止まる／アフター：判断を3段に分け、中くらいは「所長が止めなければ進む」にする（想定モデルの図）

想定モデル／全士業共通／判断の重さ：中くらい

所長の確認待ちで、仕事が止まる

先週、所長に聞いたことを3段に分けてみる

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ビフォー：ルールと管理表を作ったが、人によって使い方が違い、更新が止まる／アフター：普段どおりに残った記録を、AIが後から整理して関係を見つける（想定モデルの図）

想定モデル／全士業共通／判断の重さ：軽い

保存のルールを決めても、使い方がそろわない

1か月分の記録を、整えずにそのまま集めてみる

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ビフォー：依頼書から申請書へ手で書き写し、最後に読み合わせで照合する／アフター：AIが転記の案を作り、人は元の書類と照合してから出す（想定モデルの図）

想定モデル／行政書士／判断の重さ：重い

申請書類への転記が多く、確認に追われる

よく使う申請1種類だけで、転記元と転記先の表を作る

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ビフォー：経緯は担当の頭とメールの中。休みの日は「本人に聞く」しかない／アフター：AIが過去のやり取りから経緯をまとめ、人が根拠を見て答える（想定モデルの図）

想定モデル／社労士／判断の重さ：軽い

担当がいないと、顧問先の経緯が分からない

顧問先とのメールとメモの保存先をそろえる

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ビフォー：資料が担当のPCやメールに散らばり、探すたびに手が止まる／アフター：AIが資料を顧問先ごとにまとめ、人は元の資料を開いて確かめる（想定モデルの図）

想定モデル／税理士／判断の重さ：軽い

過去の資料が、どこにあるか分からない

まず、資料を置く場所を1か所に決める

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責任は先生に残す

AIが下書きと根拠を出す

先生が確かめて直す

誰がいつ確認したか残る

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