#1140 労務論31｜生成AIで代用できる労務の仕事

少し前に仕事論で「生成AIがどれだけ普及しても『人間にしかできない仕事』とは何か？」というテーマでChatGPTくんに書いてもらいました。

で、その中で「労務」業務いおけるAIの代用に関して相談してみると、下記のような回答をいただきました。

ちょっと上記の内容だと浅いので、「労務」という業務敗で掘り下げて、AIで代用できるか否かを整理してみました。

労務のお仕事

まず、これまで僕が「労務」について、労務論で色々と語ってきました。

上記において、私が「労務の仕事」として取り上げている内容を20個でChatGPTさんに整理してもらいました。
下記の20つとなりますが、あながちズレてはいない気がします。

■ 勤怠・労働時間管理

• 勤怠データのチェック（打刻漏れ・超過労働の確認）

• 36協定や労基法に基づく労働時間管理

• 有給休暇の取得管理と付与

• 時間外・深夜・休日労働の集計と計算

■ 給与・社会保険手続き

• 給与計算・賞与計算の元データ準備

• 給与明細の確認・配布・保管

• 社会保険・雇用保険の加入・喪失手続き

• 年末調整の準備と従業員対応

■ 雇用・入退社対応

• 入社時の書類回収と社会保険登録

• 退職時の手続き案内と離職票作成

• 雇用契約書の作成と更新対応

• 労働条件通知書の発行

■ 規程・制度運用

• 就業規則や社内規程の管理・改訂手続き

• 人事制度・評価制度の運用支援

• 勤怠管理システムや社内ツールの運用管理

■ リスク管理・コンプライアンス対応

• 労基署対応や是正報告書の作成

• メンタル不調者の労務管理対応

• ハラスメント等の初期対応・社内相談窓口運用

■ 社内コミュニケーション・サポート

• 労務に関する問い合わせ対応（各種手続き、休暇制度など）

• 人事・労務関連の社内説明資料の作成・共有

で、ここからが本題ですね。
これらの20個の労務の仕事のうち、何個がAIで代用できるのでしょうか？

✅ 生成AIで代替可能性がある労務の仕事（11項目）

そんな感じで労務担当が行うべき仕事20項目を「生成AIで代替可能性があるもの」「代替が難しいもの」の2つに分類してみました。
判断基準は、「ルールベースで処理可能か」「人間の感情・対話・判断が必要か」により、言うまでもなく前者がAI代替ができる可能性が高いものとなります。
労務に関しては全体の半分以上がAIで代替可能と言う悲しいデータになってしまいましたが…一つずつ整理していきましょう。

1. 勤怠データのチェック（打刻漏れ・超過労働）

AIはCSVやExcel形式の勤怠データから打刻漏れ・過剰労働などのルール違反を自動検出できます。
条件付きロジックで警告フラグもつけられ、人的確認を大幅に削減できます。
そしてAIは感情が無いので、余裕で常習犯に冷たいメッセージを送れることでしょう笑

2. 有給休暇の取得管理と付与

勤続年数・取得状況に応じた有給残日数の管理はルールベースで自動化可能ですので、人間がやる抜け漏れは発生しないでしょう。
また、AIは休暇推奨日や期限通知も生成でき、管理負担を軽減します。

3. 時間外・深夜・休日労働の集計と計算

勤怠記録に基づいたクソめんどくさい労働時間の分類・集計は、AIが正確に処理できます。
Excel関数では難しい複雑な条件分岐にも対応可能です。
この辺はガンガンAIを使っていきたい所ですね。

4. 給与計算・賞与計算の元データ準備

支給対象・控除対象・時間単価などの条件を入力すれば、AIが明細ベースの集計や項目別分類を行い、給与計算用の中間データを作成できます。
これもかなりクソ面倒なロジックを組んでいるのを知っているので、AIにガンガン任せていくべき項目ですね。

5. 給与明細の確認・配布・保管

給与結果を元に、AIが個別の給与明細を生成しPDF化まで可能です。
自動配布システムと連携すれば、手間を最小限に抑えられます。
セキュアな問題もあるので、ここも自動化で一部は問題ないかもしれません（セキュアなので人間と言う意見もあると思いますが）

6. 年末調整の準備と従業員対応（定型部分）

年末調整の申告書作成や提出案内、必要書類の説明を自然な文章でAIが生成可能。定型質問への自動応答にも活用できます。
これは是非、AIで進めていきたい所ですね。

7. 雇用契約書・労働条件通知書の自動作成

雇用形態・勤務地・給与条件などの変数を指定することで、AIが法令に基づいたドラフト文書を自動作成できます。
法的最終確認だけ人間が担えば実務効率化可能です。

8.就業規則や社内規程のドラフト作成

他社事例・法令条文をもとにAIが基本的な構成案を作成可能。専門家確認前のたたき台として活用することで、初期作成工数を大幅に短縮できます。

9.勤怠管理システムやツールの運用サポート

マニュアル作成や社員向けガイド、定型エラーへの対応フローなど、AIがサポート文書を自動生成でき、社内問い合わせ対応も簡略化できます。

10.労務に関する定型的な問い合わせ対応

「住所変更手続きは？」「結婚したときは？」といった定型問い合わせは、AIチャットボットが24時間自動で対応可能です。
FAQの学習により精度も向上します。

11.社内説明資料の自動作成（法改正の要点など）

「健康診断案内」「労基法改正の社内通知」などの文書は、AIが過去事例や法改正情報を元に迅速に作成可能。トーンや表現もカスタマイズできます。

とにかくやることが決まっている「定型作業」「データ処理」「文書作成」などは、ほぼAIで効率化できる、ということですね。
凄い時代になったものです。

❌ 生成AIでは代替が難しい仕事（9項目）

一方、生成AIが代用できない業務は「人間の感情・対話・判断が必要か」と言われております。
これも一つずつ見ていきましょう。

1. 36協定や労基法に基づく労働時間管理（運用判断）

AIはルールを扱えますが、グレーゾーンの運用判断や例外対応は困難。確かに、この手の36協定のルールはかなり摩訶不思議なので、AIでは難しい気がします。
労使間の合意や就業実態との整合を踏まえた判断が必要で、人間の介入が不可欠です。

2. 社会保険・雇用保険の加入・喪失手続き（個別対応）

被保険者の状況に応じた判断（扶養・任意継続など）は定型ではなく、制度への深い理解と正確な書類処理が必要なため、AIでは不十分です。
人間の関係性は複雑で、AIにはマジで理解できないでしょう笑

3. 入社時の書類回収・本人確認等の対面対応

身分証や必要書類の確認、本人との会話、業務説明などは対面による信頼形成が重要。AIでは本人性や表情・態度からの判断ができません。

4. 退職時の対応と離職票作成（本人対応含む）

「お世話になりました」などの対話、円満退職のための配慮、感情的ケアなどは人間関係を踏まえた柔軟な対応が必要で、AIには代替できません。

5. 人事制度・評価制度の運用支援（納得形成）

「なぜこの評価なのか」「どうすれば上がるのか」など、社員の不安や納得感に対する対応は高度な対話力が必要で、AIには説得力がありません。

6. 労基署対応・是正報告（説明交渉）

是正内容に対して「どう説明するか」「どこまで改善可能か」の交渉力が問われるため、説明・交渉・信頼関係構築が必要な人間業務です。

7. メンタル不調者対応や復職判断支援

感情や心理状況を汲み取りつつ、復職判断や面談対応を行う業務は、共感力や臨機応変な判断力が必要でAIでは不適切な対応になり得ます。

8. ハラスメント等の初期対応・ヒアリング

相談者の表情・口調・緊張などを読み取りながら対応するには高度な感情知性が必要。AIでは相談者が本音を言えず、信頼構築が難しいです。

9. 従業員からの複雑な相談・調整業務

部門間調整や納得感あるルール運用には信頼・人間関係が必須。たとえば「納得できる落とし所」を見つける交渉力は、AIには再現できません。

※これらは判断・感情・交渉・対話が関わるため、現時点での生成AIでは代替が困難です。

まとめ

なんとなく皆さん分かりましたよね？
AIができる仕事は細かいデータに基づいた分析で、AIができない仕事はエモーショナルな仕事。
この結果を見て踊る大捜査線で、袴田がプロファイリングを駆使してクソムカつく態度でドライな仕事をして、みんなに叩かれたエピソードを思いだした人は多いのではないでしょうか？

労務で言うと、知識はAIに任せて、人間は臨機応変な対応を行うという棲み分けがよさそうですね。
そうした形の共存共栄を目指していきましょう。

そんな感じでまた、他の職種でもAIで代用できる仕事、できない仕事を考えてみます！