就業規則の"ひな形"に頼る社労士が、静かに損していること

こんにちは、
株式会社Lean Stack代表の吹上由樹です。

はじめに

今回は、就業規則の話をします。

これまでの記事では、給与計算や助成金のチェック業務をAIで効率化する話をメインにしてきました。

でも、就業規則の作成も、実はかなりの時間と労力がかかっている業務なんですよね。

先日、実際にある社労士の先生のサポートをしている中で、就業規則の作成フローをAIで効率化するプロジェクトに取り組んでいます。

その中で見えてきたのが、多くの社労士事務所が「ひな形」に頼って就業規則を作っている現実。

そして、その「ひな形に頼る」というやり方が、先生の時間を静かに、でも確実に奪い続けているという事実です。

今回は、この「ひな形信仰」の落とし穴と、AIで就業規則の叩き台を一瞬で出せる仕組みについて書きます。

「ひな形さえあれば回る」は、本当か

「うちはひな形があるから、そこまで困っていない」

社労士の先生と就業規則の話をすると、こう返ってくることが多いです。

確かに、就業規則には「共通部分」があります。

労働時間、休日、休暇、賃金、退職。どの会社の就業規則にも必ず盛り込むべき項目は、法律で決まっている。

だから、ひな形を一度作れば、それをベースにカスタマイズすれば回る。
理屈はたしかにそうです。

でも、現実はそう単純じゃないんですよね。

まず、就業規則を作る「目的」によって、盛り込む内容が大きく変わる。

• 新規設立で最低限の規則を整えたいのか。

• 助成金の申請に必要だから作るのか。

• 労務トラブルの予防を目的としているのか。

目的が変われば、力を入れるべきポイントがまったく違ってくる。

さらに厄介なのが、業界によって「これは入れるべき」「これは入れないべき」という項目が存在します。

• 製造業なら安全衛生関連の規定を厚く書く必要がある。

• 建設業なら現場作業に関する特有のルールが必要になる。

• IT企業ならリモートワークや副業に関する規定が求められる。

共通部分は確かにある。
でも、変動部分がかなり大きいんです。

そしてもうひとつ。
これが一番厄介なんですが。笑

先生ごとに、就業規則へのこだわりがまったく違う。

「この条文はこう書きたい」
「ここは必ずこの表現を使う」
「この順番で並べないと気持ち悪い」

先生の数だけ流儀がある。
ひな形が同じでも、出来上がりは全然違う。

つまり、「ひな形さえあれば回る」は、半分は正解で、半分は幻想なんですよね。

ひな形に頼り続ける"見えない損"

ここで、ちょっと冷静に考えてほしいんです。

ひな形をベースに就業規則を作る。
そのとき、実際にどれだけの時間がかかっているか。

• ひな形を引っ張り出してくる。

• 顧問先の業種や要望に合わせて、条文をカスタマイズする。

• 不要な項目を削る。

• 必要な項目を追加する。

• 表現を調整する。

• 法改正があれば、それに対応した文言に修正する。

「ひな形があるから楽」と言いつつ、結局のところ、先生が自分の時間を使って、かなりの労力をかけているんですよね。

しかも、このカスタマイズの判断基準は、先生の頭の中にしかない。

「この業界ならこの項目は入れるべき」
「この規模の会社ならここは省略していい」
「この顧問先はこういう要望があるからこう書く」

全部、先生の経験と判断に依存しているんです。

これ、給与計算のときにも同じ話をしましたが、
完全に属人化しているんですよね。

先生が体調を崩したら、その案件は止まる。
先生が忙しければ、後回しになる。

そして、この「見えない損」は、給与計算ほど大きくは見えない。

なぜなら、給与計算は毎月発生するから、時間がかかっている自覚がある。

でも、就業規則の作成は頻度が低い分、「まあ、こんなもんだよね」で済まされてしまう。

でも、1件あたりにかかっている時間を冷静に計算してみてください。

それが年間で何件あるか、掛け算してみてください。

案外、バカにならない時間を使っているはずなんです。

そして、その時間は本来、もっと別のこと（特に売上拡大に寄与する業務）に使えたはずの時間なんですよね。

AIで就業規則の"叩き台"を一瞬で出す方法

じゃあ、どうすればいいのか。

答えは、AIに就業規則の叩き台を出させる仕組みを作ることです。

具体的に言うと、こういうことをやります。

まず、就業規則に必要な要素を、パターンごとに整理する。

• 共通して必ず入れるべき項目。

• 業界ごとに入れるべき項目。

• 目的に応じて入れるべき項目。

• 先生独自のこだわりポイント。

これを全部、ナレッジとしてAIに蓄積する。

そのうえで、顧問先からのヒアリングシートや基本情報をAIに読み込ませる。

「業種は製造業」
「従業員数は30名」
「目的は助成金申請に伴う整備」
「シフト制勤務あり」

こういった情報を入力するだけで、その条件に合った就業規則の叩き台が、ポンと出てくる。

先生がやるのは、その叩き台を確認して、微調整するだけ。

ゼロから考える時間が、ほぼなくなるんです。

「いやいや、そんなにうまくいくわけないだろう」
と思いましたよね。

正直、そうです笑。

ただ、ここで重要なのは、普通にChatGPTやClaude、Geminiを使っても、これはできないということなんです。

ご想像の通り、限界があります。

「AIに丸投げ」では意味がない。だからこそナレッジ化

ちょっとだけ、正直な話をさせてください。

ChatGPT、Claude、Gemini。
どれも素晴らしいAIです。

でも、これらに「就業規則を作って」と頼んでも、実務で使えるレベルのものは出てきません。

なぜか。

就業規則って、法律を扱うんですよ。
法律に遵守させる必要がある。
しかも、細部までこだわる必要がある。

「この条文のこの表現は、こう書かないと法的にまずい」
「この業界ではこの項目を入れないと労基署に指摘される」
「この規模の会社なら、ここはこう書くのがベスト」

こういう細部の判断を、汎用AIにそのまま任せるのは、正直なところ厳しいんですよね。。。

痒いところに手が届かないんです。

汎用AIは「だいたい正しいこと」は言える。
でも、「この先生の、この顧問先の、この業界の、この条件における正解」を出すには、圧倒的に情報が足りない。

だからこそ、ナレッジ化が必要なんです。

先生の頭の中にある判断基準。
業界ごとのパターン。
イレギュラーケースの対応ルール。
過去に作成した就業規則の完成版データ。

これらを全部整理して、AIに食わせる。

そうすることで初めて、AIは「この先生の、この事務所の基準に合った就業規則」を出せるようになる。

汎用AIの限界を、事務所固有のナレッジで埋める。

これが、就業規則のAI活用における最大のポイントです。

ナレッジ化さえできれば、全然いけるんですよ。

業界別のパターン分けも、先生ごとのこだわりの反映も、ヒアリング情報からの自動反映も。

全部、仕組みとして回せるようになる。

給与計算に比べると、圧縮できる幅は少し小さいかもしれない。
給与計算のほうが、もともとかかっている時間が大きいですからね。

でも、就業規則の作成で先生のリソースが解放される意味は、数字以上に大きいんです。

先生がやるべきは、就業規則のテンプレをカスタマイズする作業じゃない。

• 顧問先の経営課題に寄り添うこと。

• 新しい提案をすること。

• 事務所の経営を考えること。

その時間を作るためのAI活用なんですよね。

まとめ

就業規則の「ひな形があるから大丈夫」は、半分は正解で、半分は幻想です。

目的によって盛り込む内容が変わる。
業界によって必要な項目が違う。
先生ごとにこだわりが異なる。

結局、毎回それなりの時間と労力がかかっている。
そして、その判断基準は先生の頭の中にしかない。

AIに就業規則の叩き台を出させる仕組みを作れば、この属人化は解消できる。

ただし、ChatGPTやClaudeをそのまま使っても実現はできない。
事務所固有のナレッジを蓄積して初めて、実務で使えるレベルになる。

ナレッジ化の手間はかかります。
でも、一度仕組みを作れば、そこから先はずっと楽になる。

ひな形に頼り続ける限り、先生の時間は永遠に圧迫され続ける。

その"静かな損"に気づいた事務所から、変わっていくんだと思います。

最後まで読んでいただきありがとうございます。

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