【社労士業界への影響は】ChatGPTなどのAI技術と、HRテックの革新的インパクト【10000文字】
株式会社Flucle代表、社会保険労務士の三田です。社労士向け労務相談プラットフォーム「HRbase PRO」（https://hrbase.jp/）を提供しています。
巷ではChatGPTなどの革新的テクノロジーが話題です。私にも、社労士の方から「今後どうなるの？」というご質問をいただくことが増えてきました。
社労士業界は激変のまっただ中にあります。最もそれに影響を与えているのが「AI技術の進化」と「HRテックの拡大」です。
確かにすさまじいスピードで状況は変化していますが、どんなに技術が発展しても、社労士という「人の専門家」の重要性は変わりません。
この記事ではHRテックサービスの開発者、及び社労士という立場で、AIとHRテックの両側面からの分析をまとめています。
10000文字の大長編ですが、最後までお読みいただければ幸いです。社労士業界の業界予測や提言も書かせてもらいましたが、個人の意見であることをご了承ください。
後日追記：5月12日、続編も投稿しました！
第1部 AIの進化と影響
2022年12月にChatGPTが一般公開され、瞬く間に広がり、たった2か月でユーザー数は1億人を突破しました。「ChatGPT」の名前はメディアでも取り上げられ、老若男女問わず、ITリテラシーすら関係なく、多くの人が知ることとなりました。
最初は遊びで使っていた人たちも、ChatGPTのあまりにも人間的な振る舞いに驚き、ビジネス利用が急ピッチで進んでいます。
特に「GPT-3.5」から「GPT-4」への進化は著しく、アメリカ司法試験を受けさせるとGPT-3.5は下位10%程度の点数だったのに対し、GPT-4は上位10%に入れるほどの結果を出しました。
せっかくなので社労士試験も答えさせてみましょう。
問
労働基準法の監督機関及び雑則に関する次の記述のうち、誤っているものはどれか。
A
労働基準監督官は、労働基準法違反の罪について、刑事訴訟法に規定する司法警察官の職務を行う。
B
労働基準監督官は、労働基準法を施行するため必要があると認めるときは、使用者又は労働者に対し、必要な事項を報告させ、又は出頭を命ずることができる。
C
使用者は、各事業場ごとに労働者名簿を、各労働者（２か月以内の期間を定めて使用される者を除く。）について調製し、労働者の氏名、生年月日、、履歴等の事項を記入しなければならない。
D
使用者は、各事業場ごとに賃金台帳を調製し、賃金計算の基礎となる事項及び賃金の額等の事項を賃金支払の都度遅滞なく記入しなければならない。
E
使用者は、労働者名簿、賃金台帳及び雇入、解雇、災害補償、賃金その他労働関係に関する重要な書類を３年間保存しなければならない。
なんと、ちゃんと正解が返ってきました。
（一度全問解かせてみたい！）
私たちは、とんでもない時代の変化に直面しています。
AIは労務相談に答えられるのか
アメリカの司法試験では好成績を残したChatGPTですが、日本語については学習データが少なく、労務相談をしても間違えることがしばしばです。実際にChatGPTに労務相談をしてみて、その精度の低さに「まだまだだな…」と思われた社労士先生も多いでしょう。
しかしOpenAIが行ったGPT-4のデモの中には、税金の複雑かつ長大なドキュメントを学習させ、自分の家族の控除金額や税金を計算してもらうシーンもありました。法律分野に対応できるのも時間の問題ではないでしょうか。これを見る限り、助成金リーフレットや支給要領を読み込ませれば助成金に関する質問にも答えてくれそうです。
さらにAIが進化し、学習データを増やしていけば、AIはいずれ汎用性を獲得し、さまざまな労務相談に答えられようになるでしょう。（もちろん労務相談の複雑性にもよりますが…）
AIに関する「3つの進化」
AIが労務相談に対応できるようになるかどうかについては、3つの進化を考えなくてはいけません。
①ChatGPT自体の進化
2023年5月1日現在ではGPT-4が最新版です。OpenAIのサム・アルトマンCEOは4月13日のマサチューセッツ工科大学（MIT）のカンファレンスで「GPT-5の開発はしばらくしない」という発言をしていますが、これは時間の問題で、GPT-5、GPT-6と進化は止められないでしょう。
また、こんな論文が出されました。
大規模言語モデルなどTransformerベースで処理できるトークン数をGPT-4の約3万トークンを大きく超えて200万トークンに増やすことに成功したという驚愕の論文。
— KAJI | 梶谷健人 (@kajikent) April 26, 2023
ハリーポッターの全シリーズが約150万トークンらしいので、この手法がChatGPTに搭載されればそれくらいの文章を突っ込むことが可能に。 pic.twitter.com/ViOZ3ZZaTE
現在は細切れにしか指示を入力できないChatGPTですが、ハリーポッターシリーズ全巻が学習できるということは、ある会社の就業規則や関連規程を一気に読み込んでレビューしたり、コンメンタールなどの本を読み込み要約ができるということです。OpenAIはアメリカの会社のため学習も英語コンテンツが多くアメリカの法律に詳しくなりがちですが、同様の手法で日本の情報も学習させ、質問を繰り返せば精度向上も夢ではないはずです。
②ChatGPTなどのAIを活用したサービスの進化
ChatGPTの進化だけではなく、ChatGPTなどの生成AIを活用したサービス開発の流れも加速しており、毎日のように新サービスがリリースされています。つまり、使用用途に合わせてChatGPTの機能をカスタマイズしたサービスが生まれているということです。（正しくはChatGPTではなく、GPT-4やLLMを活用した、というのが正しいですが、わかりにくいため、上記の表現にしています）
AIに労務相談の回答をつくらせたとき、社労士は「それって本当？回答のネタ元を見せてほしい」と思うはずですが、これに関しては
bing（https://www.bing.com/）
Perplexity（https://www.perplexity.ai/）
がすでに解決しています。
bingは裏側ではGPT-4を使用しており、ChatGPTが2021年9月以前のデータしか持っていないのに対して、bingは質問のタイミングでインターネット内を検索し、それを元に回答をしています。下部には「詳細情報」として参照サイトのURLなども記載してくれます。
（余談ですが、bingで労務手続関連の検索をすると当社が運営しているHRbase Solutionsの記事が上がることが多いです）
ただしどのみちインターネット上のデータのため、古い情報や間違った記事を参考にしていると間違った内容が出力されます。関連サイトを見ながら正しい情報かどうかを確認するのは、今はまだ人間がする必要があります。
そもそもAIを活用したサービスは以下のような仕組みで、単純化すると
・入力方法を変える
・学習データを変える
・出力方法を変える
という方法でサービスがつくられています。
当社も生成AIを使ったサービス開発にチャレンジしており、学習内容や入力方法によって、実務に使える回答内容や関連資料が出力できる世界を目指しています。
海外では、すでに法律に関するデータを学習させることで法律相談ができるサービスがリリースされています。
Do not pay https://donotpay.com/
AI Lawyer https://ailawyer.pro/
日本でも、法律関係のデータを学習させたり、求人票や規程を出力できたりするサービスがこれからどんどん出てくるでしょう。
③UX（ユーザー体験）の進化
現在のChatGPTを使いこなすには、命令方法、いわゆる「プロンプト」が重要といわれています。
自分が望む回答を出すため、プロンプトのバリエーションや「型」のようなものを皆が学ぶようになりました。プロンプトエンジニアという、プロンプトに特化した専門職まで生まれています。
しかし答えを知るために、ユーザー側がお作法を学ばなければいけないことは、ユーザー体験としてよくありません。
今はプロンプトの勉強会などが開かれて必死に学んでいる方も多いですが、この問題はきっと解決していきます。
1つの解決策として、こちらの命令が不十分であれば、ChatGPTがその不十分な内容を聞き返してくればいいのです。（今でも、そのようなプロンプトの設定は可能です）
他にも答えを出すときに「どのような前提条件でその答えを出したか」を明示させ、認識の相違が起こった箇所を理解し修正することもできます。現状では「プロンプト」による明確な指示が必須と思われていますが、近い将来にはAIが人間に寄り添ってくる社会になるでしょう。
またChatGPTを活用した別サービスをつくり、プロンプトをもっと入力しやすくするという手段もあります。このnoteのような記事を書かせたいとき、最初から「文字数」「読者」「固め／やわらかめ」などのあらかじめ用意された項目を入力、選択できれば、指示も出しやすくなるはずです。
そもそも文字を入力したくないという人向けには、音声入力も可能になるでしょう。AI側の回答も音声出力すれば会話もできるので、パソコンが苦手な人でもAIが使える世界はやってきます。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000049.000056805.html
AutoGPTという、目的さえ入力すれば必要なタスクを実行してくれるサービスまで生まれてきているので、プロンプトのハードルは意外と早く解消されるでしょう。
第2部 HRテックの拡大と新たな発展
ここまでAIの躍進的な進化についてお話ししましたが、すでに数年前から、社労士業界にはテクノロジーによる革新が起きています。
いわゆる「HRテック」の台頭です。
HRテックとは人事関連のテクノロジーを指します。
人事系サービスは昔からありますが、クラウドという仕組みが生まれソフトウェアの開発コストが下がるにつれ、さらに多くのサービスが生まれてきました。その多様性はカオスマップで確認できます。
社労士に直接関係するのは「労務管理クラウド」の領域で、就業管理、保険手続、給与計算が中心です。特に保険手続に関しては2015年にe-Govが電子申請のAPIを公開し、SmartHR、オフィスステーションなどのサービスの勢いも一気に加速しました。
HRテックの市場拡大が止まらない
HRテックの市場規模は大きく拡大しており、2027年には労務管理クラウドの市場だけでも社労士の市場規模と同等の1000億に届く見込みです。労務管理クラウドの市場は毎年約150％も伸びており、他のマーケットと比べても著しい成長市場だといえるでしょう。
https://release.nikkei.co.jp/attach/650571/01_202303061334.pdf
この2027年は大きな転換点になると考えています。
今まで企業が社労士に3万円の顧問料を支払っていたとして、2027年には労務管理クラウドにも3万円を支払うようになるということです。これは社労士市場の現状維持を前提とした計算で、もし「社労士ではなく労務管理クラウドに予算を使う」会社が増えると、社労士市場との逆転は予想より早まる可能性もあります。（そもそも社労士の市場規模も正確なデータではありませんから、もしかしたらもっと早く逆転を迎えるかも知れません）
数年前から「HRテックサービスの普及で手続業務（1，2号業務）がなくなるのではないか」と危惧されてきたのは、このような市場の変化を受けてのことです。
HRテックの進化の方向性は「広さ×深さ」
就業管理、保険手続、給与計算が中心の労務管理クラウドですが、最近は対応領域をどんどん拡大しています。
私たちが展開しているHRbase PROも、日本初の「労務相談のテックサービス」ですが、それ以外にも
・就業規則などの規程作成、規程編集、規程チェック
・助成金の申請資料作成
・給与計算チェック
などのサービスリリースも続いており、テックで解決できる領域が「広く」なっているのは間違いないといえます。
就業管理、保険手続、給与計算をすべてカバーしているサービスは少なく、それぞれが領域を特化しAPIで相互連携を取っていくスタイルが標準でした。しかし最近は就業管理サービスを提供していた会社が給与計算サービスを出したり、保険手続サービスを提供していた会社が就業管理を出したりと、横展開が目立ち始めています。
つまりそれぞれのサービスが人事労務のより「深い部分」まで対応するようになり、オールインワンで価値提供ができる流れが加速しているのです。
勤怠管理システムKING OF TIMEは「KING OF TIME 給与」をリリースしました。
オフィスステーションも勤怠管理市場に参入しています。
労務管理クラウド領域だけではなく、採用領域、人事評価制度領域からの参入も相次いでいます。
ハーモスは「年末調整」に参入。
HRBrainは人事労務業務の効率化・ペーパーレス化を実現する「HRBrain 労務管理」の提供を開始しています。
協力関係にあった労務管理クラウド同士も領域を奪いあうようになり、セールスが加速しています。ただし社労士目線で見ると、各サービスの使い勝手はよくなり導入サービス数も減らせるはず。手続ミスの撲滅や、連携にかかる効率化が進みそうです。
（とはいえこの件はまだまだ発展途上です。機能が少なかったり連携がうまくいかなかったりと、オールインワンのメリットは発揮しきれていないのが現状でしょう）
社労士としてはこの辺りの情報を常に確認し、どのサービスがオールインワンで使いやすくなるかを見極めていく必要があります。
HRテックの低価格化、無料化
テックサービス開発の特徴は、一度つくってしまえば、あとはコストがあまりかからないこと。ユーザー数の増加にともない、1ユーザーあたりのコストも低くなります。
すると何が起きるでしょうか。サービスの低価格化、無料化です。バックエンドのサービス以外がどんどん無料されることが増えていきます。
たとえば前述の「ハーモス年末調整」は企業規模を問わず無料で利用できます。SmartHRも30人以下の企業は無料。人件費がかかるアウトソーシングでは無料化は困難ですが、テックサービスだとそれが可能になるのです。
現在は勤怠管理、給与計算、保険手続領域の一部が無料化されていますが、今後は労務相談、規程作成、社員教育などの領域も無料化が進むでしょう。つまり人が料金を取ってサービスを行う場合には明確な付加価値を付ける必要が出てきます。
新しいキーワード「BPaaS」
このようなHRテックの進化は、社労士事務所の生産性に直結します。システムの無料化やHRテックの浸透により企業の労務管理内製化は進みますが、同時に労働人口の減少によってバックオフィス人員の確保は難しくなり、アウトソース化も進むと予測されます。
そう考えると、社労士事務所へのアウトソーシングがなくなることは当面はなさそうです。
https://www.works-i.com/research/works-report/item/forecast2040.pdf
ただしアウトソーシングの方法自体も進化していきます。そのひとつが「BPaaS」（Business Process as a Service）と呼ばれる仕組みです。
これはクラウド上でソフトウェアを提供する「SaaS」と業務をアウトソーシングできる「BPO」を組み合わせた言葉で、クラウド経由でBPOを依頼できるビジネスモデルです。
先日、ChatWorkの決算発表会で「BPaaS」を1つの軸として展開していくことが発表されました。
https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS04681/ade27cbc/d9a6/42f8/99a4/0d0688916c18/140120230210506671.pdf
ChatWorkは労務管理BPOを行っていた株式会社ミナジンをM&Aし、労務領域への進出も発表しています。
それ以外にも
パーソルワークスデザイン、「ラクフィス」をfreeeへ事業譲渡
最短3か月でノンコア業務をアウトソーシング「ジョブカンBPO」
など、SaaS企業がBPOを行う動きも増えてきています。
逆に大規模アウトソーサーであるペイロールがシステムを切り離し、BPaaSとして展開していくという発表もありました。
BPaaSはまだ日本では浸透しておらず、定義も定まっていない感じではありますが、
・SaaSの設定からすべてBPOでき、社内に労務担当者を置かずに済む
・SaaSを使用しながら一部分だけを切り取ってBPOすることもできる
・SaaS上でBPOの処理が行われるため、従業員データや処理プロセスがSaaS上に残り、アウトソースから内製化にも切り替えやすい。
など、企業にとって大きなメリットがあります。
つまりアウトソーシング領域においても、単純に給与計算や保険手続を請け負うだけの社労士はBPaaSに勝てなくなる可能性が高いです。
社労士事務所では、入社などのイベント時には顧問先に定型化したExcelフォーマットを渡し、従業員情報を入力してもらうことが多いはずです。確かに事務所の業務標準化にはつながりますが、従業員が情報を自分で入力できるSaaSの業務フローと比較すると手間がかかり、顧問先にとっては負担になってしまいます。そうなればそういった社労士よりもBPaaSを選ぶ企業が増えるのは明白です。（保険手続もBPaaSを行っている企業と提携している社労士に仕事が集中していく）
古い体質の中小企業では労務管理クラウドの導入が遅れており、社労士による通常のBPOニーズもなくなってはいません。しかし導入から運用までをBPaaSで請け負える仕組みが一般化したとき、既存の方法では社労士の付加価値は出しにくくなると危惧されます。
第3部 AIとHRテックの融合と専門家の未来
市場変化に敏感な社労士事務所では、数年前から労務相談や労務コンサルティングなどの3号業務に軸足を移す動きが強まっていました。しかし今後も想定以上にAIが発達することを考えると、業界をあげて「どのような社労士が活躍できるか」を再考する必要があるのではないでしょうか。
AIは給与計算や保険手続などのサービスにも活用される
社労士業界では1，2号業務＝HRテック、3号業務＝AIという構図で語られることが多いですが、恐ろしいことにAIが浸食してくるのは3号業務だけではありません。少し先には1，2号業務にもAIが影響してくると考えています。
そもそも一般の企業の人たちにとって労務関係の手続き（1，2号業務）が難しい理由は、使うシステムの知識や労務に関する専門知識が必要だからです。どんなによいクラウドサービスがあったからといって、IT知識や労務知識がない人には使いこなせません。
たとえばフレックスタイム制を導入したいと思っても、勤怠管理システムのどの設定を操作すればそれが実現されるのか、そもそもどういった点を検討しなければいけないのか理解できていなければ、目的は達成できません。社労士としての介在価値もまさにそこにあるため、HRテックが広まったからといって、社労士の必要性はなくなりませんでした。
ユーザーがやりたいこと
▼
専門家としての社労士の存在
▼
ルールやシステムの設定に翻訳
▼
システムで処理
▼
目的の達成
これまでも、上記のように社労士が間に入ることでバックオフィスの効率化やルール整備などを実現してきたのです。
システムの操作は「会話型」に
しかしシステム自体が大きな変革を迎えようとしています。
それはUI（ユーザーインターフェース）の変革です。
日本では1995年にWindow95が発売され、CUI（コマンドを入力して操作する）からGUI（画面のアイコンやボタンをクリックして操作する）が一気に拡大し、多くの人がコンピューターを使えるようになりました。そこから約30年、業務用システムのUIは大きな進化を遂げていません。スマートフォンではタッチパネルで直感的な操作ができるようになりましたが、メニューや操作を覚えなければいけない点は基本的に変わっていません。
それが今回の会話型のAIの進化で、CUI→GUIになるぐらいのインパクトある変革が起こりそうなのです。
会話型AIが進化すると、業務用システムも「メニューをクリックする」ではなく「会話で命令する」ように進化していきます。つまり「丸めを15分に変えたい」「所定労働時間を9時～18時から10時～19時に変えたい」と口頭でシステムに命令するだけで、システムの設定や入力内容を変えることができるようになる可能性があるのです。
「検索」や「計算」の機能では、すでにChatGPTなどのAIを組み込んで会話型で命令できるサービスが出てきています。
たとえば、ECサービスでは「商品Aの在庫が店舗Bと店舗Cにどれぐらいずつあるか教えて」と命令すると在庫データから今の状況を返してくれたり、「来月発注予定の合計金額を教えて」と命令するとその計算をしてくれたりすることが可能になってきています。
労務分野では「Aさんの4月分の給与明細を出して」や「B部署の平均残業時間数を出して」などの命令を出せば、それに対して勤怠管理システムや給与計算システムのデータから回答を出してくることは、すぐにできるようになるでしょう。
手続と労務相談の垣根は少しずつなくなっていく
社労士業務を行っていると、顧問先からは「入社した社員がいるんだけど手続よろしく」など会話型で依頼が飛んできます。一般的にはシステム入力やフォーマット入力などの形式的な方法より、会話で依頼した方が楽なためそのようになっていますし、人が介在する価値の1つでもありました。
数年はかかるかもしれませんが、システムを会話操作できるようになると、AIの進化の方で書いたように、命令がある程度あいまいであったとしてもAIの方が寄り添って聞いてくれるようになるでしょう。
（「従業員が育休取りたいといってるんだけど…」と聞けばAIは「男性ですか？女性ですか？」と聞き返してくれるようになる）
会話形式の手続が進む先には、次は簡単な労務相談もシステム内で解決したいという流れになるのは必然です。
（上記の会話に続いて「男性も育休取れるんだっけ？」とAIに質問するとAIが「はい、男性も育休を取得でき、その期間は…」と労務の基本情報を提供してくれるようになる）
AIが労務知識を語り、システムの入力や設定のナビゲーションすら会話でAIに指示できるようになれば、今の社労士の介在価値は低下してしまいます。
技術の進化を恐れない。技術の進化は専門家のチャンスであり、武器になる。
AIの進化やHRテック市場の拡大で、社労士業界にどのような影響があるかを書いてきました。
これからの社労士は顧問先のニーズを単純に翻訳したり、労務相談に一般的な回答を行うだけではなく、どう付加価値を付けるかを考える必要があります。
AIの出現はホラーストーリーで語られることも多いでしょう。しかし何度も申し上げているように、私は社労士の価値がなくなるとは考えていません。電卓が出てきたらそろばんの価値が減り、Excelが出てきたら電卓の価値が減る。そうやって技術は進化してきましたが、人は仕事を奪われるのではなく、時代に合わせて柔軟に変化を繰り返してきました。
この柔軟な変化自体を恐れ、目を背けてしまえば、社労士に限らず時代に取り残されます。いま私たちに必要なのは、急激な流れから振り落とされないよう、正しい知識を得て、ダイナミックな変化を遂げることではないでしょうか。
そもそも「人」の問題はどんどん複雑化しており、コンプライアンスに対する意識も高まっています。社労士はテクノロジーを武器に、より「人」の問題を解決できる存在になっていくはずですし、私たちもそのサポートができればと思っています。
社労士としてどう仕事を変化させていくべきかの具体的なアイデアは、別途noteに書きました。そちらもお読みいただけると幸いです。最後までお読みいただき、ありがとうございました。
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