AI時代に社労士の仕事はなくなるのか｜現役社労士が考える価値が下がる仕事・上がる仕事

生成AIが急速に広がる中で、 「社労士の仕事もAIに奪われるのではないか」 と言われることが増えてきました。

私自身、日々の業務で生成AIを使っています。

調査の補助、文章の整理、論点の洗い出し、時系列の整理、 Web記事や動画企画など、 AIによって以前より速くできるようになった仕事は少なくありません。

だからこそ、AIを使っていない立場から 「AIには専門家の仕事はできない」 と言うつもりもありません。

むしろ使えば使うほど、 これまで社労士が時間をかけていた作業の中には、 今後、人がやる必要性が小さくなるものもかなりある と感じています。

では、AI時代に社労士は不要になるのでしょうか。

私は、そう単純な話ではないと考えています。

この記事では、メンタル労災や障害年金などの個人案件を扱いながら、 実際に生成AIを業務で使っている社労士の立場から、 これから価値が下がりやすい仕事と、 むしろ重要になる仕事について考えてみます。

AIで「社労士の仕事」はなくなるのか

まず分けて考えた方がよいのは、 「職業がなくなること」と「仕事の一部が自動化されること」は別 だということです。

社労士の仕事には、さまざまなものがあります。

• 法律や制度を調べる
• 書類を作る
• データを転記する
• 文章を要約する
• 一般的な制度説明をする
• 相談者から事情を聞く
• 複数の資料を比較する
• どの事実が重要なのかを検討する
• 申請や対応の方針を考える
• その方針やリスクを本人に説明する

このうち、前半のかなりの部分は、 すでに生成AIやクラウドシステムで効率化できるようになっています。

今後さらにAIが進歩すれば、 「調べる」「探す」「入力する」「要約する」「下書きを作る」 といった作業の価値は、今より下がっていく可能性があります。

ですから、 「書類を作れるから価値がある」 「法律を知っているから価値がある」 というだけでは、 十分ではなくなるかもしれません。

これから価値が下がりやすい社労士業務

AIによって特に価値が下がりやすいのは、 手順が決まっていて、入力と出力が比較的明確な仕事 だと思います。

1．情報検索や一般的な制度説明

「傷病手当金とは何か」 「障害年金にはどのような等級があるか」 「労災申請にはどの書類を使うのか」 といった一般的な制度説明は、 今後ますますAIで確認しやすくなります。

もちろん、AIの回答が常に正しいわけではありません。

ただ、一般論を説明すること自体の希少性は、 今後下がっていくでしょう。

労災申請で生成AIをどのように使えるのか、 そしてどこに注意が必要なのかについては、 労災申請で生成AIを使ってもよい？AIの回答と社労士の判断をどう考えるか でも詳しく解説しています。

2．定型文や書類のたたき台作成

定型的な案内文、通知文、申立書のたたき台、 就業規則の条文案なども、 AIがかなり作れるようになっています。

ただし、 AIが作った文章をそのまま実務で使えるとは限りません。

制度の前提条件、法改正、個別事情、 実際の運用との整合性などは、 別途確認する必要があります。

そのため、 「文章を作ること」と 「専門的に使える内容へ仕上げること」は、 分けて考える必要があります。

3．転記・整理・単純チェック

書類から別の書類へ数字や氏名を転記する、 日付を並べる、 資料を分類する、 抜け漏れを一次チェックするといった作業も、 AIやOCR、システムとの相性がよい領域です。

こうした仕事については、 「人間の専門家が手作業でやること」そのものの価値は、 徐々に小さくなると考えています。

「判断もAIができる」のではないか

ここで、 「それなら判断もAIに任せられるのではないか」 という疑問が出てきます。

私は、AIが判断の領域にもかなり入ってくると考えています。

少なくとも、 「AIには判断できない。判断だけは人間の聖域だ」 と考えるのは危険だと思います。

AIはすでに、 複数の選択肢を比較したり、 リスクを整理したり、 どの方針が考えられるかという案まで提示できます。

今後、その精度はさらに上がるでしょう。

それでも人間の専門家に残るものは、 単なる「判断能力」だけではないのだと思います。

この部分は、AIが高度になればなるほど、 むしろ重要になるのではないかと感じています。

知識を持っているだけでは差別化しにくくなる

以前であれば、 法律や通達、手続方法を詳しく知っていること自体に、 大きな専門的価値がありました。

もちろん、これからも専門知識は必要です。

AIが出した回答が正しいのか、 本当にその制度が今回のケースに当てはまるのかを確認するには、 基礎となる知識が欠かせません。

ただ、私はこれから、

のではないかと思っています。

言い換えれば、 知識は商品そのものというより、 専門家が検討し、方針を組み立てるための前提条件 に近づいていくのかもしれません。

メンタル労災では、何が人に残るのか

私が主に扱っている精神障害の労災申請では、 相談者から非常に多くの出来事が出てくることがあります。

パワーハラスメント、 配置転換、 長時間労働、 上司とのやり取り、 人間関係、 会社からの対応、 休職までの経過などです。

メール、LINE、録音、診断書、 勤怠資料など、 資料も大量になることがあります。

AIは、こうした資料を整理することについては非常に有用です。

時系列に並べる。
出来事を分類する。
重複を見つける。
論点候補を挙げる。

私自身、こうした整理作業ではAIの力を借りています。

しかし、実際の申請では、 単に出来事をたくさん並べればよいわけではありません。

精神障害の労災では、 単に「つらい出来事があった」と伝えるだけでは足りません。

発病時期との関係、 出来事がどの程度続いたのか、 客観的な資料でどこまで確認できるのか、 業務以外の事情をどのように整理するのかなど、 複数の事情を重ねて考える必要があります。

大切なのは、

• どの出来事を中心に整理するのか
• 発病時期との関係をどう見るのか
• どの証拠がその出来事を裏付けるのか
• 本人の認識と客観資料に食い違いがないか
• 追加で確認すべき事実は何か
• どこまで主張し、どこは慎重に整理するのか

といった部分です。

AIは候補を出したり、 資料を整理したりする助けになります。

しかし、 どの出来事を中心に据え、 どこまで主張し、 どの点を追加確認するかについては、 資料と本人の話を行き来しながら考える必要があります。

そのうえで、 どのような方針で申請するかを組み立て、 本人に見通しやリスクを説明する ことが、専門家の重要な役割だと考えています。

なお、精神障害の労災認定については、 認定率の数字だけで個別の見通しを判断することはできません。 数字の見方については、 メンタル労災の認定率はどれくらい？数字の正しい見方 もご覧ください。

障害年金でも「書類作成」だけが価値ではない

障害年金でも同じです。

病歴・就労状況等申立書の文章を作るだけであれば、 今後AIでかなりの部分まで作れるようになると思います。

重要なのは文章の美しさよりも、 初診日、保険料納付要件、受診経過、 日常生活状況、就労状況、 診断書との整合性などをどう整理するか です。

たとえば、病歴・就労状況等申立書では、 発病から現在までの経過を、 受診歴だけでなく、 日常生活や就労の状況も含めて整理していきます。

「AIで文章が作れるから専門家はいらない」 というより、 文章作成以外の部分で専門家の価値が問われるようになる と考えた方が近いでしょう。

障害年金では、 診断書と申立書の内容を事実に沿って整理し、 それぞれの役割を理解することも重要です。 詳しくは、 障害年金｜診断書と申立書の内容が違うと不支給？整合性と修正の考え方 で解説しています。

「相談業務ならAIに代替されない」とも言い切れない

ここで、もう一つ考えておきたいことがあります。

AIに代替されにくいのは、 すべての相談業務ではありません。

例えば、 「有給休暇は何日付くのか」 「傷病手当金の要件は何か」 「社会保険に加入するのはどのような場合か」 といった一般的な質問への回答は、 今後AIや社内システムで対応される場面が増えるでしょう。

つまり、 ただ制度を説明するだけの相談は、 手続業務と同じように、 AIによって価値が下がる可能性があります。

それでも専門家に求められるのは、 情報を答えることだけではなく、 不完全な事情の中から問題を見つけ、 その人やその会社にとって現実的な選択肢を考え、 リスクも含めて説明すること だと思います。

簡単な案件は自分で進める人が増える可能性がある

社労士としては少し厳しい話ですが、 ここも避けて通れないと思います。

AIによって制度を調べやすくなり、 書類の書き方も確認しやすくなれば、 比較的単純な案件については、 専門家へ依頼せず本人が進めるケースも増えるでしょう。

これは悪いことではありません。

自分で進められる方が、 正確な情報を確認しながら自分で手続できるのであれば、 それも一つの選択肢です。

一方で、専門家へ相談に来る案件は、 今まで以上に複雑になる可能性があります。

• 出来事が多く、何を中心に申請すべきか分からない
• 会社と本人の説明が食い違っている
• 客観的な証拠が少ない
• 発病時期と業務上の出来事の関係が難しい
• 一度不支給となり、その後の対応を検討している
• 長期間の通院歴があり、障害年金の初診日整理が複雑

といった案件です。

つまり今後は、 「比較的整理しやすい案件は本人がAIも活用しながら進める」 「難しい案件ほど専門家へ相談する」 という二極化が進む可能性があります。

「書類を作ること」から「前に進めること」へ

では、これからの社労士は何を提供すればよいのでしょうか。

私は、作業そのものではなく、 その作業によって相談者や会社がどう前に進めるのかまで支えること だと思っています。

例えば就業規則であれば、 条文を作ることだけが仕事ではありません。

なぜその条文が必要なのか。
実際に会社ではどう運用するのか。
どこでトラブルが起こりやすいのか。
どのように防ぐのか。

そこまで考えて初めて、 「会社にとって使える制度」になります。

個人向けの労災や障害年金でも同じです。

単に書類を作るのではなく、 相談者の事情を整理し、 制度との関係を読み解き、 どのように進めるかを一緒に考える。

これが、AI時代に専門家が提供する大きな役割の一つになると考えています。

AIを使わない社労士が強いわけでもない

ここで誤解してほしくないのは、 「人間に価値があるのだからAIを使わない方がいい」 という話ではないことです。

私はむしろ逆だと思っています。

AIに任せられる整理や下書きを人間が何時間もかけて行えば、 本来使うべき確認、判断、相談対応の時間が減ってしまいます。

これが一番自然な方向ではないかと思います。

ただし、特にメンタル労災や障害年金のように、 病歴、診断内容、家庭事情、 職場での出来事などを扱う分野では、 AIの使い方にも慎重さが必要です。

個人情報や要配慮個人情報を含む資料を扱う場合には、 利用するサービスの設定や利用条件を確認し、 必要に応じて匿名化やマスキングを行うなど、 情報の取扱いに配慮する必要があります。

AIを使うこと自体が目的ではありません。

依頼者の情報を適切に扱いながら、 作業時間を減らし、 その分をより丁寧な確認や支援に使うことが目的だと考えています。

AIを使うからこそ、専門知識はむしろ必要になる

AIが便利になるほど、 専門知識が不要になるようにも見えます。

しかし実務では、 AIが出した回答をそのまま信じることはできません。

制度の前提条件を取り違えていたり、 別の制度の考え方が混ざっていたり、 一見もっともらしい説明でも、 実務上はそのまま使えないことがあります。

AIの誤りや違和感を見つけるには、 人間側にも基礎知識と経験が必要です。

その意味では、 AIによって専門知識が不要になるのではなく、 専門知識の使い方が変わる と考えています。

これからの社労士像

私自身も、 これからの正解が分かっているわけではありません。

AIの進歩は非常に速く、 数年後には、 現在人間が行っている仕事の一部を、 AIがさらに高い水準で担っている可能性もあります。

だからこそ、 「この仕事だけはAIには絶対できない」 と決めつけるのではなく、 常に自分の仕事を見直していく必要があると思っています。

そのうえで、現時点で私が大切だと考えているのは、

• AIを使って作業時間を減らすこと
• 制度や法律の基礎知識を持ち続けること
• 複雑な事実関係を読み解く力を磨くこと
• 方針を考え、その理由やリスクを説明できること
• 相談者との信頼関係を大切にすること

です。

AIに仕事を奪われない方法を考えるより、 AIに任せられる仕事はAIに任せたうえで、 自分は何を引き受ける専門家なのかを明確にする。

その方が、 これからの社労士にとって大切なのではないかと思います。

まとめ｜AIで社労士がなくなるのではなく、価値の置き場所が変わる

生成AIによって、 社労士という職業そのものがすぐになくなるとは考えていません。

一方で、 資格があるだけで、 これまでと同じ仕事に同じ報酬が支払われ続けると考えるのも、 楽観的だと思います。

一般的な情報検索、 定型的な文章作成、 データ整理、 単純な書類作成。

こうした部分はAIによって効率化され、 価値が下がっていく可能性があります。

簡単な案件については、 AIを使いながら本人や会社が進められる場面が増えるでしょう。

一方で、 資料が多い案件、 事実関係が食い違う案件、 不支給後の対応、 医療・就労・生活状況をまとめて考える必要がある案件では、 専門家に求められる役割はむしろ重くなる可能性があります。

これからは、 「すべてを専門家に任せる時代」から、 「AIで進められる部分は進め、 判断や整理が難しい部分を専門家と一緒に考える時代」 へ変わっていくのかもしれません。