ChatGPTは便利。でもAI時代でも社労士が必要な理由

ChatGPTで調べ物や文章作成は、とても楽になりました。
でも、会社の手続きやルール作りには、法律に合っているか、人への配慮が必要です。
私は「AIで速く、社労士で正しく・安心に」をおすすめしています。

ChatGPTでできること

• 法律や制度の概要をつかむ
• 社内のお知らせ文のたたき台を作る
• 手順やチェックリストの案を作る

それでも社労士が必要な理由

• 法律に合っているか確認し、迷う部分の線引きをする
• 役所への届出・提出を代行できる
• 会社の事情に合わせて運用できる形にする
• トラブルを早めに防ぐ、起きたときに調整・交渉する
• ツール設定〜運用〜教育まで続けて支援する

進め方（かんたん3ステップ）

1. まずは困りごとを聞き取り（15〜30分）
2. AIで下書き → 社労士が確認して仕上げ
3. 必要な書類の作成・提出、最小の運用ルールを作る

事例：第三者行為の労災（小売・従業員12名／A社）

※この事例は、「AIだけでは完結しない実務」の例です。AIで下準備はできますが、最終判断・提出・対人調整は社労士が担います。

状況

お店でお客さまから暴力を受け、従業員がけが。会社は「健康保険？労災？」で迷っていました。

困りごと

• 初動（警察・病院・会社の記録）の取りこぼしが心配
• 休業補償や治療費の立替の流れが不安
• 第三者行為災害の手続きがわからない

対応

• 初動チェックで記録を整理
• 労災の書類（療養補償・休業補償）を作成・提出
• 第三者行為災害届を整備（警察・病院情報の突合）
• 仮払いと立替精算の社内ルールを作成
• 復職に向けた段階的シフトを提案

結果

• 申請から約3週間で給付開始
• 会社の作業時間を大きく短縮（手戻りゼロ）
• 「どこまでが労災？誰が払う？」の不安を早く解消

この事例をAIの視点で見ると

ChatGPTでできること	AIだけだと難しいこと
初動チェックリストのたたき台を作る	労災に当たるかの最終判断
社内向けのお知らせ文やQ&Aの下書き	第三者行為災害の線引き・必要書類の確定
事故対応の手順メモを整理	病院・警察・所轄との照合・調整、提出の代理

※実話をもとに匿名・再構成。数値は一例です。

もう1例：通勤災害（追突事故／製造・B社）

• はじめに労災で受診を案内、病院説明と書式手配を即日対応
• 休業補償の目安と社内連絡テンプレを整備
• 申請から約2週間で給付開始、担当者の負担を大幅削減

この事例をAIの視点で見ると

ChatGPT：社内連絡文の下書き、対応手順のメモ化
社労士：労災判断、書類作成・提出、所轄との調整

よくあるつまづき（AIだけだと…）

• 情報が古い、地域の運用とずれる
• 書類の責任や提出はAIではできない
• 会社の事情に合わせた運用の設計が抜けやすい

まとめ

AIは速さ。社労士は正しさと実装。
両方を使えば、ムダなく・安心して進められます。まずは状況を教えてください。あなたのペースで整えていきます。

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