社労士事務所向け Claude Code活用コラム
電子申請で取得した公文書の整理・振り分け、就業規則の条文比較と改定案づくり、給与計算のダブルチェック——社労士事務所の実務にClaude Codeを組み込む方法を、実演ベースの記事で解説しています。いずれも社労士の方々向けの勉強会で実際に演示した内容がもとになっており、実際の指示文（プロンプト）付きで、今日から試せる粒度でまとめています。
すべての記事5本
勤怠データのチェックをClaude Codeで自動化 — 毎月の勤怠締めを「例外の検知」に変える
毎月の勤怠締めでは、顧問先から届いた勤怠データを開き、打刻漏れはないか、残業時間は上限に近づいていないか、休憩は取れているかを1人ずつ目で確認しています。顧問先が増えるほど、この確認作業は静かに膨らみ続けます。 Claude Codeに任せるのは、勤怠の判断ではありません。決めたルールに触れた行だけを拾い出す「例外の検知」です。本記事では、社労士事務所・労務担当の方向けに、勤怠データチェックの自動化を実際の指示文（プロンプト）付きで解説します。使用するデータはすべて架空のテストデータを想定しています。
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社労士事務所のClaude Code活用 — 電子申請公文書の整理・顧問先振り分けを自動化する
電子申請で取得した公文書のZIPを開き、中の書類を1件ずつ確かめて、ファイル名を付け直し、顧問先ごとのフォルダへ移して、送付の準備をする——社労士事務所で毎日のように発生するこの「判読と振り分け」は、Claude Codeに任せられる典型的な業務です。 本記事では、2026年8月に社労士の方々27名が参加した勉強会で実際に演示した内容をもとに、公文書整理の自動化を実際の指示文（プロンプト）付きで解説します。画面で使ったデータはすべて架空のテストデータです。
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Claude Codeで就業規則の条文比較・改定案づくり — 条番号の整合から新旧対照表まで
就業規則の改定は、条文を1つ直して終わりではありません。条文を挿入すれば以降の条番号がずれ、「第◯条の規定により」と書かれた参照箇所を全条文から探して付け替え、新旧対照表を作り、附則の施行日を整える——この「整合の管理」こそが改定作業の重さの正体です。 本記事では、2026年8月に社労士の方々向けの勉強会で実演した内容をもとに、長い規程文書の突合と改定案づくりをClaude Codeに任せる方法を、実際の指示文付きで解説します。使用したのはすべて架空のテストデータです。
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Claude Codeで給与計算のダブルチェック — 目視突合を「見落としの検知」に置き換える
給与計算はミスが許されない業務です。だからこそ、システムの出力と元データを1行ずつ目視で突き合わせる確認作業の負担が重く、担当者の精神的なプレッシャーも大きい——社労士事務所や給与担当の方から最もよく聞く悩みの1つです。 Claude Codeの使いどころは、給与計算を「作らせる」ことではありません。人とシステムが作った数字の「見落としを検知させる」ことです。本記事では、2026年8月に社労士の方々向けの勉強会で実演した内容をもとに、実際の指示文付きで解説します。使用したのはすべて架空のテストデータです。
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労務相談の対応をClaude Codeで速くする — 過去回答のナレッジ化と回答ドラフト
「この相談、前にも似たことを答えたはず」——顧問先からの労務相談に、そう思いながらメールの検索を繰り返した経験はないでしょうか。過去の回答はメール・チャット・Wordファイルに散らばり、探すより書き直したほうが早い状態になりがちです。 Claude Codeを使うと、過去の相談と回答を事務所のナレッジとして検索できる形に整え、新しい相談への回答ドラフトまで作らせることができます。本記事では、その始め方を実際の指示文（プロンプト）付きで解説します。回答の最終判断を社労士に残す線引きもあわせて整理します。
続きを読むAIに任せる工程と、社労士が判断する工程
社労士業務のAI活用で最初に決めるのは「どこまで任せるか」の線引きです。当社が勉強会・導入検証で実演してきた3業務について、AIに任せる工程と専門家の判断に残す工程の分け方をまとめました。
表は横にスクロールできます →
| 業務 | AIに任せる工程 | 専門家が判断する工程 |
|---|---|---|
| 電子申請公文書の整理 | ZIPの解凍、書類の判読、リネーム、顧問先フォルダへの振り分け、送付メールの下書き作成 | 送信の実行、例外的な書類の扱いの決定 |
| 就業規則の改定 | 条文比較、条番号・参照条文の整合確認、新旧対照表・改定案ドラフトの作成 | 労務判断（「要・確認」箇所の確定）、法令適合性の最終確認 |
| 給与計算のチェック | 元データと計算結果の全件突合、差分・見落とし候補の検知、チェック表の作成 | 検知された差分の正誤判断、顧問先への説明 |
実際の社労士事務所での検証・実演
このカテゴリの記事は、一般論ではなく、実際の社労士向け勉強会・社労士法人での導入検証がもとになっています。
Claude Code導入検証
リード社会保険労務士法人
人事・労務のプロフェッショナル、リード社会保険労務士法人様で社労士業務へのClaude Code活用を検証。システム間の転記、PDF帳票のフォルダ整理、給与計算データの突合チェックという3つの実務をダミーデータで実演し、「人が判断し、AIが下準備する」役割分担の道筋を確認しました。
事例の詳細を読むClaude Code導入検証
社会保険労務士事務所エスパシオ
組織づくり支援の第一人者・下田直人代表が率いる社会保険労務士事務所エスパシオ様で、Claude Codeの導入検証を実施。組織診断サービスのデータ分析に使っていた複雑なExcelを、その場でWebツールに作り替え、CSVを読み込むと一瞬で集計・チャートまで切り替わる体験を参加者の皆様と共有しました。
事例の詳細を読む登壇・実演レポート
社労士向けコミュニティ勉強会での実演（2026年8月・27名参加）
公文書整理・就業規則改定案・給与計算チェックの3業務をAIエージェントに任せる様子をライブ実演。この実演がカテゴリ内3記事のもとになっています。
レポートを読むよくある質問
Q顧問先の個人情報を扱う業務でも使えますか？
「安全か危険か」の二択ではなく、どの業務のどの部分まで任せるかの線引きで考えます。まず架空のテストデータで手順と精度を確かめ、契約プランのデータ利用条件を確認し、事務所として扱ってよい業務・データを明文化してから実データの範囲を判断する、という順番をおすすめしています。
Qプログラミングの知識がなくても使えますか？
不要です。各記事で公開している指示文（プロンプト）はすべて普通の日本語で、コードは書いていません。当社の講座受講生も大半は非エンジニアです。ターミナル（黒い画面）に慣れる最初の一歩だけ越えれば、日本語で業務を依頼する感覚で使えます。
Q何から始めるのがおすすめですか？
個人情報をほとんど含まない就業規則などの規程文書の業務か、架空データで検証できる公文書整理から始めるのがおすすめです。毎日発生し、判断基準を型にしやすく、効果を実感しやすいためです。ミスが許されない給与計算は「作らせる」のではなく「チェックさせる」形なら、既存のフローを壊さずに導入できます。
QChatGPTなどのチャットAIと何が違うのですか？
チャットAIはファイルを1つずつアップロードして「聞く」使い方が中心です。Claude CodeはPCのフォルダの中で作業するAIエージェントで、ZIPの解凍からファイルの判読・リネーム・振り分けまで、複数の工程をまとめて「任せる」ことができます。手順を保存すれば翌月も同じ品質で繰り返せる点も実務向きです。
Q事務所に導入するには何から整備すればよいですか？
業務の棚卸しで「任せられる工程」を特定し、個人情報の線引きを事務所のルールとして明文化し、成功した手順をスキル化してスタッフに展開する、という3段階が基本です。当社のClaude Code法人研修では、この3段階を事務所の実務に沿って伴走支援しています。
自事務所の業務で試したい社労士の方へ
株式会社AI Orchestraは、社労士向け勉強会での実演や士業事務所での導入検証の実績をもとに、業務の棚卸しから個人情報の線引き設計、スタッフへの展開まで、事務所の実務に沿って伴走支援しています。