L1会計・労務系士業10〜49名
会計・労務系事務所D（従業員10〜49名規模）
書類・規程・文書作成／デジライズ（AI WORKS 365）
コラムの制作が1/4程の作業時間に※母数規模の記載なし（参考値）
L1 ベンダー公表
会計・労務系事務所H（従業員1〜9名規模）
社会保険労務士法人／書類・規程・文書作成／導入ツール: HRbase（HRbase PRO 労務専門AIエージェント）
- 業種
- 会計・労務系士業
- 規模帯
- 1〜9名（原文: 従業員4名と代表を含めた5名）
- 業務領域
- バックオフィス（経理・人事・総務・法務・事務）
- 公表時期
- 2025年12月
同じ用途（書類・規程・文書作成）の導入事例をまとめて見る（30件）
この事例と同じ用途の導入事例を、業種をまたいで30件収録しています。 業種の分布・業務パターン別の整理は、用途別ページに掲載しています。
課題
導入前に抱えていた問題
労務調査に1案件2時間を要することもあり、汎用ChatGPTでは回答の深さと正確性が不足。DX推進の一方で従業員の研修時間確保も難しかった。
- 品質・正確性
導入
導入したツール・取り組み
HRbase（HRbase PRO 労務専門AIエージェント） を導入しています。 用途は「労務相談の根拠調査、顧問先向け資料作成、従業員研修・自己学習」です（出典元の記載による）。
同じツールの導入を検討される場合
この事例で使われた HRbase の公式サイトで、機能・料金・資料請求を確認できます。
HRbaseの公式サイトを見る →※広告（PR）です。当サイトの送客リンクを経由して公式サイトへ遷移します。掲載・送客の方針は掲載・検証基準をご覧ください。
成果
公表されている成果
以前は1つの案件を調べるのに2時間ほどかかっていたが、今では同じ内容を15分程度で調べられるように
分母（母数規模）: 労務相談の1案件あたりの調査時間
定性的な変化（出典元の記載を要約）
行政資料を参照した正確な情報と参照元が提示され回答の信頼性が向上。従業員が自発的に調べる文化が定着し、事務所全体の知識レベルが上がった。
出典とエビデンスレベル
L1 ベンダー公表
ベンダー（提供企業）が公表した導入事例です。当サイトでは企業名を匿名化し、出典リンクを明示して引用しています。
出典: https://pro.hrbase.jp/voice/ishikawakobayashi-sr/
最終確認日: 2026-11-01。掲載内容に誤りがございましたら、お問い合わせよりご指摘ください。
関連
会計・労務系士業の他の事例
L1会計・労務系士業1〜9名
会計・労務系事務所E（従業員1〜9名規模）
書類・規程・文書作成／KiteRa（KiteRa Pro）
作業時間40%以上削減※母数規模の記載なし（参考値）
L3会計・労務系士業規模非公表
社会保険労務士法人Next Partners
書類・規程・文書作成／生成AI（就業規則・労働相談で使うツール名の記載なし。ChatGPTの裏で動くPythonでの給与計算チェックプログラムは、これから取り掛かる段階）
個人情報を外して貼り付け「条文形式に修正」と指示するだけで約8割の精度ででき上がる（あとは専門家がチェック。削減時間の数値なし）※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所O（規模非公表）
書類・規程・文書作成／KiteRa Pro
規程業務の作業工数を約80%削減、顧問先を約350社に拡大※母数規模の記載なし（参考値）