L2会計・労務系士業規模非公表
辻・本郷グループ（辻・本郷 税理士法人／辻・本郷 ITコンサルティング株式会社）
その他・複合／自社構築（生成AIを核とする次世代業務基盤。ベンダー名の記載なし）
定型業務の自動化によるスタッフ工数削減、申告業務の品質向上と知識のばらつき抑制を目標に「AI活用プロジェクト(TH-AI)」を2026年5月に本格始動（成果数値は未公表の始動段階）。※定性成果のみ（数値公表なし）
INDUSTRY HUB
会計・労務系士業の生成AI導入事例
税理士事務所・会計事務所・社会保険労務士法人における生成AI・AI-OCR導入事例を35件収録。領収書や通帳の自動記帳（AI-OCR）による記帳代行の効率化が最も事例が厚く、労務相談の調査支援・就業規則の作成支援が続きます。ひとり事務所から全国大手まで規模帯ごとに実例を確認できます。
用途分布（収録35件の実数）
- 経理・記帳・経費の自動化20件
- 議事録・会議記録3件
- その他・複合2件
用途別・削減率の中央値
分母（母数規模）つきで削減率が公表されている事例のみを母集団とし、n≥3の用途だけ表示します。 n<3 の用途は統計として不十分なため表示しません。
| 用途 | 中央値 | n |
|---|---|---|
| 経理・記帳・経費の自動化 | 約90%削減 | 3件 |
※中央値は各事例の公表値（レンジは中点）から当サイトが算出した参考値です。効果を保証するものではありません。
CASES
会計・労務系士業の事例一覧（35件）
L1会計・労務系士業300〜999名
会計・労務系事務所K（従業員300〜999名規模）
経理・記帳・経費の自動化／NTT東日本（AIよみと～る AI-OCR）
手書き文字を含む帳票の自動読み取りで処理時間を削減。原本紛失リスクの低減や税務申告全般のスピードアップ・効率化が期待できるとしている。※定性成果のみ（数値公表なし）
L2会計・労務系士業規模非公表
セブンリッチグループ（セブンセンス税理士法人系）
経理・記帳・経費の自動化／自社開発（Tax QA bot／AI-OCR仕訳ツール／社内規定検索ボット、Google File Search等を活用）
AI-OCR仕訳: 1営業日かかっていた作業が30分に短縮（現在20社で運用中）。Tax QA bot: リリース後1ヶ月で約400件の質問に対応分母: 顧問先20社の記帳（1社あたり1営業日→30分）
L1会計・労務系士業10〜49名
会計・労務系事務所C（従業員10〜49名規模）
経理・記帳・経費の自動化／マネーフォワード（マネーフォワード クラウド会計・STREAMED・Manageboard）
残業時間を約90%削減し平均9時間へ短縮、記帳時間を最短15分に短縮、月次決算を10日短縮分母: 職員40名以上・繁忙期平均残業90時間超の事務所
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（生成AI導入研修・ChatGPT活用支援）
コラム制作時間が約1/4に短縮※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J（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／マネーフォワード（STREAMED＋スキャンセンター for STREAMED）
自動入力を信頼できるようになり記帳効率が大きく向上。スキャンセンター併用で顧客との証憑のやり取りがほぼ不要になり、所内の書類保管も不要になった。※定性成果のみ（数値公表なし）
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／OpenAI（ChatGPT）＋Python活用
就業規則修正が「約8割の精度」で自動化可能（削減時間の数値はなし）※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業50〜299名
会計・労務系事務所F（従業員50〜299名規模）
経理・記帳・経費の自動化／株式会社クラビス（STREAMED）※マネーフォワード クラウド パートナー事例
手入力による記帳代行と比べて「3分の1、ものによっては10分の1程度の負荷」で完了※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業1〜9名
会計・労務系事務所A（従業員1〜9名規模）
経理・記帳・経費の自動化／freee（クラウド会計・自動仕訳）
法人決算申告時間を7〜8時間から2時間に短縮、月次決算作業時間を約50%削減分母: 2名体制の事務所の法人決算申告
L1会計・労務系士業10〜49名
会計・労務系事務所L（従業員10〜49名規模）
経理・記帳・経費の自動化／PFU（イメージスキャナー fi-8190＋AI-OCR仕訳システム）
記帳代行業務で年間1,200時間以上の削減見込み分母: クライアント約200法人・約500個人／職員18名
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）
L1会計・労務系士業10〜49名
会計・労務系事務所B（従業員10〜49名規模）
経理・記帳・経費の自動化／freee（クラウド会計）
紙資料の手入力から脱却して時間とコストを削減し、2021年にfreee専門の経理代行会社を設立するなど新サービス化を実現した。※定性成果のみ（数値公表なし）
L2会計・労務系士業1〜9名
海老名佑介税理士事務所
経理・記帳・経費の自動化／株式会社クラビス（STREAMED）＋ScanSnap iX100＋クラウド会計
「手入力した場合の1/10くらいのスピード」（筆者自身による推定値）※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G（規模非公表）
議事録・会議記録／エピックベース（スマート書記／現Otolio）
議事録作成時間を約70%削減（従来は会議時間の3〜4倍を要していた）。会議中のメモ・音声聞き直し作業がゼロに※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業1〜9名
会計・労務系事務所H（従業員1〜9名規模）
書類・規程・文書作成／HRbase（HRbase PRO 労務専門AIエージェント）
調査時間が「2時間から15分程度に短縮」（1案件あたり）※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業10〜49名
会計・労務系事務所I（従業員10〜49名規模）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／HRbase（HRbase PRO 労務専門AIエージェント）
所長に集中していた労務相談の負担を7割削減分母: 顧問先約65社・スタッフ10名の事務所
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所M（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／freee会計
法人決算申告の所要時間を7〜8時間→2時間に短縮(約1/4)、月次決算作業を約半分に削減※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N（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／マネーフォワード クラウド会計＋STREAMED
数か月で160件超の記帳代行先をクラウド化分母: 既存記帳代行先
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）
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所P（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／freee会計
パート5名全員が全工程対応可能となりリモートワーク実現、顧問先件数が急増※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Q（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／freee会計
顧問先の約9割にfreeeを導入※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R（規模非公表）
書類・規程・文書作成／KiteRa Pro
設問形式で経験値がなくても就業規則を作成でき、事務所全体の品質を統一※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S（規模非公表）
問い合わせ対応・チャットボット／HRbase PRO
回答根拠となる資料をAIが自動収集し、回答品質を標準化※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T（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／freee会計
月次締めを10日短縮、経費精算工数を50%以上削減、支払業務を1日→半日に短縮※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U（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／バクラク請求書・申請
導入から2週間で顧客満足度が高く『もっと早く知りたかった』との声※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V（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／バクラク請求書受取
請求書の入力・チェック手間を1/3に削減、約10社で導入(平均月50枚)※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業50〜299名
会計・労務系事務所W（従業員50〜299名規模）
経理・記帳・経費の自動化／バクラク請求書
源泉所得税業務を1/50に削減(10時間近い作業→数クリック)、経理代行顧客数を3社→10社に拡大※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X（規模非公表）
書類・規程・文書作成／生成AI（デジライズ研修導入）
顧客提供コラムの作成時間を約4分の1に短縮。定型句・メール自動生成で手作業の負担を大幅軽減※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Y（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／DX Suite（AI-OCR）
ふるさと納税処理が10件あたり30秒程度に短縮（従来3〜4分）。会計知識のない人材でも業務遂行が可能に※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業1〜9名
会計・労務系事務所Z（従業員1〜9名規模）
議事録・会議記録／NotebookLM／ChatGPT
メール作成時間が2時間から数分に短縮。累計約200本のブログ発信で週単位の新規案件獲得が増加※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AA（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／スマートOCR（AI-OCR）
通帳の読み取り精度がほぼ100%を達成し、入力時間を1/3に短縮※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AB（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／F&M One GeNNect（会計事務所専用生成AI）
AI-1グランプリ（会員859事務所・応募122件）で最優秀賞受賞。担当変更時の引き継ぎ精度向上※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業50〜299名
会計・労務系事務所AC（従業員50〜299名規模）
議事録・会議記録／AI Works
「AIに相談してみよう」という文化が形成され、議事録作成・関数生成・要約で業務効率化※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業10〜49名
会計・労務系事務所AD（従業員10〜49名規模）
その他・複合／Robo-Pat AI（RPA×AI）
月150時間かかっていた作業を月30時間に削減（1/5・分母=月1,500件の公文書処理）。離職者ゼロに改善※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業1〜9名
会計・労務系事務所AE（従業員1〜9名規模）
書類・規程・文書作成／Claude（Anthropic）
キーワード選択式のプロンプトで複数の候補案を生成可能に。社労士が最適案を選定する付加価値業務を創出※母数規模の記載なし（参考値）
BY USE CASE
会計・労務系士業の導入事例を用途別に見る
会計・労務系士業の経理・記帳・経費の自動化導入事例（20件）
会計・労務系士業の書類・規程・文書作成導入事例（8件）
会計・労務系士業の議事録・会議記録導入事例（3件）
会計・労務系士業に近い事例を、無料の事例マッチング診断で絞り込む
業種・規模・業務領域・課題の4問に答えるだけで、収録した導入事例から条件の近いものを照合します（判定は100%ルールベース・スコアの重みも全開示。該当がなければ正直に「該当なし」と表示します）。
FAQ
会計・労務系士業の生成AI導入 よくある質問
Q. 会計・労務系士業で生成AIはどんな業務に使われていますか？
A. 本ページに収録した会計・労務系士業の生成AI導入事例35件では、経理・記帳・経費の自動化・書類・規程・文書作成などの用途が中心です。上の用途分布と事例一覧で、実際にどの業務でどの程度の成果が出ているかを確認できます。
Q. 会計・労務系士業の生成AI導入にかかる費用の目安は？
A. ツールの種類や導入規模によって幅があります。月額数千円〜のSaaS型ツールから始められるものもあれば、社内システム連携や独自開発を伴う場合は費用が上がります。本サイトの事例は成果（削減率など）を出典つきで確認できるため、費用対効果の当たりをつける材料になります。具体的な料金は各ベンダーの公式情報をご確認ください。
Q. 会計・労務系士業で生成AI導入を始めるには何から手をつければよいですか？
A. まず自社の課題に近い導入事例を確認し、次に無料の事例マッチング診断（4問）で条件の近い事例に絞り込むのがおすすめです。用途と期待できる成果の目安をつかんでから該当ベンダーへ相談すると、失敗が少なくなります。
Q. 掲載されている会計・労務系士業の事例は信頼できますか？
A. 本サイトの事例はすべてベンダー公式の導入事例ページ（一次情報）を出典として収録し、成果の数値には出典・確認日を明記しています。推測値や創作は掲載していません。掲載基準は「収録基準」ページで公開しています。
PATTERNS
業務別に見る会計・労務系士業のAI活用パターン
「会計・労務系士業のどの業務に、どう効くのか」を業務別に整理しました。まず定型業務から小さく始めるのが失敗しにくい進め方です。実際の成果は、このページ下部の導入事例（35件・全件出典つき）と「用途分布」「用途別・削減率の中央値」で確認できます。
記帳・申告補助
証憑のAI-OCR・仕訳補助、申告書類の下書き、過去事例のRAG検索
税務判断・申告の最終責任は税理士など有資格者が負います。
労務・手続
給与・社会保険手続の下書き、就業規則の下書き、問い合わせ一次回答
手続・法解釈の最終判断は社会保険労務士が行います。
顧問・相談対応
顧客問い合わせの一次回答、面談メモ・レポートの下書き
助言・判断は有資格者が行う前提で使います。
事務所運営
社内ナレッジのRAG、資料作成、採用
定型業務から小さく始めます。
※各用途の件数・削減率の傾向は、上の「用途分布」「用途別・削減率の中央値」（当サイトが一次確認した実導入事例の集計。母数のあるもののみ表示）をご覧ください。
CAUTION
導入前に押さえるべき注意点
- ・独占業務は代替しない：税務・労務の最終判断と書類作成の責任は税理士・社労士など有資格者が負う。AIは下調べ・下書き。
- ・顧客情報：財務・個人情報を無料版AIに入力しない。入力ルールを先に整える。
- ・法令・通達：解釈はAI出力を鵜呑みにせず一次情報で確認する。
- ・スモールスタート：1業務のPoCから始める。
進め方の詳細は生成AI導入の進め方【5ステップ】、法対応は個人情報保護法とAI学習の実務ポイントもあわせてご覧ください。