税理士事務所がAIで逆に遅くなる、たった1つの原因

AIを入れたのに、前より仕事が増えた。そういう事務所がある。どの作業を渡すか決めないまま、ツールだけ配ったからだ。

Money Forward クラウドのパートナーブログ（2026年）が、税理士業務でAIをどう使うかを整理していた。識別系AIと生成系AIの違い、記帳や顧客対応での使いどころ、コピーして使えるプロンプト例まで、実務寄りで良い内容だった。

読んで一番効くと思ったのは、記事が土台に置いた一言のほうだ。「入力・集計はAIに任せ、判断・相談に人が集中する」。ここを決められるかどうかで、AIが効く事務所と、逆に遅くなる事務所が分かれる。

「正解があるか」という、仕分けの物差し

ブログの筆者は、AIを2種類に分けて説明している。識別系AI（OCRで領収書や請求書を読む従来型）と、生成系AI（文章作成や要約が得意なChatGPT型）だ。この分類、そのまま「どの作業を渡すか」の判断基準に使える。

分けるものは1つ。その作業に正解があるかどうか。

領収書の金額を読む、勘定科目を当てる。正解のある作業は識別系が得意な領域で、丸ごとAIに渡していい。税制改正の解説文を書く、顧客へのメール文面を整える。こちらは正解のない作業で生成系の領域だから、下書きまでを渡して締めは人が持つ。

この線引きを取り違えると、工程が増える。よくあるのが、生成AIに正解を出させようとするパターンだ。「この仕訳、合ってる?」と生成AIに聞いて、返ってきた答えを人が検算する。AIに1回やらせて、人がもう1回やる。二度手間になって、速くなるどころか遅くなる。

AIを入れて遅くなる事務所は、たいていこの仕分けを飛ばしている。ツールを配れば現場が勝手に使い分けてくれる、とはならない。

共有できる形にした、プロンプトの型

記事にもう1つ良い視点があった。プロンプトを「命令書と状況、制約」の構造で書くテンプレートだ。

これは税理士業務に限らず効く。ただ、もったいない使い方がある。上手い人が自分用に良いプロンプトを作って、その人の中で終わるパターンだ。

事務所の型として共有すると、話が変わる。「顧客への税制改正メールの下書き」「試算表から気になる点を洗い出す」。よく使う指示を、誰が打っても同じ仕上がりで返る形にして置いておく。新人が書いた下書きも、一定の水準からスタートできる。

これは前に書いた、事務所の標準をAIが読める形に落とす話（標準を、AIが読めるルールに落とす）と同じ構図だ。個人のノウハウを、組織の資産に移す。

人を増やせない事務所での、作業の切り分け

たぶん、こう返ってくる。「渡す作業の線引きなんて、人が多い事務所の話でしょう」と。

逆だと見ている。1人や少人数でやっている事務所ほど、この線引きが効く。

少人数の現場は、作業が特定の人に張り付きやすい。その人が休むと止まる。だから「正解のある作業はAIに渡す」と決めておくと、担当が休んでも別の人が同じ作業を回せる。人を増やせない事務所ほど、渡せた作業の分がそのまま余力になる。

急いで全部やる話でもない。切り分けられる作業から、1つずつでいい。

機密データを渡す前の、もう一段の備え

記事は、無料版だと入力データが学習に使われうるから、顧客名や金額は「A社」「◯◯円」と匿名化して使うよう勧めている。運用としては正しい。

ただ、会計・税務のデータは機密性が高い。匿名化の入力ルールだけに頼らず、契約とツール選定でも守りたい。学習に使われない法人向けプランを選ぶ。入力していい情報の線を、社内規程として文字にする。ここまでやって、はじめて安心して渡せる。

これも結局、「渡す前に決める」の一部だ。何を渡していいか決まっていないから、入力してよいか毎回迷う。

ツールを選ぶ前に引く、渡す作業の線

AIツールを選ぶ前に、自分の事務所の業務を「正解があるか」で一度仕分けてほしい。正解のある作業はAIに渡す。正解のない作業は下書きまで渡して、締めは人が持つ。この線を引いてから配ると、AIは余力を生む側に回る。

自分たちがAI導入の支援で、ツールの選定や納品より使い方を決めることに時間をかけているのも同じ理由だ。どの作業を渡し、どこで人が締めるか。ここを一緒に引かないと、ツールだけ入って工程が増える、という逆転が起きる。

次にAIツールを検討するときは、機能表を見る前に、渡す作業の線を引くところから始めてほしい。

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参考: Money Forward クラウド パートナーブログ「税理士業務はAIでどう変わる？2026年の現在地とすぐに使えるプロンプト例」(2026年)。