SPECIAL ISSUE ／ AI × WORK
特集 AIと働く
何からはじめる？から、使いこなすまでAIと働く、
はじめの地図
ツール選び・学習しない設定・社内ルール・推進体制・人事評価・働き方のルール。
企業がAIと上手につきあうための道しるべを、10の章にまとめました。
最終更新：2026年11月11日
ツール選び・学習しない設定・社内ルール・推進体制・人事評価・働き方のルール。
企業がAIと上手につきあうための道しるべを、10の章にまとめました。
最終更新：2026年11月11日
仕事で使う対話型のAI（生成AI）は、大量の文章から「言葉のつながり方」を学んだしくみです。質問を受けると、「この次に来そうな言葉」を予測しながら、その場で文章を組み立てています。
検索のように「どこかにある答え」を探してくるのとは違います。その場で作るから、下書きや言い換えが得意。その場で作るから、クセもある。まずは、このクセを知っておきましょう。
存在しない条文や数字、出典を、自信たっぷりに書くことがあります。「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれます。数字・日付・法令は必ず元の資料で確かめます（第5章 約束1）。
こちらの意見に「おっしゃる通りです」と合わせがちです。OpenAIは2025年4月、ChatGPTの更新が「過度に相手を持ち上げる」ものになったとして、その更新を取り消しました。「反対の意見も出して」「弱点を指摘して」と頼むのがコツです。
学んだ時点より後のことは知りません。最新の情報や法改正は、検索機能や公式の情報で確かめます。
同じ質問でも、言い回しや中身が変わります。大事な判断を、1回の答えだけで決めないようにします。
前提や目的を伝えないと、ずれた答えになります。「役割・目的・形式」を伝えるのが近道です（第3章）。
AIのクセを知れば知るほど、人の意見と検証する力の大切さが見えてきます。
答えをうのみにせず、「本当に？」「根拠は？」と問い返す。自分の考えをはっきり伝える。最後に決めるのは、人。AIが賢くなるほど、それを見抜く目と、自分の意見を持つ力が問われます。
| 得意なこと | 苦手なこと |
|---|---|
| 文章の下書き、要約、言い換え、アイデアのたたき台を数多く出すこと、表へのまとめ直し | これまでにない新しい発想を生み出すこと（革新性）、最新の事実を保証すること、結果に責任を持つこと |
苦手なところを人が補えば、AIは頼れる相棒になります。この特集は、そのための地図です。
仕事で使われている対話型AIは、大きく4つ。迷ったら、会社のメールや文書が乗っている基盤から選ぶのが近道です。
OpenAI社。利用者が多く、情報も見つけやすい。個人利用から入った人が多いツールです。
Word・Excel・Teamsと一体。Microsoft 365の会社なら、導入の手続きが少なくてすみます。
Gmail・ドキュメント・ドライブと一体。Google Workspaceの会社向き。
Anthropic社。長い文書の読み込みや文章づくり、業務の自動化に強み。海外企業での採用が急伸中です。
左は「2025年・米国企業向けLLM（AIの頭脳部分）API支出の推計」、右と下は国内の調査です。何を数えた数字かが違う点に気をつけてください。
米国企業向けのAI（LLM API）への支出では、Claudeが首位。国内の「全社標準」は、いまのところCopilotとChatGPTが2強です。数字の差は、調べている対象の違い（米国のAPI支出か、国内の全社導入か）から来ています。
一方で、国内でも「部署単位でClaude Teamを有料導入する」動きが広がっています（建設業の調査（@IT）など）。全社はCopilot、資料づくりや業務の自動化はClaude、と使い分ける会社も出てきています。
海外の低価格なAI、日本の会社がつくった国産AI、無料や格安のAIサービス。選択肢は増えています。安さにひかれて使いたくなるのは自然なこと。だからこそ、業務で使う前に、良いところと気をつけたいところを知っておきましょう。大事なのは、どこの国の会社かではなく、入力したデータがどこで、どの法律のもとで扱われるかです。
良いところ：性能が高く、無料や低価格で使える。
気をつけたいところ：個人情報保護委員会によると、利用にともなって取得されたデータは中国にあるサーバーに保存され、中国の法令が適用されます（個人情報保護委員会・2025年2月3日）。デジタル庁も、政府機関向けに業務利用の注意喚起を出しました（INTERNET Watchの報道）。顧客や社員の情報は入れないのが基本です。
良いところ：国内のデータセンターや自社のサーバーで動かせるものがあり、データを国外に出さずに使えます。機密情報を扱う業界で検討されていて、デジタル庁も、ガバメントAI「源内」で試用・評価する国産モデルを選定しています。
気をつけたいところ：多くは企業向けの個別契約で、個人がすぐ試せる画面は少なめ。導入は開発会社と組む前提（第7章の段階3）になりやすいです。国産だから安心、とは限りません。学習の初期設定やデータの保存場所は、サービスごとに確かめます。
良いところ：手軽に始められ、特定の作業（文字起こし、画像づくりなど）に特化したものも。
気をつけたいところ：運営会社がどこの国の会社か、入力したデータを学習に使うか、利用規約で分かりにくいことがあります。サービスが突然終わることも。
海外製でも国産でも、確かめることは同じです。初期設定で「入力内容を学習に使う」になっているサービスは、国を問わずあります。
| ものさし | 確かめること |
|---|---|
| 1 データの行き先 | 入力したデータは、どこの国のサーバーに保存され、どの国の法律が適用されるか |
| 2 学習の設定 | 入力内容が学習に使われるか。初期設定はどうなっていて、オフにできるか |
| 3 会社の体力 | サービスを続けられる規模か。サポートの窓口はあるか（下の表も参考に） |
| 4 管理のしやすさ | 管理者が利用者を追加・停止できるか。利用の記録を残せるか |
| 5 自社との相性 | いま使っているメール・文書ソフトとつながるか。使いたい業務に合うか |
国も選び方の基準を出しています。行政向けにはデジタル庁「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」（2025年5月策定・2026年6月改定）。企業向けには、経済産業省・総務省「AI事業者ガイドライン」に、AIを使う側が気をつけたい点がまとめられています。
| 会社（主なAI） | 規模の目安 |
|---|---|
| Anthropic（Claude） | 企業評価額 約9,650億ドル ≒ 約152兆円（2026年5月の資金調達時） |
| OpenAI（ChatGPT） | 企業評価額 約8,520億ドル ≒ 約135兆円（2026年3月の資金調達時） |
| Microsoft（Copilot）・Alphabet（Gemini） | 上場企業。時価総額は数兆ドル規模 ≒ 数百兆円で、世界最大級 |
| DeepSeek | 非上場で、企業評価額は公表されていません |
| 国産AIの提供元（NTT・NEC・ソフトバンクなど） | 国内の大手上場企業 |
※円は1ドル＝158円として換算した概算です（2026年11月上旬の水準）。企業評価額は、未上場企業が資金を集めたときの値段で、時期によって大きく変わります。規模は「サービスが続くか」の目安の一つで、安全性を保証するものではありません。出典：CNBC（2026年5月28日）／Bloomberg（2026年5月28日）
出典：個人情報保護委員会「DeepSeekに関する情報提供」（2025年2月3日）／デジタル庁の注意喚起（INTERNET Watchの報道）／デジタル庁「源内」選定の国産AI（解説記事）
AIに入力した内容が、AIの学習（性能アップのための材料）に使われるかどうか。ここはプランによって初期設定が違います。
| プラン | 入力内容の学習利用（初期設定） | 会社がすること |
|---|---|---|
| 法人プラン Claude Team／Enterprise ChatGPT Business／Enterprise Gemini（Google Workspace） | 学習に使わないのが初期設定 | 契約書・規約で確認し、記録を残す |
| 個人プラン 無料版・個人の有料版 | 学習に使われる設定になっていることがある | 業務では使わないか、設定画面で学習をオフにする |
設定 → プライバシー →「Claudeの改善に協力する」をオフ
設定 → データコントロール →「すべての人のためにモデルを改善する」をオフ
アクティビティの設定 → Geminiアプリの保存をオフ
※「学習に使うか」「会話を保存するか」「フィードバックをどう扱うか」は、別々の設定になっていることがあります。たとえば個人向けのGeminiは、アクティビティの保存をオフにしても、会話を最長72時間保持すると案内されています（Googleのヘルプ）。画面の名称は各社の更新でよく変わります。導入時に各社の公式ヘルプで最新の表示を確認してください。
学習オフでも、個人情報・顧客の機密を入れてよいかは別の話。何を入れてよいかは、次の5ステップと社内ガイドラインで決めておきます。
最近のAIは、メール・カレンダー・社内のファイル・ブラウザなどに「つなぐ」ことができます。コネクタ、プラグイン、拡張機能、MCP（AIとほかのサービスをつなぐ共通の規格。Anthropic社が2024年11月に公開）など、呼び名はいろいろです。便利な反面、つないだ先の情報をAIが読み、操作できるようになります。
出典：Anthropic「Introducing the Model Context Protocol」（2024年11月）／プロンプトインジェクションは、セキュリティ団体OWASPが、AIを使ったアプリの危険の第1位に挙げています（HackerOneの解説）
分厚い規程はいりません。A4で2〜3枚、現場が迷わない線引きがあれば始められます。
著作権については、文化庁の「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」（2024年7月）が実務の手引きになります。国の考え方は、経済産業省・総務省「AI事業者ガイドライン」が土台になります。業界団体の指針がある業種は、そちらもあわせて確認します。
AIはもっともらしい間違いを、自信たっぷりに書くことがあります。最後に「これで出す」と決めるのは人。確認した人の名前が言える状態にしておきます。「AIがこう言ったから」は、言い訳になりません。
「時短の道具」で止めるのはもったいない。やりたかったのに手が回らなかった仕事、新しいサービス。そこにAIを向けます。
会話の中で、よかった点や直してほしい点を具体的に伝えると、その後のやりとりに生きてきます。メモリ（記憶）機能や、使う人の好みを書いておける設定を使えば、別の会話にも引き継げます。うまくいったら「ありがとう、助かった」。違ったら「ここをこう直して」。ていねいなやりとりが、AIを自分の相棒に育てます。
Claudeを提供するAnthropic社は、2026年10月8日に利用ポリシーの改定を公表しました。2026年11月12日から適用される改定で、AIモデルに対する「持続的で不必要な虐待的・残酷な行為」を禁じる項目が加わります。
同社は以前から「AIに何かを感じる力があるかは分からない」という立場で研究を続けています。分からないなら、念のため配慮しておく。その考え方が背景にあります。
同社は2026年4月、Claudeの内部に、人の感情に似たはたらきをするパターンが171種類見つかったという研究を発表しました。解けない課題で失敗が続くと、「焦り」にあたるパターンが強まります。すると、テストだけを形の上で通す「ずる」の答えが増えました。逆に「落ち着き」にあたるパターンを強めると、ずるは減りました。
言葉づかいと答えの正確さの関係は、研究によって結果が分かれています。失礼な指示で精度が下がったという研究がある一方、選択式の問題では乱暴な指示のほうがわずかに正答率が高かった、という研究もあります。「丁寧に言えば正確になる」とまでは言えません。
実務で言えるのは、こういうことです。うまくいかないときは、叱り続けるより、落ち着いて条件を伝え直すほうが早い。何が違うのか、何がほしいのか。人の部下への伝え方と、実はよく似ています。
出典：Anthropic「Emotion concepts in a large language model」（2026年4月）／Dobariya・Kumar「Mind Your Tone」（ペンシルベニア州立大学・2025年）
私（米澤）は、人間の側の理由も大きいと感じています。反撃してこない相手に乱暴な言葉を使う習慣は、いつか人に対しても出てしまう。私自身、AIには「提案ありがとう！」「助かった！」と自然に声をかけています。
メモリや設定に、喜ばれた返し方が積み重なっていく。同じAIでも使う人によって育ち方が違ってくる、というのが私の実感です。友人とは「AIってたまごっちみたいだね」と話しています。育てる相棒として、丁寧につきあってみませんか。
出典：Anthropic「2026 Usage Policy update」（2026年10月8日公表・11月12日適用）／PCWorldの報道
AIは待たせません。返事がすぐ来るので、次の指示、また次の指示……と止まらなくなる。気づけば昼休みも取らずに3時間、ということが起きます。
※「AI brain fry」は医学的な診断名ではなく、自己申告による調査の数値です。
「今週AIでうまくいったこと」を1人1つ。成功例が一番の教材です。
各社が無料の学習ページを用意しています。最初の1時間はそこで基本操作を。
AIの新しい機能や他社の活用事例、情報漏えいなどリスクへの備えなど、社内では集めにくい情報を補います。
使い込むと、よく使う依頼文や手順を「スキル」（AIに覚えさせる作業手順書）として登録するようになります。※「スキル」はClaudeでの呼び名です。ChatGPTでは「GPTs」、Geminiでは「Gem」など、各社に似たしくみがあります。便利な反面、似たものが部署ごとに増えて混在しはじめます。古い手順が残ったまま、誰も気づかない。これがよくある落とし穴です。
スキル・依頼文の台帳を持ち、名前・責任者・更新日を管理。重複を統合し、古いものを片づけます。
現場の困りごとと成功例を集めて、整理役に渡します。1部署1人で十分です。
ガイドラインとスキル台帳は半年に1回の棚おろし。AIは数か月で機能が変わるため、年1回では追いつきません。
全部を自分たちで抱えなくていい。全部を外に頼まなくてもいい。AIの使い方には、自分でできる段階、社内で育てる段階、専門家と組む段階があります。
| 段階 | 誰がやる？ | たとえば |
|---|---|---|
| 1 自分でできる | 社員一人ひとり | 文章の下書き、議事録の要約、メールの言い回し、表計算の式づくり |
| 2 社内で育てる | 推進担当＋各部署の窓口 | よく使う依頼文の「型」、スキル（作業手順書）の登録、定型作業の小さな自動化 |
| 3 専門家と組む | AI開発会社のエンジニア | 基幹システムとのつなぎ込み、顧客データを扱う仕組み、社外に出すサービス |
ひとつでも「はい」なら段階3。専門家に相談するタイミングです。
段階3のプロジェクトでも、「何を解きたいか」を言葉にするのは社内の仕事です。段階1・2で積んだ経験が、開発会社との打ち合わせで生きてきます。
AIに仕事を任せるほど、「わが社にとって人材とは何か」「働くことの価値をどう考えるか」という前提が問われます。松井勇策さんは、これを「雇用世界観」と呼び、AIに渡す基礎になると説いています。スキルや依頼文の型を作る前に、この前提をチームで言葉にしておくと、AIの答えのぶれが小さくなります。
『雇用世界観』公式サイト →
AIで作業時間が縮むと、「長く・たくさん働いた人」を評価する物差しが合わなくなります。
かけた時間
こなした作業量
手順どおりにやったか
何を問うたか（課題の立て方）
どう成果を出したか
AIの答えを見抜き、決めたか
新しい物差しは、管理職だけのものではありません。新人もベテランも、AIとともに働くすべての人に向けたものです。
「何を解くべきか」を自分で考え、AIへのお願いの言葉にする。言われた作業をこなすだけでなく、課題を見つける力です。
もっともらしい答えに「本当に？」「根拠は？」と問い返す。数字や条文は、元の情報で確かめます。
最後にどうするかを決めるのは自分。「AIがこう言ったから」ではなく、自分の言葉で理由を説明できることが大切です。
評価するのは、多くの場合、上司です。上司の物差しが「長く働いた人がえらい」のままだと、部下が問いを立てても報われにくくなります。管理職の役割にも、もう一つ加わります。
事業の目標を達成するために、チームを動かすこと。仕事を誰にどう割り振り、期限までにどう仕上げるかの段取り。労働時間や法令を守ること。部下の体調や悩みへの目配り。管理職が担う役割は、もともと幅広いものです。
「何を解くべきか」を示し、AIと部下の成果を確かめる。最後に判断するのは人。その役割が、管理職にいっそう求められるようになります。
時間ではなく、問いと成果で評価する。AIとともに働く時代の、新しい物差しです。
AIは24時間、疲れずに動きます。人はそうはいきません。道具が変わっても、働く人を守るルールはそのままです。
AIで生み出した時間は、新しい事業や、これまで手が回らなかった仕事の見直しに向けるチャンスです。改革が進むほど、かえって忙しくなることもあります。何に時間を使い、誰がどこまで担うのか。その配分を決めるのは、管理職の腕の見せどころです。
まず、AIの利用ルールを社内で文章にします。すべての社員に守ってもらう服務上の決まりを定めるときは、就業規則に記載します（労働基準法 第89条第10号）。使ってよいツールの一覧や入力禁止情報の具体例など、変わりやすい細かい中身は、第4章の社内ガイドラインで示すのがおすすめです。就業規則に入れる項目の例は、こんなものです。
常時10人以上の労働者を使用する事業場では、就業規則の作成と労働基準監督署への届出が義務です（第89条）。変えるときは、労働者の過半数で組織する労働組合、ない場合は過半数代表者の意見を聴き（第90条）、届け出たうえで、働く人に周知します（第106条）。10人未満の事業場でも、ルールを書面にして周知しておくと安心です。第4章の社内ガイドラインと中身をそろえておきます。
応募書類の読み込みや面接メモの整理に、AIは役立ちます。ただし、応募者の個人情報は、採用の目的に必要な範囲で集め、その範囲で使うのが法律のルールです（職業安定法 第5条の5）。AIに入れてよいか、ツールの設定（第2章）とあわせて確かめます。
AIの判断を、そのまま採否や評価の結論にしない。最後に決めるのは人で、理由を本人に説明できる状態にしておきます。
第6章の「過集中」は、気持ちの問題ではありません。パソコンなどを使う作業には、国の指針があります。
AIとのやりとりに夢中になったときこそ、この区切りが効きます。疲れや不調のサインがあれば、産業医や健康相談の窓口につなぐ。いつもの安全衛生の仕組みに、AIの使い方を乗せていきます。
AIで定型の作業が減ると、「この仕事の人は、もういらないのでは」という声が出てきます。ただし解雇は、客観的に合理的な理由がなく、社会通念上相当と認められない場合は、権利の濫用として無効になります（労働契約法 第16条）。
まずは、学び直し（リスキリング）と配置転換で、人の力を新しい仕事へ移す。本人の希望や適性を聞き、学ぶ機会とセットで進めることが大切です。社内の仕事の地図を描き直すところから始めます。学び直しに使える国の助成金もありますが、要件や受付状況は年度ごとに変わります。最新の情報を確かめてから計画しましょう。
AIは、働き方に制約がある人の心強い味方にもなります。短時間勤務の人なら、引き継ぎメモや議事録の要約で、限られた時間を本来の仕事に使えます。目や耳に障害がある人には、読み上げや文字起こしが役立ちます。介護をしながら在宅で働く人は、資料づくりの負担を軽くできます。
事業主には、障害のある社員が力を発揮できるよう、障害の特性に合わせて必要な措置をとる義務があります（障害者雇用促進法 第36条の3。過重な負担になる場合を除く）。AIツールの用意も、その選択肢の一つになります。何が役立つかは人によって違うので、本人と話し合って決めます。
正式名は「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」。2025年5月に成立し、同年9月に全面施行されました。名前のとおり、「AIを止める法律」ではなく「AIを進める法律」です。読むと、国の向きがはっきり見えてきます。
AIを、仕事の効率化や新しい産業を生む「経済社会の発展の基盤」で、安全保障の面でも重要な技術と位置づけています（第3条第2項）。国内でAIを開発する力を持ち、国際競争力を高めることが目標です。
使い方を誤れば、犯罪への利用、個人情報の漏えい、著作権の侵害などを助長するおそれがある。だから、透明性の確保などの手を打つ、と定めています（第3条第4項）。
内閣総理大臣を本部長とする「人工知能戦略本部」を置きます（第22条）。2025年12月には「人工知能基本計画 ～『信頼できるAI』による『日本再起』～」が閣議決定され、「世界で最もAIを開発・活用しやすい国」を目指す方針が示されました。
違反に罰則を科す仕組みはありません。国は、AIの不正な使い方で権利が侵害された事案などを調べ、事業者に指導・助言・情報提供をします（第16条）。EUのような厳しい規制とは、ここが大きく違います。
つまり国は、「使う」方向にアクセルを踏み、ブレーキの多くを会社の自主的な取り組みに任せています。社内ガイドライン（第4章）や就業規則のAIの決まり（この章の2）は、そのブレーキを自分たちで用意する作業です。罰則がないからこそ、会社ごとのルールづくりが大切になります。
EUのAI規則（AI Act）は、AIをリスクの大きさで段階に分けて、ルールの重さを変える法律です。人の仕事や暮らしを左右する「採用」と「働く人の管理」は、「高リスク」に入ります。日本と違って、守らなければ制裁金もある、しっかりした規制です。
求人広告の出し分け、応募書類のふるい分け、候補者の評価。昇進や契約の終了の判断、仕事の割り振り、働きぶりの監視や評価。人事評価にAIを使うのは、まさにこの範囲です。
使い始める前に、働く人とその代表に知らせる。AIの判断を確かめる人を置き、必要な知識と権限を持たせる。説明書どおりに使い、おかしな動きがあれば止める。AIの記録（ログ）を残しておく。
もともとは2026年8月に始まる予定でした。2026年7月の改正で、雇用を含む高リスクの義務は2027年12月2日からに延期されています。延びたのは開始の時期で、求められる中身は変わっていません。
EUに拠点がある、EUの人を採用・雇用している。そんな日本の会社にはかかります。国内だけで事業をしている会社には、直接はかかりません。
日本では、AIの使い方そのものを直接しばる労働法はまだありません。いまある労働法と個人情報のルールを、AIにもそのまま当てはめて考えます。法律の動きは速いので、導入や見直しのたびに最新の情報を確かめます。
出典：人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（e-Gov法令検索）／内閣府「AI法の概要」／時事通信「『信頼できるＡＩ』で世界一に 初の基本計画、閣議決定」（2025年12月23日）／Gibson Dunn「EU AI Act Omnibus Agreement」／Future of Privacy Forum「The AI Act implementation timeline」／欧州委員会 AI Act Service Desk「Article 26」／障害者の雇用の促進等に関する法律
出典：労働基準法／労働契約法／職業安定法（e-Gov法令検索）／厚生労働省「情報機器作業における労働衛生管理のためのガイドライン」（令和元年7月12日 基発0712第3号）
AIを使い始めると、これまでになかった質問が出てきます。答えの土台は、いつもの労働法です。
会社が参加を義務づけた研修や、指示して学ばせた時間は、労働時間です。「自主的な勉強」と呼んでいても、実際には断れない状況なら労働時間として扱います（厚生労働省「労働時間の適正な把握のために使用者が講ずべき措置に関するガイドライン」）。勤務時間の中に、学ぶ時間をきちんと確保するのがおすすめです。
「ミスをしたら○万円」とあらかじめ決めておくことは禁止されています（労働基準法 第16条）。実際に損害が出たときも、裁判所は会社が負うべき部分を重く見て、社員に請求できる範囲を限っています（茨城石炭商事事件・最高裁 昭和51年7月8日）。確認の仕組みをつくるのは、会社の仕事です。
懲戒するには、どんなときに、どんな処分をするかを就業規則に定め、周知しておく必要があります（フジ興産事件・最高裁 平成15年10月10日）。定めがあっても、行為に比べて重すぎる処分は無効です（労働契約法 第15条）。まずは注意と指導から。だからこそ、第9章の「就業規則にAIの決まり」が効いてきます。
AIだけが動いていて、社員は自由に過ごせているなら、その時間は原則として労働時間にあたりません。ただし、終わるまで見張る、エラーが出たらすぐ対応する、と求めていれば労働時間になりえます。夜10時から朝5時の間に働けば、深夜の割増賃金も必要です（労働基準法 第37条第4項）。
※一般的な考え方です。実際の判断は事情によって変わるため、個別のケースは社会保険労務士などの専門家にご相談ください。判例は裁判所の公式サイトなどでご確認ください。
出典：厚生労働省「労働時間の適正な把握のために使用者が講ずべき措置に関するガイドライン」（平成29年1月20日）／労働基準法／労働契約法（e-Gov法令検索）
文章・画像・表などを、新しく作り出すAI。ChatGPT、Claude、Gemini、Copilotなど。
AIへのお願いの文章。目的・条件・形を具体的に書くほど、結果がよくなります。
AIが、もっともらしい間違いを自信ありげに答えること。数字・条文・出典は必ず確かめます。
入力した内容を、AIの会社が性能向上に使うこと。業務では「学習しない」設定を確認します（第2章）。
よく使うやり方をAIに覚えておいてもらう、決まった手順のまとめ。チームで共有すると力になります。
指示を受けて、調べる・ファイルを作るなどの作業を、自分で順番に進めるAI。任せる範囲を決めて使います。
病歴・障害・犯罪歴など、特に慎重に扱う個人情報。AIには入力しません。
AIとのやりとりに夢中になり、時間や疲れを忘れてしまう状態。区切りを決めて休みます（第6章）。
松井 勇策まつい ゆうさく
産学連携シンクタンク iU組織研究機構 代表理事／社会保険労務士・公認心理師
情報経営イノベーション専門職大学 客員教授。雇用政策・法令と、経営・組織人事を組み合わせた実務づくりが専門です。株式会社リクルートを経て、企業の人的資本経営や組織人事の支援、HRサービス企業の事業開発、講演・執筆を手がけています。
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『雇用世界観』
最新の労働法制とAI先進技術を使いこなし、働き方を本当に変革する方法
時事通信社／2026年11月10日発売
制度や技術が入れ替わっても変わらない「働くことの価値の前提」とは何か。労働法制とAIを使いこなして、働き方を本当に変えるための一冊です。
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米澤 裕美よねざわ ひろみ
特定社会保険労務士／米澤社労士事務所 代表
就業規則の作成、派遣許可申請、労務相談を中心に、社労士の実務へのAI活用を支援しています。エンジニアではない文系の立場から、AIを毎日の仕事で使いながら、その手ごたえと注意点を発信しています。
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