税理士事務所のRAGは何をテストする?年度・顧問先・根拠を確かめる評価表
所内RAGの回答が正しいか、どう評価する?年度違い・顧問先違い・資料不足を含むテスト例と記録表で、検索結果、回答の根拠、回答保留、権限を分けて確認します。
所内RAGの回答が正しいか、どう評価する?年度違い・顧問先違い・資料不足を含むテスト例と記録表で、検索結果、回答の根拠、回答保留、権限を分けて確認します。
顧問先へAI利用を説明するための記入式ひな型と確認表。対象業務、入力情報、送信先、保存、人の確認を整理し、説明資料の配布と必要な同意・契約手続を分けて管理します。
士業事務所がAI議事録を検討する際の情報分類、同意、契約、保存、権限、レビュー、監査を整理します。架空ケースを使った設計ガイドであり、ShigyoAIで効果検証済みの導入事例ではありません。
士業事務所でAI利用申請フォームを作るための項目例と承認手順。利用サービス・入力情報・出力の共有先を確認し、同じ条件での再申請を減らす設計、判断待ちの扱い、申請ログの保存とアクセス権を整理します。
新人職員がAIを使い始める前に、座学・観察・補助・自立という順序で運用を組み立てる設計例をご紹介します。
士業事務所のAI利用責任者を、業務理解・IT理解・統制感覚の3資質と、5〜10名/10〜30名/30名超の規模別パターンで整理する。
士業事務所でAIに貼り付けた情報の漏えい、誤った出力の顧客提供、認証情報の流出など、起きやすい AI 由来の事案について、検知から再発防止までの 5 段階の流れと、個人情報保護委員会への報告期限、顧客説明の骨子を業務の流れに沿ってご紹介します。
Claude Codeは手元の端末で動きますが、顧問先データが外に出ないという意味ではありません。公式ドキュメントの記載をもとに、契約プランごとの学習利用の扱いと、事務所側で確認しておきたい設定を整理します。
AIツールを業務に組み込む前のベンダー商談で、データ・契約・運用の三つの場面で確認しておきたい項目を、士業の守秘義務とのつながりで整理してご紹介します。
AI議事録SaaSやAIアシスタント系サービスを士業事務所の業務に組み込む場面で、契約時に目を通しておきたい条項と、確認の手順を業務の流れに置く運用例をご紹介します。
生成AIの出力の権利、正確性の確認、提供者の補償を分けて整理。顧問先への納品前に、根拠・確認者・承認者・訂正窓口を決める手順を紹介します。
AI利用ログに残す項目は?士業事務所向けに、利用者・対象業務・参照資料・確認結果の記録例、会話全文を残す前の判断、保存期間と閲覧権限の決め方を紹介します。
士業事務所で職員が無断で生成AIを使う「シャドーAI」状態に対し、禁止一辺倒ではなく情報機微度の4階層利用区分・申請フォーム・相談窓口で安全な道を作る現実解を整理します。
ひな形流用では機能しない所内AI利用ルールを、業務フロー×データ種別×責任者の10構成要素で翻訳する手順と、公的ガイドラインの下敷き方、自所/プロの切り分け基準を整理します。
AI事業者ガイドライン・EU AI Act・米国の動向を、士業事務所の利用者と専門家の両側面から見ていきます。自所で進められる範囲と外部の専門家に相談したい範囲の切り分け例もご紹介します。
問い合わせ対応AIを導入する前に、士業事務所が線引きしておきたい「受付」と「判断」の境界を、業法・守秘義務・誤回答時の責任所在の観点から整理します。
所長兼任で見張り役が不在になりやすい少人数事務所のAI統制を、ルール・ログ・レビューの3点とFDE活用範囲でお伝えします。
議事録や下書き作成の時間は短くなる一方、専門判断・顧客説明・業法上の責任は士業の方に残り続けます。チェック工程の追加分も含めて、責任の置き場所を業務の流れで整理した運用例をご紹介します。
AI運用を1人に集約すると属人化と陳腐化が同時に進みます。業務理解者・技術担当・セキュリティ責任者の3層モデルと、士業事務所の規模別兼任パターンを整理します。
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