社会保険労務士事務所が業務Wikiで属人化を解消し少人数運営を支えるまで

企業プロフィール

項目	内容
業種	社会保険労務士事務所
売上規模	約2.5億円
従業員規模	約20名
エリア	東京都
導入前の最大の課題	給与計算のルールと顧客ごとの判断が担当者に属人化

支援前の実態

事務スタッフの産休や時短勤務が相次ぎ、人員不足が急激に進みました。既存メンバーの残業で対応していましたが負担増による退職もあり採用が追いつかない状況でした。顧客企業ごとに就業規則や計算ルールが異なり、担当者にしか分からない業務も増えていました。

• 顧客企業ごとの給与計算ルールが属人化している
• 資料回収の催促に担当者の時間が取られる
• 減った人員分を残業で補っている

支援の進め方

給与計算ロジックの可視化

顧客企業ごとに異なる就業規則と計算ルールを整理しました。会社ごとの給与計算ロジックを確認できる状態へ整えました。

RAG型業務Wikiの構築

社内規程・マニュアル・過去資料をAIが参照できるRAG型業務Wikiを構築しました。新しい担当者でも既存資料をもとに必要な回答を得られる状態を目指しました。

期限管理と資料整理の仕組み化

顧客ごとの期限管理と連絡タイミングの提案を整え、リマインドメールの下書きを自動作成できるようにしました。共有ドライブではAIがファイル内容を判断し、命名規則の統一とフォルダへの格納を支援します。

導入後の変化

項目	支援前	支援後
計算ルール	担当者にしか分からない	業務Wikiで確認できる
資料回収	担当者が何度も催促	AIが期限管理と下書きを支援
引き継ぎ	新しい担当者が対応しにくい	WikiとAIを参照して対応

3名少ない人員体制でも残業なしで業務が回る状態を実現しました。

担当コンサルタントからの一言

まとめ

人手不足への対応では個人の経験に頼っていた判断を共有可能にすることが重要です。給与計算ロジック・過去資料・期限管理を一つの流れで参照できる状態へ整えました。

なぜ弊社が選ばれるのか

• 個人に閉じた判断を業務ルールとして整理する
• 過去資料を探せるだけでなく業務で使える形に整える
• 人員不足の現場で続けられる運用まで設計する

よくある質問

Q. RAG型業務Wikiとは何ですか？

社内の規程・マニュアル・過去資料をAIが参照し、必要な情報を探しやすくする仕組みです。

Q. 顧客ごとにルールが違っても整理できますか？

就業規則や計算ルールを確認し、顧客ごとに参照できる形へ整理します。

Q. 既存の共有ドライブを使い続けられますか？

既存のファイル構成を確認し、命名規則や格納方法の整備から支援します。

Q. 期限管理だけを改善したい場合も相談できますか？

はい。資料回収や連絡の流れを確認して改善範囲を検討します。

Q. 新しい担当者への引き継ぎにも使えますか？

業務Wikiと既存資料を参照しながら対応できる状態を目指します。

ご相談について

属人化や人員不足に課題がある場合は現場で使っている規程・資料・業務の流れからご相談ください。