AI活用の再設計 11｜業務の棚卸しは記憶でやらない。AIとの作業ログを読ませる

業務の棚卸しは、記憶を頼りに一覧表を手で埋めるところから始まる。 書き出す本人が覚えている業務しか出てこないので、繁忙期にこなした細かい対応ほど抜け落ちる。 表は完成した瞬間から古くなり、次の繁忙期が終わる頃には誰も見返さなくなる。

この記事は、税理士向けの生成AI活用をまとめた書籍の事例をお題に借りて、自分の実運用を書いてきたシリーズの続きである。 ここからの数本は、お題を書籍ではなく2025年分の確定申告の現場から取る。

業務の棚卸しを、記憶でなくログの全量抽出に置き換える

2026年3月、確定申告作業用のリポジトリでAIエージェント（Claude Code）を使ったセッションが102本、メッセージ数にして808件たまっていた。 これを1件ずつ思い出す代わりに、全量をスクレイピングするスクリプトを書かせ、自分がAIに出した指示だけを1つのマークダウンに抽出した。 指示の集合をAIに分類させると、スキル化8件、プラグイン化3件、エージェント化4件、ルールファイル化12件に仕分けられた。 同じタイミングで顧問先8件の業務リストも書き出し、指示ログの分類とあわせて「標準業務リスト」43項目・6フェーズと「自動化分類」のシートにまとめた。

思い出す作業をログの抽出に置き換えると、棚卸しが本人の記憶に依存しなくなる。 指示ログにはその期間に実際にやった作業だけが残るので、抜け漏れが記憶力の勝負にならない。

分析で終わらせず、棚卸しの出口を取捨の決定に固定する

ただし3月の棚卸しはここで止まった。 標準業務リストと自動化分類のシートは作ったが、分類に基づく実装は人間がやる前提のままで、1件も手が付かなかった。 分析結果を並べるところまで進んでも、それを誰が実装するかを決めていなければ、リストは分析で終わる。

2026年7月、同じ構図の棚卸しをもう一度実施した。 今度は分類で終わらせず、3月に構想した13件それぞれに取捨の判定を付け、5件を優先実装に、残りは却下か来季送りに割り振ってロードマップとして文書に固定した。 棚卸しの出口を一覧表ではなく取捨の決定に据えたことで、3月に止まった作業がようやく動き出している。 なお、この記事を含む現場編の記事群自体が、7月の棚卸しで掘り出した事例から書かれている。 指示ログを読み返す作業が、次に書く記事の候補まで一緒に掘り出してくる。

職員へのヒアリングでなく、既にある記録から棚卸しする

会計事務所の業務の棚卸しは、たいてい職員へのヒアリングで進める。 聞かれた本人が思い出せる範囲でしか業務は出てこず、繁忙期の細かい対応ほど話に出てこない構造は、税理士本人の記憶頼みの棚卸しと変わらない。

事務所にもメール、チャット、作業ログといった、すでに存在する記録がある。 ヒアリングで新しく聞き出す代わりに、こうした既存の記録をAIに読ませて業務を拾い出し、分類の先に「どれから着手するか」の判定まで固定すれば、棚卸しが分析だけで止まらずに済む。

作法・工程をファイルにするというこのシリーズの背骨は、棚卸しにも当てはまる。 一覧表ではなく、記録を読ませる仕組みと、取捨の決定をファイルに固定することが棚卸しの本体になる。