STUDY SESSION — 30分勉強会
税理士業界における
経営OS
教育では届かない領域を、仕組みで担保する
私たちが考える「経営OS」の本質と、税理士業界での具体的な応用
PRESENTED BY    AI経営共創パートナーズ株式会社
FOR    税理士法人中央経営 様
TODAY'S GOAL    「経営OS」という考え方を、明日から動ける形で持ち帰る
2026.04.30 — 30分版
TODAY'S GOAL — 本日お持ち帰りいただくもの
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30分で 3つのこと をお持ち帰りいただきます
商談ではなく勉強会です。私たちの考え方を共有し、税理士業界での実装可能性を一緒に考える時間にしたい
1
私たちの考える
「経営OS」の本質
AIをツールとして「使う」のではなく、業務の土台(OS)として組み込む 発想。教育だけでは届かない領域を、仕組みで担保する。
2
税理士業界に
応用するイメージ
仕分け・月次顧問・申告補助・税務相談 — 税理士業務の どこに経営OS化が効くか、業務マップで整理してお見せします。
3
明日からの
第一歩
税理士事務所が 明日から動ける3アクション を持ち帰っていただきます。コストゼロで始められるものに絞ります。
AI経営共創パートナーズ株式会社
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WHO WE ARE — 私たちの立ち位置
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AI経営共創パートナーズ株式会社
「業界のプロが、AIで自社の業務を進化させる」を支援する会社
MISSION
業界のプロフェッショナルが、
AIを使いこなして
自社の業務を進化させる
私たちはAI・システムの専門家ですが、税務の専門家ではありません。だからこそ、業界のプロである先生方と「共創」する形で経営OSを作ります。
📊 提供サービスの3本柱
  • ① 経営OS構築研修(主力) — 業界のプロがAIを設計できる状態に
  • ② 業界特化システム共創開発 — 研修で出した要件を実装
  • ③ 経営OSの継続的改善支援 — 業務変化・法改正に追従
本日の話し手: 生成AI・各種SaaS API連携の実装を多数経験。業界特化AIシステムを 5業界以上 で構築。本日は税理士業界での応用を中心にお話しします。
AI経営共創パートナーズ株式会社
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WHY NOW — なぜ今「経営OS」を考えるのか
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税理士業界の構造変化は 「教育」と「採用」だけでは追えない 段階に
業界が直面している5つの圧力 — どれも「人を採って育てる」では解けない
⚠ 業界に効いている圧力
  • 若手税理士の減少・採用難 — 試験合格者は10年で約半減
  • 顧問先側のクラウド会計普及(freee/MF) — 仕分けの付加価値が縮む
  • 顧問報酬の値下げ圧力 — クラウド会計事業者の参入
  • 業務量の増大 — インボイス・電帳法・改正対応
  • 顧問先からの相談ニーズ拡大 — 事業承継・補助金・経営助言
私たちの問題提起
5つの圧力すべてに対し、
「もっと人を採る」「もっと教育する」 では追いつかない構造
特にベテランの判断知識は、教育で次世代に 完全には伝承できない のが現実。
→ だからこそ 「仕組み(OS)」 で組織を底上げする発想が必要になる、というのが私たちの出発点です。
💬 議論のための問いかけ: 「この5年で、貴所の業務量・人員・付加価値はどう変わりましたか?」
AI経営共創パートナーズ株式会社
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OUR PHILOSOPHY ① — 経営OSとは何か
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経営OS = 教育では届かない領域を「仕組み」で担保する
私たちが「経営OS」と呼ぶのは、AIを業務の土台(OS)として組み込み、人の出入りに関わらず再現性を担保する設計のこと
これまでの考え方
教育で
解決
「研修すれば、人が育つ」
「人が育てば、組織が変わる」
→
私たちの考え方
仕組み(OS)で
担保
「教育 × OS」の両輪。
誰がやっても再現できる土台を作る
⚠ 教育だけの限界
  • 教えた本人が辞めれば、知識も流出
  • 個人差が大きく、再現性が低い
  • 新人教育に毎回コストが発生
  • 業務量が増えても組織が拡大できない
✓ 経営OSがもたらすもの
  • 業務知識が組織の資産として残る
  • 誰がやっても同じ品質を担保
  • 新人立ち上げが劇的に速い
  • 業務量増加に組織がスケールする
AI経営共創パートナーズ株式会社
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OUR PHILOSOPHY ② — 経営OSの3層構造
06 / 14
経営OSは 3つの層 で成り立つ
3層が揃ってはじめて、「人に依存しない再現性ある業務」が実現する。技術(2層・3層)だけでは絶対に動かない
第1層
業務知識層 — プロの判断ルール
業界のプロが持つ暗黙知(判断基準・例外処理・経験則)を構造化・言語化する層。ここが最も重要・かつ最も難しい
📚
第2層
AI実行層 — Claude / GPT が動く
第1層のルールに従って、AI(Claude・ChatGPTなど)が業務を遂行。判断・分類・文書作成を高速・高精度で実行
🤖
第3層
データ・連携層 — 既存システムとつなぐ
freee/MF・カレンダー・銀行・クラウドなど既存ツールとAIを連携。データが流れる土台を整える
🔌
第1層(業務知識)が最重要です。第2・第3層は技術で実装できますが、第1層は業界のプロにしか作れません。
AI経営共創パートナーズ株式会社
06 / 14
OUR PHILOSOPHY ③ — なぜ「業界のプロ」が必須なのか
07 / 14
第1層は 業界のプロにしか定義できない
「正解とは何か」を定義できるのはプロだけ。AI実装会社(我々)だけでは絶対に作れない部分
AI実装会社(我々)ができること
  • AIモデル選定・プロンプト設計
  • 業務システム開発・API連携
  • データの流れの設計
  • セキュリティ・運用設計
  • UI/UX設計・現場での使いやすさ
→ 第2層・第3層の 「動かす技術」 を担う
業界のプロ(税理士の先生方)にしかできないこと
  • 「この摘要なら○○科目」という判断ルール
  • 例外処理(あの社長は領収書をまとめて出す等)
  • 税法解釈・過去裁決の蓄積
  • 顧問先別の特殊事情・歴史
  • 「これは要確認、これは即承認」の境界線
→ 第1層の 「正解の定義」 を担う
だから私たちは 「共創」 という形をとります。先生方の暗黙知を私たちが言語化お手伝いし、システムに落とし込む — この役割分担が経営OS作りの本質です。
AI経営共創パートナーズ株式会社
07 / 14
AI AGENT TODAY — 生成AIの現在地
08 / 14
勝負は 既に始まっています
AIは既に「ベテラン補助スタッフ」レベル(L4)。ここから3年で、使う/使わないの差は取り返せなくなる
Lv AIの能力 税理士業務で例えると 現在の到達状況 時期
L1 単純な文書作成支援 入力アシスタント 既に達成 数年前〜
L2 ルールベースの自動判定 勘定科目の単純振分 既に達成 数年前〜
L3 文脈理解した提案 経験浅い職員レベル 既に達成 2023年〜
L4 専門判断レベルの補助 10年級ベテラン補助スタッフが月数千円で雇える ⚡ 使う/使わないで差が拡大中 ★ 今ココ
L5 完全自律的な業務遂行 一人前の税理士(最終判断含む) 未達(将来到達予測) 2030年頃?
⚡ 動かない事務所
生産性3〜5倍の競合に 顧問単価・スピードで負ける
🚀 動いた事務所
高度な経営助言・事業承継支援に集中し、単価・ブランドが一変
AI経営共創パートナーズ株式会社
08 / 14
APPLY TO TAX FIRMS ① — 何が「教育では届かない」のか
09 / 14
税理士業界において 「教育では届かない」 領域は具体的に何か
これらが個人に閉じている限り、ベテランの退職・異動でその知識は組織から消える
CASE A
ベテラン職員の判断ルール
  • 「この摘要なら通信費、ただしこの取引先なら接待交際費」
  • 「○月の高額利用は確認必須(過去に経費否認あり)」
  • 「この社長は領収書を月末まとめ、その時期は要注意」
  • 「カレンダーに会食予定があれば交際費、なければ要確認」
→ 教えるのに数年単位、文書化されていない
CASE B
税法解釈・裁決例の蓄積
  • 「この案件、5年前の裁決例で判断した」という記憶
  • 「インボイス制度施行前後で扱いが変わった論点」
  • 顧問先業種別の頻出論点の経験則
  • 過去の税務調査での指摘パターン
→ ベテランの頭の中、検索できる形になっていない
CASE C
顧問先別の特殊事情
  • 「A社は資金繰りが厳しいので毎月15日に必ず電話」
  • 「B社の社長は数字より物語で説明すると刺さる」
  • 「C社は事業承継間近、相続絡みの相談が増える」
  • 「D社は6月決算、5月から逆算で動く」
→ 担当者引継ぎ時に8割は失われる
CASE D
所内の暗黙の運用ルール
  • 「この種の質問はまず部長確認」という慣習
  • 顧問先への返答テンプレート(特定先生の文体)
  • 月次資料の作り方(数字の並び・コメント書き方)
  • 申告書チェックの観点(○○先生の癖)
→ マニュアル化されておらず、新人が困る
AI経営共創パートナーズ株式会社
09 / 14
APPLY TO TAX FIRMS ② — 業務マップで見る経営OS化の効きどころ
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税理士業務全体のうち、どこに経営OS化が効くか
「全部AIに任せる」ではなく「どこまで仕組み化、どこから先生の判断」を設計するのが経営OS
業務領域 経営OS化のポイント 第1層に必要な業務知識 経営OS化の優先度
① 仕分け業務
(クレカ・銀行明細)		 明細→AI仕分け→ベテラン確認の流れを設計 科目振分ルール、例外処理、要確認の境界 ★★★ 最優先
② 月次レポート
(数字集計+コメント)		 集計はAI、コメント下書きもAI、最終判断は先生 業種別の指標観点、コメントの書き方 ★★★ 最優先
③ 月次顧問の経営助言 数字+顧問先文脈→AI助言案→先生が編集 助言の引き出しパターン、社長との対話履歴 ★★ 高い
④ 申告書作成補助 決算書→申告書下書き+チェックリスト自動生成 業種別の頻出論点、ミスの起きやすいポイント ★★ 高い
⑤ 税務相談Q&A 過去Q&A・裁決例DBから類似事例を即提示 ナレッジの分類体系、検索キーワード設計 ★★ 高い
⑥ 顧問先からの問合せ一次対応 メール/LINE→AI下書き→担当者が編集送信 顧問先別の口調、よくある質問パターン ★ 中
⑦ 法改正キャッチアップ 改正情報→影響先顧問先リストを自動抽出 顧問先のプロファイル(業種・規模・特例適用) ★ 中
💡 順序: ①②から始める のが鉄則。データが構造化されており、ルールが明確、ベテラン判断と置換しやすい。①②で組織がAIに慣れたら、③以降に展開していく。
AI経営共創パートナーズ株式会社
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APPLY TO TAX FIRMS ③ — 4つの具体ユースケース
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優先度の高い 4業務 で、経営OS化のイメージを具体化
いずれも「先生の判断知識を第1層に書き出す」ことが出発点。第2・3層は技術側で実装可能
USE CASE 1
① 仕分け業務の経営OS化
クレカ明細・銀行明細をAIが第一段階で仕分け。「自信あり=自動承認」「要確認=フラグ」「不明=質問テンプレ自動生成」の3段階に振り分けます。
  • 第1層: 振分ルール・要確認の境界・顧問先別例外
  • 第2層: AI仕分けエンジン (Claude等)
  • 第3層: freee/MF・銀行・カレンダー連携
→ 月次仕分け工数 60%削減(業界一般値)
USE CASE 2
② 月次レポートのAI分析
数字集計だけでなく、「ベテラン税理士の視点で何に注目すべきか」 をAIが下書き。先生は加筆修正に時間を集中。
  • 第1層: 業種別の指標観点、コメントの型
  • 第2層: 数字→分析テキスト生成
  • 第3層: 仕分けデータ・前期比較データ統合
→ 月次顧問の付加価値が一段上がる
USE CASE 3
③ 税務相談ナレッジDB
所内に散在する過去のQ&A・裁決例・処理事例を集約。「似たケース、過去にこう判断した」を即座に検索可能に。
  • 第1層: ナレッジ分類体系、検索キーワード設計
  • 第2層: AI検索 (RAG構成)
  • 第3層: メール・チャット・社内ドキュメント統合
→ ベテラン知識が組織資産化、新人立ち上げ短縮
USE CASE 4
④ 申告書作成補助
決算書から申告書の下書きを自動生成、加えて 業種別頻出論点のチェックリスト も併せて自動提示。
  • 第1層: 業種別の頻出論点・ミスパターン
  • 第2層: 申告書下書き+チェックリスト生成
  • 第3層: 会計ソフト・申告ソフト連携
→ 申告繁忙期の負荷分散・ミス防止
※ 当社のデモアプリで実装済みは ①仕分け業務 / ②月次レポートのAI分析 の2領域です。③ナレッジDB / ④申告書補助 は本研修プログラムで取り込み可能な領域として例示しています(現時点では未実装)。
AI経営共創パートナーズ株式会社
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FUTURE GAP — 税理士業界の3年後の差
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経営OSがある事務所・ない事務所で、3年後 取り返せない差がつく
差は単発の生産性ではなく「成長率の差」として現れる — 複利効果で広がる
経営OSなし(教育のみ)
人依存・属人化
業務量は増えても組織が拡大しない
新人立ち上げが遅い・採用力で負ける
→
経営OSあり(教育×仕組み)
仕組み化・スケール
業務量増加に組織が追従
新人即戦力化・ブランドUP・採用力UP
指標 経営OSなし 経営OSあり
1人あたり対応顧問先数 変わらず(現状維持) 2〜3倍(目安)
新人税理士の戦力化期間 3〜5年 1〜2年に短縮
ベテラン退職時の知識散逸 退職とともに失われる 組織資産として残存
顧問単価 低価格化圧力で下落傾向 経営助言・事業承継で単価UP
事業承継後の継続性 所長個人に依存、承継後失速リスク 仕組みが残る、承継しやすい
採用ブランド 「古い事務所」と見られがち 先進的・若手が来る事務所
AI経営共創パートナーズ株式会社
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TAKEAWAY — 税理士事務所が明日から始める3アクション
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本日のお持ち帰り — 明日から3つ 試してみてください
研修終了後すぐに、コストゼロ(または最小コスト)で始められるアクションだけを厳選しました
アクション 1
ベテラン1名の
判断ルールを書き出す
ベテラン職員1名 × 週1時間 × 4回。「この摘要ならこの科目」「ここで迷ったらこう判断」を箇条書きでひたすら書き出す会議。これが第1層の素材になります。

所要: 週1時間×4回 / コスト: 0円
アクション 2
所内でChatGPT/Claudeを
1日1回業務で使う
顧問先への返信下書き・税法調査の要約・月次コメントの素案 — 1日1回はAIに任せる習慣を全職員で。「AIに何ができないか」を肌で知ることが経営OS設計の出発点です。

所要: 1日10分 / コスト: 月¥3,200/人
アクション 3
月1回の
所内勉強会
スタッフ同士で 「自分の業務でAIに任せたいこと/任せたくないこと」 を出し合う場を月1回設ける。組織全体の意識が揃い、第1層の解像度が上がります。

所要: 月1時間 / コスト: 0円
この3つを 3ヶ月続けると、所内のAIリテラシーと第1層の素材が同時に育ちます
AI経営共創パートナーズ株式会社
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CLOSING — ありがとうございました
税理士のプロが、
AIで自所の業務を進化させる
時代へ。
本日の30分が、貴所の「経営OS」を考える起点になれば幸いです
ご質問・ご相談・「自所で始めるなら何から?」 —
お気軽に、いつでもお声がけください。

経営OSの第1層は、税理士のプロである先生方の知見が必須です。
私たちは技術側で全力でサポートします。
CONTACT    AI経営共創パートナーズ株式会社
担当    高木 悠哉
EMAIL    yuya-takagi@zeeglo.co.jp
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