AI活用というと、
「Geminiを使いましょう」
「NotebookLMを使いましょう」
という個別のサービスの深堀りや、なんでもできてしまうけどリテラシーが求められるClaude活用の話になりがち。
でも、それだと全員が個別にAIを使うことになり、利用コストも増え、属人化も進む。
組織でGoogleを中心にAIを業務活用していくのであれば、重要なのは
AIの役割を設計すること。
会計事務所が昔から得意としてきた、
- 担当者
- レビュアー
- 専門家
という役割分担を、GoogleサービスやAIにも適用するだけ。
AI組織図(税務チェック業務の例)
ツール
AI組織内の役割
作るべきもの
具体例
目的
Gmail
トリガー担当
メール受信ルール、通知ルール
資料受領、顧問先からの質問、期限通知、レビュー依頼
AIワークフローの起点を作る
Gem + Google Workspace Studio
実行担当
定型業務アプリ
申告書チェック、前年比較、異常値チェック、整合性チェック、入力漏れチェック
定型業務を自動実行する
NotebookLM
専門家担当
用途別の脳(Notebook)
消費税課税区分チェック脳、勘定科目内訳明細書チェック脳、法人税別表チェック脳、税務調査FAQ脳
専門知識の参照・根拠提示を行う
Googleドキュメント
組織の憲法
組織仕様書、判断基準書
チェックの粒度、レビュー方針、判断基準、守るべきルール、NG集
AIと人の共通ルールを定義する
Googleスプレッドシート
業務の型
チェックリスト、管理表
進捗管理表、論点一覧、レビュー管理表、顧問先一覧、業務一覧表
業務を構造化する
Googleカレンダー
司令塔(マネージャー)
案件データベース
顧問先、業務区分、担当者、期限、ステータス、優先順位
全体の進捗とタスクを管理する
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① Gmailは「連絡ツール」ではなく「トリガー」
GmailはGoogleサービスを動かすスイッチになる。
ラベルやアドレスに応じたトリガー設定を活用することで業務が動く起点となる。
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② Gem+Workspace Studioは「実行担当」
自然言語で毎回異なる指示を出すことは生産的ではない。
定型業務をアプリ化する。
その際に工夫するのは、「プロンプトはシンプルに」「知識はGoogleサービス別に役割を考えて使う」ということ。
③ NotebookLMは「専門家の脳」
運用やメンテナンスにリテラシーが求められるClaudeには巨大な知識庫は作らない。
NotebookLMに脳を小さく分けて格納する。
会計事務所の使い方であればこれだけでも機能として十分すぎる。
小さく分けることで、役割や職位に応じてNotebookLMのメンテナンスを個別に依頼できるため、個々の脳が優秀になれば、全体の業務精度も高まるだろう。
【用途別Notebook例】
- 消費税課税区分チェック脳
- 勘定科目内訳明細書チェック脳
- 法人税別表チェック脳
- 税務調査FAQ脳
- 租税公課チェック脳
ポイントは、
会社ごとの脳ではなく、業務ごとの脳を作ること。
④ Googleドキュメントは「組織の憲法」
AIも人も同じルールを見る。
【組織仕様書例】
- チェックの粒度
- 判断基準
- 考え方
- レビュー方針
- 守るべきこと
- NG集
これがないとAIも人も判断に迷う。
⑤ Googleスプレッドシートは「業務の型」
チェックシートや管理表など表形式のものはスプレッドシート管理が理想。
【管理表例】
- チェックリスト
- 論点一覧
- 管理表
- 業務一覧表
ポイントは、
人のためではなくAIのためにも表を作ること。
⑥ Googleカレンダーは「司令塔」
予定表ではない。
全業務のデータベース。
前回参考記事:「AIに仕事を任せたいなら、まずGoogleカレンダーを整備した方がいい」
https://x.com/miyagawadaisuke/status/2063806856578134202
ここに業務の全てを集約できると理想的。
AI時代の組織は「人+AI」の組織図になる
今までは、
人 → 業務
だった。
これからは、
人 ⇔ AI ⇔ データ
の三層構造になる。
重要なのは、
「どのAIを使うか」
ではなく、
「どのAIに何を担当させるか」
を設計すること。
役割に応じたサービス利用と全体設計が重要だと思う。
ここからのAIの進化は、少しずつ精度が上がり(料金も上がり)、できることが増えたりすることはあっても、実業務へのインパクトは大きく変わらないのではないかと思う。
業務の中心にGoogleを据えるのであれば、活用方法はシンプルに、ビッグデータ蓄積は仕組みの中で自動的に。
AIを上手に配属できる組織設計力が鍵だと思う。
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