スタッフ0人で60社を支える AI税理士事務所の業務設計 [単行本]

スタッフ0人で60社を支える AI税理士事務所の業務設計 の 商品概要

• 目次

  序章 同業の税理士へ
  　１　スタッフ0人は、選んだ結果です
  　２　越えられなかった壁と、それが消えた日
  　３　続けること、捨てること
  
  第１部　基礎知識
  第1章 AIエージェントとは何か
  　１ 「AI」と「AIエージェント」は別物です
  　２ チャットAIとAIエージェントを比べる
  　３ AIエージェントを成り立たせる3要素
  　４ AIエージェントだから可能になる税理士業務
  　５ 私がClaude Codeを使っている理由（あくまで個人の選択として）
  　６ ツールは何でもいい。ただし「3条件」だけは譲れない
  　７ 人間スタッフの記憶を、ファイルで再現する
  
  第２部　実行前の準備と心構え
  第2章 業務を棚卸しする
  　１ 「経理をAIで自動化したい」と相談されたとき、私が必ず聞くこと
  　２ 棚卸しは「自動化のため」ではない
  　３ 棚卸しの3ステップ
  　４ 「事務所だけで完結する」という幻想を捨てる
  　５ 顧問先1社ぶんの棚卸しに、丸1日
  　６ 棚卸しでありがちな3つの失敗
  　７ 棚卸し表のテンプレ
  　８ 棚卸しが終わったら、次は何をするか
  
  第3章 業務にAIをどこに配置するか
  　１ 棚卸し表ができたら、次は「配置」
  　２ 3層モデル：人間／AI／コード
  　３ なぜコードが一番下なのか
  　４ 21:00の自動仕訳を3層に分けてみる
  　５ 配置を判定するチェックリスト
  　６ 配置が決まると、分業の合意が一瞬で取れる
  
  第4章 AIに任せない仕事・人間が握る判断
  　１ AIに何をさせないか、を先に決める
  　２ 業務レベル：判断の境界線でAIに触らせない領域を決める
  　３ 責任レベル：LLMが絶対できないこと＝責任を取る
  　４ 顧問先との対話で人間が握るもの
  　５ 逆の落とし穴：「させない」と決めてもいないのに、渡せていない仕事
  　６ 守らせる仕組みは次章で
  
  第5章 顧問先データを守る設計
  　１ 顧問先データに対する3つの脅威
  　２ 第1層：CLAUDE.mdは「希望」のレイヤー
  　３ 第2層：コマンド実行前のブロック
  　４ 第3層：Hooks（denyの抜け道を埋める）
  　５ 失敗から学んだ「希望と保証」
  　６ 第4層：PII除去とMCP回避（データ自体を最小化する）
  　７ 第5層：事業所間データ分離（顧問先間の混線を防ぐ）
  　８ Anthropicへの送信リスクをどう考えるか
  
  第３部　個別事例実践（運用方法）
  第6章 AIに記憶を持たせる
  　１ CLAUDE.mdは3行で始めて、いま60行で止まっている
  　２ なぜCLAUDE.mdは「壊れる」のか
  　３ 「憲法」と「動く事実」を分ける
  　４ Memory 4種別：なぜ分けるのか
  　５ 一番効くのは feedback
  　６ つまずきノートの運用
  　７ ファイル名と索引（MEMORY.md）
  　８ CLAUDE.md／Hook／Memoryの3層運用
  　９ 「全部自分でやらない」進め方
  　10 AIの精度差は、コンテキストの設計差
  　11 ここで紹介した型は「一例」であり、最善は変わり続ける
  
  第7章 仕訳は夜に終わる：freee自動経理
  　１ 21:00、PCが勝手に経理を始める
  　２ 仕組みは「2人のアシスタント」でできている
  　３ 仕訳判定ロジック：飲食1万円ライン／海外SaaS／支払報酬料
  　４ 過去パターンマッチング：classify.pyの中身
  　５ 顧問先データを混ぜない設計
  　６ 顧問先データを外部に出さない
  
  第8章 請求書は作業ではない
  　１ 請求書計上は、経理の中で最も時間がかかる
  　２ 4段階の型
  　３ 請求書PDF → freee API 直接登録のフロー
  　４ LLMの使い分け
  　５ 「あえて手でやってる」2つの工程
  　６ 「ほぼ自動化」の内訳
  　７ 請求書計上が変わると、月次が静かになる
  
  第9章 60社の月次レビューを回す：監査法人の発想をAIに移植する
  　１ 仕訳が終わっても、仕事は終わらない
  　２ 4つのレイヤーで業務を分ける
  　３ 月次レビューは「監査の発想」で組む
  　４ B/Sチェック：7つの異常を自動検出する
  　５ P/Lチェック：単月でなく「変化」を見る
  　６ 仕訳帳チェック：発生主義の徹底
  　７ 信号機フォーマット：60社を一目で見渡す
  　８ 異常検出はAI、意味の判断は人間
  　９ 申告書レビュー：すべての数字は決算書に遡れる
  　10 月次レビューが、顧問契約の根幹に戻る
  
  第４部　応用・発展
  第10章 顧問契約はこう変わる
  　１ 人を動かす壁
  　２ 70社の面談で見えてきたもの
  　３ 税理士同業の悩み：4つのパターン
  　４ 事業会社の悩み：7つのパターン
  　５ AIで解決できる領域、できない領域
  　６顧問契約の役務は「記帳から判断へ」
  　７ 顧問料の体系も変わる
  　８ 税理士の本業は何か
  　９ AIは敵ではない、業界全体の前進装置
  　10 顧問契約の未来像
  
  第11章 2030年、税理士はどうなるか
  　１ 3年後の景色は、いま組まれているレールの延長にある
  　２ AIエージェントの進化が向かう4つの方向
  　３ 2030年、税理士の業務はこうなる
  　４ AIに絶対できない3つのこと
  　５ 2030年、税理士は4タイプに分かれる
  　６ 30代～40代の税理士はどう動くべきか
  　７ 50代～60代の税理士はどう動くべきか
  　８ 税理士法・税理士会・教育制度の変化
  　９ 2030年に問われる「税理士の存在意義」
  　10 AIは敵ではない、隣で一緒に走る仲間
  
  附録
  　附録A　業務棚卸しテンプレート
  　附録B　settings.json denyルール一式＋Hookスクリプト一式
  　附録C　AIセキュリティポリシー判定ツール
  　附録D　顧問契約書AI利用条項ひな形
  　附録E　月次レビュー実装手順＋プロンプト例
  　附録F　用語ミニ辞典

• 内容紹介

  ●昨今、AIの利活用による業務効率化が各業界で進められています。しかし、顧問先のデータや個人情報を多く扱う税理士業務において、どのようにAIを使っていけばいいのか判断に迷うことも多いのではないでしょうか。
  
  ●そこで本書では、税理士業務の中で「AIに任せて良い仕事」と「税理士自身が行うべき仕事」を具体例に基づいて詳説するとともに、その境界線を明確にします。さらに、セキュリティ対策についても重点的に解説することで、AIを安心して業務に活用するために必要な、顧問先データを守る設計を提案します。
  
  ●「AIとAIエージェントの違いとは？」「どういった基準でツールを選んだら良いのか？」「どのような手順で導入を進めるべきか？」といった疑問をはじめとする基本的な仕組みの構築方法から、口座明細の仕訳や請求書計上の自動化といった実践的な使い方まで、丁寧に解説しています。
  
  ●なお本書は、特定のAIツールの操作方法やプロンプトのテクニックを解説する本ではありません。税理士業務の棚卸しを行い、どの業務のどの部分にAIを組み込むのか、反対に何を税理士自身が担うべきかを見極めるための考え方を示します。
  
  ●また、著者の経験に基づきClaude Codeをベースとした実践と試行錯誤を記していますが、AIツール自体が変わっても応用できる「業務設計の方法」を明示しています。
  
  ●スタッフ0人で顧問先60社を1人で回す著者自身が、これまで行ってきた業務効率化のノウハウを基に、どの税理士事務所でも活用できる汎用性の高い内容となっています。加えて、購入者特典としてダウンロードしてすぐに使えるテンプレートやプロンプト例を多数収録しています。
  
  ●最後までご一読いただければ税理士業務におけるAIの正しい使い方が分かり、ご自身の事務所でどう形にするかが浮かぶ、業務効率化に悩む税理士必携の一冊です。

• 著者について

  畠山謙人 (ハタケヤマケント)
  公認会計士・税理士　畠山　謙人 （はたけやま　けんと）
  2011年に大和工業に入社し、連結決算等を担当。2014年から監査法人トーマツの国内監査部門でシニアスタッフとして約10社を担当。2019年にサイバーエージェントへ移り、連結決算やAbemaTV経理、決算早期化に従事。2020年から税理士法人赤坂共同事務所にパートナーとして参画。2025年1月に畠山謙人税理士事務所を開業。京都を拠点にフルリモートで、シードスタートアップを中心に支援している。2025年3月からナイル株式会社（東証グロース 5618）監査等委員。
  事務所ではClaude Codeをフル活用し、スタッフ0人で顧問先60社を仕組みで運営。その全手法を公開したX（@kandmybike）のClaude Codeシリーズは、第1弾が単体353万インプレッション、11本で累計700万インプレッションを超えた（2026年7月時点）。

スタッフ0人で60社を支える AI税理士事務所の業務設計 の商品スペック