2026年の社労士業界はどうなるのか？

私の考察を書いてみます。

結論、社労士は「作業型」から「伴走型」ビジネスになると思います。

今後の社労士業界で求められるのは、
“手続きをする人”から
“職場の環境づくりにコミットする人”
へシフトするんじゃないかな？と思っています。

決まった手順・方法に従って “処理”する業務は、AIやシステムにより高速化・自動化される一方、

「良い人材を採用•定着させるために、何をしたら良い？」

「自社に合った制度とは、どんなものか？」

「リスク対策•トラブルの未然防止のために、今すべきことは？」

という“判断”の部分は、
むしろニーズが高まりそうです。

【AIに「代替されやすい」社労士業務】
①入退社等の定型の手続き業務
②給与計算
③就業規則のひな形にヒアリング内容を反映

便利なソフトやシステムはたくさん世に出ていて、そういった最新技術を活用している社労士事務所さんも多いと思います。

そんな業務は、
差別化がどんどん難しくなります。

【逆に、AI時代に「価値が上がる」社労士業務】

①制度の設計や、複数の可能性から対応を選択する際の、経営者の意思決定支援
②経営者さんや従業員さんの声を聴き、気持ちに寄り添った提案
③労務リスクへの対策

AIは、定型業務においては、
正確さやスピードの面で優れていますが、
企業ごとの価値観・優先順位・人間関係を踏まえた判断は未熟なところもあると思います。

”意思決定”や”人間関係”は「人」が強みを発揮できる。

だから、これからの社労士業界は、
“作業の代行”から、“社長の併走”へと進化すると思います。

ちなみに、うちの事務所名「HRナビ」の「ナビ」は、「ナビゲーター(案内人)」から取っており、まさに「社長の目指す未来を一緒に案内する＝併走」という意味を込めています😊 December 12, 2025

この区分け、AI時代になって一気に重要度が上がったと思う。
①仕事＝決めること
②作業＝決められたことをやること

気づくと②に追われている、は多くの人が経験しているけど、

今はそれ以上に怖い状態が生まれやすい。
「AIに整理してもらったんですが」
「AIが出してくれた案ですが」
こういう枕詞が増えてくると、
自分で決めてもいないし、手を動かしているわけでもない。
仕事でも作業でもない、ただのパイプ役になってしまう。

これは実務を担う社員だけの話じゃない。

経営者でさえ、意思決定の前後をAIに預けすぎることで、
「自分は何を決めているのか」「なぜそれを選ぶのか」が曖昧になる時代。

AIは整理や案出しを高速化してくれる。

でも、何を選ぶか・何を捨てるかは、人間の仕事。
そこを手放した瞬間、肩書きが経営者でも、実質は作業者になる。

だからこそ今は、
AIを使うほど「自分は今、仕事をしているのか？」
この問いを持ち続けることが大事なんだと思う。 December 12, 2025

非常に同意をすると共に、唯一の例外。
https://t.co/ia7Fs8fL01
(こんな定数倍高速化つらいものを非競プロerにやらせたくない) https://t.co/DQlSiMLVXO December 12, 2025

🎉 ChatGPT Imagesの新バージョンが登場しました！編集時の一貫性が保たれ、高速化されたことで、クリエイティブな作業がさらにスムーズに✨ 新機能を活用して、あなたのアイデアを形にしよう！🚀今すぐチェックして、未来を体験しよう！
https://t.co/5SslyC5pp6 December 12, 2025

【ブログ更新🎮】
「PVはあるのにCVしない…」というウェブ運用の悩みを、NILTO MCP × Google Analyticsを組み合わせて解決する実践的なユースケース記事を公開しました

分析から記事作成までをAIと共に行う、次世代のコンテンツ運用フローをこれ一本で解説しています🌐

☑️「3つの連携」による自動化フロー
本記事では、以下の3ステップをAI（Claude Desktop等）との対話だけで完結させる方法を紹介しています。

① GA4から「低CVR記事」を特定
MCP経由でGA4のデータを取得。「セッション数は多いのにCVRが低い」など、改善インパクトの大きいページをAIが自動でリストアップします。

② NILTOから「記事本文」を取得
リストアップされたURLに対応する記事データ（コンテンツ）を、NILTOのAPIを通じてAIに読み込ませます。

③ AIによる分析と「新規記事」の提案
「なぜこの記事でCVしないのか？」をAIが分析。「ユーザーの疑問が未解決」などの仮説を立て、離脱を防ぐための**「補足用の新規記事」の構成案やドラフト**を自動作成します。

☑️導入のメリット：PDCAの超高速化
・分析時間の短縮： GA4とCMSの画面を行き来する手間をゼロに。

・精度の向上： 「数値（GA4）」と「中身（NILTO）」の両方をAIが理解した上で提案するため、的確な改善策が出せます。

・即実践可能： 分析だけでなく、「次に書くべき記事」まで出力されるため、すぐに行動に移せます。

☑️実装のポイント
実際のコードや設定ファイルも含めてステップごとにまとめています。

①MCPサーバーの準備： NILTOとGA4に接続するためのサーバー設定。

②API連携： NILTO APIキーとGoogle Analytics Data APIの設定方法。

③プロンプト例： 的確な分析と記事作成を引き出すための、具体的なAIへの指示内容。

CMSと解析ツールをつなぐMCPの強力なユースケース、ぜひお試しください。 December 12, 2025

【ブログ更新🎮】
「PVはあるのにCVしない…」というウェブ運用の悩みを、NILTO MCP × Google Analyticsを組み合わせて解決する実践的なユースケース記事を公開しました💪

分析から記事作成までをAIと共に行う、次世代のコンテンツ運用フローをこれ一本で解説しています🌐

☑️「3つの連携」による自動化フロー
本記事では、以下の3ステップをAI（Claude Desktop等）との対話だけで完結させる方法を紹介しています。

① GA4から「低CVR記事」を特定
MCP経由でGA4のデータを取得。「セッション数は多いのにCVRが低い」など、改善インパクトの大きいページをAIが自動でリストアップします。

② NILTOから「記事本文」を取得
リストアップされたURLに対応する記事データ（コンテンツ）を、NILTOのAPIを通じてAIに読み込ませます。

③ AIによる分析と「新規記事」の提案
「なぜこの記事でCVしないのか？」をAIが分析。「ユーザーの疑問が未解決」などの仮説を立て、離脱を防ぐための「補足用の新規記事」の構成案やドラフトを自動作成します。

☑️導入のメリット：PDCAの超高速化
・分析時間の短縮： GA4とCMSの画面を行き来する手間をゼロに。

・精度の向上： 「数値（GA4）」と「中身（NILTO）」の両方をAIが理解した上で提案するため、的確な改善策が出せます。

・即実践可能： 分析だけでなく、「次に書くべき記事」まで出力されるため、すぐに行動に移せます。

☑️実装のポイント
実際のコードや設定ファイルも含めてステップごとにまとめています。

①MCPサーバーの準備： NILTOとGA4に接続するためのサーバー設定。

②API連携： NILTO APIキーとGoogle Analytics Data APIの設定方法。

③プロンプト例： 的確な分析と記事作成を引き出すための、具体的なAIへの指示内容。

CMSと解析ツールをつなぐMCPの強力なユースケース、ぜひお試しください。
#NILTO #HeadlessCMS #MCP December 12, 2025

なんかこの新手法が見つかるたびに高速化されるのインフレゲーを感じる December 12, 2025