会計事務所のChatGPT・生成AIの使い方｜業務別プロンプト例と確認手順

会計事務所でChatGPTなどの生成AIを使うとき、迷いやすいのは「どう指示すればよいか」「顧問先の情報をどこまで入れてよいか」「出てきた文章をそのまま使ってよいか」の3点です。この記事では、すぐ使えるプロンプト（AIへの指示文）の型と業務別の例、入力前に伏せる情報と置き換えの手順、顧問先に送る前の確認手順を、法令と官公庁の資料にもとづいて整理します。

会計事務所で生成AIを使う前に決めること：AIに任せる作業と人が確定する作業

生成AI（ChatGPT、Microsoft Copilot、Geminiなど）は、指示と情報をもとにもっともらしい文章を作ります。最初に「AIに任せる作業」と「人が確定する作業」の線を引いておくと、指示の書き方も確認の仕方もぶれにくくなります。

生成AIに任せやすいのは4種類の作業

• 下書き：顧問先へのメール、お知らせ、所内連絡の文案
• 要約：面談記録、長い通知文、会議メモ
• 形式変換：口頭の説明を手順書に、文章をチェックリストや表に
• 論点と検索語の洗い出し：調べものの出発点になる論点の候補やキーワード

いずれも事務所が持つ事実を渡し、AIには形を整える役割を任せる作業です。業務ごとの向き不向きは税理士・会計事務所のAI活用｜12業務の早見表で整理しています。

人が確定するのは数値・税務判断・最終回答・提出書類

税務代理、税務書類の作成、税務相談は税理士業務です（税理士法2条1項）。提出書類、顧問先への税務上の回答、その前提となる数値は税理士と事務所が確定させ、AIの出力は材料や下書きにとどめます。

使うサービスとプランも、職員任せにせず事務所で決めておきます。学習への利用やデータの保持など、契約前に確認する項目は会計事務所の生成AIセキュリティ対策にまとめています。

税理士・会計事務所向けプロンプトの型：役割・前提・入力・出力形式・禁止事項・確認者の6欄

プロンプトを思いつきで書くと、出力も確認の観点もばらつきます。事務所で型を決めておけば、誰が書いても必要な情報がそろいます。

下敷きは、Googleの「ビジネスで効果を発揮する AI プロンプトの書き方」の4要素（ペルソナ・タスク・背景情報・形式）と、OpenAIのヘルプ「Best practices for prompt engineering」の勧め（指示を先頭に置く、入力を「###」や"""で区切る、形式を例で示す、しないことより代わりにすることを書く）です。これに「入力の仮名化」「禁止事項」「確認者」を加えました。

そのまま使える穴埋めテンプレート

枠の中をコピーし、〔 〕を埋めて使います。"""の行はそのまま残し、その間に資料を貼り付けます。

確認者（AIには入力しない）：〔確認する人〕が〔確認する点〕を見てから使う

禁止事項は「代わりにすること」とセットで書く

「正確に」とだけ書いても、AIは何をすればよいか分かりません。しないことと代わりにすることを組にします。

• 入力にない数値・日付・条文番号を書かない。必要なら【要確認：○○】と記す
• 約束や保証と受け取られる表現を使わない。見通しは事務所で確認する事項として残す
• 原因を推測で書かない。入力にない原因は【要確認：原因】と書く

出力が合わないときの直し方

一度で完成させようとせず、出力を見ながら修正の指示で詰めていきます。

• 修正点を具体的に書く：「もっと良く」ではなく、例えば「案2をもとに、期限を冒頭に移し、敬語を一段やわらかくしてください」のように、どの案の何をどう変えるかを書く
• 良い文例を見本として渡す：事務所で過去に送った文面のうち評判のよかったものを仮名化し、「この文例の構成と長さに合わせてください」と添える
• 顧問先が変わったら新しい会話にする：同じ会話に別の顧問先の情報が残っていると、出力に混ざるおそれがある
• 会話の記憶に関わる設定を事務所で決める：サービスによっては、過去の会話の内容を覚えて次の会話に使う機能がある。使うサービスにこうした機能があるか、使うかどうかを事務所で決めておく

入力前に伏せる情報と置き換えの手順：顧問先名・個人名・番号を伏せ、マイナンバーは入れない

入力前に、顧問先や個人を特定できる情報を置き換えます。置き換え（仮名化）は、AIに渡る情報を絞り、漏えいや目的外利用が起きたときの影響を小さくする実務上の手段です。

番号は見落としやすい項目です。法人番号は国税庁法人番号公表サイトで商号・所在地とともに公表され、インボイスの登録番号も適格請求書発行事業者公表サイトで検索すると氏名または名称が表示されます。顧問先名を伏せても、番号から特定できます。

置き換えは次の手順で行います。

ファイルを添付するときの追加確認

PDFやExcel、画像を添付する場合は、本文以外の場所にも情報が残ります。

• ヘッダー・フッター：試算表PDFの会社名、事務所名、印刷日時
• ファイル名・シート名：「山田商事_試算表.xlsx」のような名前
• Excelの非表示のシート・列・行、セルのコメントやメモ
• 画像の写り込み：スキャンやスクリーンショットの余白、背景の別資料、通知欄

見えない部分を一つずつ消す代わりに、必要な範囲だけを新しいファイルに写して渡す方法もあります。

マイナンバーは入力しない

番号法は、法定の場合を除いて、19条で特定個人情報の提供を、20条で収集・保管を制限しています。文章の下書きにマイナンバーは不要なため、入力しないことを所内ルールにします。年末調整の工程は年末調整でAIを使える工程・使えない工程で扱っています。

要配慮個人情報はさらに一般化する

個人情報保護法2条3項は、病歴や犯罪の経歴などを含む個人情報を「要配慮個人情報」と定めています。例えば医療費控除の相談メモなら、病名や通院先は書かず「医療費の支払いがある」程度まで一般化します。

置き換えても個人情報でなくなるとは限らない

同法2条1項は、他の情報と容易に照合して特定の個人を識別できるものも個人情報に含めています。事務所には対応表があるため、置き換えても法的に個人情報でなくなるとは限らないと考えられ、置き換えは入力してよいかの判断に代わるものではありません。

税理士法38条の守秘義務は使用人等にも及び（54条）、個人情報保護委員会も、個人情報を含むプロンプトを入力する場合は利用目的の範囲内かを十分に確認するよう注意喚起しています（2023年6月2日）。入力してよいかの判断の仕方は税理士の守秘義務と生成AIの判断表で整理しています。

なお、個人情報保護法の改正法（令和8年法律第56号）は2026年7月17日に公布されましたが、2026年10月10日時点で未施行のため、本記事は現行法で説明しています。改正点は個人情報保護法の令和8年改正で解説しています。

業務別プロンプト例：仮名化の例・期待する出力・確認点をセットで

6欄の型を使った例を4つ紹介します。いずれも型の例で、特定のサービスで出力を検証した結果ではありません。

顧問先への資料依頼・催促メールの下書き

不足資料の一覧は事務所で確認したものを渡し、AIには伝え方だけを任せます。

確認者（AIには入力しない）：担当者が宛先・資料名・期限を確認して送る

• 仮名化の例：「株式会社山田商事の山田太郎様」→「A社の代表者X様」
• 期待する出力：件名と本文3案。資料名が箇条書きで、期限が本文の前半にある
• 確認者が見る点：実名に戻すときの取り違え、期限の日付と曜日、資料名が事務所の一覧と一致するか、催促の強さ

制度のやさしい説明（顧問先向け）

制度の中身はAIに書かせず、事務所が原典で確認した要点を渡して言い換えだけを頼みます。

確認者（AIには入力しない）：制度を確認した担当者が要件と例外を照合し、税理士が表現を確認する

• 仮名化の例：個別の顧問先に合わせる場合も「A社（小売業）」のように業種だけ残す
• 期待する出力：見出しと400字以内の本文。入力した要件と例外がすべて書かれている
• 確認者が見る点：要件の抜け、例外の省略、成立前の改正案を決まったことのように書いていないか、「必ず」などの断定

面談記録の要約

要約では、決まったことと決まっていないことの取り違えが起きやすいため、出力の枠を先に指定します。

確認者（AIには入力しない）：面談に出た担当者がメモと1項目ずつ照合する

• 仮名化の例：「山田社長」→「代表者X」、「経理の佐藤さん」→「従業員Y」。病気による休業などの話は「事情により」程度に一般化する
• 期待する出力：4つの見出しの箇条書き。宿題に担当と期限が付いている
• 確認者が見る点：発言者の取り違え、検討中の事項が決定事項に入っていないか、要配慮個人情報が残っていないか

手順書・チェックリスト化

ベテラン職員の口頭説明やメモを手順書にする使い方です。顧問先の情報はほとんど必要ありません。

確認者（AIには入力しない）：説明した職員が手順の抜けを、責任者が所内ルールとの食い違いを確認する

• 仮名化の例：例として出た顧問先名は「顧問先A」に、職員名は「入力担当」などの役割に置き換える
• 期待する出力：番号付きの手順、チェック項目、不明点の一覧
• 確認者が見る点：抜けた手順、所内ルールとの食い違い、画面名が実際のものと一致するか

仕訳そのものをAIに作らせる場合の範囲と、AI-OCRとの使い分けはChatGPTで仕訳はどこまで作れる？で扱っています。

月次報告のコメント・決算説明に生成AIを使う方法：数値は確定してから渡し、AIに計算させない

月次報告のコメントや決算説明は下書きしやすい一方、渡し方を決めないと「AIが出した数字」と「会計ソフトの数字」が混ざります。

計算させないのは、AIが計算できないからではなく（計算機能を持つサービスもあります）、顧問先に伝える数値の出どころを会計ソフトに一本化するためです。出どころが一つなら、何と突き合わせればよいかがはっきりし、数値が変わったときも直す場所が分かります。

確認者（AIには入力しない）：担当者が数値を試算表と照合し、責任者が表現を確認する

期待する出力は、入力した数値だけを使ったコメントと、「受注の増加は来月以降も続く見込みですか」のような質問です。確認者は次の点を見ます。

• すべての数値が試算表と一致し、入力にない比率や合計が出ていないか
• 入力にない因果関係（「〜のため」）を断定していないか
• 資金繰りや税額について、約束と受け取られる表現がないか

決算説明も同じで、決算書の数値は確定版から渡し、文章だけをAIに任せます。

税務の調べものに生成AIを使う手順：AIは論点と検索語の提案まで

汎用の生成AIは、学習データの時点（ナレッジカットオフ）より後の改正を知らない場合があり、もっともらしい誤り（ハルシネーション）も起こします。OpenAIのヘルプ「Does ChatGPT tell the truth?」も、誤った日付や事実、存在しない引用・出典を生成することがあるとし、最終的な情報源にしないよう勧めています。税務の調べものでは、AIの役割を出発点づくりに限ります。

確認者（AIには入力しない）：調査担当者が原典を確認し、調査メモに記録する

原典は次の順番で確かめます。

通達だけで結論を出さない

通達は、国税庁長官などが所管の機関や職員に向けて発するもので（国家行政組織法14条2項）、法令そのものではありません。審判所が通達と異なる解釈で裁決することもあるため（国税通則法99条がその場合の手続を定めています）、AIが通達の一文だけを根拠に断定してきても、裁決や裁判例まで確かめます。

改正は「大綱・法案・成立・施行」の段階を書き分ける

財務省の「税制改正」のページには、年度ごとに大綱、法律・政令・省令、解説などが掲載されています。例えば、大綱や国会提出段階の法案をAIに要約させると、段階の区別が抜けて「決まった」と書かれるおそれがあります。改正年度や適用時期はAIに答えさせず、どの段階の情報かを原典で確認します。

調査メモの様式

生成AIの出力を確認する手順：【要確認】の解消と数値・根拠・表現・宛先の4点チェック

「人が確認する」と決めるだけでなく、何をどの順で見るかまで決めておくと漏れが減ります。顧問先に送る前は、次の手順で確認します。

結果は次の表をチェック欄として使い、確認者と日付を残します。

表は分担の一例です。税理士法41条の2は、税理士業務を行うため使用人等を使う税理士に監督義務を課しています。税理士業務に関わる文書はこの観点からも確認の流れに乗せ、それ以外の文書も同じ流れで扱うと運用しやすくなります。

顧問先向け文書の著作権に注意する

文化庁の資料は、AI生成物でも既存の著作物との類似性と依拠性が認められれば著作権侵害となりうること、AI生成物が著作物にあたるかはAI利用者の創作意図と創作的寄与の程度で判断されることを整理しています。所内では、例えば次の3点を決めておきます。

• 市販の解説書や他の事務所の記事を貼り付けて書き換えさせない
• 公開する文書は、公開前に似た文章がないか検索する
• 使ったプロンプトを台帳と一緒に残す

事務所の標準プロンプトとして共有・更新する方法

うまくいったプロンプトを個人のメモに置いたままにすると、職員ごとに使い方と確認の仕方がばらつきます。事務所の台帳にまとめ、版を管理して更新します。

更新のきっかけは、法令・通達の改正、使っているAIサービスの規約やデータの扱いの変更（各社ページの更新日を台帳に記録しておく）、出力の誤りや置き換え漏れの発見です。法人向けプランに指示文を保存して共有する機能がある場合も、正本は台帳に置き、機能側の内容は台帳の版に合わせて更新します。

教育と監督には、日本税理士会連合会の「税理士事務所等の内部規律及び内部管理体制に関する指針」（令和5年3月改訂）のモデル様式集にある「税理士事務所における情報管理チェックリストモデル」などが使えます。

同会のデジタル・システム委員会が2026年9月に策定した「税理士事務所のためのAI・クラウド活用ガイドライン（Ver1.0）」は、本文が会員専用のため本記事では内容を確認できていません。公表されているガイドラインの一覧は税理士のAIガイドライン一覧にまとめています。

総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」も、AI利用者が個人情報や機密情報を不適切に入力しないことなどを挙げており、所内ルールの根拠になります。台帳と確認手順を規程に落とし込む方法は税理士事務所の生成AI利用規程の作り方で、ひな形とともに紹介しています。

チャットでの下書きから業務の仕組みへ：汎用の生成AIでは足りなくなるところ

文章の下書きや要約は、ここまでの型と確認手順があれば汎用のチャットで対応できます。一方で、次のような作業が増えると、チャットに貼り付けるやり方では手間と確認の負担が大きくなります。

• 顧問先ごとの処理ルールを、毎回プロンプトに入れ直している
• 会計ソフトへの取込形式（CSVなど）に合わせて出力を加工している
• 誰が確認・承認・反映したかの処理記録が必要になる
• 量が多く、人がコピー＆ペーストで回している

記帳の入力部門のように量の多い工程では、工程ごとにAIと人の分担を決める必要があります。その考え方は記帳代行業務のAI活用で整理しています。

会計ソフトへの反映まで自動化するなら、CSV・API・MCPのどれでつなぐかと、権限・承認の設計が論点になります（会計ソフトとAIの連携方法の比較）。

選択肢の一つが、本記事を運営する株式会社ZeimeeのFDE（Forward Deployed Engineer）型の支援です。会計士・税理士事務所に特化し、エンジニアが事務所の業務を確認したうえで、帳票の読み取り、仕訳候補の作成、チェック、会計ソフトへの取込データ作成などを業務に合わせて設計・実装し、導入後も使われ方を見て改善します。事務所ごとに設計するため、料金は個別見積もりです。AIの候補は担当者が確認・修正・却下・承認する設計で、セキュリティ方針では、承認と会計ソフトへの反映完了を別の段階として記録し、反映の失敗を成功として扱わないことを示しています。

例えば、手書きの日計表をAIで読み取った後も一行ずつの確定・転記が残っていた税理士事務所では、その確定作業を省き、JDL向けCSV作成のExcel5工程を1画面にまとめました（導入事例）。反対に、下書きや要約が中心で、法人向けプランと標準プロンプトで足りている事務所には、個別の仕組みづくりは必要ありません。

よくある質問

まとめ

• AIに任せるのは下書き・要約・形式変換・論点出しまで。数値・根拠・判断は事務所で確定する
• 6欄の型で指示し、入力前に顧問先名・個人名・番号類を置き換える。マイナンバーは入れない
• 月次コメントは確定値だけを渡して計算させず、税務の調べものはe-Gov法令検索→通達→事例→裁決の順に原典で確認する
• 送る前に【要確認】を解消し、数値・根拠・表現・宛先を確認する。プロンプトは台帳で共有・更新する

まずは資料依頼のメールなど顧問先情報をほとんど使わない作業で型を試し、うまくいったプロンプトを台帳に載せるところから始めてください。所内での導入の段取りは会計事務所のAI導入の進め方で解説しています。