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はじめに：ここでいう「弁護士」とは？

ChatGPT をはじめとする生成AIが広がってから、

「そのうちAIが判例も条文も全部出してくれるし、弁護士いらなくなるんじゃない？」

という話を聞くことが増えました。

ここでまずハッキリさせておきたいのは、この記事で言う「弁護士」は、

• 裁判官（判事）
• 検察官

などは含めず、

依頼者からの相談・代理を請け負う、いわゆる「町の弁護士」「企業法務の弁護士」

を主な対象にしている、という点です。

生成AI時代に変わっていくのは、

• 法律の「調べもの」
• 判例・文献のリサーチ
• 書面のたたき台作成

といった「知識と紙の仕事」の部分です。

その一方で、むしろ価値が上がっていくのは、

• 示談や和解の「落としどころ」をデザインする力
• 感情的で難しい相手と折り合いをつける交渉力
• 長期戦の訴訟・離婚・紛争を走り切るメンタルの強さ

といった、人間くさい部分かもしれません。

1. まず「弁護士の独占業務」を整理する

1-1. 弁護士法72条が守っているもの

日本の弁護士の根拠法である弁護士法72条には、ざっくり言うと：

報酬を得る目的で、業として、他人の法律事件に関する法律事務を行ってはいけない
（弁護士、または法律で特別に認められた人以外はダメ）

というルールが書いてあります。

ここでいう「法律事務」の典型例は、

• 有償の法律相談
• 示談・和解交渉の代理人になること
• 調停・訴訟での代理人になること

などです。

つまり、

「お金をもらって、法律トラブルの窓口・代理人になる」仕事は、基本的に弁護士の独占業務

ということになります。

1-2. 他士業との違い（司法書士など）

もちろん例外もあって、

• 認定司法書士には、簡易裁判所（140万円以下の民事事件）の訴訟代理権が与えられる
• 行政書士は、官公署への申請書類作成などの分野で独占業務を持っている

といった「他士業の守備範囲」もあります。

それでもなお、

• どの分野の法律相談でも受けられ
• どの裁判所でも原則として代理人になれる

という意味では、

「報酬を得て、あらゆる法律トラブルの代理人になれる」のは弁護士だけ

という位置づけは変わりません。

2. 生成AIで変わる「弁護士の知識仕事」

2-1. 判例検索・契約書レビュー・書面ドラフト

すでに法律業界でも、

• 判例データベース ＋ 生成AI
• 法令API ＋ 生成AI

を組み合わせて、

• 「このケースに近い判例は？」を自然文で聞く
• 関連する判例・文献を一気に列挙・要約させる
• 契約書や訴状案のドラフトをAIに書かせて、人間がチェック・修正する

といった使い方が広がりつつあります。

これによって、

• 手作業で判例を洗い出す時間
• ゼロから書面を起案する時間

は、大幅に短縮されていきます。

言い換えると、

「どの条文がどこにあるか」「あの判例の文言を正確に覚えているか」
といった “六法全書記憶ゲーム” の価値は、確実に下がっていく

ということです。

2-2. それでも「弁護士にしかできない」中身は減らない

ただし、AI がいくら判例を列挙してくれても、

• この依頼者の生活状況
• 相手方の性格・組織文化
• 将来のリスク・しこりの残り方

まで含めて「どの戦略を取るか」を決めるのは、やはり人間の弁護士です。

• どの交渉カードをいつ切るか
• あえて訴訟にせず、示談で終わらせるか
• 言い分として何を主張し、何を飲むか

こういった “ゲームのデザイン” は、条文知識と同じくらい、あるいはそれ以上に「人の感情」「社会感覚」を使う仕事です。

3. 示談・和解の「落としどころ」を設計する力

3-1. 裁判に行く前の「現実的な着地点」をどう描くか

多くの紛争は、最終的に

• 示談書
• 和解調書
• 調停条項

といった形で「紙に落とし込まれた合意」に到達します。

弁護士の現場で重要なのは、

• 「この依頼者にとって、どこまで譲れば現実的に納得できるか」
• 「相手方は、どこまで譲る余地がありそうか」

という “両側の限界” を頭に置きながら、落としどころの帯を設計することです。

これは AI が

• 損害額の相場
• 過去の判例のレンジ

を出してくれたうえで、

• 依頼者の本当に譲れないポイント
• 相手が絶対に飲まないであろうライン
• 合意が決裂したときの、訴訟コストの重さ

などを見ながら、生身の人間同士で歩み寄る作業です。

3-2. 「難しい相手」と向き合う交渉力

示談や和解の相手は、必ずしも冷静な人とは限りません。

• DV・モラハラ加害者
• 自分の非を一切認めない加害側企業・担当者
• SNSで炎上させるぞと脅してくる相手
• 感情が爆発している元配偶者
• 反社会的勢力や、それに近い言動・態度を取る相手

など、「合理的な話し合いの土俵に乗ってくれない相手」とのやりとりも多い世界です。

こうした場面で弁護士は、

• 依頼者が直接ダメージを受けないように盾になりつつ
• 相手の言い分を現実的なラインに引き戻し
• 必要なら感情を“受け止めるだけ受け止めてから本題に戻す”

といった、メンタル面のタフさとコミュ力をフル動員します。

AI は、たしかに条件整理や条項案の生成は得意ですが、

• 「怒鳴られながらも冷静に話を進める」
• 「泣き崩れている依頼者を支えながら交渉方針を決める」

といった “感情の矢面に立つ仕事” は、まだ人間の役割が非常に大きい部分です。

4. 離婚・家族の争いは、これからも「人の仕事」

4-1. 離婚の多くは「話し合い」で決着している

日本の離婚件数は年間でおよそ18万件前後で推移していますが、その内訳を見ると、

• 約8〜9割は「協議離婚」＝当事者の話し合いで役所に届け出て終わる
• 裁判所を使う「裁判離婚」は、全体の一部に過ぎない

ことが分かります。

しかし現場レベルでは、

• 弁護士が裏側で契約書（離婚協議書）を作っている
• 調停前に弁護士同士で条件をすり合わせている

といったケースが少なくありません。

4-2. 「離婚裁判はこれからもうかる？」の現実味

少子化で婚姻数は減りつつありますが、

• 経済的不安
• 価値観の多様化
• 共働き・共稼ぎの増加

などを背景に、「離婚・別居・養育費・面会交流」をめぐる家族の争いは、今後も一定のニーズが見込まれます。

ただし、ビジネス的な意味で「離婚裁判はこれからもうかる」と捉える前に、

• 当事者の精神的ダメージの大きさ
• 子どもへの影響
• 長期戦になりやすく、弁護士自身のメンタル負荷も高い

という現実もあります。

ここでも求められるのは、

条文や判例の知識だけでなく、「人の人生」を扱う覚悟と、感情の嵐の中でもブレないメンタル

です。

5. 生成AI時代、弁護士の独占業務は「どこに残るのか？」

ここまでを踏まえると、生成AI時代における弁護士の「本当の独占業務」は、単に弁護士法72条の文言だけでなく、次のように整理できるかもしれません。

責任を負って「代理人として名前を書く」仕事

• 示談書・和解条項・訴状・答弁書などに、
  「この内容で依頼者の代理人を務める」と署名・記名押印すること
• 万一のときは、専門家としての責任を問われる立場に立つこと

AIと判例を踏まえたうえで、戦略を“決める”仕事

• 攻めるのか、守るのか
• 判決を取りに行くのか、和解で終わらせるのか
• 条件をどこまで譲るのか

感情的な場で交渉の舵を取る仕事

• 怒り・不安・憎しみが渦巻く場で、話を戻し続ける
• 依頼者の感情のケアと、交渉の冷静さを両立させる

依頼者の人生全体を見て“出口”を一緒に探す仕事

• 目先の勝ち負けだけでなく、
• 仕事・家族・今後の生活まで見据えてアドバイスする

こうした部分は、AIがどれだけ進歩しても「最後の一押し」を担いづらい領域です。

6. 生成AI時代、「価値が高まる弁護士」の条件

最後に、これから価値が高まる弁護士像を、医師編と対応させる形で整理してみます。

① AIを道具として使いこなせる人

• 判例・文献検索や書面ドラフトをAIに任せ、
• 自分は戦略と交渉に集中できるようにする

② 交渉の落としどころを設計できる人

• 相場・判例だけでなく、
• 依頼者の本音と相手の性格を読んで「現実的なライン」を描ける

③ 感情的に難しい相手と向き合える人

• 怒鳴り声や無茶な要求に飲まれず、
• 依頼者の心のダメージも最小限に抑えながら進められる

④ 長期戦でも折れないメンタルを持った人

• 離婚・相続・労働・不祥事対応など、
• 消耗しやすい案件でも、淡々と走り切れるタフさ

⑤ 「この人に任せたい」と思わせる人柄のある人

• 依頼者にとって「六法全書の擬人化」ではなく、
• 「人生の苦しい局面で、一緒に戦ってくれる味方」として見られる存在

おわりに：弁護士像を「条文の番人」からアップデートする

生成AIは、条文や判例の「場所」を覚えているだけの人の価値を下げます。

一方で、

• 人の感情に巻き込まれずに、しかし無視もせず
• 依頼者の人生全体を見ながら、
• 最後に責任を持ってサインできる人

の価値は、これからむしろ上がっていくはずです。

生成AI時代の弁護士に本当に必要なのは、
「知識量」より、「交渉力」と「メンタルの強さ」。

そう考えると、

• 六法全書を丸暗記できるかどうかより
• 難しい相手と向き合えるかどうか
• 依頼者の人生の「出口」を一緒に探せるかどうか

が、自分に弁護士の適性があるかを測る、新しい物差しになっていくのかもしれません。

※この記事は【生成AI時代の専門職を考える】シリーズの弁護士編です。
すでに公開した「医師編」と合わせて読むと、AIが専門職に与える影響の共通点・違いが見えてきます。
次回は、「公認会計士編」を予定しています。

生成AI時代、公認会計士に本当に必要なのは「知識量」より「外れ値を実際に確認する力」と「倫理観」かもしれない

※この記事は約8分で読めます。

はじめに：ここでいう「公認会計士」とは？

ChatGPT をはじめとする生成AIが広がってから、

「監査なんて、そのうちAIが全部チェックしてくれるんじゃない？」

という話を聞くことが増えました。

この記事で言う「公認会計士」は、

日本の 公認会計士資格 を持ち

監査法人や事務所で働く「監査のプロ」

を主な対象にしています。

生成AI時代に変わっていくのは、

仕訳・取引データの チェック作業

財務諸表や注記の 機械的な突き合わせ

契約書・議事録などの 証憑読み込み・要約

といった「大量の情報を機械的に当たる仕事」です。

その一方で、むしろ価値が 上がっていく のは、

AIが拾い上げた財務諸表の「外れ値」について、
その意味を判断し、現場で本当に起きていることを確認しに行く力

会社や経営陣に対して「NO」と言うべき場面で、ちゃんと言える倫理観

投資家・社会からの信頼に、自分の名前で責任を持つ覚悟

といった、人間のコアな部分かもしれません。

1. 公認会計士の「独占業務」とはなにか

1-1. 独占業務は、究極的には「監査意見にサインする仕事」

税理士との違いを整理するとき、よく言われるのが：

税理士の独占業務：税務書類の作成・税務代理・税務相談
公認会計士の独占業務：財務諸表監査

という整理です。

法律の世界で具体的に言うと、

金融商品取引法に基づく有価証券報告書等の監査

会社法に基づく「会計監査人監査」

そのほか、学校法人・医療法人・社会福祉法人・労働組合・地方自治体など、様々な法令で「公認会計士または監査法人による監査」が要求されるケース

などが、公認会計士・監査法人にしかできない領域です。

シンプルに言い換えると、

会社法や金融商品取引法に基づく財務書類の監査および証明業務
（いわゆる「監査意見にサインをする仕事」）

であり、

究極的には、「監査意見にサインして、その内容にプロとして責任を持てること」

が、公認会計士の独占業務だと考えられます。

2. USCPAと無資格スタッフ：現場では「資格より役割」で仕事が分かれる

2-1. USCPAは「挑戦しやすいが、サインはできない」

実務の世界では、USCPA（米国公認会計士） も監査法人で普通に採用されています。

Big4を含む大手監査法人では、USCPA合格者・全科目合格者を
「監査経験不問」で積極採用している例が多い

特に外資系や海外案件では、USCPAの英語力＆IFRS / US GAAP の知識は重宝される

といった状況があります。

試験制度・勉強量の面でも、
日本の公認会計士試験と USCPA には、次のような違いがあります。

日本の公認会計士試験

年1回の大きな本試験

合格までに 2〜4年程度 の受験期間を取る人が多い

勉強時間も、トータルで
3,000〜5,000時間（短く見積もっても2,500時間前後）
を目安にしている受験生が多い

USCPA

試験科目が4つに分かれていて、年間を通じて何度も受験できる

4科目を分割して受けられるので、「まず1科目から」挑戦しやすい

忙しい社会人でも、仕事と両立しながらスケジュールを組みやすい

合格に必要な勉強時間の目安は、英語力や会計の前提知識によりますが、
だいたい600〜1,000時間前後、多めに見ても1,000〜1,500時間程度

つまり、

「一発・年1回の超ボリューム試験」である日本の公認会計士試験に比べると、
USCPA は 必要な勉強時間も少なめで、科目ごとに小刻みに受けられるぶん、心理的にも挑戦しやすい資格

と言えます。

ただしここは繰り返しですが、

USCPA はあくまで「米国のCPA資格」であり、
日本の法令に基づく監査報告書にサインできるのは、日本の公認会計士だけ

という線引きは変わりません。

チームの一員として監査手続を行う

英文財務諸表や米国基準の案件を多く担当する

ことはできても、最終的な監査意見に署名するのは、日本の公認会計士（または監査法人） という構図です。

2-2. 無資格スタッフでも、実際の監査はかなり担当している

もうひとつ重要なのが、

「公認会計士資格がなくても、監査法人で“監査の実務”に携わることは普通にできる」

という現実です。

監査アシスタント

ジュニアスタッフ

アドバイザリー要員

といったポジションには、公認会計士試験合格前の人や、その他の会計系資格・無資格の人も採用される ケースが多くあります。

具体的には、

仕訳データのチェック

請求書・契約書などの証憑突合

在庫立会や棚卸立会

分析的手続（前期比や予算比の分析など）

といった「手と頭を動かす監査手続」のかなりの部分は、
チームの下層〜中堅スタッフ（無資格含む）が回している のが実態です。

改めて整理すると、

実務としての「監査手続」は、無資格やUSCPAでもかなりの部分を担える

ただし「監査意見にサインして、法的な責任を負う」のは公認会計士だけ

という、“資格より役割”で分かれている世界 だと言えます。

3. 監査 × 生成AI：「外れ値をどう攻めるか」の時代へ

3-1. 監査業界ではすでにAI活用が始まっている

監査の世界でもすでに、

監査計画フェーズ（企業・環境の理解、リスク評価）

内部統制評価フェーズ

実証手続（証憑突合、分析的手続、仕訳テスト、開示検証など）

監査意見表明前の総括的検討

といった場面で、AIが補助的に利用されていく ことが語られています。

とくに、

取引・仕訳データにおける異常検知

不正リスクの高そうな部分の識別・評価

といった領域で、AIや高度な分析ツールの活用が期待されています。

3-2. AIで怪しい数字を炙り出し、人間が責任を持って確認する時代

「財務諸表から外れ値を見つけて、そこを重点的につけばいいのでは？」

という考え方は、まさに 現代監査の中核 に近い発想です。

売上や利益率の推移

在庫の回転期間

貸倒引当金の水準

特定取引先への売上比率の急変

といった、データとしての「外れ値」「違和感のある動き」 を見つけるところは、
これからどんどん AIに任せていく部分 になっていきます。

ここで大事なのは、

AIを使えば、「どこから調べ始めればいいか」の“とっかかり”をすばやく作れる

という点です。

「怪しいかもしれない勘定科目・取引先・月」をAIに洗い出してもらい

公認会計士は、その中から 本当に危なそうなポイントを選び

そこに対して、実物確認・ヒアリング・追加手続 を集中させる

という役割分担が、かなり現実的になってきています。

ただし、

その外れ値が 「ビジネス上の正当な理由による変化」なのか

それとも 「不正・粉飾の兆候」なのか

あるいは 「会計処理の選択の結果」なのか

を見極めるためには、

実際に現場に行って 実物確認（棚卸立会など） をする

担当者・経営陣から ヒアリング を行う

契約書・稟議書・議事録などの 裏付け証拠を直接チェックする

といった、人間による“当たり”の作業 が欠かせません。

つまり、

「怪しい数字を炙り出すところまではAIに任せて、
その意味を判断し、現物・現場を責任を持って確認するのは人間の公認会計士がやる。」

生成AI時代の監査は、
「どこを見るかをAIが示し、どう見るか・どう結論づけるかを人間が決める」 方向に進んでいくのだと思います。

3-3. 日本公認会計士協会も「AI×監査」を正面から特集している

公認会計士側も、AIを“他人事”とは見ていません。

公認会計士協会HPより
日本公認会計士協会の公式サイトには
「公認会計士業務とAI」 という特集ページがあり、冒頭で

IT技術の進歩により、公認会計士の仕事がAIに代替されるという報道があるが、それは事実なのか、公認会計士業務は今後どう変化していくのか──

という問題意識をはっきり掲げています。

出典：日本公認会計士協会「公認会計士業務とAI」特集ページ

この特集の中では、

グローバル会計・監査フォーラム
「AIを活用したビジネス・監査の展望と課題」（2019年開催）

解説動画「公認会計士のしごととAI」

会計・監査ジャーナルでのAI特集号

協会役員によるショートビデオ・インタビュー

などを通じて、「AIと競合するのではなく、どう活用して監査を変えるか」 が繰り返し議論されています。

さらに、協会は
パンフレット「監査業務におけるITの活用事例（改訂版）」 も公開しています。
監査計画・実査・意見形成など、各フェーズでITをどう使っているかを事例でまとめたものです。

日本公認会計士協会
「監査業務におけるITの活用事例（改訂版）」
👉 https://jicpa.or.jp/news/information/files/5-10-0-2-20181010.pdf

このパンフレットの公表日は 2018年10月15日 で、内容自体も 2018年9月時点 の状況に基づいています。
つまり、代表的な生成AIである ChatGPT（2022年公開）よりもかなり前の資料 です。

今読むときは、

当時からすでに IT・AI 活用への強い問題意識があったこと

ただし、現在のような「生成AI」を前提にした議論ではないこと

の2点を頭に置きつつ、

「業界がどのタイミングからAI・ITに本気で向き合い始めたのか」

を知るための参考資料として扱うのが良さそうです。

4. それでも「倫理観」と「職業的懐疑心」は人間の領域

4-1. AI時代ほど「職業的懐疑心」が重要になる

公認会計士の基本姿勢としてよく言われるのが、

“職業的懐疑心”（professional skepticism）

です。

経営者の説明を、無条件には信じない

数字に違和感を覚えたら、説明を求め、証拠を確認する

圧力や馴れ合いに流されず、「それはおかしい」と言い続ける

この姿勢は、AIがどれだけ進化しても、
最終的には人間の良心と倫理観に依存する部分 です。

むしろ、

AIがきれいなレポートを出してくれる

ダッシュボードが「問題なし」と見せてくる

世界だからこそ、

「本当にそうか？」「この前提は妥当か？」

と疑う習慣を持っているかどうかが、
公認会計士としての差になっていきます。

4-2. 独立性と「NOと言えること」

公認会計士には、法令・基準レベルで「独立性」が求められます。

利害関係が強すぎる会社の監査をしない

経営陣からの過度な圧力に屈しない

不適切な会計処理があれば、修正を求める・意見不表明も辞さない

こうした行動は、AIには代行できません。

生成AI時代の公認会計士にとって、本当の意味での「独占業務」は、

データとAIの分析結果を踏まえたうえで、
自分の名前で意見を表明し、
必要なときには経営陣やクライアントに「NO」と言うこと

なのかもしれません。

5. 生成AI時代、「選ばれ続ける公認会計士」の条件

ここまでの話をまとめて、
これから価値が高まる公認会計士像を整理してみます。

5-1. データとAIを味方につける人

仕訳データ・取引データ・非財務情報を、AIや分析ツールで高速にさばける

ルーティン手続を自動化し、自分は「判断」と「対話」に時間を使える

5-2. 「外れ値レーダー」が鋭い人

財務諸表の異常値・違和感のある動きを素早く嗅ぎ取れる

AIのアラートを鵜呑みにするのではなく、「これは本当に重要な外れ値か？」と取捨選択できる

5-3. 倫理観と職業的懐疑心を持ち続けられる人

クライアントに気に入られることより、「正しい監査」を優先できる

「この説明は筋が通っていない」と感じたとき、ちゃんと突っ込める

5-4. ビジネスと社会の両方を見て話ができる人

企業のビジネスモデル・業界構造を理解したうえでリスクを語れる

投資家・金融機関・社会にとって、何が「信頼できる情報」なのかを説明できる

おわりに：「数字の番人」から、「信頼の番人」へ

生成AIは、

仕訳データの異常検知

財務諸表の自動チェック

監査手続の効率化

といった領域で、これからもどんどん活躍していくはずです。

その流れの中で、公認会計士という職業は、

「数字をチェックする人」から、
「信頼に責任を持つ人」

へと、静かにシフトしていくのではないでしょうか。

知識量よりも、外れ値を実際に確認する力

作業量よりも、NOと言える倫理観

そして、AIと人間の役割分担を理解していること

こうした要素を大事にする公認会計士が、
生成AI時代にはいっそう “価値の高まる側” になると、私は思います。

※この記事は【生成AI時代の専門職を考える】シリーズの 公認会計士編 です。
すでに公開した「医師編」「弁護士編」と合わせて読むと、
AIが専門職に与える影響の共通点と、それぞれの職業ならではの違いが見えてきます。