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「知らない」「面倒」という2つの壁が、同時に消失
従来、従業員が申立てをためらう理由は大きく2つありました。1つは、そもそも制度を知らないこと。もう1つは、書類を書くのが面倒なことです。
1つ目の壁から見ていきます。労働基準監督署の名前は知られていても、労働局が行う個別労働紛争解決制度まで知っている方は、決して多くありませんでした。制度にたどり着くには、自分で調べるか、誰かに教えてもらう必要があったのです。しかし、いまは違います。「職場で〇〇と言われたがこれはパワハラですか？」「〇〇の時間は残業代が支払われていません。これは請求できますか？」と生成AIに悩みを打ち明けるだけで、制度の名前と窓口まで返ってきます。知るきっかけが、相談したその場で手に入るようになりました。
2つ目の壁ですが、実務的にはこちらのほうが高いものでした。助言・指導やあっせんを申し出るには、紛争の概要と、企業に求める事柄を自分の言葉で書かなければなりません。法律用語を使わずに書けば要領を得ず、使おうとすれば調べ物が必要になる。生成AIは、この作業を肩代わりします。雇用契約書や給与明細、タイムカードを読み込ませれば、論点を整理し、条文を当てはめ、書面の形に整えるところまでやってしまいます。
結果として変わったのは、件数だけではありません。企業に届く書面の中身です。以前は「ひどい扱いを受けた」という訴えが中心でしたが、いまは争点が条文単位で整理されています。以前なら愚痴で終わっていた話が、申請書の形になって企業に届く。この1～2年で大きく変わった部分です。
この変化は、全国の数字にも表れています。令和7年度の総合労働相談は119万8,010件で0.3％減と、総数はむしろ減っています。ところが内訳は入れ替わっており、制度の内容を尋ねる「法制度の問い合わせ」が78万3,579件で3.8％減となる一方、「労働基準法等の違反の疑いがあるもの」は22万9,156件、10.4％増となりました※2。
つまり「教えてください」が減り、「これは違反ですよね」が増えた格好です。労働局に届く相談の入口が、下調べを終えた段階へ移っているということです。筆者が従業員の方々から受ける相談でも、同じ変化を感じています。「教えてください」ではなく「これは違反ではないですか？」から始まる相談が、明らかに増えました。
ただし、AIの回答が常に正確とは限りません。自社の就業規則や実際の運用を踏まえないまま一般論で断定したもの、すでに改正された内容に基づくもの、裁判例の射程を広く取りすぎたものも見かけます。だからこそ企業側も、感情で押し返すのではなく、条文と自社の記録で答える準備が必要になります。
企業が取るべき対策もまた「AIの活用」
ここまでの内容で、不安になった経営者の方もいるかもしれません。ただ、企業が取れる対策もまた生成AIの活用です。従業員が手元の雇用契約書と給与明細だけで不備を見つけられるのであれば、企業はもっと高い精度で調査可能です。就業規則、賃金規程、賃金台帳、勤怠データ、過去の経緯や慣例、例外的な取扱いの履歴…。従業員が持っているデータは自分の分だけですが、企業は全従業員分を持っています。
従業員が生成AIを活用するならば、先に企業側でAIを活用することでリスクを抑えられます。ただし、AIだけで完結すると考えるのは危険です。AIは、自社の運用実態や、その規定が置かれた経緯までは知りません。洗い出された論点のうち、どれが実際にリスクにつながるのかという優先順位もつけられません。
また、企業規模や業種、現場の実情まで加味した改善策までは示してくれません。AIでリスクを洗い出し、専門家と優先順位をつけて直していく。この順番で手をつけるのが、いまの現実的な進め方です。
AIの先にある職場トラブルの未来
申立ての増加について、必要以上に恐れる必要はありません。法律違反というより、これまで見えていなかった不備が見えるようになったという側面が大きいからです。
従業員が気づき、企業が先回りする…。労使双方がAIを使うほど、長らく放置されてきた不備が速やかに表面化し、結果として法違反が減少していきます。AIは労使を対立するものではありません。従業員が先に気づくか、企業が先に気づくか、いま問われているのは、その部分だけなのです。
山本 達矢
社会保険労務士法人ＷＩＬＬ
代表社労士
特定社会保険労務士
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