社内規定Q&Aで、総務・人事担当者が問い合わせ対応から抜け出す方法――Gemini Notebookで作る

2026年9月7日 08:53

「有給は何日残っていますか」「育児休業って、どういう条件で取れるんでしたっけ」——専任の総務・人事担当者を置けない小規模な会社では、こうした問い合わせに、経理や資料作成など他の業務と兼務しながら都度対応している方が少なくありません。今回は、その都度めくっている就業規則・社内規定をGemini Notebookに読み込ませておくだけで、こうした問い合わせ対応から抜け出す方法についてお話しします（「NotebookLM」という名前のほうが聞き馴染みがあるかもしれませんが、2026年7月に「Gemini Notebook」へ改名されています）。

「それ、何条に書いてあったかな」に追われていませんか

社員から質問を受けるたびに、就業規則や社内規定のPDF・冊子を開き、目次から該当しそうな章を探し、条文を読んで内容を確認してから回答する——この一連の作業は、1件あたりは数分でも、日常的に発生すると本来の業務が何度も中断されます。しかも、規則の条文は言い回しが独特で、慣れていないと該当箇所を探すだけでも時間がかかります。「規則集をすぐめくれる人」に問い合わせが集中し、その人が席を外していると対応が止まってしまう、という属人化も起きがちです。従業員数名規模の資産運用会社など、専任の総務・人事担当を置けない会社では、こうした問い合わせ対応の負担がよく見られます。

大企業のような大がかりな仕組みを、真似する必要はない

社内の文書をAIに検索させる仕組みというと、大企業が構築するような大規模なデータベース（RAG）を思い浮かべるかもしれません。ただ、サーバーやデータベースの維持コストを考えると、それをそのまま中小企業が真似るのは現実的ではありません。

中小企業にとっての現実的な始め方は、「最初から巨大なデータベースを作ろうとしない」ことです。社内規定など限定的な範囲の資料を、Gemini Notebookのような無料のツールに読み込ませておくだけで、同じような効果を得られます。

実際にこの発想で仕組みを作ったのが、長野県佐久市の事例です。2025年3月にGoogle Workspaceを全庁導入した際、電子決裁や勤怠管理など「何百ページもある膨大なシステムマニュアル」と市独自のルールをGemini Notebookに学習させました。その結果、職員が質問するだけでマニュアルと独自ルールに基づいた回答を得られるようになり、それまでベンダーへの問い合わせで時間がかかっていた状態が改善したといいます（出典：TSクラウド「自治体×DXの最前線！Google Workspaceからはじまる長野県佐久市の挑戦」）。自治体という大きな組織の話ですが、「限られた範囲の資料をAIに読み込ませ、質問に答えてもらう」という仕組みそのものは、そのまま小規模な会社にも当てはめられます。

実際にGemini Notebookで試してみました

やり方はとてもシンプルです。手順は次の4つだけです。

Gemini Notebook（https://notebook.google.com/）にGoogleアカウントでログインする（無料で利用できます）
「新規作成」から、ノートブックを1つ作る（例：「社内規定Q&A」）
ソースとして、就業規則・社内規定のPDFを追加する（ドラッグ＆ドロップでアップロードできます）
画面下部のチャット欄から、知りたいことを質問する

これだけで、社内規定に基づいた質問応答の仕組みができます。Gemini Notebookの回答には、根拠にした資料の該当箇所へのリンクが必ず添えられるため、「AIが勝手に作った答え」ではなく「規則のどこに書いてあるか」を確認しながら使える点も、社内で使う道具として安心材料になります。

今回の検証では、実際の自社の就業規則ではなく、厚生労働省が公開している「モデル就業規則」（令和7年12月版）をソースとして使いました。有給休暇や育児・介護休業といった規定も一通り含まれており、外部に出せない実在の情報を使わずに動作を確かめられる題材です（出典：厚生労働省「モデル就業規則」（令和7年12月版・PDF））。実際に使う際は、お手元の就業規則・社内規定に置き換えてください。

二つのタイプの質問で試してみました

実際にどこまで頼れるのかを確かめるため、性質の異なる2種類の質問を試しました。1つは日常的によくある単純な事実確認、もう1つは条件がいくつか絡む少し込み入った質問です。

質問①：単純な事実確認

年次有給休暇は、入社から半年たった正社員に何日付与されますか。根拠になる条文も教えてください。

実際の回答（要約）：採用日から6か月間継続勤務し、所定労働日の8割以上出勤した正社員には10日の年次有給休暇が付与される、という内容が返ってきました。根拠として「第23条（年次有給休暇）第1項」が明記され、回答の末尾のリンクをクリックすると、ソース内の該当箇所がそのまま開きます。

質問②：条件が絡む込み入った質問

入社2年目のパート社員（週3日勤務）から「子の看護休暇を取りたいのですが、対象になりますか。年間何日まで取れますか」と聞かれました。
就業規則に基づいて、対象になるかどうかと、取得できる日数を教えてください。

実際の回答（要約）：第28条を根拠に、週3日勤務のパート社員でも子の看護休暇の対象になる、という回答でした。一方、具体的な取得日数については、「渡された就業規則の本文には日数の記載がなく、詳細は別に定める『育児・介護休業等に関する規則』を確認してほしい」と、ソースにない情報を無理に断定しませんでした。そのうえで参考情報として、育児・介護休業法上の一般的な日数（子が1人なら年5日、2人以上なら年10日）を、「ソース外の情報」と明記したうえで補足してくれました。

使ってみて感じたこと

条文と照らし合わせても、2つの回答はどちらも正確でした。特に質問②のように、根拠のある部分とない部分が入り混じる込み入った質問でも、「ここまでは規則に書いてある、ここから先は別の規則を確認してほしい」と線引きしたうえで答えてくれる点は、実務で使ううえでの信頼材料になります。

もし自分で就業規則をめくって同じ2つの質問に答えるとしたら、質問①のような単純な確認でも10分程度、質問②のように複数の条件を照らし合わせる必要がある質問だと20分程度はかかりそうです。予備知識のない人であれば、そもそもどこを見ればよいかも分からず、もっと時間がかかるはずです。それに対して、ソースの読み込みさえ整っていれば、Gemini Notebookへの質問は実際に計測して8〜9秒、10秒もかからずに答えが返ってきました。

これまで就業規則を読むか、詳しい人に聞くしかなかった問い合わせを、この仕組みで社員自身が自己解決できるようになるのは、率直に良いと感じました。何より恩恵を受けるのは、都度の問い合わせに対応してきた担当者自身です。人によって違う細かな質問を、その都度きちんと調べて答えていては、本来の仕事に充てる時間がどんどん削られてしまいます。都度の問い合わせ対応から抜け出せるかどうかは、担当者自身の働き方を大きく左右すると感じました。

応用：資料の要約や研修にも使える

同じ発想は、Q&Aとしての利用以外にも応用できます。大阪介護支援専門員協会・泉州南支部（約30名参加）が行った研修では、Gemini Notebookに厚生労働省の長い行政資料を読み込ませ、制度改定のポイント抽出やケース課題の検討に活用しています（出典：タダカヨ「ケアマネ業務をAIで効率化するには？NotebookLM活用などの実践事例【大阪・泉州南支部】」）。社内規定に限らず、量が多くて読み込むのに時間がかかる資料であれば、同じやり方で「予習」や「要点整理」の手間を減らせます。

注意点：PDFの一部が「空白」に見える不具合に遭遇しました

ここまで良いことずくめのように書きましたが、実はここに至るまでに一つ、無視できないつまずきがありました。同じ仕組みを試す方のために、正直に共有しておきます。

就業規則PDF（94ページ）をソースとして追加した直後、質問①をそのまま試したところ、「ご提示いただいた資料には、年次有給休暇の具体的な付与日数や根拠となる条文の記載は含まれていないようです」という回答が返ってきました。年次有給休暇の規定（第23条）は40ページ目にはっきり書かれているにもかかわらず、です。

不審に思い、「なぜ答えられないのか」とGemini Notebookに直接尋ねてみたところ、驚くほど具体的な"自己申告"が返ってきました。要約すると、「21ページのあたりから、ページ番号だけが記された空白のような箇所が続いており、次に具体的な条文が現れるのは44ページ以降のようだ」という内容です。つまり、ソースの一部のページが、AI自身には"何も書かれていないページ"として見えていたということになります。

ただし、Gemini Notebookの中でそのPDFをソースとして開き、該当ページを人の目で確認してみると、ページはまったく普通に表示され、条文もきちんと読めました。画面に表示される内容と、AIが実際に読み取っている内容が食い違っている、という状態です。念のため、同じPDFを別のテキスト抽出ツールにかけて該当ページの文字を取り出したところ、乱れのない綺麗な日本語の条文がそのまま出てきました。ファイル自体が壊れているわけではなく、Gemini Notebookの読み込み処理だけがそのページを取りこぼしていた、ということになります。

この手の"AIだけが読み落とす"問題は、見た目では気づけないのが厄介なところです。今回の経験から、次の2つを心がけることをおすすめします。

本格的に使い始める前に、答えを知っている質問を1つ投げてみる：今回のように、誰もが知っている基本項目（有給休暇の日数など）を最初に聞いてみると、読み込み漏れがあれば早い段階で気づけます。「情報が見つかりません」という回答が返ってきたら、それは「本当に書いていない」のか「AIが読み取れていないだけ」なのかを、まず疑ってください
PDFのまま反応が悪い場合は、テキスト化してから読み込ませ直す：今回はPDFをテキストファイルに変換して再アップロードしたところ、問題は解消し、記事で紹介した2つの回答が返ってくるようになりました。同じことは、パソコンの専門知識がなくても次の手順で行えます。①対象のPDFをGoogleドライブにアップロードする ②ファイルを右クリックし「アプリで開く」→「Googleドキュメント」を選ぶ（自動的に文字が読み取られ、編集可能なGoogleドキュメントに変換されます）③元のPDFの代わりに、そのGoogleドキュメントをGemini Notebookのソースとして追加する

原因を完全に特定することはできませんでしたが、ページ数の多いPDFや、複雑な表・レイアウトを含むページで起きやすい可能性があります。いずれにせよ、「ソースに追加した＝AIが正しく読めている」とは限らないという前提で使うことが、この仕組みを安全に運用するためには必要だと思います。

明日から真似できる勘所

ソースを追加したら、まず読み込みの不具合がないか確認してから本格運用に入る：前述のとおり、Gemini NotebookはPDFの一部を「空白」として読み落とすことがあります。答えを知っている質問を1つ試し、正しく拾えているか確かめてから使い始めてください
最初から全社の資料を詰め込まない：就業規則・よくある問い合わせが集中する規定など、範囲を絞った1つのノートブックから始めると、精度を確かめやすく、失敗したときの被害も小さくて済みます
回答は「たたき台」として扱う：Gemini Notebookは出典箇所を示してくれますが、最終的な判断（有給日数の確定、休暇の可否判断など）は、示された条文を人が確認したうえで行ってください
個人情報を扱う質問をする場合は仮名化する：就業規則そのものには通常、個人が特定される情報は含まれませんが、実際の社員の状況を質問文に含める場合は、実名を避け「Aさん」のように仮名化してから入力してください
「ソースにない」という回答は、次に追加すべき資料のヒントにする：根拠となる規則が別にある場合、Gemini Notebookは「ソース外の情報」と明記したうえで参考情報を示してくれることがあります。それを手がかりに、次にどの資料を読み込ませればよいかの見当がつけられます

おわりに

大きなシステムを新しく導入しなくても、手元にある資料をAIに読み込ませておくだけで、日々の問い合わせ対応の負担は減らせます。小さな効率化を一つずつ積み重ねていくことが、やがて会社全体の力になっていく——今回もその一歩として、ぜひ試してみてください。

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