リーガルチェックをAIに任せてよい範囲と、汎用AIで安全に使う手順

リーガルチェックとは、契約書や利用規約に法的な問題や自社に不利な条項がないかを確かめる作業のことです。AIを使ったサービスは一律に違法とされているわけではなく、法務省のガイドラインは、サービスを提供する側が弁護士法72条に触れるかどうかを3つの要件で判断する考え方を示しています。ChatGPTなどの汎用AIで確かめるなら、学習に使われない環境で扱い、社名や金額を伏せてから入れ、最終判断は人が行うことが前提になります。伏せる情報のリスト、そのまま使える依頼文の型、複数のAIの指摘の突き合わせ方、弁護士に回す目安までを、法務の専任がいない会社向けにまとめました。

リーガルチェックAIとは｜専用ツールと汎用の生成AIの2つがある

リーガルチェックAIとは、契約書の条文を読み取り、リスクのある箇所や修正の候補を示すAIのことで、大きく分けて専用ツールと汎用の生成AIの2種類があります。専用ツールは契約書の確認のために作られたサービスで、弁護士が監修した基準や、自社のひな形との比較を売りにしているものが目立ちます。汎用の生成AIは、ChatGPT・Claude・Gemini・Copilotのように、文章の要約や下書きなど幅広い用途に使えるAIを指します。契約書のために作られたものではないものの、条文を読ませて論点を洗い出させる使い方なら、手元の契約でもすぐに試すことが出来ます。

法務の専任がいない会社では、専用ツールを入れるほど契約書の件数がない一方で、社員がすでに汎用AIに契約書を貼り付けている、という状態が起こりがちです。どちらを使うにしても、AIに何を任せ、何を人が決めるのかを先に決めておかないと、便利さの裏で情報の扱いと判断の責任があいまいになってしまいます。

AIリーガルチェックの主な機能（リスク検知・修正文案・ひな形との差分・解説）

専用ツールでも汎用AIでも、リーガルチェックでAIに頼める作業はおおむね次の4つになります。

• リスクの検知：自社に不利な条項や、抜けている条項を指摘する
• 修正文案の提示：不利な条項の言い換えや、追加する条文の案を出す
• 差分の表示：自社のひな形や過去の契約書と比べて、違う箇所を示す
• 解説の表示：条項の意味や一般的な注意点を、平易な言葉で説明する

4つのうち、ひな形やチェックリストとの一致を示すだけの機能と、個別の事情に合わせて修正案やリスクの程度を示す機能とでは、後で触れる法務省のガイドラインでの扱いが分かれます。一方で、リスクの検知と修正文案の提示は、使う方がいちばん時間を減らしたい部分でもあるでしょう。

リーガルチェックにAIを使うメリット（時間とコストの削減・属人化の解消・見落としの減少）

メリットとしてよく挙げられるのは、時間とコストの削減、属人化の解消、見落としの減少の3つです。1つ目は、条文を頭から読んで論点を拾う作業をAIに下読みさせることで、確認する方が考える時間に集中できる点になります。2つ目として、特定のベテランだけが契約書を読める状態から、確認の観点を依頼文やチェックリストとして社内に残せる点が挙げられます。3つ目の見落としの減少は、人とAIが別々の視点で読むことで得られる効果で、後で紹介する複数のAIの突き合わせで大きくすることが出来ます。

法務の現場でも、生成AIの利用は広がりつつあります。契約審査AIを提供する企業であるLegalOn Technologiesが、2025年7月18日〜25日に法務業務を担当する会社員・会社役員500名に行った調査（実施はクロス・マーケティングに委託）では、法務業務で生成AIを活用している方は22%、法務業務以外で利用している方は18%でした。同社自身が契約審査AIを提供している点を踏まえ、数字は傾向として読むのが無難でしょう。どちらの種類を使う場合も、AIは下読みと論点の洗い出しを担い、結論を出すのは人という分担が出発点になります。

AIによるリーガルチェックは違法か｜弁護士法72条の要件

AIによるリーガルチェックは、それだけで一律に違法とされているわけではありません。論点になるのは弁護士法72条で、弁護士でない者が報酬を得る目的で法律事務を業として扱うことを禁じています。法務省は、AIを使った契約書関連のサービスがこの条文に触れるかについて、2023年8月にガイドラインを公表しました。

弁護士法72条（非弁行為）の条文と趣旨

弁護士法72条は、弁護士や弁護士法人でない者による法律事務の取扱いを禁じる条文で、違反は一般に非弁行為と呼ばれます。条文はe-Gov法令検索でも読むことができ、次のとおりです。

弁護士又は弁護士法人でない者は、報酬を得る目的で訴訟事件、非訟事件及び審査請求、再調査の請求、再審査請求等行政庁に対する不服申立事件その他一般の法律事件に関して鑑定、代理、仲裁若しくは和解その他の法律事務を取り扱い、又はこれらの周旋をすることを業とすることができない。ただし、この法律又は他の法律に別段の定めがある場合は、この限りでない。（弁護士法第72条）

資格のない者が報酬を目当てに他人の法律問題に関わると、依頼した方が不利益を受けるおそれがあるため、法律事務を弁護士に限る仕組みと一般に説明されています。AIのサービスについて法務省のガイドラインが扱っているのは、サービスを業として提供する側がこの条文に触れるかどうかになります。

非弁行為に当たる3つの要件（報酬を得る目的・事件性・法律事務）

ガイドラインでは、次の3つの要件のいずれかに当たらなければ72条に違反しない、という整理が取られます。

• 報酬を得る目的：利用料などの対価を受け取っているか
• 事件性：訴訟事件などを含む、その他一般の法律事件に当たるか
• 法律事務：鑑定その他の法律事務に当たるか

報酬を得る目的について、ガイドラインは利用料などを受けない場合は通常当たらないとしながら、他の有償サービスへ誘導するなど実質的な対価の関係があれば当たり得るとしています。無料をうたうAIであっても、それだけで判断が決まるわけではない点に注意が必要です。

事件性の考え方｜通常の業務の契約と、紛争後の和解契約

事件性とは、法的な争いや疑いが生じていて、法的な処理が必要な案件かどうかを指す言葉として使われます。ガイドラインは、企業法務で扱う契約関係の事務のうち、通常の業務に伴う契約の締結に向けた通常の話し合いや法的問題点の検討については、多くの場合事件性がないとの当局の指摘に留意して判断されるべきだと述べています。その一方で、紛争が起きた後の和解契約書の作成などは、事件性があるとされ得る例に挙がります。取引先との普段の契約と、揉めた後の和解の書面とでは、扱いが大きく変わってしまいます。

弁護士（組織内弁護士を含む）が自ら精査・修正する使い方なら違反しない

ガイドラインの4項は、弁護士がAIの結果も踏まえて契約書を自ら精査し、必要に応じて自ら修正する方法で使う場合は、通常72条に違反しないと考えられる、としています。ここでいう弁護士には、サービスの提供先の会社の職員や役員である弁護士、いわゆる組織内弁護士も含まれます。法務部に弁護士がいる会社なら、この形で使うのが分かりやすい整理でしょう。弁護士がいない会社の場合は、後の節で紹介する弁護士に回す判断基準と組み合わせてみてください。

法務省の2つのガイドラインの読み方｜2023年8月と2026年8月

法務省はこの分野で2つのガイドラインを出しており、2023年8月の版が基本の考え方、2026年8月21日に公表されたガイドラインがそれを補う位置づけになります。2026年の版には21ページの本体と3ページの概要があるため、まずは要点だけ押さえておきましょう。

2022年のグレーゾーン解消制度の回答から2023年ガイドラインまで

グレーゾーン解消制度とは、新しい事業が規制の対象になるかどうかを、事業者が事前に国へ照会できる制度のことです。AIによる契約書のレビューについては、2022年6月6日に、法務省がAI契約審査サービスに関する照会（同年5月6日）へ回答しました。回答は、条項の文言からどのような法律効果が生じるかを判定して表示することは「鑑定」に当たると評価され得るとして、「弁護士法第７２条本文に違反すると評価される可能性がある」としています。同年10月14日にも、AIによるレビューや、チェックリストとの突合で説明文を表示する機能について、個別の事情によっては違反と評価される可能性がある、とする回答が公表されました。回答の一覧は法務省のサイトで見ることが出来ます。その後、考え方をまとめる形で2023年8月に公表されたのが、次に紹介するガイドラインとなります。

法務省の2023年8月のガイドライン｜生成AIも同じ枠組みで判断される

2023年8月のガイドラインの正式な名前は「ＡＩ等を用いた契約書等関連業務支援サービスの提供と弁護士法第72条との関係について」で、法務省大臣官房司法法制部が公表しました。冒頭には「いわゆる生成ＡＩを用いたサービスの提供と同条との関係についても、原則として同様の枠組みで判断されるべきものと考えられる」という一文があります。専用ツールか汎用AIかという呼び名ではなく、何をどう表示するかで判断するという出発点を示したものと読めます。原文は法務省のサイトのPDFで読むことが出来ます。

「該当し得る表示」と「通常は該当しない表示」の分かれ目

ガイドラインは、法律事務に当たり得る機能と、当たらないとなり得る機能の例を分けて示しています。

この区別を汎用AIへの頼み方に当てはめると、自社の立場でこの条項にどんなリスクがあり、どう直すべきかと聞くほど、法律事務に当たり得る側の、個別の法的判断に近い出力を求めることになります。反対に、このチェックリストの項目が契約書に入っているかと聞く使い方は、当たらないとなり得る側に近いといえます。ただしこの区別は、サービスを提供する側が72条に触れるかの目安であり、社員が自社の契約書を読むときの善し悪しを決めるものではありません。

2026年8月に公表されたガイドラインで補われた点

2026年8月21日に法務省大臣官房司法法制部が公表したガイドラインは、「ビジネス分野におけるＡＩ等法務業務支援サービス提供と弁護士法第７２条の関係について」という名前で、21ページの本体と3ページの概要があります。概要には、令和5年ガイドラインを踏まえつつ、生成AI等の技術進展等に鑑み、72条との関係上、特にその分水嶺となり得る要件にしぼって解釈指針を補完する、という趣旨が書かれています。押さえておきたい点は次の4つになります。

• サービスの具体的な利用方法の最終判断は、基本的に利用者に委ねられるとしている
• 価値中立的なサービスと評価し得る場合、利用者が結果として事件性のある案件に使ったことだけで、提供者が法律事務を扱ったと評価するのは困難としている
• 事件性のある案件での利用を目指した設計でない、その利用に特化した機能を持たない、不適切な利用を避けるガバナンスの体制がある、の3点を満たせば一般的に抵触しないと考えられるサービスの例として、リサーチや法的問題点の検討の支援、書面の作成・審査・管理の支援、社内研修や経営判断の適法性確認などを含むコンプライアンス業務の支援、内部通報事案の調査支援などを挙げている
• 反対に、法的紛議が現に起きている案件や、紛議がほぼ避けられない案件の処理を目指して設計されたサービス、訴状や和解契約書など紛争を前提にした対外向けの書面を作るサービスは、法律事務を扱ったと評価され得るとしている

あわせて提供者には、弁護士に代わる判断や法的結論の正確さを保証すると思わせる表現を厳に慎むこと、事件性のある案件では使えない旨の表示、根拠や参照元の表示、弁護士の監修や実質的な関与、国内の問い合わせ窓口の設置が推奨されています。新しい版でも、紛争が表に出た案件と和解の書面は、別の扱いとして線が引かれたままです。紛争の気配がある契約はAIの一次確認の対象から外す、という社内の決まりは、2つの版のどちらから見ても筋の通った線引きになるでしょう。

2026年8月のガイドライン本体は、いわゆる汎用型AIの提供者も対象に含めたうえで、提供者が利用者に確実に説明すべき事項として、自社の業務にだけ使い、他人の法律事務を扱うためには使わないこと、紛争が表に出ている案件などは弁護士に相談することを挙げています。これも提供者側への指針であり、利用する会社の適法・違法を判断したものではない点に注意が必要です。

ガイドラインは提供者側の整理｜自社で使う場面の読み方

2つのガイドラインは、どちらもAIを使ったサービスを提供する側が72条に触れるかを整理したもので、自社の社員が自社の契約書を汎用AIで確認する場面を直接判断したものではありません。ガイドラインの中に、そうした使い方を違法とする記載はない一方で、弁護士でない方が自社のために使う場合をはっきり対象外とした記載もない、というのが実際のところです。ガイドラインは一般的な考え方を示したもので、個別の事案への当てはめは事情によって変わります。自社で使ってよいかの最終判断は、個別の事情に応じて弁護士に確かめてみてください。以下の節では、そのうえで会社として整えておきたい情報管理と確認の手順を順に見ていきます。

AIが得意な契約と不得意な契約

AIが力を発揮しやすいのは、秘密保持契約（NDA）や業務委託契約、売買契約のように、形がある程度決まった契約です。こうした契約は論点の型が似ているため、抜けている条項や一方的な条項を指摘させる使い方と相性がよいとされます。反対に、M&Aや出資、国際取引のように、取引の背景や交渉の経緯、相手との力関係で判断が変わる契約は、AIだけで読むのに向いていません。

不得意な理由は、AIが契約書に書かれていない事情を知らないことにあります。たとえば損害賠償の上限をいくらにすべきかは、取引の金額や自社が負うリスクの大きさ、業界の慣行によって変わってしまいます。AIは一般論としての指摘は出せても、その会社にとっての落としどころまでは決められないのです。目安をまとめると、次のようになります。

• 得意：NDA、業務委託契約、売買契約、利用規約の読み込み、条項の要約、欠けている条項の洗い出し
• 注意して使う：ライセンス契約、代理店契約、長期の基本契約など、自社の事業に深く関わる契約
• 不向き：M&A・出資、国際取引、紛争後の和解・合意書、前例のない取引

AIに任せきりにせず、最終判断は人（法務担当・弁護士）が行う

どの契約でも、AIの指摘をそのまま結論にせず、最終判断は法務の担当者か弁護士が行うことが前提です。生成AIは、もっともらしい誤りを含む答えを返すことがあり、契約書にない文言や存在しない条項番号を引用してしまう場合もあります。AIの出力は下書きと考え、相手方にそのまま送らない決まりを先に作りましょう。専用ツールの提供会社のFAQにも、汎用の生成AIと違って固定のチェックルールで判定するため誤りが起こりにくい、と自社サービスの特長として説明するものがあります。汎用AIを使う場合は、この弱点を、後で紹介する条項番号の引用と複数のAIの突き合わせで補うことになります。

専用ツールと汎用の生成AIの違いと役割分担

専用ツールと汎用AIは競合するものではなく、契約書の件数と求める確認の深さで使い分けるものになります。契約書の件数が多い会社は専用ツール、少ない会社は汎用AIと顧問弁護士の組み合わせ、という役割分担が1つの目安です。それぞれが向く作業は、次のように分かれます。

• 専用ツールが向く作業：弁護士が監修した基準での確認、自社のひな形や過去の契約との差分の表示、契約書の管理、英文契約のレビュー（対応しているサービスの場合）
• 汎用AIが向く作業：契約書の要約、論点の洗い出し、相手方への質問文や修正依頼メールの下書き、社内への説明用の平易な言い換え

月に何十件も契約書が届く会社では、同じ観点の確認を毎回そろえられる専用ツールのほうが、手間を減らしやすいでしょう。年に数十件ほどなら、汎用AIで下読みして、判断の難しいものだけを弁護士に相談する形でも回ることがあります。どちらを選ぶ場合も、契約書の原本を社外のサービスに渡すことに変わりはないため、情報の扱いの確認は欠かせません。

専用ツールの選び方（業務範囲・契約類型・プレイブック・英文対応・ファイル形式）

専用ツールを検討するときは、次の5つを自社の契約の実態に当てはめて確かめてみてください。

• 業務範囲レビューだけか、作成・締結・管理まで含むかを確かめます。
• 契約類型自社でよく扱う契約（NDA・業務委託・売買など）に対応しているかを見ます。
• 自社基準のカスタマイズ自社のひな形や社内の基準を登録できるか、登録の手間はどれくらいかを確かめます。
• 英文対応英文の契約書を扱う頻度に見合った対応があるかを見ます。
• ファイル形式WordやPDFなど、届く契約書の形式をそのまま読めるかを確かめます。

5つのうち、使い始めてから差が出やすいのは自社基準を登録できるかどうかになります。

自社基準（プレイブック）レビューとは

自社基準レビューとは、会社として譲れない条件や、よく修正を求める条項をあらかじめ登録し、それに沿って契約書を確かめる方法のことです。この基準の一覧はプレイブックとも呼ばれ、専用ツールの多くが機能として打ち出しています。汎用AIでも、同じ考え方は依頼文の中に自社の基準を書き込むことで再現することが出来ます。たとえば損害賠償の上限は委託料の総額まで、支払いは月末締め翌月末払いより遅くしない、といった条件を並べておけば、AIはそれと食い違う条項を探す作業に集中します。基準は一度作れば社内で使い回せるため、属人化を防ぐ材料にもなるでしょう。

英文契約書への対応

英文の契約書は、専用ツールでも対応の有無がサービスによって分かれるため、よく扱う会社は事前の確認が欠かせません。汎用AIは、英文を読んで日本語で要約したり、条項ごとに訳を付けたりする作業を得意としています。ただし準拠法が外国の法律になっている契約は、日本の法律の感覚で読むと判断を誤りやすく、弁護士に回す対象と考えたほうが安全です。

専用ツールの料金と無料トライアルの確かめ方

専用ツールの料金の形はサービスごとに違い、利用者のIDごとの月額か、会社単位か、件数に応じるかで、同じ使い方でも総額が変わります。公式サイトに金額を出さず、見積もりで案内するサービスもあるため、比べるときは自社の人数と月の件数を伝えて見積もりをそろえましょう。無料プランや無料トライアルを使うときは、試しに読み込ませた契約書が終了後にどう扱われるかを、有料の契約と同じ基準で確かめてください。試用だからと実際の契約書を入れてしまうと、本契約をしなかった場合にデータの扱いを確かめ直す手間が残ってしまいます。

専用ツールのセキュリティと、契約書を学習に使わない方針

セキュリティで確かめたいのは、通信と保存時の暗号化、データを保管する国や地域、契約書をAIの学習に使わない方針、解約後のデータ削除の4点です。学習に使わない方針は、営業資料の言葉ではなく、利用規約やプライバシーポリシーの文面で確かめるのが確実になります。自社のセキュリティの点検項目とそろえるなら、生成AIのセキュリティ対策チェックリストを使うことも出来ます。

複数のサービスを比較するときの一覧の作り方

複数のサービスを比べるときは、各社の資料をそのまま並べるより、自社の基準で1枚の一覧にしたほうが違いが見えやすくなります。一覧の行には、次の項目を置いてみてください。

• 月に確かめる契約書の件数と、その件数での見積額
• よく扱う契約類型への対応
• 自社基準を登録できるか、登録の手間はどれくらいか
• 英文契約への対応
• 読み込めるファイル形式
• 学習に使わない方針が書かれている場所（規約の条項）
• データの保管場所と、解約後の削除の方法
• 無料トライアル中のデータの扱い

汎用AIの法人向けプランも同じ一覧に並べれば、専用ツールを入れるべき件数かどうかを判断しやすくなるでしょう。

汎用AIに契約書を読ませる前に決める会社のルール

汎用AIで契約書を確かめるなら、まず使ってよいAIの環境を会社で決め、個人のアカウントや無料版に契約書を入れない決まりを作ることが出発点です。社員が自分の判断でばらばらのAIに契約書を貼り付けていると、どこに何が残っているのか、会社から見えなくなってしまいます。会社が把握していないAIの利用は野良AI（シャドーAI）と呼ばれ、契約書のような文書ほど影響が大きくなります。

個人アカウント・無料版では入力しない｜学習の扱いの違い

汎用AIは、同じ提供元でも個人向けと法人向けで、入力した内容を学習に使うかどうかの扱いが違います。各社の公式の案内は、次のようになっています。

• OpenAI：ChatGPT BusinessやChatGPT Enterprise、API Platform（2023年3月1日以降）のデータは、明示的にオプトインしない限り、既定では学習に使わないと案内している。個人向けのChatGPTは学習に使うことがあるとし、設定のデータコントロールにある「すべての人のためにモデルを改善する」でオフにできる（画面の表記はヘルプによって異なる場合があります）
• Anthropic：法人向けの製品の入力と出力は、既定では学習に使わないと案内している。個人向け（Free・Pro・Max）は2025年8月28日の発表で、学習に使うかを利用者が選ぶ形になり、使う場合の保持期間は5年、使わない場合は30日とされている
• Google Workspace：顧客の事前の許可や指示なく、顧客データを学習に使わないと案内している

個人向けの設定でオフにできる場合でも、社員一人ひとりの操作に任せると、設定の漏れを会社が確かめる手段がありません。契約書を扱うAIは、学習に使われないことを会社の契約で確かめた法人向けの環境に限りましょう。学習させない設定の詳しい手順は、ChatGPTに学習させない設定にまとめています。

入れてよい文書・伏せてから入れる文書・入れない文書

学習に使われない環境でも、どの文書をどこまで入れてよいかは、別に決めておく必要があります。文書の区分は、次の3つに分けると社員に伝えやすくなります。

• そのまま入れてよい：自社のひな形、公開済みの自社の利用規約、一般に公開されている契約書の例
• 伏せてから入れる：取引先から届いたドラフト、締結済みの契約書、自社の条件や金額を書き込んだ契約書
• 入れない：紛争中の和解案や合意書、訴訟に関わる書面、相手方から特に厳しい秘密の扱いを求められている文書

取引先から届いた契約書には、秘密保持の条項で第三者への開示が制限されている場合もあります。AIのサービスへの入力がその条項に触れるかどうかは契約ごとに文言が違うため、迷う場合は各契約書の秘密保持の条項を読んでから判断してください。

会話履歴の扱い｜退職者のアカウントと保存期間

見落としやすいのが、AIの会話履歴に契約書の本文が残り続ける点です。履歴は後から見返せて便利な一方、アカウントを持つ本人が退職した後も残っていると、誰も管理しない場所に契約書が置かれた状態になってしまいます。社内ルールには、次の3つを書き加えておきましょう。

• 契約書を扱った会話は、確認が終わったら削除するか、保存してよい期間を決める
• 退職や異動のときは、管理者がアカウントを止め、履歴の扱いを確かめる
• 個人のアカウントに契約書を入れてしまった場合の報告先を決める

社内での申請や承認の流れを作るなら、生成AIの利用申請と承認の流れもあわせて参考にしてみてください。

原本を入れる前に伏せる情報のリスト

汎用AIに契約書を入れる前に、相手方や個人を特定できる情報と、社外に出したくない数字や固有の情報を、記号に置き換えておくことが基本です。学習に使われない環境であっても、社外のサービスに送る情報は少ないほど、万一のときの影響を小さくすることが出来ます。伏せる対象と置き換え方の例を、次に挙げます。

• 相手方の社名 → 乙、A社
• 自社の社名 → 甲
• 担当者名・代表者名など個人の氏名 → 担当者X、代表者Y
• 個人の住所・電話番号・メールアドレス → [住所]、[連絡先]
• 金額・単価・料率 → [金額A]、[単価B]
• 銀行口座の情報 → [口座情報]
• 未公表のプロジェクト名・製品名 → プロジェクトP、製品Q
• 固有の技術情報・仕様の詳細 → [技術仕様]
• 物件の所在地・地番 → [物件所在地]
• 顧客の名前や取引先の一覧が添付されている部分 → 添付を外し、[別紙：顧客一覧]とだけ書く

個人の氏名や住所を含む契約書を入れる場合は、個人情報保護法との関係にも注意が必要です。個人情報保護委員会は令和5年6月2日の注意喚起で、個人情報取扱事業者が本人の同意なく個人データを含むプロンプトを入力し、それが応答の出力以外の目的で扱われる場合、個人情報保護法の規定に違反することとなる可能性があるとしました。入力する場合は、提供事業者が機械学習に使わないことなどを十分に確かめるよう求めています。

伏せると判断がぶれる箇所の扱い方

すべてを伏せると、AIが正しく判断できなくなる箇所もあります。たとえば損害賠償の上限や違約金は、金額の大きさで妥当かどうかが変わるため、[金額A]と置き換えるだけでは指摘がぼやけてしまいます。こうした箇所は、実際の金額の代わりに、委託料の総額の約2倍、月額料金の12か月分のように、比率や倍率に直して入れる方法があります。金額そのものは伏せたまま、判断に要る大きさの感覚だけをAIに渡すことが出来ます。伏せたせいで判断が変わりそうな条項は、AIの指摘を参考にとどめ、人が原本で読み直しましょう。

伏せる作業を社員に任せきりにしない

伏せる作業は手間がかかるため、急いでいるときほど省かれやすくなります。伏せる項目を社内のルールに一覧で載せ、置き換えの記号も会社で統一すれば、確かめる側も読みやすくなるでしょう。生成AIに入力してはいけない情報で決めた社内の区分があるなら、それと同じ言葉で書くと、社員が迷いにくくなります。

そのまま使える依頼文（プロンプト）の型

汎用AIに契約書を確かめさせるときは、自社の立場と取引の背景を先に渡し、条項番号を引用させ、指摘の種類を分けて出させると、答えの質がそろいやすくなります。次の型は、角かっこの部分を書き換えればそのまま使えます。

型の中でいちばん効くのは、条項番号と文言をそのまま引用させる指示です。引用があれば、AIの指摘が本当に契約書に書かれていることなのかを、人が原本ですぐに確かめることが出来ます。また、推測で補わせない指示を入れれば、情報が足りない箇所が質問として返ってくるため、確認の漏れにも気づきやすくなります。

依頼文を使うときの注意

依頼文は、長い契約書をまるごと一度に渡すより、条項のまとまりごとに分けたほうが指摘が細かくなる場合があります。ただし分けると前後の条項の関係が見えにくくなるため、最後に全体を通して読ませ、定義の食い違いがないかを確かめさせるとよいでしょう。AIが出した修正案や質問文は、そのまま相手方に送らず、社内で読み直してから使ってください。よく使う依頼文を社内の共有の場所に置き、誰でも同じ型から始められるようにすると便利です。自社の基準の部分を部署ごとに育てていけば、それが小さなプレイブックの役割も果たすことになります。

複数のAIの指摘を突き合わせて見落としを減らす手順

1つのAIの指摘だけに頼らず、同じ契約書と同じ依頼文を2〜3のAIに渡して結果を見比べると、見落としと思い込みの両方を減らすことが出来ます。AIによって読み方の癖が違うため、あるAIが拾わなかった論点を別のAIが拾うこともあります。手順は次の5つになります。

1. 伏せる情報を置き換えた契約書と、前の節の依頼文を用意する
2. 同じ依頼文を、2〜3のAIにそれぞれ渡す（会話は新しく始め、前のやり取りの影響を受けないようにする）
3. 指摘を、すべてのAIが挙げた点、1つのAIだけが挙げた点、AIによって結論が食い違う点の3つに分ける
4. 1つだけが挙げた点と、結論が食い違う点を、人が条文の原文に当たって確かめる
5. 確かめた結果と、弁護士に聞くべき点を、社内の記録に残す

すべてのAIが挙げた点は、確認の優先度が高い論点と考えてよいでしょう。一方で、1つのAIだけが挙げた点には、見落としを拾った指摘と、思い込みによる誤った指摘の両方が混ざっています。結論が食い違った箇所こそ、人が原文を読むべき場所だと考えてください。食い違いは、条文の読み方が分かれる箇所か、どちらかのAIが誤っている箇所のどちらかで、いずれにしても人の判断が欠かせません。

突き合わせの結果の残し方

見比べた結果は、次の4つの欄を持つ簡単な記録にまとめると、後から読み返しやすくなります。

• 条項番号
• 指摘したAIと、指摘の中身
• 人が原文で確かめた結果
• 対応（相手方に修正を求める、質問する、そのまま受け入れる、弁護士に聞く）

この記録があれば、顧問弁護士に相談するときも、論点を絞った状態で渡すことが出来ます。相談の時間が短くなれば、そのぶん費用の面でも助かる場面が出てくるでしょう。複数のAIを1つの画面で使い分ける考え方は、マルチAIとはや主要4AIの違いと使い分けでも紹介しています。

弁護士に回す判断基準のチェックリスト

弁護士に回すかどうかは、紛争の気配があるか、金額や期間が大きいか、自社にとって初めての取引かの3つの軸で決めると迷いにくくなります。次のどれかに当てはまる契約は、AIの一次確認だけで終わらせず、顧問弁護士に相談してみてください。

弁護士に依頼すべきケース

• 紛争が起きた後の和解契約書・合意書2023年8月のガイドラインが、事件性があるとされ得る例に挙げる類型です。
• M&A・出資・株式に関わる契約取引の全体を見た判断が要り、AIの一般論では足りません。
• 金額が大きい、期間が長い、自動更新がある契約稟議の決裁額などに合わせて、社内で金額の線を決めておきます。
• 損害賠償の上限がない、または自社だけが重い責任を負う契約万一のときの影響が、取引の金額を大きく超えることがあります。
• 準拠法が外国の法律、または紛争の解決地が海外の契約日本の法律の感覚では読み違えやすい部分です。
• 個人情報の取扱いを委託する、または委託される契約個人情報保護法の義務と、契約の条項の両方を見る必要があります。
• 自社にとって初めての取引類型で、ひな形も過去の例もない契約比べる基準がないため、AIの指摘が妥当かを社内で判断しにくくなります。
• 相手方から強い修正要求があり、交渉が長引いている契約紛争の手前に近づいている可能性があります。

金額の基準は会社の規模によって違うため、稟議の決裁額などに合わせて社内で線を引いておくのが現実的です。

AIの一次確認で回してよい契約

反対に、次のような契約は、AIの一次確認と社内の確認で回す候補になります。

• 自社のひな形をそのまま使う、または小さな修正だけの契約
• 既存の基本契約に基づく個別の発注書や、継続している取引
• グループ会社の間で、慣行どおりに結ぶ契約
• 相手方のひな形でも、NDAのように論点の型が決まっている契約

ただし、一次確認で気になる点が出たときに相談できる先を決めておかないと、判断が確認する一人に集まってしまいます。AIで回すと決めた契約でも、迷ったら弁護士に聞けるという逃げ道を残しておきましょう。

社内の法務担当か顧問弁護士か｜依頼先の分け方

依頼先は、社内の法務担当（総務が兼ねる場合を含む）で判断できるものと、弁護士の判断が要るものに分けて考えます。社内で判断できるのは、自社の基準に照らして受け入れられるか、相手方にどう修正を求めるかといった、取引の条件の話が中心です。一方、条項が法律上有効か、紛争になったときにどう扱われるかといった法的な判断は、弁護士に任せる領域になります。顧問弁護士がいない会社は、契約書の件数が増えてきた段階で、相談できる先を探しておくと安心でしょう。

社員10〜200名の会社の依頼フロー

法務の専任がいない会社では、現場から総務（法務担当）に依頼が届き、AIで一次確認をしてから、必要なものだけを顧問弁護士に回す流れが組みやすい形です。流れと、それぞれの段階で誰が何をするかは次のようになります。

1. 現場の担当者：契約の相手、取引の内容、金額、期限、特に気になる点を依頼書に書き、契約書を総務に渡す
2. 総務（法務担当）：伏せる情報を置き換え、会社が決めたAIの環境で、依頼文の型を使って一次確認する
3. 総務（法務担当）：複数のAIの指摘を突き合わせ、原文で確かめた結果を記録にまとめる
4. 総務と現場：論点を整理し、取引の条件の話は現場の責任者と決める
5. 顧問弁護士：判断基準に当てはまる契約と、社内で判断できなかった論点だけを相談する
6. 総務：相手方への修正依頼や質問を人が書き直して送り、最終版と記録を保管する

この流れで大事なのは、AIの出力を相手方にそのまま送らない決まりと、誰がどの段階で何を記録するかを決めておくことです。記録が残っていれば、同じ相手と次に契約するときや、担当が替わったときにも経緯をたどることが出来ます。社員が数十名の規模なら、総務の1人が一次確認を受け持ち、月に1回ほど顧問弁護士とまとめて相談する形でも回せるでしょう。依頼書には、現場の方が自分でAIに契約書を入れていないかを確かめる欄も設けてください。現場の方が善意で個人のアカウントに契約書を貼っていた、という事態を早く見つけるための工夫になります。社内ルールの全体の作り方は、生成AIの社内ガイドラインの作り方にまとめています。

よくある場面別の使い方｜導入事例を読む前に

中小企業や会計事務所でよくある4つの場面で、AIに聞くこと、人が決めること、弁護士に聞くことを並べてみます。

取引先から届いた業務委託契約書

AIには、要約、自社に不利な条項、抜けている条項、相手方への質問を出させます。人が決めるのは、納期や検収の条件、支払いの時期、成果物の権利を誰が持つかといった、取引の条件そのものです。損害賠償の上限がない場合や、再委託の条件が厳しすぎる場合は、弁護士に相談する候補になります。

秘密保持契約（NDA）

NDAは論点の型が決まっているため、秘密情報の範囲、目的外の利用の禁止、有効期間、返還や破棄の定めがそろっているかを、AIに確かめさせる使い方が合っています。人が決めるのは、どこまでの情報を相手に渡すかと、相手方と自社のどちらに有利な書き方かを受け入れるかどうかの判断です。一方的に自社だけが義務を負う形になっている場合は、修正を求める文案をAIに下書きさせることが出来ます。

SaaSなどの利用規約

利用規約は提供する側が定めるもので、個別に交渉できないことも多いため、AIには読み込みと要約、注意すべき条項の洗い出しを任せるのが向いています。データの保管場所や解約後のデータの扱い、サービスの変更や停止の条件は、人が読んで受け入れられるかを決めましょう。個人情報を預ける使い方になる場合は、社内で個人情報を管理する方と一緒に確かめるのが安全です。

事務所・店舗の賃貸借契約

賃貸借契約では、原状回復の範囲、更新と解約の条件、賃料の改定の定めを、AIに要約させて一覧にすると全体をつかみやすくなります。物件の所在地や賃料の金額は伏せたうえで、比率や期間に直して入れる方法が使えます。退去のときの費用の負担で相手方と意見が分かれ始めているなら、紛争の手前にある案件として弁護士に相談しましょう。

専用ツールの導入事例を読むときの注意

専用ツールの提供会社のサイトには、確認の時間が短くなったという導入事例が載っていることがあり、検討の材料になります。ただし、数字は提供会社や導入した会社による発表で、第三者が同じ条件で検証したものとは限りません。自社の月の件数や契約類型が事例の会社と近いかを確かめ、無料トライアルがあれば伏せる情報を置き換えた自社の契約書で試してから判断してみてください。

よくある質問

まとめ

リーガルチェックにAIを使うこと自体は一律に違法とされているわけではなく、法務省の2023年8月と2026年8月のガイドラインは、サービスを提供する側が弁護士法72条に触れるかを整理したものです。自社で使う場面を直接判断したものではないため、最終的な判断は個別の事情に応じて弁護士に確かめることになります。

汎用AIで契約書を確かめるなら、学習に使われない法人向けの環境を会社で決め、社名や金額を伏せてから入れ、条項番号を引用させる依頼文の型を使ってみてください。複数のAIの指摘を見比べ、食い違った箇所を人が原文で読むことで、見落としを減らしやすくなります。紛争の気配がある契約や、金額・期間が大きい契約、初めての取引は、弁護士に回す線を先に引いておきましょう。法人のAI活用に関する他の記事は、AI活用コラム一覧からご覧いただけます。

※OpenAIの学習の扱いは2026年9月16日時点、法務省のガイドラインとグレーゾーン解消制度の回答、AnthropicとGoogle Workspaceの学習の扱い、個人情報保護委員会の注意喚起、LegalOn Technologiesの調査は2026年9月25日時点で、公式の資料を確認した内容です。本記事は一般的な情報の提供を目的としたもので、個別の案件についての法的な助言ではありません。