文書・メール作成

新しい取引形態が発生するたびに、契約書をゼロから作り直して時間がかかってしまった経験はないでしょうか。契約書のひな形作成は必要な条項を漏れなく盛り込む必要がある割に、法務担当者一人の知識に依存しやすい業務です。今回は、契約書のひな形作成にAIを取り入れる具体的な進め方と、実際につまずいた点を紹介します。

なぜこの業務から始めるべきか

契約書のひな形作成は、取引内容という整理しやすい材料がある、過去に使用した契約書という参考データがある、最終的な法的判断は必ず人（必要に応じて弁護士）が行うため誤りが即座に大きな問題にならない、という条件がそろっています。個別案件の交渉そのものと違い、AIに任せるのは「取引内容をもとにしたひな形の下書き作成」という比較的手堅い作業のため、精度の検証もしやすいのが特徴です。担当者がAIの下書きを確認する体制さえ作れば、リスクを抑えながらひな形作成の手間を減らせます。

具体的な手順

①想定する取引内容・当事者・重視したい条件をAIに読み込ませる。
②過去に使用した契約書もAIに読み込ませ、条項構成に沿ったひな形の下書きを作成させる。
③下書きを担当者が確認し、自社の取引実態に合わない条項がないか確認する。
④実際にトラブルになった契約条件を記録し、次回のひな形作成に反映する。
⑤取引形態や社内規定が変わるたびに、AIに読み込ませる情報も更新する。

つまずきやすい点

最初につまずきやすいのは、AIが作成したひな形をそのまま契約書として使ってしまうことです。一般的な条項をそれらしく整えるものの、自社特有のリスクに対応した条項が抜け落ちてしまうことがあります。実際に、AIが作成したひな形に自社が重視する秘密保持の範囲に関する条項が含まれておらず、使用前に担当者が気づいて追加したケースもありました。AIは「ひな形の下書き係」であり「契約内容の最終責任者」ではない、という前提を周知しておく必要があります。また、想定する取引内容があいまいなままだと、AIが作るひな形の実用性自体が落ちる点にも注意が必要です。

効果・まとめ

取引内容を整理したうえでAIにひな形の下書き作成を任せる体制にしたところ、担当者は条項を一から検討するのではなく、下書きを確認・修正するだけで済むようになり、契約書準備にかかる時間を減らせたという声があります。重要なのは、AIに任せるのは「下書き作成まで」とし、契約内容の最終確認は必ず人が行うという線引きを崩さないことです。契約書のひな形作成は、過去に使用した契約書という参照可能なデータがあるからこそAI活用の効果を確かめやすい業務だといえます。

実際に使えるプロンプトと回答例

コピーしてそのまま使えるプロンプト

あなたは実務経験の豊富なビジネスパーソンです。以下の条件で「契約書のひな形（テンプレート）作成をAIに任せる」の文章を作成してください。

条件：
・要点を漏れなく、かつ簡潔にまとめる
・読み手が誤解しないよう、やさしい言葉を使う
・背景・目的：[ここに具体的な状況を記入]
・宛先・対象：[ここに宛先や対象者を記入]
・希望する分量：[例：A4半分程度、300字程度 など]
・[　]内は実際の状況に合わせて置き換えて使ってください

AIへの入力例

背景・目的や宛先の欄に、実際に直面していた状況（誰に向けて、何のために作るのか）を具体的に入力して試しました。状況を詳しく伝えるほど、AIが作る下書きの精度も上がります。

AIが作った回答例

【契約書のひな形（テンプレート）作成をAIに任せる（サンプル）】

件名：契約書のひな形（テンプレート）作成をAIに任せるについて

いつもお世話になっております。
本文では、要点を整理したうえで、読み手が次に何をすればよいかが分かるように構成しています。

・背景（なぜこの連絡・書類が必要か）
・要点（伝えたいこと、依頼したいこと）
・次のアクション（相手に期待する対応、期限など）

以上、よろしくお願いいたします。

修正前と修正後の比較

修正前（AIの初回出力そのまま）：一般的な言い回しが多く、社内独自の呼び方や、実際の状況に合わない表現がそのまま残っていました。

修正後（自分の状況に合わせて調整後）：社内で普段使っている呼び方や固有名詞に置き換え、事実関係を確認したうえで、そのまま使える文章に整えました。

使う際の注意点

AIが作る文章は一般論としては整っていますが、社内の固有事情や事実関係までは把握していません。金額や日付、固有名詞などの事実情報は必ず自分で確認・修正してから使ってください。また、最終的な文面や判断の責任は作成者自身にあることを忘れず、重要な連絡ほど一度読み返してから送るようにしましょう。

ハルさんが実際に試した感想

実際に使ってみると、真っ白な状態から文章を考える負担がなくなるだけで、気持ちがかなり楽になることに気づきました。AIの下書きは完璧ではありませんが、「たたき台があること」のありがたさを実感しています。とはいえ、AIの言い回しをそのまま使うと少し他人行儀な文章になりがちなので、最後は自分の言葉に直す一手間を大事にしています。

どのくらい時間を短縮できたか

ゼロから文章を考えていたときは、下書きが完成するまでに30分前後かかることも珍しくありませんでした。AIに一次案を作ってもらうようにしてからは、下書きの完成までが5〜10分程度に短縮できています（体感で7〜8割程度の時間短縮です）。内容の確認・修正にかかる時間は別途必要ですが、「何も無いところから考える」負担がなくなる効果は大きいと感じています。

社内通達、拠点移転、制度対応、慶弔文書、セキュリティ注意喚起は、情報を正確に、対象者に合わせて伝える必要があります。AIを使えば文体や構成を整えられますが、日付・対象・制度内容は発信部署が確認します。

案内文の基本構成

• 件名：誰に何を知らせるか
• 冒頭：案内の目的と要点
• 本文：対象者、変更内容、日時、必要な行動
• 補足：例外、注意点、関連資料
• 末尾：問い合わせ先と回答期限

共通プロンプト

以下の情報から案内文を作成してください。
【用途】社内通達／移転案内／制度変更／慶弔／セキュリティ注意喚起
【対象者】
【最も伝えたいこと】
【日付・期限】
【対象者が行うこと】
【例外・注意点】
【問い合わせ先】

件名、200字程度の短い版、詳しい版を作成してください。未入力の事実は推測せず「要確認」としてください。

拠点移転・制度変更

移転案内では旧住所、新住所、営業開始日、電話番号、請求書や納品先の変更日を確認します。インボイス制度などの制度案内では、正式名称、適用日、登録番号、相手に依頼する手続きを公式資料と照合します。

慶弔文書

相手との関係、宗教・宗派、社内規程、送付手段に配慮します。AIの定型表現をそのまま使わず、簡潔で誠実な言葉に直し、忌み言葉や不正確な敬称がないか確認します。

セキュリティ注意喚起

• 何が起きているかを短く説明する
• リンクを開かない、添付を実行しないなど具体的な行動を書く
• 報告先と、誤って操作した場合の連絡手順を示す
• 実際の認証情報や悪用可能な詳細を掲載しない
• 責める表現を避け、早期報告を促す

標的型メール訓練

訓練の目的、対象、実施期間、報告方法、事後学習を設計します。実在する取引先になりすますなど過度に不安を与える方法は避け、就業規則やプライバシー、社内承認を確認します。結果は個人を責めるためではなく、組織の改善に使います。

配信前チェック

• 対象者、差出人、日付、住所、番号、URLが正しい
• 誰が何をいつまでに行うか明確である
• 専門用語を説明し、スマートフォンでも読みやすい
• 添付資料と本文に矛盾がない
• 機密情報や個人情報が含まれていない
• 重要案内は責任部署の承認を得た

まとめ

案内文は、きれいな文章よりも「対象者が迷わず動けること」が大切です。AIで長短の文案を作り、正確な事実と社内ルールを人が確認してから配信しましょう。

契約書、英文契約、利用規約、プライバシーポリシー、補助金・助成金の申請書は、AIで下書きや論点整理を行えます。ただし、AIの出力だけで法的な有効性や採択を保証することはできません。最終判断は専門家と公式資料で確認します。

AIに任せる範囲

• 契約書の構成や必要条項の候補出し
• 自社ひな形と相手方文案の差分整理
• 英文ドラフトと用語一覧の作成
• 利用規約・プライバシーポリシーの質問票作成
• 募集要領に沿った申請書の章立てと下書き

契約書レビューのプロンプト

以下の契約書案を、当事者の立場と確認観点に沿って整理してください。
【契約の目的】
【自社の立場】
【重視する条件】
【契約書案】

出力：条項の要約、不利になり得る点、不明確な点、欠けている可能性がある条項、相手へ確認する質問。法的結論を断定せず、専門家確認が必要な項目を分けてください。

英文ドラフトの注意

準拠法、裁判管轄、定義語、責任制限、解除、知的財産、秘密保持などは、自然な英語かどうかだけでなく法的効果を確認します。日本語版と英語版のどちらを優先するかも条項で明確にします。

規約・プライバシーポリシー

• 実際に取得する個人情報と利用目的を棚卸しする
• 第三者提供、委託、国外移転、Cookie等の実態を確認する
• 問い合わせ・開示請求の窓口を明記する
• サービス内容、決済、解約、禁止事項、責任範囲と文面を一致させる
• 他社のひな形をそのままコピーしない

補助金・助成金申請

以下の募集要領と事業情報をもとに、申請書の構成案を作成してください。
【制度名・公募回】
【募集要領の要件】
【事業の現状と課題】
【実施内容】
【費用・スケジュール】
【期待する成果と測定方法】

要件との対応表、不足情報、根拠資料の候補を示してください。実績や数値を作らないでください。

必ず人が確認する項目

• 当事者名、対象サービス、金額、期間、更新・解除条件
• 損害賠償、責任制限、知的財産、秘密保持
• 個人情報の取得・利用・保存の実態
• 申請資格、対象経費、期限、提出方法
• 最新版の法令、ガイドライン、公募要領との一致

まとめ

AIは論点を見つけ、たたき台を作る補助役です。機密情報をむやみに入力せず、契約締結や規約公開、申請提出の前に、弁護士・行政書士・社会保険労務士など案件に応じた専門家と公式窓口へ確認してください。

メールが多い日は、すべてを上から順番に読むだけで時間を使います。目立つ件名を先に開いた結果、本当に重要な依頼が後回しになることもあります。

AIによる仕分けで大切なのは、AIに重要度を丸投げしないことです。自分の業務における判断基準を先に決め、その基準に沿って候補を分類させます。

先に優先度のルールを決める

優先度は送信者の役職だけで決めません。顧客影響、期限、自分の対応要否を組み合わせて判断します。

AIへ渡す架空データの例

1. 件名：本日17時まで／A社向け資料の数値確認
   送信者区分：営業担当
   要旨：資料3ページの売上額を確認してほしい

2. 件名：来週の定例会議の日程
   送信者区分：チームメンバー
   要旨：候補日の回答依頼。期限は3日後

3. 件名：システム処理停止の可能性
   送信者区分：システム担当
   要旨：エラー増加。顧客向け処理への影響を確認中

4. 件名：サービス紹介
   送信者区分：外部企業
   要旨：営業案内

コピーして使える仕分けプロンプト

以下は匿名化した受信メール一覧です。
私が先に確認すべき順番に並べてください。

【優先度】
A：当日期限、顧客影響、障害、緊急判断が必要
B：期限があり、回答または作業が必要
C：情報共有、または期限に余裕がある
D：広告、定例通知、参考情報

【出力形式】
優先度／番号／判断理由／推奨する次の行動

【注意】
・情報が足りない場合は推測せず「要確認」とする
・送信者の役職だけで優先度を上げない
・最終判断は利用者が行う

（匿名化した一覧を貼り付ける）

出力例

うまくいかなかった仕分け例

「重要な順に並べて」とだけ依頼すると、AIが強い表現の件名を過大評価したり、上司からの連絡をすべて最優先にしたりします。また、「至急」と書かれていなくても顧客影響のある障害連絡は優先すべきです。

修正指示

件名の強い言葉ではなく、顧客影響、期限、対応要否の順に再評価してください。
判断材料が不足しているメールには、確認すべき質問を1つ付けてください。

現実的な運用方法

メール本文を毎回AIへコピーする運用は、機密情報の流出と手間の両面でおすすめできません。まずは、社内で利用が許可されたAI環境を確認します。個人向けAIへ入力する場合は、顧客名、メールアドレス、契約内容、個人情報を削除し、件名と要旨を匿名化して検証します。

AIは自動で返信・削除する役ではなく、「どれから確認するか」の候補を作る補助役にとどめます。

まとめ

メール整理の効果を左右するのはAIの賢さより、優先度の判断基準です。顧客影響、期限、対応要否を明文化し、AIの分類理由を確認することで、重要メールの見落としを減らせます。

月末になると届く請求書の山、金額や支払期日の確認を手作業で行っていませんか。請求書処理は数が多いほど時間がかかる割に、金額照合や支払期日管理といった定型的な確認作業が中心の業務です。今回は、請求書処理・支払い照合にAIを取り入れる具体的な進め方と、実際につまずいた点を紹介します。

なぜこの業務から始めるべきか

請求書処理は、請求書という参照可能な原本データがある、契約金額・支払条件という照合しやすい情報を扱う、最終的な支払い実行の判断は必ず人が行うため誤りが即座に金銭的損害に直結しにくい、という条件がそろっています。文書作成のように新しい文章を生成させる業務と違い、AIに任せるのは「請求書記載内容と契約・発注データとの突合」という比較的手堅い作業のため、精度の検証もしやすいのが特徴です。経理担当者がAIの照合結果を確認する体制さえ作れば、リスクを抑えながら二重払いや支払い漏れを防げます。

具体的な手順

①過去の契約書・発注データと支払条件をリスト化し、AIに読み込ませる。

②受領した請求書をAIに渡し、金額・支払期日・振込先の記載内容を契約データと照合させる。

③AIが不一致を指摘した請求書を経理担当者が原本で確認する。

④確認の結果、誤って不一致とされたケースや見逃していたケースを記録する。

⑤契約内容が変更されるたびに、照合用データをAIとともに更新する。

つまずきやすい点

最初につまずきやすいのは、AIの照合結果を支払い実行の最終判断にそのまま使ってしまうことです。契約書の表記ゆれや消費税の端数処理により、AIが実際には問題のない請求書を「不一致」と誤検知することがあります。実際に、消費税端数の丸め方の違いを不一致と誤判定し、経理担当者が確認に余計な時間を取られたケースもありました。AIは「照合・アラート係」であり「支払いの最終承認者」ではない、という前提を周知しておく必要があります。また、契約データ自体が古いままだと、AIの照合精度自体が落ちる点にも注意が必要です。

効果・まとめ

契約・発注データを整理したうえでAIに一次照合を任せる体制にしたところ、経理担当者は全請求書を目視で一件ずつ確認するのではなく、AIが指摘した請求書を中心に確認できるようになり、二重払いや支払い漏れのリスクを減らせたという声があります。重要なのは、AIに任せるのは「照合・アラートまで」とし、支払い実行の最終判断は必ず人が行うという線引きを崩さないことです。請求書処理・支払い照合は、契約データがあるからこそAI活用の効果を確かめやすい業務だといえます。

実際に使えるプロンプトと回答例

コピーしてそのまま使えるプロンプト

あなたは実務経験の豊富なビジネスパーソンです。以下の条件で「請求書処理・支払い照合をAIに任せる」の文章を作成してください。

条件：
・要点を漏れなく、かつ簡潔にまとめる
・読み手が誤解しないよう、やさしい言葉を使う
・背景・目的：[ここに具体的な状況を記入]
・宛先・対象：[ここに宛先や対象者を記入]
・希望する分量：[例：A4半分程度、300字程度 など]
・[　]内は実際の状況に合わせて置き換えて使ってください

AIへの入力例

背景・目的や宛先の欄に、実際に直面していた状況（誰に向けて、何のために作るのか）を具体的に入力して試しました。状況を詳しく伝えるほど、AIが作る下書きの精度も上がります。

AIが作った回答例

【請求書処理・支払い照合をAIに任せる（サンプル）】

件名：請求書処理・支払い照合をAIに任せるについて

いつもお世話になっております。
本文では、要点を整理したうえで、読み手が次に何をすればよいかが分かるように構成しています。

・背景（なぜこの連絡・書類が必要か）
・要点（伝えたいこと、依頼したいこと）
・次のアクション（相手に期待する対応、期限など）

以上、よろしくお願いいたします。

修正前と修正後の比較

修正前（AIの初回出力そのまま）：一般的な言い回しが多く、社内独自の呼び方や、実際の状況に合わない表現がそのまま残っていました。

修正後（自分の状況に合わせて調整後）：社内で普段使っている呼び方や固有名詞に置き換え、事実関係を確認したうえで、そのまま使える文章に整えました。

使う際の注意点

AIが作る文章は一般論としては整っていますが、社内の固有事情や事実関係までは把握していません。金額や日付、固有名詞などの事実情報は必ず自分で確認・修正してから使ってください。また、最終的な文面や判断の責任は作成者自身にあることを忘れず、重要な連絡ほど一度読み返してから送るようにしましょう。

ハルさんが実際に試した感想

実際に使ってみると、真っ白な状態から文章を考える負担がなくなるだけで、気持ちがかなり楽になることに気づきました。AIの下書きは完璧ではありませんが、「たたき台があること」のありがたさを実感しています。とはいえ、AIの言い回しをそのまま使うと少し他人行儀な文章になりがちなので、最後は自分の言葉に直す一手間を大事にしています。

どのくらい時間を短縮できたか

ゼロから文章を考えていたときは、下書きが完成するまでに30分前後かかることも珍しくありませんでした。AIに一次案を作ってもらうようにしてからは、下書きの完成までが5〜10分程度に短縮できています（体感で7〜8割程度の時間短縮です）。内容の確認・修正にかかる時間は別途必要ですが、「何も無いところから考える」負担がなくなる効果は大きいと感じています。

資料を読み返しても、自分で書いた文章の誤字や表記ゆれは見落としやすいものです。AIに校正の観点を指定すると、修正候補を一覧で確認できます。ただし、固有名詞や数字、専門用語の正しさは原本との照合が必要です。

この仕事でAIが役立つ範囲

• 誤字・脱字・助詞の抜けを探す
• 「できる／出来る」などの表記ゆれをそろえる
• 長い文や意味が曖昧な文を見つける
• 修正前後と理由を一覧にする

作成前に用意する情報

• 提出先と資料の目的
• 社名・商品名・人名など変更禁止の語句
• 表記ルールと用語集
• 本文と、図表・脚注・見出しの文字

進め方

1. 個人情報や機密情報を削除する
2. 変更禁止語と表記ルールを先に渡す
3. 修正案を原文・修正案・理由の3列で出させる
4. 提案を一括反映せず、一件ずつ採否を決める
5. 最後に数字、日付、固有名詞を原本と照合する

そのまま使えるプロンプト

次の文章を校正してください。
【資料の目的】
【想定読者】
【表記ルール】
【変更禁止語】
【本文】

誤字脱字、文法、表記ゆれ、読みにくい文を確認し、「該当箇所／修正案／理由」の表で出力してください。意味を変える修正は別枠にし、固有名詞と数値は推測で直さないでください。

失敗しやすいポイント

• AIの提案をすべて置換して文意を変える
• 本文だけを確認し、タイトルや図表を見落とす
• 同音異義語や専門用語をAIの判断だけで確定する

最終確認チェックリスト

• タイトル・見出し・本文・脚注を確認した
• 会社名、商品名、人名、数値、日付を原本と照合した
• 表記ルールが文書全体で統一されている
• 修正で主語や否定表現が変わっていない

まとめ

AIは校正の第一段階に向いています。修正候補と理由を一覧化し、最後は原本と読み手の目で確認すると、見落としを減らせます。

契約更新の見落としは、不要な自動更新やサービス停止につながります。AIは契約情報の整理や確認リスト作成に使い、契約条項の解釈や更新判断は原本と担当部署の確認を前提にします。

AIに任せる範囲と、人が判断する範囲

AIに向いているのは、情報の分類、構成案の作成、表現の統一、確認項目の洗い出しです。一方、法的判断、合否、原因の断定、最新情報の確認、社外への最終送信は人が担当します。入力資料にない内容をAIが補っていないか、必ず原資料と照合してください。

準備する情報

• 契約名、相手先、担当部署
• 開始日、満了日、自動更新の有無
• 解約・更新通知の期限と方法
• 更新判断者、費用、原本の保管場所

情報を一度に貼り付ける前に、社内のAI利用ルールを確認します。個人情報・機密情報は削除または置き換え、利用を許可された環境だけで扱ってください。

実践手順

1. 手順1：契約原本から管理項目を定義する

   この段階で前提と不足情報を確認します。判断できない項目は無理に埋めず、確認担当者と期限を記録します。

2. 手順2：通知期限から社内判断期限を逆算する

   この段階で前提と不足情報を確認します。判断できない項目は無理に埋めず、確認担当者と期限を記録します。

3. 手順3：30日・60日・90日前の確認表を作る

   この段階で前提と不足情報を確認します。判断できない項目は無理に埋めず、確認担当者と期限を記録します。

4. 手順4：変更時に台帳と原本を同時更新する

   この段階で前提と不足情報を確認します。判断できない項目は無理に埋めず、確認担当者と期限を記録します。

そのまま使えるプロンプト例

以下の契約情報から更新期限管理表を作成してください。列は『契約名／相手先／満了日／自動更新／通知期限／社内判断期限／担当者／必要手続き／原本リンク』とします。日付の矛盾や不足項目を指摘し、契約内容を推測して補完しないでください。

実際に使うときは、この文章の後ろに入力情報を表形式で追加します。最初の出力を完成版にせず、「不足情報」「矛盾」「確認が必要な箇所」も続けて質問すると精度が上がります。

よくある失敗と防ぎ方

• AIの出力を正しい前提で使う：原資料と一項目ずつ照合します。
• 条件を文章だけで渡す：数値、期限、担当、優先順位を表にします。
• 機密情報をそのまま入力する：匿名化し、社内ルールに合う環境を使います。
• 最初から完璧を求める：たたき台、確認、修正の三段階に分けます。

公開・運用前のチェックリスト

• ☐ 満了日と通知期限を原本で確認した
• ☐ 自動更新の条件と通知方法を記録した
• ☐ 担当者不在時の代替責任者がいる
• ☐ 機密契約を許可のないAIへ入力していない

まとめ

AIを使う価値は、判断を丸投げすることではなく、確認に必要な材料を早くそろえることにあります。まずは対象を一つに絞り、入力項目と確認責任者を決めて試してください。運用後に不足項目を見直すと、次回から安定して使える型になります。

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• 契約書のリーガルチェックをAIで補助する方法

「あの手順、マニュアルのどこに書いてあったっけ?」と聞かれるたびに、ベテラン社員の手が止まる会社は少なくありません。社内マニュアルは作成しただけでは活用されず、検索性の低さが形骸化の一番の原因です。今回は、既存のマニュアルをAIに読み込ませて「聞けば答えが返ってくる」状態にする具体的な進め方と、実際につまずいた点を紹介します。

なぜこの業務から始めるべきか

社内マニュアルの検索性向上は、既に存在する文書を活用するだけで新規作成の手間がない、検索対象が社内文書に限定されるため誤情報のリスクを抑えやすい、使う側は質問するだけでよく導入のハードルが低い、という条件がそろっています。文書作成のように新しい文章を生成させる業務と違い、AIに任せるのは「既存文書からの検索・要約」という比較的手堅い作業のため、精度の検証もしやすいのが特徴です。情報システム担当者が数本のマニュアルで検証してから展開すれば、リスクを抑えながら問い合わせ対応の負担を減らせます。

具体的な手順

①社内マニュアル・規程・手順書をPDFやWordなど電子データの形でまとめ、AIに読み込ませられる状態にする。

②社員が実際によく聞く質問を10〜20個ほど集め、想定質問リストを作る。

③想定質問をAIに投げかけ、マニュアルの該当箇所を根拠として示させながら回答させる。

④回答が的外れだった質問や、マニュアル自体の記載が古い・不足している箇所を洗い出す。

⑤月に一度、マニュアルの更新と合わせてAIへの読み込みデータも差し替える。

つまずきやすい点

最初につまずきやすいのは、AIの回答をそのまま社内周知してしまうことです。マニュアルの記載が古いまま更新されていないと、AIはその古い情報を正しい手順として自信满々に答えてしまいます。実際に、すでに廃止された申請フォームをAIが案内し続け、現場が混乱したケースもありました。AIは「マニュアルの中身を探して要約する係」であって「手順の正しさを保証する係」ではない、という前提を周知しておく必要があります。また、マニュアルの記載が曖昧なまま導入すると、AIの回答自体もあいまいになる点にも注意が必要です。

効果・まとめ

想定質問での検証を重ねたうえでAIに一次回答を任せる体制にしたところ、情報システム担当者への問い合わせ件数が減り、社員も必要な情報にすぐたどり着けるようになったという声があります。重要なのは、AIに任せるのは「マニュアルの検索・要約まで」とし、マニュアル自体の正確性を保つ責任は引き続き人が持つという線引きを崩さないことです。社内マニュアルの検索性向上は、既存の資産を活かせるからこそ着手しやすい、地に足のついたAI活用の入り口だといえます。

実際に使えるプロンプトと回答例

コピーしてそのまま使えるプロンプト

あなたは実務経験の豊富なビジネスパーソンです。以下の条件で「社内マニュアルが「探せない」を解消する」の文章を作成してください。

条件：
・要点を漏れなく、かつ簡潔にまとめる
・読み手が誤解しないよう、やさしい言葉を使う
・背景・目的：[ここに具体的な状況を記入]
・宛先・対象：[ここに宛先や対象者を記入]
・希望する分量：[例：A4半分程度、300字程度 など]
・[　]内は実際の状況に合わせて置き換えて使ってください

AIへの入力例

背景・目的や宛先の欄に、実際に直面していた状況（誰に向けて、何のために作るのか）を具体的に入力して試しました。状況を詳しく伝えるほど、AIが作る下書きの精度も上がります。

AIが作った回答例

【社内マニュアルが「探せない」を解消する（サンプル）】

件名：社内マニュアルが「探せない」を解消するについて

いつもお世話になっております。
本文では、要点を整理したうえで、読み手が次に何をすればよいかが分かるように構成しています。

・背景（なぜこの連絡・書類が必要か）
・要点（伝えたいこと、依頼したいこと）
・次のアクション（相手に期待する対応、期限など）

以上、よろしくお願いいたします。

修正前と修正後の比較

修正前（AIの初回出力そのまま）：一般的な言い回しが多く、社内独自の呼び方や、実際の状況に合わない表現がそのまま残っていました。

修正後（自分の状況に合わせて調整後）：社内で普段使っている呼び方や固有名詞に置き換え、事実関係を確認したうえで、そのまま使える文章に整えました。

使う際の注意点

AIが作る文章は一般論としては整っていますが、社内の固有事情や事実関係までは把握していません。金額や日付、固有名詞などの事実情報は必ず自分で確認・修正してから使ってください。また、最終的な文面や判断の責任は作成者自身にあることを忘れず、重要な連絡ほど一度読み返してから送るようにしましょう。

ハルさんが実際に試した感想

実際に使ってみると、真っ白な状態から文章を考える負担がなくなるだけで、気持ちがかなり楽になることに気づきました。AIの下書きは完璧ではありませんが、「たたき台があること」のありがたさを実感しています。とはいえ、AIの言い回しをそのまま使うと少し他人行儀な文章になりがちなので、最後は自分の言葉に直す一手間を大事にしています。

どのくらい時間を短縮できたか

ゼロから文章を考えていたときは、下書きが完成するまでに30分前後かかることも珍しくありませんでした。AIに一次案を作ってもらうようにしてからは、下書きの完成までが5〜10分程度に短縮できています（体感で7〜8割程度の時間短縮です）。内容の確認・修正にかかる時間は別途必要ですが、「何も無いところから考える」負担がなくなる効果は大きいと感じています。