企業の法務部門やフリーランスにとって、契約書の作成やレビューは重要な業務です。
契約条項の解釈次第で、後々のトラブルや損失につながることもあるため、慎重な確認が欠かせません。
一方で、契約書の確認には専門知識が求められ、文量も多くなりがちです。限られた時間の中で、条項の抜け漏れやリスクを丁寧に確認するのは大きな負担になりやすいでしょう。
そこで近年注目されているのが、ChatGPTをはじめとする生成AIを、契約書業務の補助に活用する方法です。
この記事では、契約書業務におけるChatGPT活用のメリットや注意点に加え、一般的な使い方の例や、一次チェックに活用しやすいプロンプト例を紹介します。
さいごにはすぐに使えるプロンプト例もご紹介しています！
☝️契約書業務におけるChatGPT活用の概要とメリット
日々の業務で発生する契約書の確認作業にChatGPTを取り入れることで、法務担当者やビジネスパーソンの作業負担を軽減できる可能性があります。
ここでは、契約書の作成やチェックにAIを活用することで期待できる主なメリットを紹介します。
一次レビューの初動を効率化しやすい
契約書レビューには、条項ごとの確認、定義語の整合性チェック、不利な条件の洗い出しなど、多くの作業が含まれます。
契約書の種類や長さ、担当者の経験によって所要時間は大きく異なりますが、ChatGPTを活用することで、まず確認すべき論点を整理しやすくなる場合があります。
たとえばChatGPTに対して、
- 損害賠償
- 契約解除
- 知的財産権
- 秘密保持
- 再委託
- 競業避止
などの観点を指定して確認させると、条項の候補や注意点を一覧化しやすくなります。
その結果、担当者は契約書全体をゼロから読み進めるのではなく、AIが整理した論点を起点に確認を進められるため、初動の負担軽減が期待できます。
リスクの見落とし防止を補助しやすいChatGPT
は、契約書の内容から一般的なリスク論点の候補を抽出する用途にも向いています。
たとえば、
- 損害賠償の上限が明確でない
- 知的財産権の帰属が曖昧
- 契約解除条件が一方に偏っている
- 秘密情報の定義が広すぎる、または狭すぎる
といった論点について、一般的な観点から指摘を出せる場合があります。
ただし、AIはあくまで候補を挙げる補助ツールです。
契約の背景事情、取引上の優先順位、業界慣行、相手方との交渉関係まで踏まえた妥当性判断は、人間が行う必要があります。
修正文案のたたき台を作りやすい
ChatGPTは、リスクの指摘だけでなく、修正文案のたたき台作成にも使えます。
たとえば「発注側にのみ有利な解除条項を、よりバランスの取れた表現に書き換えて」といった依頼をすると、一般的な修正方向の例を返してくれることがあります。
もちろん、そのまま採用してよいとは限りません。
それでも、ゼロから文章を考えるより、比較用のたたき台があるほうが検討しやすい場面は多いでしょう。
💻Yoomは契約書や法務関連の連携業務を自動化できます
👉
Yoomとは？ノーコードで業務自動化につながる！契約書のレビュー後には、社内承認、関係者への共有、電子契約サービスでの送付、締結後の保存やステータス更新など、さまざまな周辺業務が発生します。
Yoomを活用すると、こうした契約関連の周辺業務を自動化できます。
契約書の確認そのものだけでなく、その前後に発生する事務作業も含めて効率化したい場合 は、こうした自動化ツールの活用も有効です。
[Yoomとは]
例えば、以下のようなワークフローをノーコードで構築可能です。気になる方はぜひチェックしてみてくださいね。
定期的にAIワーカーでChatGPTを用いたトレンド収集を行い、ニュースレターとしてGmailで送信する
試してみる
■概要
最新情報のキャッチアップや社内共有のために、定期的なニュースレター配信は有効ですが、その作成には手間がかかるものです。特にトレンドの収集から要約、配信までを手作業で行うと、多くの時間を費やしてしまいます。このワークフローを活用すれば、AIエージェント（AIワーカー）がChatGPTで定期的にトレンド情報を収集し、要約・整形してGmailでAIニュースレターを配信する一連の流れを自動化し、情報共有の効率化を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
- 最新トレンドの収集や社内共有のプロセスに、手間や時間を要していると感じている方
- AIエージェントやChatGPTを活用し、ニュースレターの作成・配信業務を効率化したいと考えている方
- 定期的な情報発信を通じて、チームや組織内の情報共有を活性化させたいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット
- スケジュールに合わせて自動で情報収集から配信までが完了するため、手作業でニュースレターを作成していた時間を短縮し、コア業務に集中できます。
- AIがトレンド収集と要約を担うことで、担当者のスキルに依存せず、安定した品質の情報共有が定期的に行えるため、業務の属人化を防ぎます。
■フローボットの流れ
- はじめに、ChatGPTとGmailをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでスケジュールトリガーを選択し、フローボットを起動したい日時や頻度を設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、トレンドの収集、内容の要約、そしてGmailでの配信を行うための一連のマニュアル（指示）を作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- スケジュールトリガーでは、ニュースレターを配信したいタイミングに合わせて、毎日、毎週、毎月など、フローボットが起動する日時や頻度を任意で設定してください。
- AIワーカーへの指示内容は、収集したい情報のジャンルやキーワード、要約の文字数、配信先のメールアドレス、件名や本文のトーンなど、目的に応じて自由にカスタマイズが可能です。
■注意事項
- ChatGPT、GmailのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
- ChatGPTのAPI利用はOpenAI社が有料で提供しており、API疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。
Google スプレッドシートで行が追加されたら、ChatGPTでテキストを生成しMemでNoteを作成する
試してみる
■概要
Google スプレッドシートにアイデアを書き出した後、ChatGPTで内容を膨らませ、最終的にMemにナレッジとして保存する、といった一連の作業に手間を感じていませんか。手作業による転記では、コピー＆ペーストのミスや対応漏れが発生することもあります。
このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートに行が追加されるだけで、ChatGPTがテキストを自動生成し、Memへノートを自動で作成するため、一連の情報整理やナレッジ蓄積を効率化できます。
■このテンプレートをおすすめする方
- ChatGPTとMemを連携させ、情報整理やコンテンツ作成のプロセスを自動化したい方
- Google スプレッドシートで管理している情報を活用し、効率的にMemへナレッジを蓄積したい方
- 手作業による情報転記の手間を削減し、コア業務に集中したいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット
- スプレッドシートへの入力だけで、ChatGPTでのテキスト生成からMemへのノート作成までが自動化され、手作業の時間を削減できます
- 手作業によるコピー＆ペーストが不要になるため、転記ミスや抜け漏れといったヒューマンエラーの防止に繋がります
■フローボットの流れ
- はじめに、ChatGPT、Google フォーム、MemをYoomと連携します
- 次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が追加されたら」というアクションを設定します
- 次に、オペレーションでChatGPTの「テキストを生成」アクションを設定し、スプレッドシートの情報を基にテキストを生成させます
- 最後に、オペレーションでMemの「Create Note」アクションを設定し、ChatGPTが生成した内容を基にノートを作成します
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- ChatGPTにテキストを生成させる際のプロンプト（指示文章）は、目的に合わせて任意の内容に設定してください
- Memでノートを作成する際に、タイトルや本文に設定する内容は、トリガーやChatGPTで取得した情報などを活用して任意に設定してください
■注意事項
- Google フォーム、Chat GPT、MemのそれぞれとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
https://openai.com/ja-JP/api/pricing/ - ChatGPTのAPI利用はOpenAI社が有料で提供しており、API疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。
🧑🔧【実践イメージ】ChatGPTを契約書の一次整理に使ってみよう
ここでは、ChatGPTを契約書レビューの補助ツールとして使う場合の一般的な流れを紹介します。
なお、以下はあくまで一例であり、使用するモデル、契約書の内容、プロンプト設計によって結果は変わります。
- 今回の使用プラン：Free（無料版）
- コアモデル: Gemini 3 Flash
ステップ1：契約書の機密情報をマスキング・置換する
まず、契約書に含まれる機密情報を確認し、必要に応じて匿名化します。
具体的には、会社名、担当者名、住所、金額、製品名、案件名などを置換し、外部入力しても問題がない状態に近づけます。
この工程は、AI活用の前提として非常に重要です。
ステップ2：レビュー観点を明確にして依頼する
次に、AIに何を見てほしいのかを具体的に指示します。
今回使用したプロンプトは、この記事の「🖱️ChatGPTを用いた契約書レビューのおすすめプロンプト例」の箇所で紹介しているものです。
単に「契約書をチェックして」と入力するよりも、
- どの立場で見るか
- どの観点で見るか
- どういう形式で返してほしいか
を指定したほうが、使いやすい出力になりやすくなります。（今回は甲の立場であることを追って指定しています。）
たとえば、
- 受注側の立場で見る
- 損害賠償、解除、知財、秘密保持を重点確認する
- リスクごとに箇条書きで整理する
といった形です。
ステップ3：出力結果を人が検証する
AIが示した指摘は、そのまま採用するのではなく、人が検証する必要があります。
AIの出力は、あくまでレビューのスタート地点として捉えるのが安全です。
実際には、
- 指摘が妥当か
- 条文の読み違いがないか
- 自社方針に合うか
- 修正文案が実務上使えるか
を確認することが重要です。
今回内容を検証していたところ、ドラフトが甲乙に中立的な原稿であったため、甲の立場としての条文追加や修正を行うような指摘が入っています。
他の指摘に関しても概ね妥当なものでした。
確認を行なった方がよい内容が出力されており、追記、修正を行う箇所が明記されているので、素早くチェックし手直しができます。
ステップ4：法務担当者や弁護士へ確認する
契約書の内容が整理できたら、社内法務や顧問弁護士へ確認します。
このとき、契約書を丸ごと渡すだけでなく、 AIの一次整理で問題のあった箇所は修正と追記を行い、原本の契約書と修正後の契約書を両方確認してもらうと安心です。
今回は「自社の個別事情に合わせて判断を仰ぐべき点」がありそうでしたので、そこもChatGPTにまとめてもらいました。
まとめてもらった内容も法務担当者や弁護士に確認してもらいましょう。
❗ChatGPTで契約書作成・チェックを行う際の3つの注意点
ChatGPTは便利なツールですが、契約書のように機密性が高く、法的影響も大きい文書を扱う際には、注意すべき点があります。
生成AIは、文章整理や論点抽出に役立つ一方で、
- 入力データの取り扱い
- 出力内容の正確性
- 法的判断の限界
といった重要な論点があります。
ここでは、契約実務でAIを利用する際に押さえておきたいポイントを解説します。
①機密情報の取り扱いには十分注意する
契約書をChatGPTに入力する際、最も重要なのが機密情報の管理です。
個人向けChatGPTでは、設定次第で入力データの扱いが変わります。
OpenAI公式では、「Improve the model for everyone」をオフにすることで、以後の会話をモデル改善に使わない設定が可能です。
そのため、利用前にプランとデータ設定を確認することが重要です。
たとえば、
株式会社〇〇 → A社 新規SaaS導入案件 → 本件プロジェクト 月額50万円 → 月額〇〇円
のように置き換えることで、情報漏えいリスクを下げやすくなります。
契約書をAIに入力する際は、個人向けサービスでは企業名・氏名・住所・金額・案件名などのマスキング徹底すべきです。
一方で、Business / Enterprise など法人向けプランでは、公式上、ビジネスデータはデフォルトで学習に使われません。
なお、OpenAI公式では Temporary Chat も用意されており、このモードの会話は学習に使われず、一定期間後に削除されます。
機密性の高い内容を扱う場合は、利用プランだけでなく、Data Controls や Temporary Chat の利用可否も確認しましょう。
ただし、社内規程や契約上の守秘義務に応じて、匿名化や入力ルールを定めることが重要です。
②出力内容をそのまま法的判断に使わない
ChatGPTは自然な文章を生成できますが、出力内容が正確とは限りません。
法的根拠が不十分な説明をもっともらしく述べたり、必要な条項を見落としたり、条項間の整合性を十分に捉えられなかったりすることがあります。
また、契約書レビューでは、単に条文を読むだけでなく、
- 取引の目的
- 当事者の立場
- 業界慣行
- 交渉余地
- 自社のリスク許容度
なども踏まえた判断が必要です。
そのため、AIはあくまで一般的な論点整理や文案作成の補助として使い、最終的な法的妥当性の確認は、弁護士や法務担当者が行う必要があります。
③AIだけで重要な意思決定を完結させない
契約締結の可否、条項修正の受け入れ、相手方との交渉方針などは、企業にとって重要な意思決定です。
こうした判断をAIの出力だけで完結させるのは適切ではありません。
特に、
- 高額取引
- 継続的な業務委託
- 知的財産が関わる契約
- 個人情報や機密情報を含む契約
- 損害賠償リスクが大きい契約
などでは、専門家の確認が不可欠です。
🖱️ChatGPTを用いた契約書レビューのおすすめプロンプト例
AIに契約書レビューを依頼する際は、“弁護士になりきらせる”よりも、“一般的な契約実務の観点で論点整理をさせる”ほうが、安全かつ実務的です。
以下は、一次チェックの補助として使いやすいプロンプト例です。
業務委託契約書やNDAで使いやすいプロンプト例
# 指示
あなたは日本の契約実務に関する一般的な観点に詳しいアシスタントです。
以下の[契約書テキスト]について、自社（〇〇側）の立場から、一般的な契約リスクの観点で論点整理を行ってください。
これは法的助言ではなく、最終判断は弁護士・法務担当者が行う前提です。
# チェックの観点
1. 自社にとって不利になりうる条項の候補
2. 損害賠償、契約解除、知的財産権、秘密保持、再委託などの主要論点
3. 条文同士の矛盾や、一般的に確認しておきたい条項の抜け漏れ
4. 修正を検討する場合の一般的な方向性
# 出力形式
発見した論点ごとに、以下の形式で整理してください。
・該当条項：
・懸念の概要：
・確認したいポイント：
・修正を検討する方向性：
・補足（必要なら）：
# 契約書テキスト
[ここにマスキング済みの契約書テキストを貼り付ける]
このように、
を明示しておくと、より扱いやすい回答を得やすくなります。
📝まとめ
ChatGPTは、契約書業務において論点整理、要約、修正文案のたたき台作成などを支援できる便利なツールです。
特に、一次レビューの初動を効率化したい場面では、有効に活用できる可能性があります。
一方で、契約書は法的・事業的な影響が大きい文書であり、AIの出力だけに依拠するのは危険です。
機密情報の扱いに注意し、必要に応じて匿名化を行いながら、最終判断は必ず弁護士や法務担当者が行う体制を整えることが大切です。
AIを“代替者”ではなく、“補助者”として位置づけることで、契約業務の質とスピードの両立を目指しやすくなるでしょう。
⚙️Yoomでできること
👉
Yoomの登録はこちら。30秒で簡単に登録できます！Yoomは、日々の業務で使うさまざまなツールをノーコードで連携し、自動化できるプラットフォームです。
作成、送付、承認、通知、保管、ステータス更新といった一連の流れを自動化しやすくなります。
契約業務や業務全般のフローまで含めて効率化したい方は、以下のテンプレートもぜひチェックしてみてください。
Gmailの内容をもとに、ChatGPTで契約書の草案を作成してNotionに追加する
試してみる
■概要
Gmailで受け取った依頼をもとに契約書を作成する際、内容のコピー＆ペーストや各ツールへの転記作業に手間を感じていないでしょうか。手作業では情報の入力ミスや、重要な依頼の見落としが発生する可能性もあります。このワークフローを活用すれば、Gmailで特定のメールを受信するだけで、AIがメール内容から必要な情報を抽出し、ChatGPTが契約書の草案を自動で生成、さらにNotionのデータベースに保存までを実行します。
■このテンプレートをおすすめする方
- GmailやNotionで契約情報を管理しており、手作業での転記に課題を感じている方
- ChatGPTを活用した文書作成を、さらに効率化したいと考えている法務・営業担当者の方
- 定型的な契約書の作成業務を自動化し、コア業務に集中できる環境を構築したい方
■このテンプレートを使うメリット
- Gmailの受信からNotionへの保存までが自動化され、手作業での情報転記やツール間の画面遷移に費やしていた時間を短縮できます。
- 手作業による情報の転記ミスや、ChatGPTへの指示内容の抜け漏れといったヒューマンエラーを防ぎ、業務の正確性を高めます。
■フローボットの流れ
- はじめに、Gmail、ChatGPT、NotionをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGmailを選択し、「特定のラベルのメールを受信したら」というアクションを設定し、自動化の起点となるメールを指定します。
- 次に、オペレーションでAI機能の「テキストからデータを抽出する」を選択し、受信したメール本文から契約に必要な情報を抽出します。
- 続いて、オペレーションでChatGPTの「テキストを生成」を設定し、抽出した情報をもとに契約書の草案を作成するよう指示します。
- 最後に、オペレーションでNotionの「レコードを追加する」を設定し、ChatGPTが生成した契約書草案をデータベースに保存します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- Gmailのトリガー設定では、自動化の起点としたいメールに付与するラベルを設定してください。
- AI機能によるテキスト抽出では、受信したメール本文や件名のどの部分から、どのような項目（例：会社名、契約期間など）を抽出するかを自由に設定できます。
- ChatGPTにテキストを生成させるためのプロンプトは、自社の契約書フォーマットに合わせて自由にカスタマイズでき、AIが抽出した情報を変数として組み込めます。
- Notionにレコードを追加する際、データベースの各プロパティに対して、前段のフローで取得した情報を割り当てるか、固定値を設定するかなどを柔軟にカスタマイズできます。
■注意事項
- Gmail、ChatGPT、NotionのそれぞれとYoomを連携してください。
- ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約（APIが使用されたときに支払いができる状態）が必要です。
https://openai.com/ja-JP/api/pricing/ - ChatGPTのAPI利用はOpenAI社が有料で提供しており、API疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
Googleフォームの回答をChatGPT要約し、Notionでレコードを更新する
試してみる
■概要
Googleフォームで集めたアンケート回答や問い合わせ内容の確認、そしてNotionへの転記作業に手間を感じていませんか。
特に、長文の回答が増えると内容の把握や要約に時間がかかり、本来の業務を圧迫することもあります。
このワークフローを活用すれば、フォームに送信された回答をChatGPTが自動で要約し、その結果をNotionのデータベースへ自動で更新できるため、一連の情報集約と管理を効率化します。
■このテンプレートをおすすめする方
- Googleフォームで収集した情報をNotionで管理しており、転記や要約作業に時間を費やしている方
- ChatGPTを活用して、顧客からのフィードバックや問い合わせ内容の把握を効率化したいと考えている方
- 手作業による情報集約の漏れやミスを防ぎ、より迅速な情報共有の仕組みを構築したい方
■このテンプレートを使うメリット
- フォームへの回答受信からChatGPTによる要約、Notionへの更新までが自動化されるため、情報集約にかかる時間を短縮できます。
- 手作業による転記ミスや要約内容のばらつきを防ぎ、常に一定の品質で情報をNotionに蓄積することが可能になります。
■フローボットの流れ
- はじめに、Notion、ChatGPT、GoogleフォームをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGoogleフォームの「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します。
- 続いて、オペレーションでChatGPTの「テキストを生成」アクションを設定して、フォームの回答内容を要約するよう指示します。
- 最後に、オペレーションでNotionの「レコードを更新する」アクションを設定し、ChatGPTが生成した要約をNotionの指定のレコードに反映させます。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- 「テキストを生成」では、トリガーで取得したGoogleフォームの回答内容を変数として埋め込む設定ができます。
- 「レコードを更新する」では、前のステップで生成した要約結果を変数として活用し、任意のデータベースの特定の項目に反映させることが可能です。
■注意事項
- Notion、ChatGPT、GoogleフォームをそれぞれYoomと連携させる必要があります。
- ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
https://openai.com/ja-JP/api/pricing/ - ChatGPTのAPI利用はOpenAI社が有料で提供しており、API疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。
- Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法はこちらを参照ください。
出典：
https://note.com/sophiakunii/n/na85dbd699781 /
https://lp.yoom.fun/blog-posts/chatgpt-prompt-templates-for-business-efficiency /
https://lp.yoom.fun/blog-posts/how-to-automatically-connect-chatgpt-data-to-google-docs
