ChatGPTで法律文書を作成するプロンプトの例

こんにちは、リュウセイです。
ChatGPT活用支援サービスをやっています。

「契約書の確認に追われて、本来やるべき業務がまったく進まない…」
そんなモヤモヤを抱えたこと、あなたにもありませんか？

文言の微調整や条件の確認が繰り返されるやり取り。

専任の法務担当がいない現場では、ちょっとした修正でも手が止まりがちです。

でも、もしそこに“下書き作成を代行してくれる味方”がいたら？

その味方が、いまや身近な存在となったChatGPTです。

とはいえ、ただ「契約書を作って」と投げかけても、思った通りの文章が出てくるとは限りません。

問題は、“どう聞くか”。つまりプロンプトの設計にかかっているのです。

この記事では、法律文書の作成を想定したプロンプト例とその活用テクニックを紹介します。

あなたの業務にあった入力方法が見つかれば、契約関連の作業がぐっとラクになるはずです。

無駄な手戻りが減り、本当に注力すべき業務に時間を使える未来を想像しながら、ぜひ続きを読み進めてみてください。

当記事は、筆者の下書きとChatGPTを合わせて執筆しています。しっかりファクトチェック済みです。

法律文書づくりがはかどるプロンプト一覧

ChatGPTで契約書や利用規約をスピーディーに作りたいとき、目的別に整理されたプロンプトの雛形が手元にあると便利です。

ここでは初学者でも安心して使える基本形から、業種ごとの応用、さらに複数文書を一括生成する上級パターンまで紹介します。

いずれもそのまま貼り付けて使えるシンプルな構造で、実務にすぐ役立ちます。

基本から始める：シンプルなドラフト生成

最もよく使われる契約文書を、1件ずつ簡潔にドラフトしたいときに便利です。

短時間でアウトラインを整えたい場合は、まずこのレベルから始めてみましょう。

NDA（秘密保持契約）の作成

NDAの基本構成（当事者・期間・定義・例外・有効期限）を含めて作ってください。

売買契約書のシンプルな雛形

売買対象・金額・支払条件・契約期間を反映した契約書を作成してください。

Webサービス向け利用規約の叩き台

サービス概要、禁止行為、免責、準拠法などを盛り込んだ利用規約を作ってください。

これらは、すでに用意された契約フォーマットがないときのスタートラインとしても有効です。

その後、必要に応じて業務実態や業種に合わせて微調整していきましょう。

条項を深める：応用を加えた中級例

単なる基本構成では足りない、という場合にはこのレベル。

契約内容に合わせて、より詳細な条項をChatGPTに指示できます。

国際契約向けの調整付きプロンプト

契約言語を日本語と英語に設定し、管轄は東京とする国際売買契約書を生成してください。

リスク対策を強化した契約書

損害賠償の上限、責任の分担、契約解除時の条件を含めた業務契約書を作成してください。

著作権を明示した委託契約書

成果物の著作権の帰属や再利用可否、クレジット表記について明記した契約書を作ってください。

このレベルのプロンプトを活用することで、実際の契約交渉の前段階まで整った草案を得られます。

初期段階からこれらを視野に入れると、修正回数も減らせて効率的です。

実務を支える：一括生成と連携対応

高度なプロンプト活用では、複数種類の文書を一気に生成したり、運用ルールに応じた文面を整備するケースが想定されます。

その場合、ChatGPTには「何を」「いくつ」作らせるかを明確に伝えるのがコツです。

サービス立ち上げ時に必要な全文書生成

契約書・利用規約・プライバシーポリシーの3点を、サービス概要○○・取得情報××の条件で作成してください。

継続利用前提の規約生成

利用規約に自動更新条項を盛り込み、改訂の周知と事前通知ルールを加えて作ってください。

契約と関連する覚書の同時作成

請負契約書の本体と、報酬体系の変更を記載した覚書の2点を出力してください。

実際には、これらをベースにさらに「条文の表現を柔らかく」「過去事例に似せて」などの微調整も可能です。

一度テンプレ化しておくと、チームや別プロジェクトにも流用できます。

活用のコツは“自分仕様”への最適化

紹介したプロンプトはすべて、あなた自身の目的や状況に合わせて言い回しや条件をカスタマイズするのが前提です。

最初はコピー＆ペーストで問題ありませんが、使い慣れてくると「業種特有の条件」「社内ルール」「敬語表現の調整」なども反映したくなるはず。

そうしたときこそ、この記事を参考に“自分流”のプロンプトを少しずつ洗練させていってください。

ベースがしっかりしていれば、法務部門がない現場でも十分な初稿を自力で用意できるようになります。

ChatGPTプロンプト構造のつくり方講座

契約書や利用規約をChatGPTに書いてもらうとき、「うまく出てこない」「思った形にならない」と感じたことはありませんか？

それ、多くの場合はプロンプト設計の構造があいまいだからです。

ここでは、よく使われる4つの要素に分解しながら、ChatGPTが正確で一貫性のあるドラフトを返しやすくなる書き方を解説していきます。

ロール指定：ChatGPTに“なりきり役”を与える

最初に注目すべきは、ChatGPTにどんな立場で話してもらうか、というロール（役割）指定です。

単に「契約書を作って」では、文体や前提が曖昧なまま出力されてしまいます。

以下のように冒頭で“なりきるべき人物像”を与えると、ChatGPTはより専門的な文脈で答えようとします。

あなたは日本法に精通した社内法務担当者です。以下の条件で契約書を作成してください。

ただし過度な指定は逆効果になることも。

たとえば「有名弁護士かつ元裁判官」とすると冗長で不自然な表現が増えるケースがあります。

現実的なロールで、想定読者と近い立場を設定するのがコツです。

コンテキスト指定：背景を与えて精度を上げる

次に重要なのは、その契約書がどういうシーンで使われるのか、という背景（コンテキスト）の説明です。

この文脈情報があると、ChatGPTは表現のトーンや重要条項の優先度を変えて出力できます。

この契約書は、IT系スタートアップが法人顧客にSaaSを提供する際に使います。日本語で作成し、主な対象は中小企業です。

この一文があるだけで、「業務委託契約」と書いたときの内容が技術提供を前提にした文脈に変化します。

ただし、あまりに多くの背景を盛り込むと焦点がぼやけます。

契約対象・立場・相手の属性・主要な条項カテゴリを1〜2文で収めましょう。

タスク指示：出力内容を明確に伝える

ChatGPTに何をしてほしいか、具体的な指示（タスク）を端的に伝える部分です。

この指示があいまいだと、箇条書きだけで終わったり、契約書とは呼べないレベルの断片が返ってくることがあります。

以下の要素をすべて含め、条番号形式で日本語の契約書を作成してください：
- 当事者
- 契約目的
- 対価・支払条件
- 機密保持
- 紛争解決

このように、必ず含めたい条項をリスト化して伝えるのがベストです。

また、「日本語で書いて」「第◯条形式で」といった出力形式の指示も必須。

逆に「分かりやすく」「しっかり」など主観的な言葉はChatGPTにとって解釈が難しいため避けましょう。

制約条件：落とし穴を防ぐためのガードレール

最後に設定すべきは、「こうなってはいけない」という制約条件（constraints）です。

これは、ChatGPTの出力が暴走したり、実務上困る形にならないように最初から制限を加える役割を果たします。

最新の日本法（2023年改正民法）を前提に、不正確な情報や事実誤認がないようにしてください。条文の内容は確認可能な範囲で現実に即してください。

さらに以下のようなケースでは注意が必要です。

• ChatGPTが自信満々に間違った情報を返す
  →「この契約書は参考用であり、必ず専門家が確認することを前提とする」と伝える。
• 条項数が多すぎて読みづらくなる
  →「8条以内で構成してください」と制限を加える。
• 不必要な英訳や脚注が付く
  →「翻訳や注釈は不要」と明示。

制約条件は、出力の暴走を抑えるセーフティネットです。

とくに法律文書は信頼性が重要なので、必要最低限の制限はプロンプト内でしっかり提示しましょう。

ミニチェックリスト：プロンプト構造の基本4要素

この4つを意識するだけで、ChatGPTが出力するドラフトの品質は格段に上がります。

最初はベーシックな構成で試し、徐々に制約やコンテキストを足していくことで、あなた独自のプロンプト構造が完成していくはずです。

業種別プロンプト調整のすすめ

ChatGPTに契約書を作らせるとき、どの業界・部門でも同じプロンプトを使って良いわけではありません。

たとえばスタートアップのSaaS利用規約と、教育機関の校則規定では、含めるべき要素も言い回しも大きく異なります。

ここでは、業種・部門ごとの具体例をもとに、プロンプトのカスタマイズ方法をわかりやすく紹介します。

ITスタートアップ：サービス利用規約に特化

クラウドサービスを展開する企業では、ユーザー情報の取り扱いが重要なポイントになります。

そのため、プロンプト内で以下のような内容を具体的に指定しましょう。

• 「収集する個人情報の種類」「保持期間」「第三者提供の有無」
• 「障害発生時の責任範囲」「サービス終了時の処理」

これにより、ChatGPTはプライバシーポリシーや免責事項が適切に盛り込まれた条文を出力しやすくなります。

システム停止時の対応など、運用リスクを想定した文言も入れると、より現場に即したドラフトになります。

製造業：OEM契約に必要な技術的条項

製造業では、納品物の品質や納期遵守が特に重要視されます。

このため、以下のようなキーワードをプロンプトに入れておくのが有効です。

「検査合格基準」「返品条件」「修理保証」「リードタイム」

例：

製品の品質基準はJIS規格に準拠し、納期遅延時の違約金に関する条項も盛り込んでください。

このように具体的な数値や基準を挿入すれば、条文内で“第○条 検査方法”といったかたちで個別条項が自動生成されやすくなります。

人事部門：雇用契約の細部をコントロール

人事では、従業員の雇用形態や待遇が細かく分かれます。

そのためプロンプトには、次のような項目を明記すると良いでしょう。

• 「正社員・契約社員の違い」「基本給・賞与の算出方法」
• 「試用期間の有無」「競業避止義務の範囲」
• 「福利厚生や休暇制度の明文化」

特に注意したいのはうっかり抜けがちな項目（試用期間、契約更新の条件、在宅勤務可否など）です。

プロンプトに明記することで、重要な抜け漏れを未然に防げます。

教育機関・行政：法令遵守と情報管理の徹底

公立学校や自治体などの公共団体では、プライバシーや法令対応が問われます。

たとえば以下のような要素が重視されます。

• 「情報公開法」「個人情報保護条例」「データ保管のガイドライン」
• 「利用目的の限定」「同意取得の方法」「削除依頼の対応手順」

ChatGPTにこれらを伝えるには、プロンプト内でこう書きます。

東京都個人情報保護条例に基づき、保護者から取得したデータの管理・削除手順を記載してください。

これにより、法的に踏み込んだ文言の草案が自動で生成されやすくなります。

このように、定型文のままでは表現しきれない細部までプロンプト側で明確に指定することで、現場に即した文書が得られます。

制約を詰め込みすぎないこと！

制約を詰め込みすぎると、ChatGPTが動ける範囲が狭くなり、出力が冗長・機械的になることがあります。

たとえば、以下のように指定が多すぎると逆効果です。

「条文は12条構成で、すべて400文字以内。句読点は一文に2つ以内。文末表現は体言止めを避けて。」

要はバランスが大切ということ。

出力のバリエーションを見たいときは、あえて「要点だけ伝えて、書き方は任せる」アプローチも試してみましょう。

あなたも今すぐプロンプトを“自分仕様”に

まずは自社の業種や業務フローを思い浮かべて、以下の問いに答えてみてください。

1. この契約書は何に使う？（販売？委託？利用規約？）
2. どこにリスクがある？（支払い？納期？情報漏洩？）
3. 相手との合意に必要な要素は？（範囲？金額？責任？）

その答えを、そのままプロンプト文に盛り込んでください。

そうすれば、ChatGPTはあなたのニーズに寄り添った“伝わる文書”を返してくれるはずです。

ChatGPTプロンプト実装フロー完全ガイド

プロンプトは一度書いて終わりではありません。

何度も出力を試し、修正し、磨き上げていくプロセスそのものが成果を左右します。

この章では、ChatGPTを業務で活用するためのステップバイステップの導入手順と、成果物の管理方法について紹介します。

ステップで学ぶ：改善前提のプロンプト活用法

はじめに大切なのは「一発で完璧なプロンプトは作れない」と理解することです。

以下の流れを参考に、段階を踏んで仕上げていきましょう。

1. 初期ドラフト作成
   DifyやChatGPT上で、まずはベーシックなプロンプトを試してみます。
   出力結果はテキストエディタやGitHubリポジトリに保存し、初期バージョンとして保管しましょう。
2. 出力レビューと要件チェック
   数分で出力された文書を確認し、要件が反映されているかを点検します。
   修正点が見つかれば、該当箇所のみ指示を追加して再生成する流れを繰り返します。
3. 構成チェックと情報整備
   Google Sheetsなどに条項・日付・数値を一覧化し、誤記や漏れ、重複の確認を行います。
   再びChatGPTへフィードバックを戻し、バージョンアップしたプロンプトで再生成します。
4. 最終化とレビュー依頼
   最終ドラフトが整ったら、社内法務や顧問弁護士など人間による監修を依頼します。
   確定した文書にはバージョン番号を付け、保存フォルダや管理シートに記録しましょう。

このサイクルを最小限の時間で回すことで、短時間でも高品質な成果物に仕上げることが可能になります。

アウトプット検証のチェックポイント

最終化前に見ておきたいチェックリストは次の通りです。

• 構成に一貫性があるか（見出しや条項番号がズレていないか）
• 繰り返し表現・矛盾がないか（例：「支払いは月末」と「月初」の混在）
• 業務とマッチしているか（過去の契約書と整合性があるか）
• 専門用語が多すぎないか（読み手が理解しやすい表現か）
• 重要な日付・数値が確定しているか（未記入箇所が残っていないか）

合計で1〜2時間程度を見ておくと、無理なく回せるワークフローになります。

バージョン管理とテンプレート化のすすめ

最終化したプロンプトや生成物は、バージョン付きで保管しておくのが鉄則です。

• DifyやChatGPTで生成した文書は、番号付きファイル名で保存（例：nda_v1.0.txt）
• GitHubリポジトリにプロンプトファイル（.prompt.md）として管理
• Google DriveやNotionで更新履歴・修正理由を記録

さらに、同じ構成の文書を複数部署で使いたい場合には、テンプレートとして配布できる仕組みを用意しておきましょう。

こうした土台を整えておけば、他部署でもすぐにプロンプト設計と実行をスタートできます。

今後、業務での反復利用を前提にするなら、こうした運用基盤ごと整えていくことが成功の鍵となります。

単なる文章生成ではなく、プロセス全体を設計しておくことが、本当の業務効率化につながります。

ChatGPTプロンプトの「困った」を解決するヒント集

「これで完璧」と思って実行したプロンプトなのに、なぜか文章が途中で切れる、要望とズレた内容が出る、最新法改正が無視される…。

そんな“あるある”なトラブルに直面したあなたへ、よくある症状→原因→対処法という流れで整理した、実践的なトラブルシューティング集をお届けします。

文法エラーや文章切れが頻発する場合

ChatGPTから出力された文が「途中で終わる」「助詞の配置がおかしい」など、構文が乱れているときは、まずはプロンプトの設計を見直しましょう。

1. 症状
   文末で文章が唐突に切れる
   句点が極端に多い／少ない
   助詞や接続詞が不自然
2. 原因
   要求が多すぎてChatGPTが処理しきれていない
   出力トークンの上限（例：4096 tokenなど）に達している
3. 対処法
   条件や出力対象を絞って、段階的に指示を出す
   契約書・規約・ポリシーなど、文書ごとに分けて生成する
   再現手順・出力パターンをDifyなどで記録しておくと原因特定が早くなる

指示と違う内容が出てくる

それらしい文章ではあるけれど、「指定した条件と違う」「関係ない条文が混ざっている」…このような“ずれ”は意外と起こりがちです。

1. 症状
   プロンプトで指定していない項目が勝手に入る。
   必要な条項が抜けている。
   過去のやりとりに引きずられているような出力。
2. 原因
   プロンプトが曖昧で解釈の余地が大きすぎる。
   過去のチャット履歴が文脈として残っている。
3. 対処法
   1プロンプト＝1タスクを意識し、不要な要素を削る。
   新規チャットやセッションリセットでクリーンな状態から再開。

最新の法改正が反映されない

2023年の民法改正や個人情報保護法のアップデートなど、ChatGPTの出力が古い条文に依存している場合もあります。

1. 症状
   旧民法の内容が含まれている。
   削除された法令が出てくる。
   改正後の条文がまったく無視される。
2. 原因
   ChatGPTの学習データが古いため最新法に未対応。
   プロンプトに「最新版を使用」と明示していない。
3. 対処法
   改正年月をプロンプトで明記し、対象条文も書いておく。
   ウェブ検索を使って最新情報を調べさせる。
   ナレッジファイルを常に最新版にしておく。
   必ず人間のチェック＋信頼できる法令データベースでの照合を行う。

エラーコード・メッセージの原因早見表

ChatGPTのUI上で表示されるエラーメッセージには、ネット環境や使用制限などさまざまな要因が関与しています。

特に以下の4つは頻出かつ実用上の影響が大きいため、原因と対処法をセットで覚えておきましょう。

このようなメッセージが出たら、まずは以下を確認・実施してみてください。

• ブラウザのキャッシュ削除と再読み込み
• VPNや広告ブロッカーの一時無効化
• 別ブラウザまたはシークレットモードでの再試行
• 新規チャットセッションでのやり直し

プロンプト運用の高度化と自動化ステップ

「1つずつ契約書を作るのは効率が悪い」「毎回手動で調整するのは限界がある」

ChatGPTを業務に本格導入したいと考えると、プロンプト運用のスケーリングと自動化は避けて通れません。

この章では、一括生成・構造化・CI連携・将来の展望という4つの視点から、プロンプト運用を一段進化させる方法を解説します。

一括生成で処理量を一気に拡張するには

契約書を1件ずつ手で作る時代は終わりつつあります。

ChatGPTのAPIを使えば、数百件の契約ドラフトを一括生成するバッチ処理が可能になります。

• 顧客情報や契約条件をCSV化しておき、項目ごとにテンプレートへ流し込む
• 共通部分（前文・締結条項）と可変部分（相手名・金額・納期）を分離しておくことでトークン削減
• 軽量モデルや夜間実行などでAPIコストの最適化も可能（1件あたり数十円未満も）

たとえば、月に200件の請負契約を処理する業務があれば、「契約パターンごとに定型化 → CSVで顧客情報を整備 → バッチスクリプトでAPI実行」という仕組みで数時間分の工数が15分に短縮できます。

モジュール管理とバージョン設計のすすめ

プロンプトが増えてくると、「誰がどのバージョンを使っているのか分からない」状態になりがちです。

ここで効果的なのが、モジュール化＋セマンティックバージョン管理です。

• nda_prompt_v1.0.0.md などの命名で明確化
• 雛形・変数・制約条件などをinclude形式で分割管理
• 必須・推奨・任意パートをモジュールごとに記述（例：confidentiality_clause_v2.md）

さらに、.envやJSONで動的変数（会社名・契約期間・報酬など）を注入することで、1つのテンプレートを何十社にも展開できます。

GitHubやNotionと連携すれば、プロンプトの進化履歴がチーム全体で可視化されるようになります。

自動生成パイプラインの構築（CI/CD連携）

エンジニアチームとの協力が得られるなら、プロンプト→生成→確認→格納のパイプライン化もおすすめです。

この一連の処理をCIとして実行すれば、文章生成がコード変更と同じフローで管理できます。

レビュー時の差分も明確になり、「この1行が変わった理由」まで説明可能になります。

ただし、法改正や運用変更に柔軟に対応できるよう、定期的な人間レビューとスモークテストの導入は必須です。

ケース事例と未来の自動化展望

ある大手ECプラットフォームでは、出品者向け契約書テンプレートを毎月300種以上自動更新しています。

商品カテゴリや売上規模、地域規制などをもとに、テンプレートを切り替えて生成。

人手が介在するのはレビューと最終承認だけで、月80時間の削減につながっているそうです。

将来的には…

• 法令データベースと連携して自動条文アップデート
• 変更が発生した項目のみ差分生成→ユーザーに通知
• 法務ドキュメントをバージョン管理＆全文検索可能なSaaS化

…といった次世代サービスも現実味を帯びてきています。

ChatGPTはあくまで基盤。その上にどんなプロセスとツールを載せていくかが、企業の“文章資産”の将来を決める鍵になるでしょう。

まとめ

ChatGPTを活用した法律文書作成では、プロンプトの構造と段階的な検証プロセスが要です。

「契約書を作って」と指示するだけでなく、役割・背景・条件・出力形式を明確にすると、精度の高いドラフトが得られます。

最終的なレビューは専門家に委ねるとしても、初稿を素早く形にできるだけで、作業効率は大きく向上します。

この記事で紹介した実践例やテンプレートをもとに、あなたの業務フローに合ったプロンプトをぜひ作ってみてください。

業種・目的別にカスタマイズしながら、少しずつ洗練していくことが、法務業務のAI活用の第一歩となるはずです。

将来的には、API連携やCI/CDとの統合により、大量文書の自動生成・更新を実現する道も広がっていくでしょう。

最後まで読んでいただき、ありがとうございました！

ChatGPTの使い方や活用法にお悩みの方は、ぜひ僕にご相談ください！
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駒田 隆成

ChatGPT 活用支援 / 構文設計者

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