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社内規程を整備する作業は、ゼロから始めると思った以上に時間がかかります。規程体系の整理、章立て、条文案、運用フロー、関連規程との整合性、社内説明文の作成と、考えるべき論点が幅広くあります。一人法務や少人数法務であれば、これらをひとりで抱えることも珍しくありません。

こうした規程整備の作業のうち、章立て・条文候補・社内説明文・チェックリストといった「下書き」や「整理」の部分には、ChatGPTをはじめとする生成AIを活用できます。ただし、社内規程は労働法、会社法、個人情報保護法、業法、定款、就業規則、決裁権限規程、実際の運用と密接に関わるため、AIが作った条文をそのまま社内規程として採用するのは危険です。

本記事では、ChatGPTを「社内規程 AI」「規程整備 AI」のツールとして活用する場合に、どこまで任せられて、どこからは人間が判断すべきかを整理します。あわせて、規程整備で使えるサンプルプロンプトと、AI出力を社内規程として使う前のチェックポイントを示します。

社内規程の整備では、章立て・条文案・運用フロー・社内周知文など、毎回ゼロから考えると時間がかかる作業が多くあります。規程整備の下書き・整理の型を持っておきたい方は、契約レビュー・コーポレート法務・改正法対応まで幅広くカバーする法務AIプロンプト集100選もあわせてご確認ください。

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まず結論:社内規程整備ではAIを「たたき台作成」と「確認観点整理」に使う

社内規程整備でChatGPTを使う場合の結論は、シンプルです。AIは規程の最終決定者ではなく、規程整備プロセスの補助者として使うということです。

具体的には、ChatGPTには以下のような作業を任せやすい一方で、その先の判断は人間が担う必要があります。

  • 規程体系の整理(基本規程・細則・マニュアルの関係)
  • 章立てのたたき台作成
  • 条文候補(目的・適用範囲・定義条項など)の下書き
  • 社内説明文・改定理由の整理
  • 改廃チェックリスト・運用フロー表の作成
  • 関連規程との整合性確認の「観点」の洗い出し

他方で、以下は人間が判断すべき領域です。

  • 法令適合性の最終判断
  • 就業規則・労使協定・労働条件への影響判断
  • 定款・取締役会規程・決裁権限規程との整合性
  • 実際に運用可能かどうかの判断
  • 既存規程との矛盾解消の最終判断
  • 社内承認手続・施行日・経過措置の決定

つまり、社内規程プロンプトは「正解を出す魔法」ではなく、下書き・整理・チェックリスト化の型として使うのが現実的です。

図解:社内規程のたたき台をAIで作る流れ

1規程整備の目的を整理
新設/改定/法改正対応/グループ展開のいずれか、目的を明確化
2適用範囲・対象者・所管部署を整理
全社/一部部門/役員/従業員/子会社、所管部署の特定
3ChatGPTで章立て・条文候補を作成
前提条件をプロンプトに整理し、章立てと条文のたたき台を出力
4既存規程・法令・実運用と照合
用語・権限・期限・運用フローの整合性を人間が確認
5関係部署・専門家確認
人事・総務・情シス・経営層・必要に応じて弁護士・社労士確認
6承認手続・社内周知
取締役会・常務会・社内決裁、施行日設定、周知文作成
7運用開始・定期見直し
運用状況の検証、改正法対応、定期改廃の仕組み化
AIは規程案を作る入口として使えますが、社内規程として有効に機能させるには、運用設計と人間の確認が不可欠です。AIに任せる範囲(章立て・条文候補・整合性観点の洗い出し)と、人間が判断する範囲(法令適合・権限・運用可否)の境界を、最初に決めておくことをおすすめします。

社内規程整備でChatGPTが得意なこと

ChatGPTを規程整備に使う場合、特に有効なのは、以下のような「下書き作成」と「観点の洗い出し」です。

規程の章立て作成

規程の目的を伝えれば、章番号・章タイトル・各章に含めるべき条項候補までを表形式で整理させることができます。社内規程は構成が似通っているものが多いため、章立てのたたき台はAIで作りやすい部類です。

条文案のたたき台作成

目的・適用範囲・定義・責任部署・具体的手続・違反時対応・改廃・施行日といった条文構成を指定すれば、ChatGPTで条文候補を作成できます。ただし、条文の表現や具体的義務内容は実運用に合わせて調整する必要があります。

目的・適用範囲・定義条項の整理

規程の冒頭にある「目的」「適用範囲」「用語の定義」は、AIで整理しやすい部分です。複数の既存規程で使われている用語を統一する観点でも、ChatGPTでの整理は役立ちます。

運用フローの整理

申請→確認→承認→記録→保存→監査といった運用フローを、表形式やフロー図的に整理させることができます。誰が何をいつ行うかを書き出しておくと、形骸化しにくい規程になります。

社内説明文・改定理由の整理

規程を新設・改定する際に必要となる「なぜ作るのか」「何が変わるのか」を社員向けに説明する文書も、AIでたたき台を作りやすい領域です。法務・総務部門からの案内文として整えやすくなります。

チェックリストの作成

規程整備や規程改定の手順チェックリスト、運用開始時の社内対応チェックリスト、関係部署への確認項目リストなどを、ChatGPTで網羅的に列挙させることができます。

関連規程との整合性確認の「観点」の洗い出し

新規程と既存規程の整合性を「どこを確認すべきか」という観点でAIに整理させることは有効です。ただし、整合性の最終判断は、社内規程に実際にアクセスできる人間が行う必要があります。

子会社・グループ会社向け展開文の作成

親会社で新設・改定した規程を、子会社・グループ会社にも展開する場合、展開依頼文や子会社で必要となる対応の概要をChatGPTでたたき台化できます。

社内FAQの作成

新規程の施行に伴って、社員から想定される質問と回答のFAQを、AIで一括して書き出すことができます。社内周知の補助資料として有効です。

社内規程整備でChatGPTに任せてはいけないこと

一方で、ChatGPTに任せてはいけない判断もあります。これらをAIに丸投げすると、形式上は規程として整っていても、実務で機能しない・法令に抵触する・社内権限と矛盾するといった問題が起こりかねません。

  • 法令適合性の最終判断:労働基準法、会社法、個人情報保護法、業法など、関連法令への適合は一次情報と専門家確認が必要です。
  • 就業規則・労使協定・労働条件に関わる判断:就業規則の不利益変更や労使協定が必要な事項は、社労士・弁護士確認を含めた慎重な検討が必要です。
  • 会社法・定款・取締役会規程との整合性判断:株主総会・取締役会の権限事項、決議要件、定款の規定との整合は、AIが知らない自社情報に基づく判断です。
  • 決裁権限の最終設計:決裁基準・金額・権限委譲は経営判断に直結します。
  • 個人情報・情報セキュリティのリスク判断:実際の情報フロー、保有情報、システム環境を踏まえたリスク評価はAIでは代替できません。
  • 実際に運用可能かどうかの判断:現場の人員、システム、業務フローを踏まえた運用可否は人間が判断します。
  • 既存規程との矛盾解消の最終判断:既存規程の体系・改廃履歴・運用実態を踏まえた判断は、社内情報を持つ人間が行います。
  • 社内承認手続の最終判断:稟議ルート、取締役会付議の要否、施行日・経過措置の決定は社内手続です。
  • 法改正対応の最終結論:法改正の正確な内容、施行日、経過措置は、官報や所管省庁の一次情報で確認します。
  • 機密情報・個人情報・未公表情報を無加工でAIに入力すること:自社のAI利用ルール、契約上の秘密保持義務、個人情報保護法上の取扱いを踏まえ、必要に応じてマスキングする必要があります。

表:社内規程整備でAIに任せやすい作業・人間が判断すべき作業

作業AIに向いていること人間が判断すべきこと注意点
規程体系整理 基本規程・細則・マニュアルの関係整理、規程一覧のたたき台 自社の規程体系全体との整合、上位下位関係の確定 既存規程一覧は機密情報を含む場合あり
章立て作成 章番号・タイトル・含めるべき条項候補の整理 自社で本当に必要な章の選別、削除すべき章の判断 一般的すぎる章立てになりやすい
条文案作成 目的・定義・手続条項のたたき台 具体的義務内容、罰則、社内権限の妥当性 法令名・条番号の断定はしない/【要確認】を残す
運用フロー整理 申請・承認・記録・保存・監査のフロー表化 実際の運用可能性、現場負荷、システム対応 運用できないフローは形骸化する
社内説明文作成 背景・変更点・対象・施行日の整理 社内的に伝えてよい範囲、表現の調整 機密情報・経営判断の理由は慎重に
整合性確認観点 用語・権限・期限・所管部署など確認観点の洗い出し 既存規程との実際の照合と最終判断 既存規程の中身を入力するときはマスキング検討
FAQ作成 想定質問と回答のたたき台 社内事情に応じた回答の修正、回答主体の整理 運用が固まる前のFAQは誤解を生みやすい

社内規程プロンプトに入れるべき前提条件

「社内規程 ChatGPT」を使う場合、プロンプトの精度を左右するのは、最初に与える前提条件です。漠然と「就業規則を作って」と頼むのではなく、目的・適用範囲・所管部署・関連規程・運用フロー・出力形式を整理してから渡すと、たたき台としての使い勝手が大きく変わります。

前提条件整理すべき内容
規程の種類個人情報保護規程、情報セキュリティ規程、決裁権限規程、内部通報規程、文書管理規程、AI利用規程 など
作成目的新設/改定/法改正対応/子会社展開/監査対応/グループ統一
適用範囲全社/特定部門/役員/従業員/業務委託先/子会社/グループ会社
所管部署法務/人事/総務/情シス/コンプライアンス/内部監査
関連規程就業規則/決裁権限規程/文書管理規程/個人情報保護規程/情報セキュリティ規程/取締役会規程
運用フロー申請/承認/報告/記録/保存/監査/違反時対応/改廃
出力形式章立て表/条文案/チェックリスト/社内説明文/改定対照表/FAQ
注意事項法令適合は要確認/既存規程との整合性確認は人間/専門家確認の要否/マスキングの要否

規程体系をAIで整理する方法

規程の新設・改定にすぐ取りかかる前に、いったん規程体系を確認すると、抜け漏れや重複を減らせます。社内規程は一般に、以下のような階層構造で整理されます。

  • 定款・取締役会規程などの上位規程
  • 基本規程(個人情報保護規程、就業規則、決裁権限規程など)
  • 細則・運用要領・マニュアル
  • 様式(申請書、報告書、議事録テンプレートなど)

ChatGPTには、自社の規程一覧(必要に応じて固有名詞をマスキングしたうえで)を渡し、「規程体系図のたたき台」「重複規程の候補」「空白領域の指摘」を出させると、規程整備の優先順位を整理しやすくなります。ただし、最終的に何を残し、何を統合・廃止するかは、社内の運用実態と所管部署の意向を踏まえた人間の判断です。

章立て・条文構成をAIで作る方法

「社内規程 たたき台」をAIで作る場合、典型的には以下の条文構成で章立てを整理させます。

  • 第1章 総則:目的、適用範囲、定義
  • 第2章 基本方針:基本ポリシー、適用原則
  • 第3章 役割分担・体制:所管部署、責任者、関係部署
  • 第4章 具体的手続:申請、審査、承認、記録
  • 第5章 禁止事項・遵守事項
  • 第6章 報告・記録・保存
  • 第7章 違反時対応・教育
  • 第8章 改廃・施行日・経過措置

このような構成を前提として、目的・対象・適用範囲・所管部署を伝えれば、章立てと条項候補をChatGPTで整理させることができます。

条文案をAIで作る方法

条文案はあくまで「たたき台」として使い、最終的な条文表現は自社の運用と関連法令を踏まえて調整します。条文案を作る際の注意点として、以下を意識すると後の確認作業が楽になります。

  • 法令名や具体的な条番号を断定する場合は、AI出力内に【要確認】の注記を残す
  • 抽象的すぎる条文(「適切に対応する」「必要な措置を講じる」だけで具体的義務が見えない)は避け、運用可能なレベルに具体化する
  • 厳しすぎる条文・現場が守れない条文は、形骸化リスクが高いため運用部署と擦り合わせる
  • 義務違反時の効果(懲戒、是正命令、報告義務など)は、就業規則・懲戒規程との整合性を別途確認する

運用ルール・承認フローをAIで整理する方法

規程は条文だけでは機能しません。誰が、いつ、何を、どこに記録し、どの部署が管理し、違反時にどう対応するかという運用が伴って初めて意味を持ちます。ChatGPTには、規程本文の作成と並行して、運用フロー表を整理させると、規程の実装イメージが見えやすくなります。

運用フロー表に含めると有効な項目の例:

  • 申請者・承認者・記録者・保管責任者
  • 申請時期・承認期限・報告期限
  • 申請書式・記録様式・保管場所・保存期間
  • 違反時の連絡ルート・初動対応・是正措置
  • 監査・モニタリングの頻度と方法

既存規程との整合性をAIで確認する方法

新しい社内規程を作る際に最もミスが起こりやすいのが、既存規程との不整合です。同じ用語が別の意味で使われている、権限者が矛盾している、報告期限が違う、保存期間が揃っていない、といった問題は、運用開始後に気づくと後戻りコストが大きくなります。

ChatGPTに整合性確認を任せる場合、入力する情報の範囲には注意が必要です。既存規程には、組織図、決裁基準、個人名、業務委託先名など、機密情報を含む場合があります。外部AIに既存規程を入力する場合は、自社のAI利用ルールと秘密保持義務を確認したうえで、必要に応じてマスキング・匿名化を行ってください。

AIで整合性確認の「観点」を整理させる場合、以下のような確認軸を出力させると効率的です。

  • 用語の定義が同じか
  • 承認権限・決裁者が同じか
  • 報告期限・保存期間・承認ルートが矛盾していないか
  • 上位規程と下位規程が矛盾していないか
  • 違反時対応・是正措置が重複・矛盾していないか

図解:規程整備で確認すべき5つの整合性

① 法令との整合性
AI関連法令の論点洗い出し、確認すべき条文の候補整理
人間一次情報(条文・ガイドライン・施行日)の確認、専門家相談
② 既存規程との整合性
AI用語・権限・期限などの確認観点リスト化
人間既存規程の実体に照らした最終判断、改廃の意思決定
③ 社内権限との整合性
AI決裁基準・承認ルートの一般的なたたき台
人間定款・取締役会規程・決裁権限規程との実際の整合確認
④ 実運用との整合性
AI運用フロー表のたたき台、確認すべき部署の洗い出し
人間現場の人員・システム・業務フローでの運用可否判断
⑤ グループ方針との整合性
AI子会社展開時の展開依頼文・要対応事項の整理
人間親会社方針・グループ統制ルール・各社固有事情の調整
5つの整合性をすべて満たして初めて、社内規程は形だけでなく実務として機能します。AIは各観点の整理を助けますが、最終確認は社内情報を持つ人間が担う前提で運用してください。

規程類型別:AIで作りやすい規程・慎重に扱うべき規程

同じ社内規程でも、AIでたたき台を作りやすいものと、特に慎重に扱うべきものがあります。

AIでたたき台を作りやすい規程

  • 文書管理規程
  • 稟議・決裁フローの整理資料
  • 情報管理ルールの社内説明資料
  • コンプライアンス研修規程のたたき台
  • 反社対応規程の基本構成

これらは構成が比較的標準化されており、運用フローも一般的な型に近いため、章立てや条文候補をAIで作りやすい類型です。

特に慎重に扱うべき規程

  • 就業規則
  • 賃金規程
  • 懲戒規程
  • 個人情報保護規程
  • 内部通報規程
  • 情報セキュリティ規程
  • 役員規程・決裁権限規程
  • 業法対応規程(金商法、特商法、各業界法など)

これらは労働法・会社法・個人情報保護法・公益通報者保護法・業法等の規制に直結し、不適合があると重大なリスクにつながります。AIはあくまで初期整理に使い、社労士・弁護士など専門家確認を前提に進めてください。

表:規程類型別のAI活用例と注意点

規程類型AIで作れるもの人間が確認すべきこと専門家確認の要否
就業規則 章立て、目次案、社内周知文のたたき台 労働条件、不利益変更、労使協定、届出 社労士・弁護士確認推奨
個人情報保護規程 章立て、目的・適用範囲、定義、運用フロー 取扱目的、第三者提供、委託、漏えい対応、保有個人データの開示等 個人情報保護法の改正動向確認、必要に応じて弁護士
情報セキュリティ規程 章立て、運用フロー、教育資料案 システム構成、アクセス権限、インシデント対応体制 情シス・セキュリティ専門家
決裁権限規程 章立て、決裁項目の整理表のたたき台 会社法・定款・取締役会規程との整合、金額基準 必要に応じて弁護士確認
内部通報規程 章立て、運用フロー、通報窓口案内文 公益通報者保護法対応、通報者保護、調査体制 弁護士確認推奨
反社対応規程 章立て、基本方針、取引先確認フロー 暴排条例、業界自主ルール、確認方法の運用 必要に応じて弁護士
文書管理規程 章立て、保存期間表のたたき台、運用フロー 法定保存期間、電子帳簿保存法対応 税理士・会計士確認の検討
コンプライアンス規程 章立て、基本方針、相談窓口案内 業界規制との整合、社内体制との整合 必要に応じて弁護士
子会社管理規程 章立て、報告フロー、確認チェックリスト 子会社固有事情、グループ統制方針 必要に応じて弁護士・税理士
AI利用規程 章立て、入力禁止情報リスト、利用申請フロー 機密情報・個人情報・営業秘密の取扱い、各サービスの利用規約 必要に応じて情シス・弁護士

法改正対応に伴う規程改定にAIを使う方法

規程改定の多くは、法改正への対応として発生します。労働基準法、個人情報保護法、下請法(取適法)、フリーランス保護法、公益通報者保護法など、社内規程に影響する法改正は継続的に発生しています。

「規程改定 AI」の使い方としては、以下のような流れが現実的です。

  1. 法改正内容(一次情報)を確認する
  2. 自社の既存規程のどこが影響を受けるかを洗い出す
  3. 改定条文案、社内周知文、対応チェックリストをAIでたたき台化する
  4. 法務・人事・所管部署・必要に応じて専門家で確認する
  5. 承認・施行・周知・教育を経て運用に乗せる
注意:法改正の内容、施行日、経過措置、適用対象などはAIの知識が古い場合があります。必ず官報、所管省庁の公表資料、ガイドラインなどの一次情報で確認してください。

法改正対応に伴う規程改定では、影響範囲の特定、改定条文案、社内周知文、ToDoチェックリストをまとめて整える必要があります。改正法ごとに用意されたプロンプト集を活用したい方は、改正法プロンプト集ハブ、または規程改定・社内周知まで含めて整理する法改正対応セットもあわせてご確認ください。

社内説明文・周知文をAIで作る方法

新規程や改定規程の運用が始まる前に、社員向けの説明文・周知文を作成する必要があります。説明文に含めると親切な要素は、おおむね以下です。

  • 規程を新設・改定する背景と目的
  • 主な変更点(改定の場合)
  • 対象者(誰に適用されるか)
  • 施行日・経過措置
  • 社員として対応すべきこと
  • 問い合わせ先(部署・連絡方法)

これらをChatGPTで整理させると、トーンの統一された周知文を効率的に作成できます。法務・総務・人事の連名で発信する場合などは、複数バージョンの文面候補を出させて選ぶのも一つの方法です。

規程整備で使えるプロンプト例1:章立て作成

PROMPT 01|章立て作成
あなたは企業法務担当者を支援する立場です。
以下の目的で新たに社内規程を整備します。
規程の章立て案を作成してください。

【規程の種類】(例:個人情報保護規程)
【作成目的】(例:個人情報保護法対応の見直し)
【適用範囲】(例:全社員、業務委託先)
【所管部署】(例:法務部、総務部)
【関連規程】(例:就業規則、情報セキュリティ規程)

出力形式:以下の表で作成してください。
- 章番号
- 章タイトル
- 各章に含めるべき条項
- 条項ごとの目的
- 関係部署に確認すべき事項

最終的な規程内容は、法令、既存規程、社内運用、
専門家確認を踏まえて人間が判断する前提です。
不確実な事項には【要確認】と付してください。

規程整備で使えるプロンプト例2:条文案作成

PROMPT 02|条文案作成
上記の章立てに基づき、社内規程の条文案を作成してください。

条文は、以下の構成を含めてください。
- 目的
- 適用範囲
- 定義
- 責任部署・所管部署
- 具体的手続(申請・承認・記録)
- 報告・記録・保存
- 違反時対応
- 改廃
- 施行日

注意点:
- 法令名や具体的な条番号を断定する場合は【要確認】と明示してください
- 実運用に合わせて調整が必要な箇所は【運用要調整】と注記してください
- 抽象的すぎる条文ではなく、運用できるレベルに具体化してください
- 罰則や懲戒に関わる規定は、就業規則・懲戒規程との整合性確認が必要である旨を付記してください

出力は条文ごとに番号を付け、運用上の留意点も
コメントとして併記してください。

規程整備で使えるプロンプト例3:既存規程との整合性確認

PROMPT 03|整合性確認の観点整理
以下の新規程案について、既存規程との整合性確認の
観点を整理してください。

【新規程の概要】(規程名、目的、主な条項)

確認対象とする観点:
- 用語の定義
- 承認権限・決裁者
- 報告期限・保存期間
- 所管部署・関係部署
- 違反時対応・是正措置
- 改廃手続

出力形式:以下の表で整理してください。
- 確認観点
- 想定される不整合
- 確認すべき既存規程(候補)
- 関係部署への確認事項
- 不整合があった場合の対応方針案

実際の整合性判断は、既存規程の中身を確認できる
人間が行う前提です。AIは観点の洗い出しに専念してください。

規程整備で使えるプロンプト例4:社内周知文作成

PROMPT 04|社内周知文作成
以下の社内規程改定について、社員向けの周知文案を
作成してください。

【規程名】
【改定の背景】
【主な変更点】
【対象者】
【施行日】
【経過措置】
【問い合わせ先】(部署、連絡方法)

文体:
- 法務・総務部門からの案内として、丁寧で実務的な文体
- 専門用語を使う場合は必要に応じて補足
- 過度に堅苦しくしすぎず、社員が理解しやすい表現

構成:
1. 件名
2. 改定の趣旨
3. 主な変更点(箇条書き)
4. 社員が対応すべき事項
5. 施行日・経過措置
6. 問い合わせ先

合わせて、想定される質問と回答(FAQ)を5問程度
作成してください。

AI出力を社内規程として使う前のチェックポイント

ChatGPTで作った規程案をそのまま社内規程として承認手続にかけるのは避けてください。最低限、以下のチェックリストを通すと、明らかな事故は防ぎやすくなります。

  • 関連法令(労働法、会社法、個人情報保護法、業法等)に反していないか
  • 就業規則・労使協定・労働条件と矛盾していないか
  • 定款・取締役会規程・決裁権限規程と整合しているか
  • 既存規程と用語・権限・期限・保存期間が矛盾していないか
  • 実際に運用できる内容か(現場の人員・システム・業務フローで実行可能か)
  • 所管部署・承認者・報告先・記録方法が明確か
  • 違反時対応が、過度に重い・不明確すぎる内容になっていないか
  • 社内承認手続(稟議、取締役会付議など)を経ているか
  • 施行日・経過措置・周知方法・教育計画が整理されているか
  • 必要に応じて弁護士・社労士・税理士・専門家確認を行ったか
  • 機密情報・個人情報・未公表情報を無加工でAIに入力していないか

社内規程とマスキングの関係

規程整備でChatGPTを活用するうえで、見落とせないのが情報セキュリティの観点です。既存規程、決裁権限表、組織図、役員情報、従業員情報、内部通報や懲戒に関わる情報には、機密性や個人情報該当性があります。

外部AIサービスに既存規程や社内情報を入力する前に、以下を確認してください。

  • 自社のAI利用ルール(社内ガイドラインがあれば、その遵守)
  • 取引先との秘密保持義務(NDAの範囲)
  • 個人情報保護法上の取扱い(業務委託か、第三者提供か、本人同意か)
  • 利用するAIサービスの学習利用設定(オプトアウトの有無)

必要に応じて、個人名、役職、部署名、金額基準、取引先名、未公表情報などをマスキング・匿名化したうえでAIに入力する運用が現実的です。マスキング処理を毎回手作業で行うのは負担が大きいため、前処理を仕組み化しておくと運用が安定します。

既存規程、決裁権限表、組織図、役員情報、従業員情報などをAIに入力する場合、必要に応じてマスキング・匿名化を検討する必要があります。AI入力前に伏せたい情報を整理したい場合は、LegalOS マスキングのような前処理ツールを使う方法もあります。

規程整備プロンプト集を使うメリット

同じ規程整備をChatGPTで行う場合でも、毎回ゼロから指示文を考えると、出力品質が安定しません。規程整備用に設計された法務AIプロンプト集を使うと、以下のような利点があります。

  • 規程類型ごとに必要な確認観点が型として整理されている
  • 章立て、条文案、運用フロー、社内周知文、FAQまでを一連で作りやすい
  • 整合性確認の観点を網羅的に洗い出しやすい
  • 一人法務・少人数法務でも、初動整理のスピードが上がる
  • 属人化を減らし、後任者への引継ぎがしやすい

もちろん、プロンプト集を使ったとしても、最終的な規程の中身は法令と社内運用の確認を経て決定する前提です。プロンプト集は「正解を出す魔法」ではなく、規程整備の下書き・整理・チェックリスト化の型として活用するのが現実的です。

規程整備プロンプト集が向いている人・向いていない人

向いている人向いていない人
社内規程の新設・改定を担当している AIをほとんど使わない/使う予定がない
規程の章立てや条文案をゼロから作るのが負担 社内規程をAIに完全自動作成してほしい
法改正対応に伴う規程改定を進めたい 法令・既存規程・社内運用の確認をするつもりがない
社内周知文・FAQも一緒に作りたい 就業規則・懲戒規程などを専門家確認なしで作りたい
一人法務・少人数法務で規程整備の型がほしい 機密情報・個人情報を無加工で外部AIに入力したい
子会社・グループ会社にも規程を展開したい 規程は形式が整っていればよく、運用は後で考える

注意点:規程は「作ること」より「運用できること」が重要

最後に、社内規程整備で最も大切な点を整理します。規程は作成して終わりではなく、現場が理解し、実際に運用できる内容であって初めて意味を持ちます。厳しすぎる規程、抽象的すぎる規程、承認ルートが不明確な規程は、運用開始後に形骸化しやすく、結果として「規程はあるが運用は別物」という状態を生みます。

AIは条文案の作成や整理に大きく貢献しますが、運用設計の妥当性は人間が確認するべき領域です。あわせて、規程は一度作って終わりではなく、法改正・組織変更・業務変更に応じた定期的な見直しと、社内周知・教育が必要です。

まとめ:社内規程プロンプトは「下書きと整理の型」として使う

本記事では、「社内規程 AI」「規程整備 AI」というテーマで、ChatGPTを社内規程のたたき台作成に使う方法を整理しました。要点を改めて整理します。

  • 社内規程のたたき台作成にはChatGPTを使える
  • ただし、AIが作った規程案をそのまま使うのは避け、法令・既存規程・社内運用と必ず照合する
  • 規程体系、章立て、条文案、運用フロー、社内周知文の下書きに使うと実務に乗せやすい
  • 就業規則、個人情報保護規程、内部通報規程、情報セキュリティ規程などは特に慎重に扱い、必要に応じて社労士・弁護士確認を経る
  • 既存規程をAIに入力する場合は、機密情報・個人情報の取扱いに注意し、必要に応じてマスキングを行う
  • 規程整備プロンプト集を使うと、下書き・整理・チェックリスト化の型をそろえやすい
規程整備の下書き・整理を効率化したい方へ

社内規程の章立て、条文案、運用フロー、社内周知文、FAQ作成を効率化したい方は、規程整備の文脈でも活用できる法務AIプロンプト集100選をご活用ください。法改正対応に伴う規程改定の場面では、改定条文案・社内周知文・対応ToDoまでをまとめて整理できる法改正対応セットもあわせてご検討いただけます。契約審査・コーポレート法務まで含めて幅広く使いたい場合は、法務AIプロンプト集100選から確認するのがおすすめです。

次回(第18話)は「人事労務相談にChatGPTを使う方法|懲戒・休職・ハラスメント対応の初期整理」を予定しています。事実整理、論点抽出、初動対応、記録化、弁護士相談前の整理など、人事労務相談でAIを使う場合のポイントを整理する予定です。

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法務実務にそのまま投入しやすいAIプロンプト集に加え、 契約受付、契約管理、過去相談検索、契約書整形、マスキングまで、 LegalOSシリーズも順次公開しています。

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