【設計テンプレ付】ChatGPTプロンプト設計の黄金則｜段階化×出力制御×検証ループ

【設計テンプレ付】ChatGPTプロンプト設計の黄金則

段階化×出力制御×検証ループ

AI時代の法務DXで本当に差がつくのは「聞き方」の技術です

🎯はじめに：なぜ今、プロンプト設計なのか？

ChatGPTを導入して1年半。最初は「契約書の作成が早くなった」程度の印象でしたが、最近ではプロンプト設計の巧拙が業務効率を左右することが明確になってきました。

同じChatGPTを使っているのに、ある部署では「期待外れ」と評価される一方で、別の部署では「なくてはならないツール」になっている。この差を生むのが設計されたプロンプトの存在です。

🏛️Prompt設計三原則：成功する組織の共通点

1原則①：段階化（ステップ・バイ・ステップ）

複雑な法務案件を一度にすべて処理させようとしても、AIは混乱します。人間と同じように、段階を踏んで思考させることが重要です。

❌ 悪い例：

この契約書をレビューして問題点を教えて

✅ 良い例：

【第1段階】まず契約書の基本構造を整理
【第2段階】リスク条項を特定
【第3段階】優先度をつけて対応策を提案

2原則②：指示明確化（コンテキスト・イズ・キング）

AIに「空気を読め」は通用しません。前提条件、出力形式、品質基準を明示することで、期待する結果に近づけます。

必須の明示項目：

背景情報（会社規模、業界、特殊事情）
出力形式（箇条書き、表形式、分量）
想定読者（経営陣、現場担当者、外部弁護士）
品質要求（法的正確性、実務適用性）

3原則③：再現性重視（テンプレート化＋継続改善）

「今回たまたま良い結果が出た」では組織的活用につながりません。誰が使っても一定品質を保てる仕組み作りが必要です。

📊プロンプトの階層設計：4段階アプローチ

第1段階：文脈理解（事実整理・背景確認）

目的： AIに正確な前提条件を理解させる
重要度： ★★★★★（ここで失敗すると全て台無し）

【案件概要】

– 取引内容：[具体的な業務・サービス]

– 契約金額：[規模感]

– 契約期間：[開始〜終了]

– 特殊事情：[業界特性、過去トラブル等]

【当社の立場】

– 発注者/受注者の別

– 主要な期待・懸念事項

– 他の関連契約との関係

【分析の前提】

この情報をもとに、以下の観点で分析してください：

[具体的な分析視点を列挙]

第2段階：法的観点の抽出（論点提示）

目的： 法的リスクを体系的に洗い出す
重要度： ★★★★☆

第1段階で整理した事実関係をもとに、

以下の法的論点について分析してください：

【必須チェック項目】

□ 契約の成立要件・有効性

□ 履行不能・遅延リスク

□ 損害賠償・責任制限

□ 解除・終了条件

□ 知的財産権の取扱い

【出力形式】

| 論点 | リスクレベル | 根拠 | 対応要否 |

|——|————-|——|———|

※リスクレベルは「高・中・低」で評価

第3段階：意思決定補助（選択肢と評価）

目的： 経営判断に必要な選択肢を整理
重要度： ★★★★★（最も価値の高い段階）

第2段階で特定した法的論点をふまえ、

以下の選択肢を検討してください：

【Option A】契約締結GO

– メリット：[具体的な利益]

– デメリット・リスク：[許容可能な範囲]

– 追加条件：[リスク軽減策]

【Option B】条件修正での締結

– 修正すべき条項：[優先度順]

– 修正案：[具体的な文言]

– 交渉戦略：[相手への説明ロジック]

【Option C】契約見送り

– 見送り理由：[リスクvs利益の評価]

– 代替案：[別の取引構造など]

【推奨案】

総合的には[A/B/C]を推奨。理由は…

第4段階：出力形式変換（報告・翻訳・要約）

目的： ステークホルダー別に適切な形で情報を整理
重要度： ★★★☆☆

これまでの分析結果を、以下の読者向けに変換してください：

【経営陣向け（1分で読める）】

– 結論：GO/NO-GO/条件付きGO

– 重要リスク：TOP3のみ

– 必要アクション：具体的な次のステップ

【事業部向け（実務で使える）】

– 契約交渉のポイント

– 社内調整が必要な事項

– スケジュール・手続き

【法務部内向け（網羅的）】

– 全論点の詳細分析

– 参考判例・ガイドライン

– 類似案件との比較

🔄検証ループ：品質担保の仕組み

Level 1：AI自己チェック

【品質検証プロンプト】

これまでの分析について、以下の観点で自己評価してください：

1. 論理的整合性（1-10点）

2. 事実関係の正確性（1-10点）

3. 法的解釈の妥当性（1-10点）

4. 実務適用性（1-10点）

総合評価が32点未満の場合は、問題点を特定し改善案を提示してください。

Level 2：人間チェック

担当者レビュー： 事実関係、分析の方向性
上司承認： 法的判断、推奨案の妥当性
専門家確認： 高リスク案件の最終チェック

Level 3：継続改善

成功事例の蓄積： 効果的なプロンプトパターンをライブラリ化
失敗分析： 期待外れの結果から改善点を抽出
定期見直し： 月1回のプロンプト改善ミーティング

🔧実践テンプレート：今すぐ使える設計パターン

パターン1：契約書レビュー（標準型）

# 契約書レビュー｜4段階分析プロンプト

## 第1段階：契約概要の整理

以下の契約書について、基本情報を整理してください：

【契約書】

[PDFテキストまたはOCR結果を貼り付け]

【整理項目】

– 契約の種類・目的

– 当事者（当社の立場）

– 主要な権利義務

– 契約期間・金額

– 特約事項

## 第2段階：リスク分析

第1段階の整理をもとに、以下の視点でリスクを分析：

【チェック項目】

□ 責任・損害賠償条項

□ 解除・期間途中終了条件

□ 知的財産権・機密保持

□ 準拠法・紛争解決条項

□ 不可抗力・事情変更

【出力形式】

| 条項 | リスクレベル | 問題点 | 影響度 |

## 第3段階：対応策の検討

第2段階で「中」以上のリスクについて対応策を検討：

【対応オプション】

1. 条項修正による対応

2. 社内体制での対応

3. 保険等での対応

4. リスク受容

## 第4段階：報告書作成

経営陣向けの意思決定資料（A4・1枚）を作成してください

パターン2：法改正影響分析（情報収集型）

# 法改正影響分析｜段階的調査プロンプト

## 第1段階：改正内容の要点整理

[法改正情報のURL等を入力]

【整理項目】

– 改正の背景・目的

– 主要な変更点（5項目以内）

– 施行日・経過措置

– 対象となる事業者

## 第2段階：自社への影響度評価

第1段階の内容から、以下の観点で影響を評価：

【評価軸】

– 直接的影響（法的義務の変更）

– 間接的影響（取引慣行の変化）

– 競合他社への影響

– 顧客・取引先への影響

【影響度】高・中・低で評価

## 第3段階：対応策の立案

影響度「高」「中」の項目について、具体的対応策を立案：

【対応策】

– 社内規程の改正要否

– 契約書ひな形の修正要否

– 社内研修の必要性

– 外部専門家への相談要否

## 第4段階：実行計画の策定

対応策を時系列で整理し、実行可能な計画に落とし込む

🤝応用：ChatGPTとClaudeを併用した”役割分担プロンプト”

Claude	精密分析・論理的検証特化	契約条文の詳細分析法的論点の体系的整理リスク評価の定量化長文の要約・構造化

併用ワークフロー例

Step 1：ChatGPTで論点・選択肢を幅広く抽出
Step 2：Claudeで法的正確性・論理性を検証
Step 3：ChatGPTで説明資料・プレゼン資料を作成
Step 4：Claudeで最終的な品質チェック

⚠️失敗パターンと対策：現場の落とし穴

失敗パターン1：情報過多による判断麻痺

症状： 180ページの分析資料ができたが、「結局どこが重要？」状態

対策：エグゼクティブサマリー優先設計

【改善プロンプト】

重要度スコア（1-10）をつけて、上位5項目のみを特定。

各項目を30秒で説明できる要約を作成してください。

失敗パターン2：段階間の論理破綻

症状： 第3段階で「一括管理が最適」、第4段階で「個別管理が必要」と矛盾

対策：整合性チェック段階を強制挿入

【整合性チェック段階】

これまでの分析結果について、以下の法令間での矛盾がないか検証：

・建設業法との整合性

・労働安全衛生法との整合性

・下請法との整合性

失敗パターン3：AI出力の品質バラツキ

症状： 同じプロンプトで「高・中・低」とリスク評価がバラバラ

対策：複数回実行＋一致度確認

【品質担保フロー】

同一プロンプトを3回実行

結論の一致度を測定

80%以上一致→採用、未満→人間判断

一致度ログを記録してプロンプト改善

📈効果測定：ROIを意識した改善サイクル

指標	測定方法	目標値
分析精度	後日検証での指摘漏れ率	5%以下
処理時間	従来手法との比較	50%短縮
再現性	同一案件での結果一致率	90%以上
満足度	利用者アンケート	4.0以上（5点満点）