ChatGPT・Claude等の生成AIを法務業務で活用する企業が増える一方で、「単発的なプロンプトでは複雑な法的判断を支援しきれない」という課題が顕在化しています。本記事では、契約書レビューや法改正対応などの実務で使える多段階プロンプト設計法を体系的に解説し、具体的なテンプレートと実装方法を提供します。

1. なぜ従来の単発プロンプトは限界なのか？

2025年現在、企業法務の現場では生成AIの活用が急速に普及しています。しかし、多くの法務担当者が直面しているのは、「単発的なプロンプトでは複雑な法的判断を支援しきれない」という現実です。

法務業務特有の複雑性

法務の現場では、単純な情報検索や定型的な文書作成とは異なる、多層的な思考プロセスが求められます。典型的な法務判断プロセスは以下の通りです：

1. 事実関係の整理 → 何が問題となっているのか
2. 適用法令の特定 → どの法律・規則が関係するのか
3. 条文の解釈 → 法的要件は何か
4. 事実への適用 → 要件を満たすか
5. リスク評価 → どの程度のリスクがあるか
6. 対応策の検討 → どう対処すべきか

従来の単発プロンプトは、この一連の思考プロセスを一度に処理しようとするため、以下の問題が生じます。

単発プロンプトの3つの問題点

2. 多段階プロンプトの基本構成【4つの要素】

多段階プロンプト設計法は、法務業務を以下の4つの基本要素に分解します。

実装例：契約条項の分析

以下、具体的な契約条項を題材に、4段階の実装方法を示します。

第1段階：導入（Problem Framing）

第2段階：文脈形成（Context Building）

第3段階：目的指示（Objective Direction）

第4段階：出力制御（Output Control）

3. 代表パターン：要約→評価→提案→翻訳【実務で最も使われる4段階】

法務業務で最も活用されている多段階プロンプトのパターンが「要約→評価→提案→翻訳」の4段階構成です。契約書レビュー、法改正対応、紛争対応など幅広い業務に応用可能です。

パターン概要

実装例：契約書レビュー

第1段階：要約（Summary）

第2段階：評価（Evaluation）

第3段階：提案（Proposal）

第4段階：翻訳（Translation）

パターンの応用範囲

この4段階パターンは、以下の法務業務に幅広く適用可能です：

4. 「法務の推論型業務」との親和性

規程解釈への応用

法務において最も頻繁に行われる業務の一つが、社内規程や法令の解釈です。多段階プロンプトはこの業務と高い親和性を持ちます。

多段階プロンプトによる改善例（就業規則の解釈）

法改正影響分析の体系化

法改正影響分析においても、多段階プロンプトは威力を発揮します。以下のプロセスで体系的に分析できます：

条文比較の高度化

従来の条文比較は表面的な文言の違いにとどまることが多かったのですが、多段階プロンプトにより、より本質的な比較が可能になります。

5. 実装時の注意点【AIの限界と法的責任】

AIの限界を理解した設計

2025年現在、生成AIには以下のような技術的限界が存在するため、これを踏まえた設計が必要です。

法的責任の明確化

多段階プロンプトを活用する際は、AI出力の法的責任を明確にする必要があります。

継続的改善体制の構築

多段階プロンプトの効果を最大化するため、以下のPDCAサイクルを確立することが重要です。

6. よくある質問（FAQ）

7. まとめ：思考補助AI時代の新スタンダード

多段階プロンプト設計法は、単なる技術的手法を超えて、AI時代の法務業務の新しいスタンダードとなりつつあります。

法務部門がAI時代において付加価値を提供し続けるためには、多段階プロンプト設計法の習得と実践的活用が不可欠です。技術と法的専門性を適切に組み合わせることで、従来では不可能だった高度な法務サービスの提供が実現します。