このページの要点
- 体裁は整うが、事業の実際の流れと取引条件の確認が残る
- 3依頼者分・59件が13の型に分かれた（依頼者は1〜3）
- 古い法律名・消費者契約法・法定記載の抜けは、記録では確認できなかった
- 下書きの良い点もある。AIを使うなではなく、確かめて仕上げる
このページの結論
- AIで作った契約書・規約の下書きは、契約書らしい体裁には仕上がる。ただ、点検記録（3依頼者分）では59件の指摘が13の型に分かれ、事業の実際の流れ・取引条件・法令との整合は人が確かめて直す必要があった。
- 件数の多い型は、運営者を守る条項の抜け（11件）、事業の実態と書面のずれ（8件）、取引の流れの規定不足（8件）。ただし依頼者は1〜3で、AIの下書き全体の誤り率を示す数字ではない。
- 下書きには評価できる点もあった。「AIを使うな」ではなく、「AIで作った下書きは、確かめて仕上げる」が、このサイトの立場である。
点検記録から見えたこと：体裁は整い、直す点が残る
生成AIに契約書や利用規約の下書きを作らせると、条の見出し、前文、定義、一般条項まで、契約書らしい形がひと通り揃った文書が短時間で出てきます。事務所が点検・仕上げをした書類で繰り返し見つかった誤りの型を調べると、見つかったのは「形が整っていない」ことよりも、「形は整っているのに、その事業の実際の流れや取引条件と合っていない」ことでした。［1］
たとえば、代金を一括で受け取る取引なのに、分割払いを前提にした条項が混ざっている。譲渡しない意図の資産を、譲渡する範囲に含めるように読める。金額を定める別紙が空欄のまま。こうした点は、文章としては自然に読めるため、書いた本人が読み返しても気づきにくい性質があります。
このページでは、AIで作った下書きの点検記録にあった指摘を、型と件数で整理します。個別の型の詳しい説明は、各ページに分けています。あわせて、記録では確認できなかった型も、事実どおり書きます。「AIはこういう間違いをしやすい」と言い切れる材料があるかどうかを、先に正直に示しておくためです。
なお、ここでいう「AIで作った下書き」とは、点検記録の文言でAIが作成した初稿であると確認できたものだけを指します。記録のない書類の話は、「この種類の書類でよく見つかる誤り」として別のページに分けて書きます。
この数字の範囲：3依頼者分・6本の点検記録
数えたのは、事務所が点検・仕上げをした書類のうち、点検記録（条項ごとに問題点・根拠・直し方を書いた報告書や、修正の説明書）の文言から「AIで作成した下書き」の点検であることが確認できた6本です。依頼者でいえば3依頼者分で、指摘は合計59件でした。書類の種類は、会員制サービスの約款・会則・会員向け利用規約、コンサルティング業務委託契約書、事業譲渡契約書の三つです。
書類の種類ごとの点検記録の件数（AIで作った下書きの点検記録）
| 型 | 件数 | 依頼者数 | 補足 |
|---|---|---|---|
| 会員制サービスの約款・会則・会員向け利用規約（3文書） | 29件 | 1依頼者例 | 約款9件・会則7件・規約12件・3文書にまたがる役割分担1件 |
| コンサルティング業務委託契約書（受託者側） | 10件 | 1依頼者例 | 受託者の立場からの点検 |
| 事業譲渡契約書（譲渡人側） | 20件 | 1依頼者例 | 譲渡人の立場からの点検 |
3依頼者分の点検記録のうち。どの書類も1依頼者の記録なので、書類ごとの件数は例として読み、他の書類へ広げません。
この範囲には、はっきりした限界があります。第一に、母数が小さいことです。どの書類の種類も1依頼者の記録なので、「会員向けの規約にはこの誤りが多い」といった傾向としては読めません。第二に、事務所が点検・仕上げをした書類だけを数えているため、AIで作った下書き全体のうち何割に誤りがあるか、という割合は分かりません。
第三に、プライバシーポリシー、特定商取引法に基づく表記、秘密保持契約、受講契約書などは、AIの下書きとして点検した記録が確認できていないため、この表に含まれていません。これらの書類で点検の際によく見つかる誤りは、別のページで「この種類の書類でよく見つかる誤り」として扱います。AIの下書きの件数とは混ぜません。
誤りの型と件数：13の型に分かれた59件
指摘を一つずつ「どんな誤りか、なぜ問題か、どう直したか」の形に分け、似たものを同じ型にまとめると、13の型になりました。1件の指摘に複数の側面がある場合は、主な型を1つだけ数えています。下の表は、その件数と、型が出た依頼者の数です。
誤りの型ごとの件数（AIで作った下書きの点検記録 3依頼者分・59件）
| 型 | 件数 | 依頼者数 | 補足 |
|---|---|---|---|
| 運営者を守る条項の抜け（禁止事項・除名・反社会的勢力の排除・秘密保持など） | 11件 | 2依頼者 | 会員間トラブルや情報流出への手当て |
| 事業の実態・意図と書面が合わない | 8件 | 1依頼者例 | 譲渡する範囲、承継の切り分けなど |
| 取引の流れの規定不足（承認・決済・更新・退会・返金・代金と引渡し） | 8件 | 2依頼者 | 出口までの流れが書かれていない |
| 責任の制限や保証の過不足 | 6件 | 3依頼者 | 上限・請求期間・競業避止・表明保証 |
| 標準的な条項・定義語の不足 | 5件 | 2依頼者 | 定義・完全合意・分離可能性・存続など |
| サービス内容・特典の変更と停止の権限の不足 | 4件 | 1依頼者例 | 変更・中止・終了の権限と免責 |
| 書類間・本文と別紙の役割分担、食い違い | 3件 | 2依頼者 | 約款・会則・規約の役割、本文と別紙 |
| 権利関係の抜け（成果物・投稿・AI学習など） | 3件 | 2依頼者 | 著作権の帰属、投稿の利用許諾 |
| 許認可・有資格者の独占業務との境界 | 3件 | 2依頼者 | 業務範囲の書き方、指定が移らない点 |
| 空欄・矛盾・計算不能 | 2件 | 1依頼者例 | 金額表の空欄、違約金の算式の逆転 |
| 個人情報・機微な情報の扱い | 2件 | 1依頼者例 | 副次的に触れた記録を含めると4件・2依頼者 |
| 別の文脈の言い回しの混入 | 2件 | 1依頼者例 | 個人契約用の事由、不正確な法令の言及 |
| 管轄の固定・不備 | 2件 | 2依頼者 | 特定の裁判所に固定、専属的合意管轄になっていない |
3依頼者分の点検記録のうち59件。1件につき主な型を1つだけ数えた件数です。依頼者数が1の型には「例」の印が付き、傾向としては読みません。
表の読み方で注意していただきたいのは、件数の山が「実務上あるべき条項が足りない」という指摘に偏っていることです。運営者を守る条項、取引の流れ、変更と停止の権限、標準的な条項の抜けは、主に会員制サービスの三文書から出ており、他の書類にそのまま当てはまるとは限りません。
一方、「事業の実態や意図と書面が合わない」「空欄・矛盾がある」は、数こそ少ないものの、このサイトの軸に直結する型です。条文の形は整っていても、実際の事業の流れに当てはめると動かない。この種の誤りは、型として名前を付けておくと見つけやすくなります。次の六つの案内は、型をまとめて読めるように分けたページです。
13件2依頼者分
事業の実態との不一致・空欄・独占業務との境界
書面の体裁は整っていても、事業の実際の流れや意図と条文が合わない例、金額表の空欄、業務範囲の書き方。
AIの下書きの点検記録この型を詳しく読む
それぞれのページでは、型の説明、根拠となる法令や公的資料、見つけ方、直し方の条文例を、「AIの下書き、問題点、直した書き方」の三段で対比しています。自分の書類に近い型から読んでいただければ十分です。書類の種類別のチェックリストから入る方法もあります。
AIに契約書を分析させたときの誤りは、別に数える
点検記録の中には、契約書の下書きではなく、「AIに契約書を分析させた結果」が点検の対象になっていたものが1本あります。持参されたAIの分析（全条項を精査したという体裁のもの）が、点検する契約書そのものと合っていなかった、という内容です。これは契約書の下書きの誤りではないので、上の59件には入れず、別の枠で数えています。
AIの分析結果の点検AIに契約書の分析をさせたときの例として
AIの分析が、実際の書面と合っていなかった例（1依頼者・6件・3つの型）
見つかった型は三つです。分析が挙げた条番号と条名の組がほとんど合っていなかった例（3件）、分析の前提が点検対象の書面の内容ではなかった、または書面に一度も出てこない用語を前提にしていた例（2件）、書面の実際の重要論点が一つも出てこなかった例（1件）でした。
分析は「全条項を精査した」という見た目だったため、そのまま使うと、実在しない条を修正対象にしたり、肝心の条項への手当てが後回しになったりするおそれがありました。確かめ方は、原本との照合という単純な作業です。手順はAIの回答・分析の確かめ方に書いています。
1依頼者の記録のうち6件。1依頼者のみの例なので、AIの分析一般の傾向としては書きません。
記録で確認できなかった型：「AIはこうしやすい」とは言えないもの
誤りの型として思い浮かびやすいものの中に、AIで作った下書きの点検記録には指摘がなかったものがあります。指摘がないことは、誤りがないことの証明ではありません。ただ、記録で確かめられないことを「AIはこの誤りをしやすい」と書くのは正確ではないので、確認できていないことを事実どおり書き分けます。
記録で確認できなかった型と、このサイトでの扱い
| 型 | AIの下書きの点検記録 | このサイトでの扱い |
|---|---|---|
| 古い法律名・制度のまま | 指摘なし | 製造委託・取引基本契約書で「この種類の書類でよく見つかる誤り」として別に扱う |
| 存在しない条文・ずれた条番号を引いている | 契約書の下書きでは指摘なし（AIの分析では別枠で確認） | AIの分析の確かめ方として別のページで扱う |
| 消費者契約法で無効になる免責・違約金・解約制限 | 指摘なし | 受講契約書などの「よく見つかる誤り」と、法令上の確認点として扱う |
| 法律で必要な記載の抜け | 指摘なし | 特定商取引法に基づく表記などの「よく見つかる誤り」として扱う |
| 外国の法律・慣行を前提にした言い回し | 指摘なし（個人契約用の条項の混入は確認） | 混入の型として組み立ての不備のページで扱う |
| 定義した言葉が条ごとに違う意味 | 定義条項が無かった1件のみ | 1件だけなので傾向としては書かない |
「指摘なし」は、3依頼者分の点検記録に該当する指摘がなかったという意味です。
これらの論点が重要でないわけではありません。むしろ、返金や解約の定めを置く書類では消費者契約法、通信販売の表示では特定商取引法、取引先の書式では法律名の改称など、人が確かめるべき点として欠かせません。それを、AIで作った下書きの誤りとしてではなく、書類の種類ごとの確認点として、根拠の区分を分けて書いていきます。
書き分けは、読者の判断を誤らせないためのものです。たとえば「AIで作った規約は消費者契約法に反しやすい」と書けば、記録にない傾向を作り出してしまいます。反対に、AIで作った書類に法令上の確認点が残る可能性を否定することも、記録からは言えません。確認できる範囲だけを書く、という方針です。
下書きにも、評価できる点があった
点検記録を読み返すと、下書きの全体を否定する評価はありませんでした。コンサルティング業務委託契約書の記録は、受託者を守る観点からは全体として完成度が高いと評価し、準委任であることと成果を保証しない旨の明示、賠償額の上限、ノウハウの帰属、追加費用の単価、有資格者の業務の除外、標準的な秘密保持などを、良い点として挙げています。
会員制サービスの約款・会則・規約の記録も、初稿としては一定の体裁が整っていて、方向性は悪くないという趣旨でした。事業譲渡契約書の記録も、一応の体裁があることを前提に、事業の実態とのずれを一つずつ挙げています。そのうえで、締結前に直すべき点が残った、というのが共通しています。
つまり、AIの下書きは「出発点としては使える」ことが多く、点検と仕上げで足りないところを補う、という使い方が現実的です。AI事業者ガイドラインも、AIを利用する事業者に対して、出力の精度とリスクを理解したうえで使うこと、個人情報や機密情報を不適切に入力しないことを求めています。{R(1)}これは法的な義務ではなく自主的な指針ですが、AIで作った書類を確かめて使う、という考え方と同じ方向です。
下書きを受け取ったら、最初に確かめる三つ
- 事業の実際の流れ（申込み、支払い、提供、解約、返金）を紙に書き、条文を一つずつ照合したか
- 金額・期日・範囲の欄と別紙が埋まっていて、数字が互いに矛盾しないか
- 条番号・法令名・専門用語が、書面と現行の条文に実在するか
件数の読み方と、このサイトの立場
よくある疑問と回答数字を読むときの疑問
件数が多い型ほど、重要なのですか。
いいえ。件数は、点検記録の中で指摘が数えられた回数にすぎません。指摘が1件でも、署名後に直しにくい型（たとえば許認可が移らないことの手当てがない）はあります。件数と重要度は別のものとして読んでください。
依頼者が1の型は、意味がないのですか。
傾向としては読めませんが、確かめる観点としては役に立ちます。事業の実態とずれる、金額表が空欄になる、といった型は、どの書類でも起こり得る確認点として、チェックリストに入れています。
自分の書類の種類が、表にありません。
表にない書類は、AIの下書きとして点検した記録が確認できていない書類です。その場合は、「この種類の書類でよく見つかる誤り」のページと、書類の種類別のチェックリストで確かめてください。
母数が小さいなら、数字を出す意味はありますか。
母数を示したうえで出すことに意味があります。「何件のうち何件」と書けば、読む側が数字の重さを自分で判断できます。母数を伏せて「多くの書類で」と書くことのほうが、判断を誤らせます。
ここまでの数字は、次の三点を前提に読んでください。まず、母数は3依頼者分で、型ごとの依頼者数は1〜3です。次に、事務所が点検・仕上げをした書類に限った数字で、全体の誤り率ではありません。そして、記録の件数は「あるべき条項が足りない」という指摘に偏っており、法令違反の指摘は多くありません。
このサイトの立場は、AIを使うことを否定するものではありません。事務所自身も、調べものや下書きの整理にAIを道具として使っています。そのうえで、法律と事業の実態を理解した人が確かめて仕上げなければ、いざというときに使える書面にならない、ということを、見つかった誤りの型と根拠で示していきます。
AIで作った下書きの点検は、点検と仕上げの流れに、渡していただく資料と進め方を書いています。専門家の関与の線引きは弁護士法72条のページで、疑問のまとめはよくある質問で整理しています。
取引先との契約に「生成AIの利用ルール」を入れたい方は、読者が別になります。業務委託でAIの利用を禁止するか条件付きで認めるかは業務委託の生成AI利用条項、社内外のルールづくりはAI利用ルールの作り方へお進みください。AIサービスを提供する側の規約と契約の全体像は、生成AI利用規約の作り方と契約書の全体像にまとめています。
書類の種類ごとの関連記事も用意しています。プライバシーポリシーの不備はプライバシーポリシーのよくある不備、特定商取引法に基づく表記は特定商取引法に基づく表記の書き方、相手方から渡された秘密保持契約は相手方のNDA案を点検する手順が参考になります。
裁判例についても触れておきます。裁判所の裁判例検索で、AIで作った契約書の効力が争われた事案や、生成AIの利用に関する契約・規約の解釈が争われた事案を調べましたが、確認できませんでした。確認できる裁判例はまだ少ない状況ですので、本文では裁判例を根拠にした断定は書かず、法令と公的資料を根拠にしています。［2］
点検や仕上げをご希望の場合は、渡していただく資料と進め方を先にご覧ください。料金は、このページの下に出る案内枠の料金表で確認できます。
根拠・出典
- ［1］AI事業者ガイドライン（総務省・経済産業省）第1.2版（令和8年3月31日）。AI利用者の取組事項（出力の精度とリスクの理解、個人情報・機密情報を不適切に入力しないこと）を参照 https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/kenkyu/ai_network/02ryutsu20_04000019.html（確認日：2026年10月23日）
- ［2］裁判所「裁判例検索」全文検索で、AIで作成した契約書の効力やAI利用の契約・規約の解釈が争われた事案を調べた結果を参照 https://www.courts.go.jp/hanrei/search1/index.html（確認日：2026年10月23日）
- ［3］e-Gov法令検索（デジタル庁）法令の現行条文を無料で確認できる公式の検索サービス https://laws.e-gov.go.jp/（確認日：2026年10月23日）
よくあるご質問
AIで作った契約書は無効ですか。
AIで作ったことだけで、契約書が無効になるわけではありません。契約が成立したかどうか（合意があったか）と、その内容が有効かどうか（法令に反していないか、公序良俗に反していないか）は別の問題で、どちらも書面の内容と事情で決まります。作成にAIを使ったかどうかは、これらを決める要素ではありません。ただ、書面が事業の実際の流れと合っていなければ、有事に期待した働きをしないことはあります。個別の書面が有効かどうかは、書面と事情を見なければ言えません。
どのAIサービスを使ったかで、誤りの出方は違いますか。
点検記録には、特定のサービス名の記載はなく、「AIで作成した初稿」と書かれているだけでした。そのため、サービスごとの違いについては、記録から言えることがありません。見つかった型は、使ったサービスではなく、書面と事業の実態を突き合わせたときのずれから出てくるものでした。どのサービスで作った下書きでも、確かめる手順は同じです。
どんな書類で誤りが多いのですか。
記録で件数が多かったのは、会員制サービスの約款・会則・規約（29件）と、事業譲渡契約書（20件）です。ただし、どちらも1依頼者の記録なので、「この書類に多い」という傾向とは読めません。また、記録のない書類（特定商取引法に基づく表記、秘密保持契約、受講契約書など）については、AIの下書きの誤りとしてではなく、この種類の書類でよく見つかる誤りとして別のページに書いています。
AIで作った契約書について、裁判例はありますか。
裁判所の裁判例検索で調べた範囲では、AIで作成した契約書の効力が争われた事案や、生成AIの利用に関する契約・規約の解釈が争われた事案は、確認できませんでした。確認できる裁判例はまだ少ない状況です。そのため、このサイトでは、法令の条文と、官公庁の公表資料を根拠にして書いています。
自分で確かめられる範囲は、どこまでですか。
条文の確認は、e-Gov法令検索で無料でできます。AIが挙げた条番号と条名を書面と照合すること、専門用語が書面に実在するかを検索することも、ご自身で行えます。手順は、AIの回答・分析の確かめ方のページに書いています。一方、事業の実際の流れと条文が合っているかは、事業を知るご本人にしか分からない部分が大きいので、流れを紙に書き出して一つずつ照らす作業が欠かせません。
あわせて読みたいページ
本ページは一般的な情報提供です。個別の書類が有効か無効か、どの条項を直すべきかは、事業の実際の流れ、取引の相手、書類の全体の構成によって異なります。書き方の例として紹介している内容は、型として作り直した一般的な例で、特定の事業者や書類を示すものではありません。条文は e-Gov法令検索（法令API）で2026年10月23日時点のものを確認しています。参考: e-Gov法令検索 / 文化庁 / 個人情報保護委員会 / 法務省 / 消費者庁
