弁護士が口述した書面や報告の内容を音声から文字にし、事務所の書式にそろえた下書きにして、事務職員の清書を速くする

処理の起点を決める

録音が共有フォルダの受付場所に置かれたことを起点にします。 弁護士が録音を終えてファイルを置けば、その場で処理が始まります。1日1回まとめて処理する形にはしません。 夕方にまとめて流すと、翌朝まで下書きができず、今と同じ待ちが残ります。

置き場所は1か所にします。ICレコーダーから取り込むもの、スマートフォンから送るもの、どちらも同じ受付場所に入れます。経路ごとに場所を分けると、どちらかの見張りが止まったときに気づけません。

処理が終わった録音は、事件のフォルダへ移します。 移すのは下書きの作成まで成功したときだけです。受付場所に残っている本数が、そのまま未処理の本数になります。 事務局は朝にここを見れば、溜まっているかどうかが分かります。

入力データを集める

質を決めるのは、2行目と3行目です。 事件番号から依頼者名と相手方が引けなければ、宛先も件名も空のままです。固有名詞の一覧が無ければ、依頼者の珍しい名字は、それらしい別の字で文字になります。

指示の言葉の一覧は、弁護士ごとに違います。 「改行」と言う人もいれば「次の段落」と言う人もいます。最初の1か月で、弁護士ごとの言い回しを集めて一覧に足します。 これが無いと、指示が本文に残ります。

データの取得方法を決める

事件番号は、録音の冒頭で読み上げてもらいます。 「事件番号2026の123、経過報告」のように話してから本文に入る、という決まりを弁護士にお願いします。処理はまず冒頭の数十秒だけを見て事件番号を拾い、事件の一覧を引きます。

高速文字起こしは、1回の呼び出しで結果が返ります。 送るのは音声と、locales に ja-JP、phraseList に固有名詞の一覧を入れた定義だけです。言語を指定しないと、多言語のモデルが言語を判定する動きになるので、日本語と分かっている口述では指定します。

フレーズリストは2,000語を超えないようにします。 公式の説明では、2,000語を超える一覧が要るときはカスタムのモデルを検討するよう書かれており、一覧が長いほど精度と速さに影響するとされています。事務所の全事件の名前を入れず、その事件の分だけを渡すのはこのためです。

1つ注意があります。フレーズリストはバッチ文字起こしでは使えません。 長い録音をまとめて流すバッチの方式に切り替えると、固有名詞の一覧が効かなくなります。本記事が高速文字起こしを選ぶ理由の1つがここです。

AIへ渡す前に整形する

1. 形式の確認 … 対応する形式か確かめます。スマートフォンの録音アプリの形式によっては、対応形式に変換してから送ります
2. 長さと大きさの確認 … 5時間未満・500MB未満の範囲かを見ます。口述では超えませんが、録音の止め忘れで長くなったものを先に弾きます
3. 冒頭の事件番号の拾い出し … 冒頭だけを先に文字にし、事件番号の形の文字列を探して事件の一覧と照らします
4. 固有名詞の一覧の準備 … 事件の情報から名前・会社名・裁判所名を取り出し、事件ごとの一覧と合わせてフレーズリストにします
5. 1本に複数の件が入っていないかの確認 … 「次の件」「別件で」と言って事件が変わる録音は、そこで区切ります
6. 無音と雑音の確認 … 無音が長い、雑音が大きい録音は、文字にしても役に立たないので先に印を付けます

3番目で事件が引けなかったときに、先に進めないでください。 事件が分からないまま下書きを作ると、宛先も件名も推測で埋まり、別の事件の名前が入った文書ができます。引けなかった録音は、事件を選んでもらうために事務職員に回します。

5番目は、弁護士の口述の癖から必要になります。 移動中に3件分をまとめて吹き込む人がいます。区切らずに1本の下書きにすると、別の依頼者の話が同じ報告書に入ります。 守秘の面で最も避けたい失敗です。

AIに処理させる

させるのは、文字になった口述を4つに取り分け、確かめるべき箇所を列挙することです。 文章を書き直すことはさせません。

「口述の語順と言い回しを変えない」が、いちばん大事な制約です。 生成AIは話し言葉を書き言葉に整えようとし、弁護士が意図して選んだ「思料します」のような言い回しも書き換えます。 書き換えたかどうかは、録音を全部聞かない限り見分けられません。

整えてよいのは、句読点と、言いよどみ（「えー」「あの」）の除去だけにします。それ以上の整え方は、清書のときに人が行います。

4行目が実務でよく起きます。 「前回の報告書の第2項と同じ文で」と口述されると、生成AIはそれらしい文を作ります。前回とは違う文ですが、自然なので気づかれません。

指示内容を固定する

あなたは法律事務所の事務局で、弁護士の口述の文字起こしを
清書の下書きに取り分ける担当です。
文章を書き直すことは仕事に含まれません。

【取り分ける4つ】
1. header ...... 宛先、件名、事件名、報告日、文書の種類
2. paragraphs .. 書面に載せる本文の段落
3. directives .. 口述中の指示（改行、段落、括弧、削除、取り消し、引用、
                 「前の〇〇と同じ」など）
4. checks ...... 人が録音で確かめるべき箇所

【本文の扱い】
- 口述の語順と言い回しを変えないでください。
  書き言葉に整える、敬語を直す、より適切な表現に替えることをしないでください。
- してよいのは、句読点を付けることと、「えー」「あの」などの
  言いよどみを除くことだけです。
- 言い直し（「いや、今のは取り消して」「訂正します」）があれば、
  取り消された部分を本文から除き、directives に記録してください。

【checks に必ず入れるもの】
- 数字・日付・金額・条文の番号・証拠の番号を含む箇所はすべて。
- 固有名詞のうち、固有名詞の一覧にないもの。
- confidence が {threshold} 未満のフレーズ。
- 弁護士が口述の中で迷った箇所（「何条だったか」「確認して入れて」など）。

【厳守事項】
- 記載がなければ「不明」とし、推測で埋めないでください。
- 数字を計算や前後の文脈で直さないでください。聞こえたとおりに書き、
  checks に入れてください。
- 固有名詞を、一覧の似た名前に寄せて直さないでください。
- 「前の報告書と同じ文」のような指示は、文を作らず directives に残してください。
- header は、口述にあればそれを使い、無ければ事件の情報から入れ、
  source に dictation か case_record かを書いてください。
- 別の事件の話が混ざっていると判断したら、取り分けをせず
  mixed_cases を true にしてください。

【文字起こし（フレーズごと、時刻と確からしさ付き）】{phrases}
【事件の情報】{case_record}
【固有名詞の一覧】{phrase_list}
【この弁護士の指示の言い回し】{directive_words}

「書き換えない」を3通りに書いているのは、1通りでは足りないからです。 「言い回しを変えない」とだけ書くと、敬語や語尾を直します。直してよいことを句読点と言いよどみの2つに限定し、それ以外を全部禁じます。

{threshold} の値は、運用しながら決めます。 公式のページでは、高速文字起こしの confidence はフレーズごとの値として例示されていますが、値の範囲や意味は定義されていません。 最初は低めに置き、事務職員が直した箇所と照らして調整します。

出力形式を固定する

構造化出力（JSON スキーマに沿った出力）で受け取ります。 Azure OpenAI の構造化出力では、strict: true を付けたスキーマに応答が従い、すべての項目を必須にし、additionalProperties: false を付ける必要があります。省略したい項目は、null を許す型にして表します。

{
  "case_no": "2026-123",
  "mixed_cases": false,
  "header": {
    "doc_type": "経過報告 | 書簡 | 内容証明の文案 | 書面の骨子",
    "addressee": { "value": "", "source": "dictation | case_record" },
    "subject": { "value": "", "source": "dictation | case_record" },
    "report_date": { "value": null, "source": "dictation | case_record" }
  },
  "paragraphs": [
    { "no": 1, "text": "", "start_ms": 0, "end_ms": 0 }
  ],
  "directives": [
    { "kind": "newline | delete | bracket | cite | same_as_before | other",
      "said": "", "applied": true, "at_ms": 0 }
  ],
  "checks": [
    { "text": "", "reason": "number | date | amount | article | exhibit | name | low_confidence | hesitation",
      "paragraph_no": 1, "at_ms": 0, "confidence": 0 }
  ]
}

1つ目の理由は、本文と指示を別の場所に置けることです。 自由な文章で返させると、反映した指示と反映できなかった指示の区別が消えます。directives の applied が false のものは、事務職員が手で反映する作業として一覧に出ます。

2つ目は、at_ms で録音の位置に飛べることです。 高速文字起こしは、フレーズと単語ごとにミリ秒の時刻を返します。checks の時刻から、録音を数秒前から再生できるようにしておけば、事務職員は頭から聞く必要がありません。

3つ目は、source で宛先と件名の出どころが分かることです。 口述にあったのか、事件の情報から入れたのかを分けておくと、事件の情報が古かったときに、どこを直せばよいかがすぐ分かります。

システムへ連携する

事件の一覧には書き込みません。 口述の中に新しい関係者の名前が出てきても、一覧に足すのは事務職員が確かめた後です。AIが拾った名前を自動で一覧に足すと、聞き違いの名前が次の事件の固有名詞として広がります。

下書きは「下書き」と分かる名前で置きます。 ファイル名の頭に「下書き_」を付け、ひな形の上部にも下書きである旨を入れておきます。確認前の下書きが、清書済みの文書と同じ名前で並ぶと、取り違えて送ります。

人が確認する

事務職員が見るのは、色の付いた箇所と、反映できなかった指示です。

1. mixed_cases を最初に見る … true なら下書きを使わず、録音を区切り直して流し直します
2. checks を上から確かめる … 色の付いた語の時刻から録音を再生し、聞こえたとおりかを確かめます。数字と固有名詞は、事件のフォルダの記録とも照らします
3. applied: false の指示を反映する … 「前の報告と同じ文」は過去の文書から写します
4. 体裁を整える … 書き言葉への整え、敬語、改行の位置を整えます
5. 弁護士に確認を頼む … 下書きであることを伝えて渡します

2番目を省かないでください。 色が付いているのは、聞き違えると意味が変わる箇所です。色の付いた語が10個あれば、10回再生します。 1回あたり十数秒で済むので、頭から聞くよりずっと短く終わります。

弁護士の確認は今と同じに残します。 事務職員が整えた文書を弁護士が読み、内容と言い回しが自分の意図どおりかを確かめてから、発送を決めます。 下書きの作成が速くなっても、この順番は変えません。

例外に対処する

上から2行が、守秘に直結します。 事件を取り違えた下書きや、別の依頼者の話が混ざった下書きは、宛先を見ずに送れば、そのまま情報の漏えいになります。 推測で進めず、人に戻すのはこのためです。

6行目の「他の人の声」は、録音の場所の問題です。 周りの会話が入る場所では、弁護士の口述も周りに聞こえています。

記録を残す

• 録音のファイルと、置いた弁護士・日時・事件番号
• 高速文字起こしが返した JSON の全文（phrases、combinedPhrases、時刻と確からしさ）
• 取り分けの結果の JSON（header、paragraphs、directives、checks）
• 事務職員が直した箇所の記録 … どの語を、何から何に直したか
• 弁護士の確認を経た最終版と、下書きとの差分
• 録音を消す日 … 最終版ができてから何日後に録音を消すか

4つ目が、運用を良くする材料になります。 直した語が特定の名前や言い回しに集中していれば、固有名詞の一覧か、指示の言葉の一覧に足りないものがあるということです。月に一度見て、一覧を直します。

最後の行は、事務所で決めておいてください。 録音は文書より多くを含みます。言い直した内容、迷った箇所、口述の合間の独り言まで残っています。最終版ができた後も録音を持ち続けるかは、文書の保管とは別に決める必要があります。