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法律事務所の初回相談の録音とメモから、事実関係・相談者の希望・論点・次にもらう資料を相談記録の様式にまとめ、受任の検討に回す

実装ステータス:構成例 技術的に実現可能な構成として設計したもの。自社未検証

初回の法律相談の録音を話者ごとに文字起こしし、担当弁護士のメモとあわせて、事務所の相談記録の様式にまとめます。事実関係、相談者の希望、弁護士が示した論点、次にもらう資料、関係者の一覧を埋め、受任の検討に回します。

サマリー
生成AI
ChatGPT/Claude/Gemini
AIサービス
Azure AI
連携・自動化
Make/n8n/Power Automate
対象業界
その他/士業
対象部門
法務
対象業務
要約/記録・議事録作成
主な課題
属人化している/引き継ぎができていない/書類作成に時間がかかる
AIで行う処理
要約
主な効果
品質標準化/属人化解消/工数削減
導入難易度
★★☆☆☆
実装レベル
半自動化
費用感
API連携(中)
人間の確認
条件付き
現在工数
75h/月
AI導入後
25h/月
想定削減
67%
年間削減
600h
モデル条件による試算値です。実在企業の実績ではありません。

01導入前 / 導入後の業務フロー

導入前(Before)
  1. 事務局が相談カードを作り、相手方の名前で利益相反の確認をかける
  2. 弁護士が相談を行い、相談者の同意を得て録音する。手元でメモをとる
  3. 相談のあと、弁護士がメモを見ながら相談記録の様式を埋める
  4. 記憶があいまいなところは、録音を聞き直して確かめる
  5. 相談者に次に持ってきてもらう資料を書き出し、事務局へ連絡を頼む
  6. 相談のなかで新しく出た関係者の名前を、事務局に伝えて追加で利益相反の確認をかける
  7. 受任を検討する弁護士が相談記録を読み、受任するかを決める
導入後(After)
  1. 人事務局が相談カードを作り、相手方の名前で利益相反の確認をかける。録音の同意を確かめる
  2. 人弁護士が相談を行い、録音する。手元のメモはこれまでどおりとる
  3. 人録音ファイルとメモを、相談番号のフォルダに置く
  4. 自動フォルダへの保存をきっかけに、Azure AI Speech のバッチ文字起こしに録音を送る。話者の分離を有効にする
  5. 自動文字起こしの結果を受け取り、話者ごと・時刻ごとの発言の一覧にする
  6. 自動Claude API が、どの話者が弁護士・相談者かの対応を、根拠付きで推定する
  7. 人事務局が話者の対応を確かめ、違っていれば直す
  8. 自動Claude API が、文字起こしとメモから相談記録の様式の各項目を、発言者と時刻付きで埋める
  9. 自動相談のなかで出た人や会社の名前を一覧にし、受付時に確認した名前との差を出す
  10. 人事務局が、差として出た名前で追加の利益相反の確認をかける
  11. 人担当弁護士が相談記録の下書きを読み、直して確定する
  12. 人受任を検討する弁護士が、確定した相談記録を読んで判断する
各工程の詳しい説明を読む
  1. 事務局が相談カードを作り、相手方の名前で利益相反の確認をかける
  2. 弁護士が相談を行い、相談者の同意を得て録音する。手元でメモをとる
  3. 相談のあと、弁護士がメモを見ながら相談記録の様式を埋める
  4. 記憶があいまいなところは、録音を聞き直して確かめる
  5. 相談者に次に持ってきてもらう資料を書き出し、事務局へ連絡を頼む
  6. 相談のなかで新しく出た関係者の名前を、事務局に伝えて追加で利益相反の確認をかける
  7. 受任を検討する弁護士が相談記録を読み、受任するかを決める

(a)録音の聞き直しが一番重い。 1時間の相談のなかで、「何月何日に何があったか」を確かめたい箇所を探すには、頭から早送りで聞くしかありません。 相談が続いた週は、記録を書くのが数日後になり、聞き直す範囲が広がります。

(b)言い分と見立てが混ざる。 「残業代は2年分請求できる」と記録にあっても、相談者がそう言ったのか、弁護士が説明したのかが分からない。受任の検討で読んだ弁護士が、相談者が自分でそう信じていると取り違えると、見通しの説明が食い違います。

(c)新しく出た名前が確認から落ちる。 受付で聞いた相手方とは別に、相談のなかで「元請けの○○社」「前の勤務先の△△さん」と名前が出ることがあります。記録に書いても、事務局に伝え忘れると、利益相反の確認がかからないまま受任の検討に進みます。

(d)記録の書き方が弁護士ごとに違う。 時系列で丁寧に書く弁護士もいれば、論点だけを短く書く弁護士もいます。検討する側が、記録ごとに読み方を変えなければなりません。 担当替えのときに引き継げない記録も出ます。

  1. 【人】 事務局が相談カードを作り、相手方の名前で利益相反の確認をかける。録音の同意を確かめる
  2. 【人】 弁護士が相談を行い、録音する。手元のメモはこれまでどおりとる
  3. 【人】 録音ファイルとメモを、相談番号のフォルダに置く
  4. 【自動】 フォルダへの保存をきっかけに、Azure AI Speech のバッチ文字起こしに録音を送る。話者の分離を有効にする
  5. 【自動】 文字起こしの結果を受け取り、話者ごと・時刻ごとの発言の一覧にする
  6. 【自動】 Claude API が、どの話者が弁護士・相談者かの対応を、根拠付きで推定する
  7. 【人】 事務局が話者の対応を確かめ、違っていれば直す
  8. 【自動】 Claude API が、文字起こしとメモから相談記録の様式の各項目を、発言者と時刻付きで埋める
  9. 【自動】 相談のなかで出た人や会社の名前を一覧にし、受付時に確認した名前との差を出す
  10. 【人】 事務局が、差として出た名前で追加の利益相反の確認をかける
  11. 【人】 担当弁護士が相談記録の下書きを読み、直して確定する
  12. 【人】 受任を検討する弁護士が、確定した相談記録を読んで判断する

11番目が、この設計の分かれ目です。 下書きは、弁護士がゼロから書くための材料ではなく、読んで直すためのものです。 時刻が付いているので、気になる箇所だけを録音で確かめられます。

7番目を人にしているのは、話者の取り違えが記録全体を壊すからです。 弁護士の説明を相談者の発言として記録すると、第3章の(b)がそのまま起きます。対応の確認は数十秒の作業ですが、省きません。

02今回想定するシステム構成

構成図
初回相談の録音(ICレコーダー・オンライン会議)+ 弁護士のメモ
   │
   ▼【トリガー】相談番号のフォルダへの保存
Power Automate(連携)
   ▼
Azure AI Speech(バッチ文字起こし、話者の分離あり)
   │   話者ごと・時刻ごとの発言を返す
   ▼
Claude API ── 話者の対応の推定(弁護士/相談者/同席者)
   ▼
【人:事務局が話者の対応を確認】
   ▼
Claude API ── 相談記録の様式を埋める
   │   ① 事実関係(時系列)  ② 相談者の希望  ③ 弁護士が示した論点と説明
   │   ④ 次にもらう資料      ⑤ 関係者の一覧  ⑥ 確認が要る点
   ▼
関係者の一覧 ──▶ 受付時の名前との差 ──▶ 【人:追加の利益相反の確認】
   ▼
【人:担当弁護士が下書きを直して確定】──▶ 事件管理システムへ登録
役割想定する製品代替候補
処理Claude API(話者の対応の推定と、相談記録の様式の項目埋め)OpenAI API、Gemini API
処理エンジンAzure AI Speech(バッチ文字起こし、話者の分離)Google Cloud Speech-to-Text、Whisper
連携Power Automate(フォルダの監視、文字起こしの依頼と結果の受け取り)Make、n8n
保管ファイルサーバー(録音、メモ、下書き)SharePoint、Box

事件管理システムは、新しく足すものではありません。 この構成から直接は書き込まず、弁護士が確定した相談記録を、これまでどおり事務局が登録します。 利益相反の確認も、これまでどおり事件管理システムで行います。

文字起こしに使うのは、Azure AI Speech のバッチ文字起こしです。 ストレージにある大量の音声を文字起こしする用途に向き、音声を送って結果を非同期で受け取る仕組みです。音声テキスト変換の対応言語に日本語(ja-JP)が含まれています。

話者の分離は、モノラルの録音で複数の話者を見分ける機能です。 有効にすると、文字起こしの結果の各フレーズに speaker の項目が付きます。2人なら diarizationEnabled を有効にするだけでよく、3人以上が予想されるときは話者数の最小と最大も指定します。 相談者が家族を連れてくることは珍しくないので、この構成では3人以上を前提に指定します。 なお、この機能はステレオの録音では使えず、有効にしたときは1ファイル240分を超える音声は使えません。

急ぐ相談には向きません。 バッチ文字起こしはベストエフォートで処理され、混み合う時間帯には開始まで最大30分、完了まで最大24時間かかる場合があるとされています。相談の当日中に記録が要るものは、短い音声向けの高速文字起こしを検討します。

03どうやって実装するのか

Step1

処理の起点を決める

相談番号のフォルダに録音ファイルが置かれたことを起点にします。 ICレコーダーの録音は事務局がフォルダへ移し、オンライン相談の録音は会議の終了後に同じフォルダへ保存します。置く場所を1つにしておけば、相談の形が違っても同じ流れに乗ります。

メモが置かれていなくても文字起こしは始めます。 文字起こしには時間がかかるので、録音を受け取った時点で依頼しておき、メモは記録を埋める段階でそろっていればよいようにします。メモがそろわないまま半日たったら、担当弁護士に知らせます。

録音の同意の記録が無い相談は、流しません。 相談カードに同意の欄を設け、同意が記録されていない相談番号のフォルダでは、録音が置かれても処理を止めて事務局に知らせます。

Step2

入力データを集める

データ中身取得元
録音初回相談の音声。相談番号、相談日、相談の形(対面・電話・オンライン)相談番号のフォルダ
文字起こし話者ごと・時刻ごとの発言Azure AI Speech の結果
弁護士のメモ手元でとったメモ(タイプしたもの、または手書きをスキャンしたもの)相談番号のフォルダ
相談カード相談者の氏名、受付時に聞いた相手方の名前、相談の種類、録音の同意事件管理システムから書き出したもの
相談記録の様式事務所の様式の項目と、それぞれの書き方の決まり事務所で用意する様式
次にもらう資料の一覧相談の種類ごとに、よく頼む資料の名前事務所で用意する一覧

質を決めるのは、いちばん下の2つです。 様式の項目の書き方が決まっていなければ、AIの下書きも弁護士ごとの書き方と同じくらいばらつきます。「事実関係は日付の古い順に、1行1つの出来事で書く」のように、書き方の決まりまで渡します。

次にもらう資料の一覧は、言い回しをそろえるためです。 弁護士が「給与明細を何か月分か」と言ったものを、「給与明細(直近○か月分)」と事務所の呼び方で書き出せば、事務局から相談者への連絡がそのまま作れます。

Step3

データの取得方法を決める

録音は、フォルダへの保存を検知した Power Automate が、ストレージに置いてバッチ文字起こしに送ります。依頼のときに、ロケールを ja-JP にし、話者の分離を有効にし、timeToLiveHours を短く設定します。

取るものどこから何に使うか
話者ごとの発言と時刻バッチ文字起こしの結果ファイル要約の材料、時刻での録音への戻り
単語ごとの時刻wordLevelTimestampsEnabled を有効にした結果日付や金額が出た位置の特定
弁護士のメモ相談番号のフォルダ弁護士が重要と考えた点の手がかり
受付時の相手方の名前相談カード関係者の一覧との差を出す

timeToLiveHours は文字起こしの結果をサービス側に保持する期間で、必須の項目です。 最短6時間、最長31日で、結果を直接使う場合は48時間が推奨とされています。この構成では結果を受け取ったらすぐに使うので、短い期間を設定し、受け取ったあとは削除の操作も呼びます。

結果の置き場所にも気をつけます。 結果の保存先のコンテナーを指定しないと、Microsoft が管理するコンテナーに保存されます。指定するときは、保存先の指定を要求本文の properties の中に入れます。 ルートに置くと無視され、管理されたコンテナーに書き込まれるとされています。

状態の確認を頻繁にしません。 ジョブの状態は10分ごとの確認で十分で、1分に1回以上のポーリングは勧められていません。完了の通知を Webhook で受け取る方法もあります。

Step4

AIへ渡す前に整形する

  1. 録音の同意の確認 … 相談カードに同意の記録があることを確かめます。無ければ止めます
  2. 録音の形式の確認 … ステレオの録音はモノラルに変換します。話者の分離はステレオでは使えません
  3. 長さの確認 … 240分を超える録音は分割します。話者の分離を有効にしたときの上限です
  4. メモの読み込み … タイプしたメモはそのまま、手書きはスキャンした画像を読み取って文字にします
  5. 発言の一覧化 … 結果ファイルから、話者・開始時刻・発言の文字列を1行ずつの表にします
  6. 名前の候補の洗い出し … 相談カードの相手方の名前を、照合用の一覧にします
  7. 個人の連絡先の扱い … 録音のなかで読み上げられた電話番号や口座番号は、要約には不要なので伏せ字にしてから渡します

2番目を軽く見ないでください。 オンライン会議の録音はステレオで保存されることがあり、そのまま送ると話者の分離が効かず、全員の発言が1人のものになります。 第3章の(b)を防ぐための仕組みが、最初の段階で働かなくなります。

Step5

AIに処理させる

させるのは2つです。1つ目は話者の対応の推定、2つ目は様式の項目埋めです。 どちらも、相談のなかで実際に話されたことだけを材料にします。

見るもの判定の仕方判断できないときの扱い
話者の対応説明をしている側、質問に答えている側、「先生」と呼ばれている側から推定し、根拠の発言を添える決められなければ unknown とし、事務局に任せる
事実関係相談者が述べた出来事を、日付の古い順に1行ずつ。発言の時刻を付ける日付があいまいなら「時期不明」と書き、推測で埋めない
相談者の希望相談者が「こうしたい」と述べたこと述べていなければ「発言なし」
弁護士が示した論点と説明弁護士が相談のなかで触れた論点、見通し、費用の説明弁護士が話していない論点は書かない
次にもらう資料弁護士が「持ってきてください」と頼んだもの頼んだかどうか不明なものは uncertain
関係者の一覧相談のなかで出た人と会社の名前すべて。誰との関係で出たか呼び方しか出ていない(「部長」など)ものも残す
確認が要る点相談者の発言どうしで食い違う箇所、メモと録音で食い違う箇所食い違いの両方を時刻付きで並べる

3行目と4行目を分けることが、この構成でいちばん大事です。 事実関係には相談者が述べたことを、論点には弁護士が述べたことを入れます。相談者が「不当解雇だと思う」と言ったのは事実関係の欄に「相談者の認識」として入り、論点の欄には入りません。

関係者の一覧は、要約とは別に作らせます。 要約は重要なことに絞るので、話の流れで1回だけ出た名前は落ちます。一覧のほうは、絞らずにすべて拾うよう指示します。 利益相反の確認は、拾い漏れたものから崩れます。

させないこと理由
受任すべきかの意見判断は弁護士の職務。記録に意見が混ざると、検討する側が引きずられる
弁護士が話していない論点の追加記録は相談の場で話されたことの写し。AIの見立てを論点として残さない
時効や期限の計算法的な判断になる。日付の事実だけを並べ、計算は弁護士が行う
利益相反の有無の判定事件管理システムでの確認と弁護士の判断で行う。AIは名前を拾うだけ
聞き取れなかった箇所の補完補った言葉が、相談者が言ったことにされる

2行目がいちばん起きやすい失敗です。 生成AIは、相談の内容から関係しそうな論点を思いつきます。それを論点の欄に書くと、相談のなかで弁護士が説明したように読めてしまいます。 相談者への説明の記録としても誤りになるので、禁じます。

Step6

指示内容を固定する

あなたは法律事務所で、初回相談の記録を整える立場です。
渡す文字起こしとメモだけを材料に、相談記録の様式の各項目を埋めてください。
相談のなかで話されていないことを書かないでください。

【話者】
{speaker_map}(例:Speaker1=担当弁護士、Speaker2=相談者、Speaker3=相談者の家族)

【埋める項目】
1. facts:相談者・同席者が述べた出来事。日付の古い順に、1行1つの出来事。
   相談者の評価や意見(「不当だと思う」など)は、kind を client_view にして分ける
2. client_wishes:相談者が「こうしたい」「こうなってほしい」と述べたこと
3. lawyer_points:担当弁護士が相談のなかで述べた論点、見通し、費用の説明
4. documents_requested:担当弁護士が相談者に持ってきてほしいと頼んだ資料
5. parties:相談のなかで出たすべての人と会社の名前。要約で省いたものも含める
6. discrepancies:発言どうし、または発言とメモで食い違う箇所

【厳守事項】
- すべての行に、根拠にした発言の時刻と話者を付けてください。
- 日付が明示されていない出来事は、date を「時期不明」とし、前後から推測しないでください。
- 担当弁護士が述べていない論点を lawyer_points に書かないでください。
  あなたが関係すると考える論点があっても、書かないでください。
- 受任すべきか、見通しが良いか悪いかを書かないでください。
- 時効や期限の計算をしないでください。
- 聞き取れなかった箇所は「(聞き取り不明)」と書き、言葉を補わないでください。
- メモにあって録音に無いことは、source を memo として区別してください。
- documents_requested は、資料の一覧 {document_list} の呼び方に合わせてください。
  一覧に無いものは、弁護士が言ったとおりに書いてください。
- parties には、呼び方しか出ていない人(「部長」「元請けの担当者」)も含めてください。

【文字起こし】{transcript}
【弁護士のメモ】{memo}
【様式の書き方の決まり】{format_rules}

「あなたが関係すると考える論点があっても、書かない」とまで書くのは、そうしないと書くからです。 「弁護士が述べた論点」と指示しただけでは、文字起こしから読み取れる論点を補って並べます。禁じるのは、思いついた論点を記録に入れること自体です。

parties に「要約で省いたものも含める」と書くのも同じ理由です。 要約の指示と同じ呼び出しのなかで、名前の一覧だけは絞らないことを明記しておかないと、重要でないと判断した名前から落ちます。

Step7

出力形式を固定する

次の形のJSONで受け取ります。 Claude API の構造化出力で JSON スキーマを渡し、この形を守らせます。

{
  "consultation_id": "",
  "speaker_map": { "Speaker1": "lawyer", "Speaker2": "client", "Speaker3": "companion" },
  "facts": [
    { "date": "2025-04 | 時期不明", "event": "", "kind": "fact | client_view",
      "speaker": "Speaker2", "time": "00:12:34", "source": "recording | memo" }
  ],
  "client_wishes": [ { "text": "", "speaker": "", "time": "" } ],
  "lawyer_points": [ { "text": "", "type": "issue | outlook | fee", "time": "" } ],
  "documents_requested": [ { "name": "", "status": "requested | uncertain", "time": "" } ],
  "parties": [ { "name": "", "relation": "", "first_time": "", "in_intake": true } ],
  "discrepancies": [ { "a": "", "a_time": "", "b": "", "b_time": "" } ]
}

1つ目の理由は、発言者と時刻がすべての行に付くことです。 弁護士が下書きを読んで引っかかった行は、time を見て録音のその位置だけを聞けば確かめられます。第4章の①の20分が短くなるのは、ここです。

2つ目は、kind で事実と相談者の認識を分けられることです。 様式に書き出すときに、client_view の行には「相談者の認識として」と前置きを付けます。読む側が、事実と言い分を取り違えません。

3つ目は、parties の in_intake で追加の確認先が機械的に出ることです。 受付時の相談カードにある名前は true、無い名前は false です。false の名前だけを事務局に渡せば、追加の利益相反の確認が漏れません。

構造化出力は、出力を JSON スキーマに沿わせる仕組みで、項目の型と必須の項目が守られます。ただし、拒否の応答や max_tokens に達した場合は、スキーマに合わない出力になることがあるとされています。stop_reason を見て、その場合は人に回します。

Step8

システムへ連携する

つなぎ先方式内容
相談番号のフォルダPower Automate のトリガー録音とメモの保存を検知する
Azure AI SpeechREST API(バッチ文字起こし)文字起こしの依頼、状態の確認、結果の取得と削除
Claude APIAPI呼び出し話者の対応の推定と、様式の項目埋め
相談記録の下書きファイルサーバーへの書き出し様式に流し込んだ文書と、元のJSON
事務局への通知チャットまたはメール話者の確認の依頼と、in_intake が false の名前の一覧

事件管理システムへは書き込みません。 相談記録は弁護士が確定してから、事務局が登録します。確定前の下書きが事件の記録として残ると、直す前の誤りが正式な記録になります。

利益相反の確認も、この構成からはかけません。 名前の一覧を事務局に渡し、確認は事件管理システムで人が行います。 名前の表記ゆれ(旧社名、略称、読みの同じ別の字)は、人が判断したほうが確実です。

Step9

人が確認する

人の確認は3か所です。 話者の対応、追加の名前、そして下書き全体です。

  1. 事務局が話者の対応を確かめる … 推定の根拠の発言を読み、違っていれば直します。ここで直すと、下書き全体が正しい話者で作り直されます
  2. 事務局が追加の名前で利益相反の確認をかける … in_intake が false の名前だけを確かめます
  3. 担当弁護士が下書きを読んで直す … 特に lawyer_points が自分の説明どおりかを確かめます
  4. discrepancies を確かめる … 食い違いの両方の時刻を聞き、どちらが正しいかを記録に残します
  5. 確定する … 直した下書きを相談記録として確定し、事務局が登録します

3番目は弁護士にしかできません。 弁護士が相談で話した見通しや費用の説明は、そのまま相談者への説明の記録になります。自分が言っていないことが書かれていないかを、必ず本人が見ます。

目標は、100件をならして1件15分です。 話者の確認と名前の確認で数分、弁護士の読み直しで10分前後という想定です。15分を大きく超えるなら、録音の音質か、様式の書き方の決まりの不足を疑います。

Step10

例外に対処する

起きること対応
録音の同意の記録が無い処理を止め、事務局に知らせる
ステレオの録音モノラルに変換してから送る。話者の分離はステレオでは使えない
240分を超える録音分割して送る。話者の分離を有効にしたときの上限
文字起こしが長時間終わらないベストエフォートの処理で、完了まで最大24時間かかる場合がある。急ぐものは担当弁護士に知らせる
話者の対応が決められないunknown として事務局へ。推定のまま下書きを作らない
聞き取れない箇所が多い下書きに「(聞き取り不明)」が並ぶ。弁護士のメモを主にして作り、録音の扱いを見直す
構造化出力が途中で切れるstop_reason を見て、max_tokens なら上限を上げて再実行、拒否なら人へ
メモが届かない半日たったら担当弁護士に知らせる。録音だけで下書きを作る場合は、その旨を下書きに書く
文字起こしの結果の取得に失敗する保持期間内に取り直す。期間を短くしているので、失敗の通知を早く出す

上から3行目までは、録音の受け取り方の問題です。 ICレコーダーの設定とオンライン会議の録音の形式を最初にそろえておけば、ほとんど起きません。

Step11

記録を残す

  • 録音ファイルと、相談番号・相談日・録音の同意の記録
  • 文字起こしの結果(話者・時刻・発言)と、事務局が確定した話者の対応
  • Claude API が返したJSONの全文と、そのとき使った様式の書き方の決まり
  • 担当弁護士が直した箇所 … どの行を、どう直したか
  • in_intake が false だった名前と、追加の利益相反の確認の結果
  • Azure AI Speech 側の結果を削除した日時

4つ目で直した箇所を残すのは、指示を直すためです。 同じ種類の直しが続くなら、様式の書き方の決まりか指示の側が足りていません。特に lawyer_points に弁護士が言っていない論点が入っていた件数は、毎月数えます。

最後の行は、外部のサービスに相談の内容を残していないことの記録です。 依頼者の情報をどこに、いつまで置いたかを、あとから説明できるようにしておきます。

04実装レベルの3段階

最小構成:文字起こしとメモを手でAIの画面に貼り、様式の項目を埋めさせる / 1件ごとの下書き
半自動化:上記+フォルダを起点にバッチ文字起こしと話者の分離を動かし、様式の下書きと関係者の一覧を自動で作る / 文字起こし、下書き、追加の確認先の洗い出し
本格構成:上記+事件管理システムの相談記録の項目へ確定後に取り込み、受任の検討の一覧と資料の依頼の連絡文まで作る / 記録から検討・連絡までの流れ

最小構成では件数がさばけません。 文字起こしと話者付けを手で行うので、月100件には使えません。確かめるための段階です。 半自動化で、1件45分が15分になります。この段階が本記事の想定です。 文字起こしと下書きが自動になり、弁護士は読み直しと確定に時間を使います。本格構成で減るのは、事務局の転記と連絡の手間です。 確定した記録を事件管理システムへ写す作業と、相談者へ資料を頼む連絡の作成が短くなります。 段階を飛ばさないでください。 半自動化を1か月回すと、どの弁護士の相談で話者の取り違えが起きやすいか、どの相談の種類で依頼資料の書き方がぶれるかが分かります。そこを直してから本格構成に進みます。

05工数削減シミュレーション

前提値(モデル条件)
対象人数
14 名
月間件数
100 件
1件あたり現在時間
45 分
1件あたり導入後時間
15 分
現在  100件 × 45分 ÷ 60 = 75 時間/月
導入後 100件 × 15分 ÷ 60 = 25 時間/月
月間削減時間
50h
削減率
67%
年間削減時間
600h
年間金額換算(時間単価6,000円)
360万円
モデル条件による試算であり、実際の効果は業務内容・運用方法によって異なります。

自社条件で導入効果を整理したい方へ

このユースケースを自社に当てはめた場合の前提値と削減見込みを、業務ヒアリングをもとに整理します。

AI活用について相談する

06向いている企業・向いていない企業

向いている
  1. 一般民事・家事・労働などの初回相談を月に数十件以上受け、相談記録の書き方が弁護士ごとに違う法律事務所。相談のあと受任するかを所内で検討し、記録を読んだ別の弁護士や事務局が次の連絡をする運用の場合。相談者の同意を得て録音する運用が定着している、または定着させられる場合。
向いていない
  1. 相談が月に数件で、担当弁護士がその場で記録を書き切れている場合。相談の録音について相談者の同意を得る運用がとれない場合。受任の可否や法的な見通しの判断そのものを自動化したい場合(この構成は判断を代替しません)。依頼者の情報を外部のクラウドサービスで扱わないと事務所で決めている場合。

07最小構成で試す方法

  1. 過去の初回相談から、録音が残っていて相談記録も書かれている5件を選ぶ(相談者の同意の範囲を確かめたうえで、事務所内での検証に使う)
  2. その5件について、記録を書いた弁護士に、どこに時間がかかったかを聞き取る
  3. 録音を文字起こしし、話者を手で付けた文字起こしを用意する
  4. 文字起こしとメモを Claude の画面に貼り付け、第7章の指示で様式の項目を埋めさせる
  5. 出てきた下書きを、当時の相談記録と並べて比べる

5件は必ずやってください。 仕組みを組む前に、「弁護士が言っていない論点を書かずにいられるか」を確かめます。

出てきた内容判断
当時の記録にある事実と依頼資料が、時刻付きでそろっている文字起こしとの連携に進む
弁護士が述べていない論点が lawyer_points に入る指示の書き方で直る。構成は有効
話者が混ざって、事実と説明の区別がつかない録音の形式と話者の分離が先。 AIの問題ではない

3行目が出ることは珍しくありません。 失敗ではなく、録音の取り方を決める必要があるということです。 マイクの位置や、オンライン相談の録音の形式を変えて、もう一度試してください。

08実装時につまずきやすいポイント

問題対策
弁護士が言っていない論点が記録に入る思いついた論点を書かないことまで、指示に明記する
相談者の言い分と事実が混ざるkind で分け、様式では「相談者の認識として」と前置きする
話者の分離が効かないステレオの録音はモノラルに変換する。話者の分離はステレオでは使えない
話者の対応を取り違える推定の根拠を添え、事務局が確かめてから下書きを作る
1回だけ出た名前が一覧から落ちる要約と別の項目にし、絞らずにすべて拾うと明記する
日付を前後から推測して埋める「時期不明」と書かせる。推測した日付は、事実の記録を壊す
結果の保存先の指定が無視される保存先の指定は properties の中に入れる
文字起こしの結果がサービス側に残るtimeToLiveHours を短くし、受け取ったら削除する
当日中に記録が要る相談に間に合わないバッチは最大24時間かかることがある。急ぐものは高速文字起こしを検討する
下書きをそのまま事件管理システムに登録する確定は弁護士。 登録は確定後に人が行う

上の2行が、この構成の失敗のほとんどです。 どちらも、記録に「相談の場で誰が何を言ったか」以外のものが入り込む失敗です。発言者と時刻を全行に付ける形にしておけば、混ざったものは読み直しで見つかります。

09セキュリティ・AIガバナンス上の注意点

この構成で扱うデータ: 相談者の氏名・連絡先、相談の内容(家族関係、勤務先、金銭のトラブル、健康の状態を含むことがある)、相手方と関係者の名前、そして弁護士が示した見通しです。

  1. 録音の同意を記録で確かめる … 同意の記録が無い相談は流しません。録音を文字起こしと要約に使うことも、同意の説明に含めます
  2. 外部のサービスに残す期間を短くする … バッチ文字起こしの結果は timeToLiveHours で保持期間を決めます。最短の期間に近づけ、受け取ったら削除します
  3. 生成AIのデータの扱いを確かめる … Claude API について、保持されたデータは明示の許可なくモデルの学習に使われないとされています。ゼロデータ保持の取り決めもあり、対象になる機能とならない機能が分かれています。 使う機能が対象かを確かめてから組みます
  4. 要約に要らない情報を渡さない … 録音で読み上げられた電話番号や口座番号は、前処理で伏せ字にします。相談の記録に要らないものは、外へ出しません
  5. この構成は受任の可否も利益相反の有無も判断しない … 受任するか、利益相反に当たるかは、事件管理システムでの確認と弁護士の判断で決めます。この構成が出すのは、相談の場で話されたことの整理と、確認にかけるべき名前だけです
  6. 受任しなかった相談の記録の扱いを決める … 受任しなかった相談でも、記録と録音は事務所に残ります。いつまで残し、いつ消すかを、事務所の規程で決めておきます

誤りが起きた場合のリスクは、相談者が言っていないことが記録に残ることと、確認すべき名前が漏れることの2つです。 前者は話者の取り違えか論点の補完で起き、後者は要約の段階で名前が絞られると起きます。どちらも設計で防げるので、そこだけは省きません。

10まず何から始めるか

1週目:相談記録の書き方の決まりを作る

事実関係の書き方、相談者の認識の書き分け方、依頼資料の呼び方を、1枚の決まりにします。 全員の書き方を一度にそろえる必要はありません。相談の多い2〜3人の弁護士の記録を見比べて、共通の形を決めます。

2週目:5件で試す

過去の相談から5件を選び、文字起こしと話者付けを手で用意して、Claude の画面で第7章の指示を試します。弁護士が言っていない論点が書かれていないか、1回だけ出た名前が一覧に残っているかを最優先で見ます。

3週目:録音の取り方をそろえる

ICレコーダーの設定とオンライン相談の録音の形式を確かめ、モノラルで保存されるか、マイクの位置で話者が聞き分けられるかを試します。あわせて、相談カードに録音の同意の欄を足します。

4週目:フォルダから下書きまでをつなぐ

Power Automate でフォルダを見張り、バッチ文字起こしに送り、話者の対応の推定までを組みます。この時点では様式の下書きを作らず、話者の対応の確認だけを事務局で回します。

2か月目: 様式の下書きと関係者の一覧を足し、in_intake が false の名前の件数を毎週数えます。3か月目以降: 弁護士が直した箇所の種類を集計し、1件45分が何分になったかを実測します。弁護士が言っていない論点が記録に入る件数がなくなり、受任の検討で録音を聞き直す場面が減った時点で、この構成は完成です。


11関連ユースケース

12この仕組みを理解するための記事

13技術仕様の確認日・参考情報

技術仕様確認日:2026-10-06/最終更新:2026-10-06
確認した内容情報源確認日
バッチ文字起こしがストレージ内の大量の音声を対象に、結果を非同期で取得する仕組みであること。ベストエフォートで処理され、混み合う時間帯には開始まで最大30分、完了まで最大24時間かかる場合があること。状態の確認は10分ごとで十分で、1分に1回以上のポーリングは勧められないことMicrosoft Learn: バッチ文字起こしの概要2026-10-06
locale と timeToLiveHours が必須で、保持期間が最短6時間・最長31日、直接使う場合は48時間が推奨であること。話者の分離(diarizationEnabled/diarization)がモノラルの録音で使え、ステレオでは使えず、有効時は1ファイル240分を超える音声を使えないこと。3人以上では話者数の指定が必要なこと。結果の各フレーズに speaker が付くこと。wordLevelTimestampsEnabled で単語ごとの時刻を出せること。保存先の指定は properties の中に置き、ルートに置くと無視されること。Webhook で完了を受け取れること。2時間未満・300MB未満で一貫した速さが要るときは高速文字起こしを検討することMicrosoft Learn: バッチ文字起こしを作成する2026-10-06
音声テキスト変換の対応ロケールに日本語(ja-JP)が含まれることMicrosoft Learn: Language and voice support for the Speech service2026-10-06
構造化出力が応答を JSON スキーマに沿わせ、型と必須の項目を守ること。拒否の応答や max_tokens に達した場合はスキーマに合わない出力になりうることClaude Docs: Structured outputs2026-10-06
保持されたデータが明示の許可なくモデルの学習に使われないこと。ゼロデータ保持の取り決めがあり、対象になる機能とならない機能が分かれていることClaude Docs: API and data retention2026-10-06

相談記録の扱い、録音の同意の取り方、利益相反の確認の手順は、事務所の規程と弁護士の判断で決めてください。 本記事は製品の公開仕様で確認できた範囲だけを扱っています。

実装ステータス:構成例。 公開仕様に基づいて設計した構成であり、当社で実際に構築・検証したものではありません。工数の数値はモデル条件による試算です。

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