ChatGPTのレストラン予約機能で秘書が会食枠を確定する手順
ChatGPTに追加されたレストラン予約機能を使って、秘書が接待の会食枠を確定するまでの手順と、日本国内での対応範囲の限界を整理します。

Wordのモデル選択でClaude Opus 5を選ぶと、契約書のたたき台を一から書かせたうえで、その提案をTrack Changes(変更履歴)の形で確認できるとされています。
これにより、法務担当者の作業は「白紙から条文を書き起こす」ことから「AIが出した案を直す」ことへと変わりつつあるようです。
ただし、Anthropicのモデルが使えるかどうかはテナントの管理設定や地域によって差がある可能性があり、導入前の確認が欠かせません。
この記事では、WordでClaude Opus 5に契約書ドラフトを作らせ、Track Changesで法務レビューする手順と注意点を整理します。
Claude Opus 5は、Anthropicが提供する最新モデルで、複雑で複数ステップにわたる作業に強いという位置づけとされています。
Microsoft 365 Copilotのモデル選択メニューから、Word・Excel・PowerPoint・Copilot Chatなどで選べるようになったと発表されています(Microsoft Community Hub)。
Word内では、組織のコンテキストを踏まえて回答を返す仕組み(Work IQ)と組み合わさり、アイデアの断片から一つながりの文書構成へと仕上げてくれるという説明です。
校正や文書全体・スプレッドシート全体の分析など、より複雑なタスクではOpus系のモデルへの切り替えが勧められているようです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| ライセンス | Microsoft 365 Copilotのライセンスが前提 |
| 管理者設定 | Anthropicモデルの利用を有効にする管理者設定が必要という説明がある。この設定はもともとEU・EFTA・英国のテナント向けに案内されたとされ、地域やテナントによって挙動が異なる可能性があるため、管理者への確認が必要 |
| アプリのバージョン | Wordなど各アプリの最新版であることが前提。起動時にモデル情報をオンラインで確認する仕様とされる |
| データ処理の扱い | Anthropicモデル使用時は、MicrosoftのEUデータ境界の外で処理が行われるという説明がある。EU圏のユーザーは特に確認しておきたいポイント |
Claude Opus 5によるドラフト生成は便利ですが、法務業務における位置づけを誤解すると危険です。
できることとできないことを、あらかじめ整理しておきましょう。
| できること | できないこと・注意点 |
|---|---|
| 契約書全体のたたき台をゼロから生成する | 法的助言の代替にはならないとされる。最終的な契約審査の判断は人間の法務担当者が行う必要がある |
| 提案内容をTrack Changesの変更履歴として提示する | 提案を自動承認する機能ではない。1件ずつ内容を確認して承認・却下する運用が前提 |
| 過去の社内テンプレートを参照した文体・構成の踏襲 | 専門特化の「Legal Agent」のような条項比較・レッドライン生成機能とは別物。より高度な契約審査機能はプレビュー段階や地域限定で提供されている場合があるとされ、混同しないよう注意 |
Wordのモデル選択メニューからClaude Opus 5を選び、契約の種類(業務委託契約、秘密保持契約など)と盛り込みたい条件を具体的に指示します。
条件が曖昧だと一般的な雛形止まりの出力になりやすいため、当事者名や契約期間、特に譲れない条件などはできるだけ具体的に伝えるのがコツです。
Track Changesを有効にした状態でドラフト生成を依頼すると、提案内容が変更履歴として表示されるとされています。
修正提案を一つずつ確認し、承認・却下・再指示のいずれかを選びながら、条文を仕上げていきます。
変更履歴が残る形式なので、後から「どこをAIが提案し、どこを人間が直したか」を追跡しやすいというメリットもあります。
自社の標準契約書テンプレートや、類似の過去契約を組織のコンテキストとして参照させると、社内表現や条項の並びに近いドラフトが得られやすくなるという説明です。
ゼロから汎用的な文面を作らせるより、既存の型に寄せる指示を与えたほうが、法務担当者の手直し量は少なくなる傾向があるようです。

業務委託契約や秘密保持契約など、日常的に発生する契約書のたたき台作成に使えます。
ゼロから条文を書く時間を減らし、条件のすり合わせやリスクの洗い出しといった、人間にしかできない判断に時間を使えるようになります。
Track Changes(編集履歴)で提案が残るため、どこをAIが書き、どこを自分が直したかを後から見返しやすいのも実務上の利点です。
雇用契約書や就業規則の関連文書のたたき台を作る作業に使えます。
過去の雇用契約書をテンプレートとして参照させれば、自社の書式に近いドラフトが出てきやすくなるとされています。
ただし労働関連の契約は法改正の影響を受けやすいため、最新の法令に沿っているかは必ず人が確認する必要があります。
取引先との基本契約書や発注書の雛形作成、条件変更時の条文修正といった作業に活用できます。
複数の取引先で似たような契約を数多く結ぶ部門ほど、テンプレートを参照させたドラフト生成の効果を感じやすいでしょう。
価格改定条項や納期遅延時の扱いなど、取引ごとに変わる部分だけを重点的にレビューする使い方もできます。
法務専任者を置く余裕がない小規模な会社で、契約書のたたき台を作る際の出発点として使えます。
ただしAIが出した案は法的助言そのものではないとされているため、重要な契約は顧問弁護士など専門家によるチェックを組み合わせることが欠かせません。
たたき台作成の時間を短縮し、専門家に確認してもらう論点を整理する準備作業として位置づけるのが現実的な使い方です。
Anthropicモデルの利用可否は、テナントの地域設定や管理者の設定状況によって異なる場合があるとされています。
使えるはずなのにモデル選択肢に出てこないというときは、まず管理者に設定状況を確認するとよいでしょう。
また、AIが生成した契約条文をそのまま採用するのではなく、最終的な法的判断は必ず人間が行うという運用ルールを、チーム内で明確にしておく必要があります。
機密性の高い契約情報を扱う場合は、データ処理の範囲や社内の情報取り扱い規程との整合も事前に確認しておきたいところです。
WordのモデルにClaude Opus 5を選ぶことで、契約書のたたき台をゼロから生成し、Track Changesの変更履歴として確認できるようになったとされています。
ただし、地域やテナント設定による利用可否の違い、法的助言の代替にはならないという前提、専用の法務エージェントとの機能差という3点を理解したうえで使うことが、実務での失敗を避けるポイントです。
まずは秘密保持契約のような定型性の高い文書からドラフト生成を試し、Track Changesでの確認・修正フローに慣れていくのが、現実的な次の一歩になりそうです。