コラム
行政書士の書類作成・業務処理でAIを補助的に活用するなら？チェックリスト化・抜け漏れ防止がAIで有効な理由【行政書士×開業×AI】
Q：行政書士の文書作成・業務処理で、AIを補助的に活用できる作業は何でしょうか？
A： 一般的には、法的判断や依頼者の事実確定は人（行政書士）が担い、AIは「確認・点検の補助」に寄せるのが安全です。中でもチェックリスト化と抜け漏れ防止は、案件固有情報を入れない線引きを守ったまま確認観点を増やせるため、差戻し・補正の手戻りを減らしやすい領域です。AIは"確認観点の整理（たたき台）"までにとどめ、最終的な文書内容の確定や提出書類の作成は人が行う前提にすると、誤解とリスクを抑えた運用になりやすいです。
はじめに
「AIで効率化」と聞くと、文書を丸ごと作らせるイメージが先に立ちがちです。ただ実務では、時間を溶かす原因が"作成"より"確認の手戻り"にあることも少なくありません。慣れない時期ほど、日付の不整合、表記ゆれ、添付の不足など、細部のミスに振り回されやすいからです。
そこで効果的なのがチェックリストです。チェックリストは一度整備すると繰り返し効き、確認作業の属人化も起こりにくくなります。さらに、そのチェックリストの"たたき台（確認観点の整理）"をAIに作成させると、抜けやすい観点を短時間で厚くしやすくなります。
ただし、AIの出力はそのまま採用せず、一次情報で裏取りしたうえで、人が採用・確定する線引きを前提にします。AIは「点検補助」として使うほど、現場で扱いやすくなります。
1. まず3つ押さえる：チェックリスト化・抜け漏れ防止がAI向きな理由
人の弱点は「見落とし」、AIの強みは「網羅のたたき台」
抜け漏れの多くは、能力不足というより「忙しいときに注意が分散する構造」から起きがちです。
AIは"正解を断定する役"より、「確認観点を広げる役」に置いた方が安定しやすいです。チェックリストのたたき台を作り、見落とし候補を増やす──この使い方は実務に乗せやすいです。
定型化できる領域ほど、確認観点の再現性が出やすい
チェックリストが効くのは、毎回ゼロから考えずに済むからです。定型化できる領域ほど、確認観点の再現性が出ます。
たとえば、日付の整合、表記の統一、空欄、添付の不足、同封物の漏れなどの「形式的ミス」は観点が一定になりやすく、AIで観点を増やす運用と相性がよい領域です。
経験則が要るイレギュラー判断は、人が握る前提にする
一方で、「このケースは例外対応が必要か」「権利義務の争いが想定されるか」といった個別具体的な法的判断は、一次情報の読解や依頼者事情の把握が不可欠です。
AIが「この条項は無効」「紛争になっても勝てる見込みが高い」などの断定や見通しを出したとしても、それをそのまま依頼者への説明や実務判断に直結させない線引きが重要です。一般に、弁護士法72条が問題にする「法律事件」に関する「法律事務」の取扱いは慎重さが求められます。
AIは形式面の点検補助に寄せ、最終判断は人が行う前提にします。
2. 現場で効く4種類：チェックリストは「どこに置くか」まで決める
受任直後のヒアリング用チェックリスト（不足情報の前倒し）
受任直後に不足情報を前倒しで拾えると、後半の詰まりが減ります。
この段階は「確認すべき項目の一覧」を整えて、追加確認の回数を減らす狙いで置きます（案件固有情報は入れない運用が前提です）。
収集資料・添付資料のチェックリスト（取り違え・未回収の防止）
「必要資料は揃えたつもりなのに補正になる」原因は、未回収だけでなく、取り違えや形式要件のズレ（期限、原本/写し、押印・署名など）も混ざりがちです。
ここはチェックリストを"資料名の羅列"で終わらせず、「注意点」も同じ場所に置くと、抜けが出にくくなります。
申請文書の記載・形式チェックリスト（書式・記載要件の抜け防止）
文書本体は、内容以前に「形式」でつまずくことがあります。
AIは"内容の正しさ"を保証しない前提で、見落としがちな形式観点（空欄、日付、表記、番号の桁など）を増やす補助に寄せるのが安全です。
提出前の最終チェックリスト（同封物・期限・控え・提出経路）
提出前は忙しく、抜けが出やすい局面です。
この工程に「最終チェック」を固定できるだけで、差戻しや再提出につながりにくくなります。まずは最頻出のミスから薄く始め、運用しながら育てる方が回りやすいです。
3. 失敗が減った2段階運用：AIは点検補助、最後は人が一次情報で確定
よくある手戻り（確認が属人化して抜け漏れが起きた例）
よくあるのは、チェック項目が頭の中に散らばり、忙しい日に限って抜けるパターンです。
たとえば、日付の不整合、表記ゆれ、添付の不足などは「気づけば直せる」のに、気づくのが遅れると補正対応で時間が溶けます。開業直後は特に、こうした細部の手戻りが積み上がりやすいです。
AIの役割は「確認観点の提案」と「抜けの指摘」に固定する
運用を安定させるコツは、AIの役割を最初から固定することです。
- 確認観点の提案（チェックリストのたたき台を厚くする）
- 抜けの指摘（空欄・不整合・添付不足などの"気づき"を増やす）
AIを「提出物の作成役」にしないことで、誤りや不適合につながりにくく、点検補助として効果が残ります。
最終確定は一次情報（法令・告示・公式手引等）で人が裏取りする
AIの出力はもっともらしく見えても、根拠がずれていることがあります。
そのため、最後は一次情報（法令・告示・行政の案内・公式ガイド等）で人が裏取りし、採用可否を決めて確定します。この工程を省かないことで、効率化が"安心して続けられる形"になります。
4. 事故を避けるための3つの注意点：入力情報・責任・共有の線引き
「案件の中身を入れない」など、最初に1本だけ線引きを決める
「学習されない」前提でも、入力情報が外部に出る可能性をゼロにできない点は押さえる必要があります（利用規約やシステム構造により、保持・学習等の仕組みが異なり得るためです）。
最初は線引きを増やしすぎず、たとえば「案件の中身は入れない」といった"1本"を決めて、守れる形にします。
個人情報・秘密・添付資料は扱いを慎重にし、無理に入れない
行政書士には、業務上取り扱った事項について知り得た秘密を守る義務があります。
そのため、個人情報や受任で知った秘密、添付資料そのものは、無理に入力しない設計が安全側です。
また、伏せ字（A社、X市など）だけに頼らず、固有名詞・住所・生年月日・識別番号など「特定の個人を識別できる情報」や、事案を特定できる具体的経緯を入力欄に含めない運用まで落とし込むと、より事故を避けやすくなります。
AI出力は誤り得る前提で、チェックリスト自体も更新運用にする
チェックリストは作って終わりではなく、補正や差戻しが出たら次回の項目に反映して育てます。
AIは更新候補を出す補助に留め、採否は一次情報に照らして人が判断する形にすると、精度と安全性の両方を確保しやすくなります。
5. 最初の1歩：1案件・1リストから始めて標準化へつなげる
まずは既存の確認項目を棚卸しして「現状の型」を作る
最初から完璧を狙うより、いま自分が確認している項目を棚卸しして「現状の型」を作る方が早いです。
その上で、受任直後・資料収集・提出前など、抜けが出やすい場所に置き場所を固定します。
AIは不足観点の補助として使い、採否は人が決める
AIにチェックリストのたたき台を作成させる場合も、「そのまま採用しない」が前提です。
AIは不足観点の候補を増やす補助に留め、採用する項目は一次情報と実務フローに照らして人が決めます。
運用記録を残し、次回以降のチェックリストに反映する
「どこで詰まったか」「何が抜けたか」を一言でも残すと、次回以降の品質が上がりやすくなります。
結果としてAI活用が楽になるのは、AIが万能だからではなく、確認観点が資産化されていくからです。
脚注
- 本記事は導入（基礎編）として、チェックリスト化・抜け漏れ防止に絞って整理しました。具体操作や指示文の例は扱いません。
- 守秘義務（行政書士法12条）の観点から、個人情報や事案特定情報を入力しない線引きを前提にしています。
- 非弁行為（弁護士法72条）の趣旨に照らし、AIは法的判断ではなく形式的な網羅性確認（確認観点の整理）に寄せる前提です。
免責事項
本記事は一般的な情報提供を目的としたもので、法的助言を行うものではありません。具体的案件への適用可否は、個別事情・委任契約・守秘義務・利用規約・設定等により変わり得ます。重要な判断は一次情報を確認のうえ、必要に応じて専門家へご相談ください。
HANAWA行政書士事務所
前の記事：行政書士の書類作成・業務処理はAIで効率化できる？