前裁き業務とは、決済の前に書類や段取りを整える準備作業のことです。

決済の前裁きが、1件あたり30分から1分30秒になった。船井総合研究所のサイトに載った司法書士事務所の事例では、こう紹介されています（出典：船井総研 司法書士のAI活用事例）。同じ記事は、提案書の作成や、登記申請の補正チェックの事例も紹介しています。本記事では、この3つの事例から読み取れる範囲を整理し、自事務所で試す際の7つの手順にまとめます。本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、事例の内容は船井総研の公開ページで確認しています。なお、事例は経営コンサルティング会社の公開記事であり、数字の測り方の詳細は確認できないため、期待値ではなく設計の材料として扱います（要確認）。

公開記事から確認できる3つの事例

船井総研の記事は、2026年9月16日の公開と表示されています（出典：船井総研 司法書士のAI活用事例）。紹介されている事例は3つです。

1つ目は、神奈川県横浜市の決済・相続専門の事務所の事例です。スタッフの退職で人員が6名から3名に半減した状況で、不動産決済の前裁き業務を、Google WorkspaceのGemini機能を使って自動化したと紹介されています。前裁きの時間は、1件あたり30分から1分30秒になり、1人あたりの生産性は2倍になったとされています（出典：船井総研 司法書士のAI活用事例）。代表者が自らプロンプトを組み立てた点が特徴として挙げられています。

2つ目は、東京都内の事務所の事例です。商業登記が中心だった事務所が、相続や生前対策の分野に参入する際に、面談のアジェンダや提案書の作成にAIを使ったと紹介されています。提案書の作成時間は、1件あたり2〜3日から、15分〜1.5時間になったとされています（出典：船井総研 司法書士のAI活用事例）。提携する税理士への説明に、AIで作った提案スライドを使ったことも書かれています。

3つ目は、登記申請の補正を減らす取組みです。相続、不動産、商業の3種類の登記について、補正のチェッカーとして、AIを個別に作ったと紹介されています。AIによる1次チェックのあとに、資格者が2次チェックを行う体制で、補正の事例が出るたびに蓄積する運用とされています。この事例には、削減の数値は記載されておらず、テストでの検知の例が書かれているのみです（出典：船井総研 司法書士のAI活用事例）。

事例以外にも、記事は、面談の文字起こしの自動化、戸籍の読取と相続関係説明図の作成の短縮、解決事例コラムの作成、社内の質問に答えるチャットボットなどを紹介しています。戸籍の読取と相続関係説明図の作成は、30分から5分に短縮できたと紹介されています（出典：船井総研 司法書士のAI活用事例）。

数字の読み方 自事務所の期待値にしない理由

3つの事例の数字を、そのまま自事務所の期待値にすることはできません。理由は3つあります。

1つ目は、測り方が分からないことです（出典：船井総研 司法書士のAI活用事例）。前裁きの30分が、どの作業を含む時間なのか、1分30秒が、人の確認を含むのかどうかは、記事からは読み取れません（要確認）。AIの出力を得るまでの時間と、出力を確認して書類に落とすまでの時間では、意味が異なります。

2つ目は、事務所の前提が違うことです。事例の事務所は、決済や相続に特化していたり、人員が半減した状況だったりと、特定の条件の下にあります。扱う案件の種類、件数、依頼者の層が違えば、同じ工夫でも効果は変わります。

3つ目は、公開された記事が、コンサルティング会社のサービスの紹介を兼ねていることです。成功した事例が選ばれて掲載される傾向があるため、うまくいかなかった事例や、導入に失敗した理由は見えません。事例は、設計の発想を得る材料として読み、効果の見込みは、自事務所の実測で置き換えます。

事例の中で、参考になる設計の構造もあります。1つは、AIの1次チェックと、資格者の2次チェックを分ける体制です。AIに判断を任せるのではなく、見落としを拾う役割をAIに持たせ、最終の判断は資格者が行う構造です。もう1つは、補正の事例が出るたびに、チェッカーへ蓄積していく運用です。事務所固有の経験が、AIの確認の基準に反映される仕組みになります。

司法書士のAI活用の基本は、司法書士のAI活用 登記業務の下ごしらえに使う7つの場面で、申請書の作成の注意点は、登記申請書の作成にAIを使う 形式を崩さないための3つの制約で整理しています。

3つの事例を工程別に見ると 前裁き・提案書・補正チェックの設計の違い

3つの事例は、同じAI活用でも、設計の考え方が異なります。工程別に見ておくと、自事務所のどこに当てはめるかを選びやすくなります。

前裁きは、決済の前に、書類の不足や段取りを整える定型の工程です。入力は、案件の概要と、必要書類の一覧で、出力は、確認項目の一覧や、関係者への案内文の下書きです。この工程の特徴は、正解がある程度決まっていて、人が出力を確認しやすい点です。事例の事務所が大きな時間の短縮を報告しているのも、定型性の高さと関係している可能性があります。ただし、案件ごとの例外処理は、司法書士の判断に残ります。AIの出力は、確認項目の抜けを拾う補助として使い、個別の例外は人が見る構造が考えられます。

提案書の作成は、面談の内容を、依頼者に伝わる形に整える工程です。入力は、ヒアリングの内容と、提案のひな形で、出力は、提案のスライドや文書です。この工程では、文章の質と、説明の分かりやすさが問われます。AIは、ひな形に沿った下書きの作成に向いていますが、提案の内容そのもの、たとえば、どの手続を勧めるか、どの費用を示すかは、司法書士が決めます。事例では、提携する税理士への説明に提案スライドを使ったとされていますが、提案の内容の判断までAIに任せたとは書かれていません（出典：船井総研 司法書士のAI活用事例）。

補正チェックは、申請書類の誤りを、申請の前に見つける工程です。入力は、申請書類の内容と、過去の補正の事例で、出力は、誤りの候補の一覧です。この工程の特徴は、事務所の経験が、チェックの基準として蓄積される点です。補正の事例が出るたびに基準が育つ仕組みは、担当者個人の注意力に頼る運用から、事務所の仕組みへと、経験を移す効果が期待されます。反面、基準が古くなると、誤った安心感につながるおそれもあります。基準の更新の担当と頻度を決めておくことが、前提になります。

3つの工程に共通するのは、AIの出力を、人が確認する構造が組み込まれている点です。AIに任せる範囲を広げるほど、確認の設計が重要になります。自事務所で試す場合も、どの工程から始めるかより先に、確認を誰がどう行うかを決めるほうが、失敗を減らせます。

補助者と一緒に進めるときの運用

司法書士の事務所では、補助者がAIを使う場面も出てきます。補助者が使う場合の運用を、あらかじめ決めておくと、事務所内のばらつきを防げます。

まず、使ってよい業務と、使ってはいけない業務の一覧を作ります。たとえば、案内文の下書きや、確認項目の整理には使ってよいが、登記の申請内容の決定や、依頼者への法的な説明には使わない、といった線引きが運用例として考えられます。一覧は、補助者が手元で見られる形で共有します。

次に、入力する情報の約束事を決めます。当事者の氏名や不動産の所在を入力しない、匿名化の手順を守る、といった約束事です。手順は、具体的な例を添えると、補助者が迷いにくくなります。匿名化の作業が負担になる場合は、定型の置き換えのひな形を用意する方法があります。

また、AIの出力を確認した記録を残します。誰が、いつ、どの出力を確認し、どう修正したかを、簡単な形で残します。記録は、後日、事務所内で振り返る際や、依頼者への説明が必要になった際の根拠になります。

最後に、補助者からの気づきを集める仕組みを作ります。AIの出力に誤りがあったとき、使いにくかったときの状況を、共有の場に持ち寄ります。現場の気づきは、プロンプトの改善や、確認項目の追加に直結します。補助者が安心して誤りを報告できる雰囲気づくりも、運用の一部です。

自事務所で試す7つの手順

ここからは、司法書士と補助者を合わせて数名から十数名規模の事務所が、事例の発想を自事務所で試す場面を想定した運用例です。AIは下書きと確認の補助に使い、書類の内容の判断と登記の申請は、司法書士が行う前提で組みます。

手順1は、前裁きの工程を分解することです。決済の前に行う作業を、書類の確認、関係者への連絡、見積や案内の作成といった単位に分け、それぞれの所要時間を数件分記録します。事例の数字と比べるためではなく、自事務所の基準を持つためです。入力は、過去の案件の作業記録で、返ってくるのは、工程ごとの時間の一覧です。

手順2は、AIに任せる工程の候補を選ぶことです。文章の作成や、書類の記載内容の整理など、定型的で、人が確認しやすい工程から選びます。登記の申請の判断や、依頼者の意思の確認は、AIに任せない工程として、先に線を引きます。

手順3は、匿名化した試験用の資料を作ることです。過去の案件から、当事者の氏名、住所、不動産の所在など、特定につながる情報を削り、構造だけを残した資料を作ります。試験運用では、この資料だけを使います。

手順4は、プロンプトを作り、試すことです。事例の事務所では、代表者が自らプロンプトを組み立てたとされています（出典：船井総研 司法書士のAI活用事例）。自事務所でも、まず1つの工程に絞り、出力を見ながら、指示の文面を調整します。

手順5は、確認の工程を決めることです。AIの出力を、誰が、どの資料と照らして確認するかを決めます。1次チェックにAIを使う場合も、2次チェックは司法書士が行う設計にします。

手順6は、補正の事例を記録する仕組みを作ることです。法務局から補正の指示があった案件について、原因と対応を、匿名化して記録します。この記録が、チェックの基準を育てる材料になります。

手順7は、効果を測り直すことです。試験運用の前後で、同じ工程の時間と、誤りの数を、同じ方法で測ります。事例の数字ではなく、事務所の実測で、本格導入の可否を判断します。

次に、手順4と手順6で使えるプロンプトの例を2本示します。どちらも架空の設定で、実在の依頼者の情報は入力しません。

あなたは司法書士事務所の書類確認の補助です。
架空の不動産決済案件「案件X」について、前裁きの確認項目の一覧を作ってください。

- 決済前に確認する書類の種類の候補（一般的なもの）
- 各書類で、不足や不一致が起きやすい箇所の候補
- 人が原本で確認すべき箇所の印

案件の事実は、下の匿名化した情報だけを使い、書かれていない事実を補わないでください。判断は司法書士が行います。登録免許税などの金額や計算は、あなたは行わず、「司法書士が確認」と書いてください。

【匿名化した情報】
（ここに匿名化した案件の概要）

あなたは司法書士事務所の補正事例の整理の補助です。
下は、法務局から補正の指示があった架空の事例の記録（匿名化済み）です。次の項目で整理してください。

- 補正の内容の要旨
- 起きた原因の候補（推測と事実を分けて書く）
- 今後のチェックに加える確認項目の案
- 司法書士が最終判断すべき点

実在の当事者や不動産が特定できる情報は含まれていません。事実として書かれていないことは補わず、「記載なし」と書いてください。

【事例の記録】
（ここに匿名化した記録）

依頼者の情報をAIに入れる前に 守秘義務・規程上の論点

登記の業務で扱う資料には、当事者の氏名、住所、不動産の情報、家族関係などが含まれます。生成AIに入力する前に、守秘義務と個人情報の扱いを整理します。

司法書士法第24条は、司法書士又は司法書士であった者は、正当な事由がある場合でなければ、業務上取り扱った事件について知ることのできた秘密を他に漏らしてはならないと定めています。この条文を、AIツールへの入力にどう当てはめるかは、サービスの契約と設計によって異なります。本記事では判断せず、事務所が確認する項目を挙げます。

1つ目は、入力データの保管と学習利用です。事例で使われているとされるGoogle Workspaceのような、事務所が契約する環境と、個人向けのAIサービスでは、データの扱いの条件が異なる場合があります。法人向けプランの比較の観点は、生成AIの法人プランと学習利用の比較 公式記載を読む5つの観点で整理しています。2つ目は、入力してよい情報の範囲です。当事者の氏名や、不動産の所在を除いた、構造だけの資料から始める運用があります。3つ目は、依頼者への説明です。委任契約や案内の書面に、AIを補助に使うこと、入力する情報の範囲、最終の確認は司法書士が行うことを記載する方法があります。

個人情報の面では、個人情報保護法第27条が、個人情報取扱事業者は、同条第1項に列挙された場合を除き、あらかじめ本人の同意を得ないで個人データを第三者に提供してはならないと定めています。クラウド型のAIサービスへの入力が、第三者提供と委託のどちらの整理になるかは、サービスの仕様と契約で変わるため、個人情報保護委員会の公表資料と契約条項で確認する論点です。

業務の範囲に関する条文として、司法書士法第73条は、司法書士会に入会している司法書士又は司法書士法人でない者は、第3条第1項第1号から第5号までに規定する業務を行ってはならないと定めています（ただし書あり）。AIが書類を作る場合も、業務の主体と、最終の判断の責任が誰にあるかを、事務所の手順書に書き込んでおきます。

事務所の規程に落とす場合の運用例としては、AIに入力できる資料の種類、匿名化の手順、AIの出力を確認する担当者、利用の記録の保管を、短い文章で規程に定める形があります。記録の設計は、事務所のAI利用ログを監査証跡にする 保管設計7項目と説明の型で扱っています。

試す際に起こりがちな失敗と回避策

失敗の1つ目は、事例の数字を目標にしてしまうことです。前裁きが30分から1分30秒になったという数字は、条件が公表されていません（出典：船井総研 司法書士のAI活用事例）。回避策は、手順1で自事務所の基準を測り、手順7で同じ方法で測り直すことです。

失敗の2つ目は、AIの出力をそのまま書類に使うことです。日付、金額、登録免許税の計算などは、AIが誤りを出しやすい箇所です。回避策は、数字と日付は、資格者が原本と法令で確認する工程を置くことです。

失敗の3つ目は、補正チェッカーを作ったまま、更新しないことです。補正の事例は、法務局の運用や制度の変更で変わります。回避策は、補正の指示を受けるたびに記録し、チェックの基準を定期的に見直す運用にすることです。

失敗の4つ目は、実在の依頼者の資料で試してしまうことです。試験運用の段階で、依頼者の情報が外部のサービスに渡ると、後から取り戻せません。回避策は、手順3の匿名化した資料だけで試験運用を行うことです。

費用・工数・体制

費用は、使うサービスの契約形態によって異なります。本記事では金額を示しません（要確認）。工数は、前裁きの工程の記録、匿名化した試験資料の作成、プロンプトの調整、確認工程の設計、効果の測定が中心です。最初の工程の分解に時間がかかりますが、記録は、その後の改善の基準になります。

体制としては、導入責任者を司法書士の中から決め、試験運用の記録を担う補助者を決めます。事例では、代表者が自らプロンプトを組み立てたとされており、司法書士自身が業務の中身を理解したうえで指示を作る点が、成果と結び付いている可能性があります（出典：船井総研 司法書士のAI活用事例）。ただし、因果関係は公表資料からは分からないため、要確認です。事務所内の研修の設計は、士業事務所の生成AI職員研修 職種別カリキュラムを7段階で設計するで整理しています。

今後の展望と独自考察

今回の記事から読み取れるのは、AIの効果が出やすい工程の傾向です。前裁きのような、定型的で、書類が揃っているかを確認する工程と、補正の事例のように、過去の経験を基準として蓄積できる工程は、AIとの相性がよいと紹介されています。

論点になるのは、次の3点です。1つ目は、AIの1次チェックと、資格者の2次チェックの役割分担を、事務所の責任の考え方とどう整合させるかです。2つ目は、補正の事例を蓄積する仕組みが、事務所のノウハウとして、誰のものになるかです。担当者が退職した場合の扱いも含めて、事前に決めておく論点です。3つ目は、事例の数字が、コンサルティング会社の公開記事として流通するなかで、事務所が数字をどう受け止めるかです。生産性の議論は、売上と労働時間の両面で、事務所自身の実測に基づいて行う運用が合っています。

登記の周辺の業務では、相続登記を受任から申請まで 司法書士がAIと回す7工程とプロンプトも整理しています。

よくある質問

前裁きが30分から1分30秒になるというのは本当ですか。

船井総研の公開記事に、そのように紹介されています（出典：船井総研 司法書士のAI活用事例）。測り方や条件は確認できないため、自事務所の実測で確かめる運用があります（要確認）。

どのAIツールを使えばよいですか。

事例では、GoogleのGemini機能や、NotebookLMなどが挙げられています。選定は、データの取扱いと、事務所の既存の環境との相性で決める運用があります。

補正チェッカーは自作できますか。

事例では、補正の事例を蓄積したAIを、事務所が個別に作ったと紹介されています。作り方の詳細は公開されておらず、自事務所で試すか、提供会社に相談するかは、事務所の判断です。

依頼者の情報をAIに入力しても守秘義務は大丈夫ですか。

司法書士法第24条は、業務上取り扱った事件について知ることのできた秘密を他に漏らしてはならないと定めています。個別の入力との関係は、サービスの契約と設計によるため、本記事では判断していません。

まず何から始めればよいですか。

前裁きなど、1つの工程の所要時間を測るところから始める運用があります。次に、匿名化した資料でAIを試し、確認の工程を設計します。

補助者にもAIを使わせてよいですか。

補助者の利用は、事務所の規程と、確認工程の設計次第です。入力できる資料の範囲と、出力の確認者を、規程に定めておく運用があります。

参考文献

• 船井総研 司法書士のAI活用で売上2倍・労働時間半分
• 日本司法書士会連合会
• e-Gov法令検索 司法書士法
• e-Gov法令検索 個人情報の保護に関する法律

※士業のチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴事務所の業務に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
https://shigyonochikara.jp/contact/