契約書チェックをClaude Codeで半自動化する方法｜不利条項を自動検出

この記事の著者

株式会社Nexa 代表取締役川島 陸

一橋大学経済学部卒業後、フォーティエンスコンサルティング株式会社（旧 株式会社クニエ）にて法人向けAI導入支援等を経験。独立後、AI系メディア運営やDify/n8nの導入支援を経て、株式会社Nexaを創業。法人向けAI研修・AI導入支援・AI関連メディア運営を手掛ける。

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専任の法務担当者がいない中小企業・スタートアップにとって、契約書のリーガルチェックは悩ましい問題です。弁護士に依頼すれば費用がかかり、有料のAIサービスも月額4万〜10万円のコストが発生します。

Claude Codeの「contract-checker」スキルを使えば、PDFの契約書をフォルダに置くだけで、不利条項や法的リスクを自動検出できます。

この記事では、実際にあるレベニューシェア型業務委託契約で高リスク4件・中リスク6件を検出した事例をもとに、スキルの構築手順と実務での活用方法を解説します。

Claude Codeで契約書チェックができる仕組み

Claude Codeとは

Claude Codeとは、Anthropic社が提供するAIコーディングツールです。ターミナル上でAIと対話しながら、ファイルの読み書き・コード生成・コマンド実行・Web検索などを自律的に実行できます。

コーディングツールとして知られていますが、その能力はコード生成にとどまりません。自然言語で書かれたテキストの分析、PDF文書の読み込み、リスク評価のための判断ロジックの実行など、幅広い文書処理タスクに対応できます。

Anthropic自身の法務部門も、Claudeを活用して契約書審査の業務効率化を実現しています。従来「数日かかっていた」契約書確認業務が「数時間」に短縮されたと公式に発表されており、AI活用による法務業務の変革は現実のものとなっています。

スキル機能による自動化の仕組み

Claude Codeには「スキル」と呼ばれる自動化の仕組みがあります。スキルとは、特定の作業手順をMarkdownファイル（SKILL.md）に記述しておくことで、特定のキーワードでその手順を自動実行できるようにした設定です。

「契約書チェック」「契約書を確認」などのキーワードを入力するだけで、Claude Codeが以下の一連の処理を自動的に実行します。

1. 指定フォルダから契約書ファイルを読み込む
2. 設定した観点（損害賠償・知的財産権・競業避止など）でリスク分析を実施
3. 高・中・低の3段階でリスク評価を行う
4. 修正案を含むレビュー結果をMarkdownファイルとして保存する

この仕組みにより、法律の専門知識がなくても、標準的なリスク観点を網羅した一次チェックが自動化できます。

構築した「contract-checker」スキルの中身

チェック観点4カテゴリ

「contract-checker」スキルのSKILL.mdには、以下の4カテゴリにわたるチェック観点を設定しています。

カテゴリBの「不利条項」が特に重要で、法務専門家でなければ見落としがちなリスクを8項目にわたって網羅しています。

リスク評価の3段階基準

検出されたリスクは以下の3段階で評価されます。

「高リスク」が検出された場合は、締結前に相手方との交渉、または弁護士への確認を検討することが望ましいです。

AI/IT事業特有のチェック項目

SaaS・AI開発・コンサルティングなどのAI/IT事業では、契約書に特有のリスクが存在します。

特に注意が必要なのが「SLA（サービスレベル合意）」です。「稼働率99.9%を保証する」などの過度な条項は、AIサービスの特性上、履行が困難な場合があります。また、AIが生成した成果物の権利帰属（モデルの学習データとして使用されないか等）も重要なチェック項目です。

Claude Codeのスキル構築や契約書チェックの自動化について、個別にご相談いただけます。「どんな観点を追加すべきか」「自社の契約書に合ったカスタマイズ方法を知りたい」という段階からサポートしています。

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実際に使ってみた事例 — レベニューシェア契約のチェック結果

ある企業が、ビジネスパートナーとのレベニューシェア型業務委託契約（PDF）に対してcontract-checkerスキルを実行しました（社名・当事者名は匿名化しています）。

この契約は「甲（パートナー）が事業支援を提供し、乙（依頼企業）が粗利益の10%を支払う」という構造で、上限は月額1,000万円という内容でした。

検出された高リスク条項4件

スキルが検出した高リスク条項は次の4件です。

1. 永久継続条項「原則として契約は永久に継続する」という記述がありました。通常の業務委託では定めのある契約期間が設けられますが、この契約では事業売却などの特殊事情を除き、永続的に粗利益の10%を支払い続ける義務が発生します。

2. 買戻し・終了オプションの金額未定契約解除の際に「協議の上、一定金額を支払う」と記載されていましたが、具体的な金額が定義されていませんでした。協議が不成立になった場合、契約から離脱できなくなるリスクがあります。

3. 一方的解除困難解除条件が相手方の合意を必要とする形になっており、自社側からの解除に高いハードルが設けられていました。

4. 甲（相手方）の業務内容が不明確支援内容・成果物の定義が曖昧で、相手方が実際に何を行う義務を負っているかが明確でありませんでした。検収基準がなければ、「支援した」という主張だけでシェア支払い義務が発生するリスクがあります。

中リスク6件と経済的インパクト試算

中リスクとして検出されたのは、粗利益の計算方法が未定義（「売上の10%」と解釈されるリスク）、2年目以降のシェア率が未定義、知的財産権・秘密保持・損害賠償・管轄条項の欠如などです。

スキルは経済的インパクトの試算も自動生成しました。

この試算により、一見「粗利の10%」という小さな割合に見えても、事業規模によっては長期で多大な金銭的負担になることが可視化されました。

ユーザーの判断と締結後のアドバイス

スキルの分析結果は「締結見送りを強く推奨」でした。しかしこの企業は、事業上の判断から指摘事項を把握した上で契約締結を選択しました。

Claude Codeはその後、締結後の対応ポイントとして以下のアドバイスを提供しました。

1. 相手方の支援内容を日付・内容ともに記録を残す
2. 粗利益の計算方法を書面で早期確定させる
3. 支払累計額を継続的に管理する
4. 事業軌道に乗る前に終了金額の目安を協議しておく

このように、Claude Codeは単にリスクを列挙するだけでなく、経営上の判断後のフォローまでをサポートします。

ポイントAIによるレビューはリスクの「可視化」が主な役割です。契約するかどうかの判断はあくまで人間が行います。ただし、何が問題なのかを認識した上で締結するのと、何も知らずに締結するのとでは、事後の対応力が大きく変わります。

スキルを使うための準備と手順

STEP 1 — スキルフォルダと契約書格納フォルダの作成

まずターミナルで以下のフォルダを作成します。

mkdir -p ~/.claude/skills/contract-checker/mkdir -p ~/Desktop/契約書チェック/契約書/mkdir -p ~/Desktop/契約書チェック/レビュー結果/

契約書/ フォルダがPDFを置く場所、レビュー結果/ フォルダがチェック結果の保存先になります。

STEP 2 — SKILL.mdの作成とCLAUDE.mdへの登録

~/.claude/skills/contract-checker/SKILL.md を作成し、以下の内容を記述します。スキルファイルにはYAML frontmatter（name, description）とワークフロー定義を含めます。

SKILL.mdには次の要素を含めます。

• チェック観点A〜D: 前述の4カテゴリのチェック項目
• リスク評価基準: 高・中・低の判定基準と推奨対応
• レビュー結果のフォーマット: 保存するMarkdownの構造
• 免責事項: AIによる分析であり、法的助言ではない旨

作成後、~/.claude/CLAUDE.md（Claude Codeのグローバル設定ファイル）にcontract-checkerスキルの情報を追記することで、スキルが有効化されます。

### Contract Checker契約書を法律的な観点からチェックし、不利な条項がないか分析するスキル。「契約書チェック」「契約書を確認」などのリクエストでトリガー。- スキルファイル: `~/.claude/skills/contract-checker/SKILL.md`- 契約書格納先: `~/Desktop/契約書チェック/契約書/`

STEP 3 — PDFをフォルダに置いてスキルを起動

チェックしたい契約書PDF（またはWord/テキストファイル）を ~/Desktop/契約書チェック/契約書/ に格納します。

その後、Claude Codeのターミナルで次のように入力するだけです。

契約書チェック

あるいはより具体的に：

契約書チェック: 業務委託契約書_2026年4月.pdf

Claude Codeが自動的にファイルを読み込み、チェックを実施し、レビュー結果/ フォルダにMarkdownファイルで結果を保存します。

実行時間の目安: PDF 10〜20ページの契約書であれば、通常1〜2分以内で完了します。

有料AI契約書レビューSaaSとの使い分け

現在、日本ではLegalForce、LeCHECK、OLGA、LAWGUEなどの専用AIサービスが普及しています。これらとClaude Codeスキルの使い分けを整理します。

有料SaaSが向いているケース

毎月50件以上の契約書を審査する大企業の法務部門、または契約書リスク分析の精度を法的根拠として使用する必要がある場合は、専用サービスの利用が適切です。また、コンプライアンス要件が厳しい業界（金融・医療など）では、専門サービスの利用を検討してください。

Claude Codeスキルが向いているケース

専任法務担当者がおらず、弁護士費用を掛ける前の「一次フィルタ」として使いたい場合に適しています。また、特定業種に特化した観点（IT/AI事業固有のリスクなど）を自由に追加したい場合や、他の業務自動化ワークフローと組み合わせて使いたい場合も、Claude Codeスキルが有効です。

重要な点として、どちらの場合も「重要な契約書の最終判断は弁護士に確認する」原則は変わりません。AIによるチェックは、弁護士への相談前に問題点を把握するための手段として活用してください。

よくある質問

Q. AIで契約書チェックすることは法的に問題ありませんか？

AI自体に法的効力はなく、AIによる分析結果も法的助言ではありません。Claude Codeのスキルも、SKILL.mdに「このレビューはAIによる分析であり、法的助言ではありません。重要な契約については弁護士への相談を推奨します」という免責事項を明記しています。

問題点の洗い出しや一次チェックに利用し、重要な判断は必ず人間（弁護士を含む）が行う体制を維持することが大切です。

Q. 対応できる契約書のフォーマットは？

テキスト抽出可能なPDF、Wordファイル（.docx）、テキストファイル（.txt/.md）に対応しています。スキャン画像のみのPDF（テキストデータが含まれていないもの）は直接読み込めないため、OCR処理が別途必要です。

Q. 弁護士に依頼する必要はなくなりますか？

なくなりません。AIは問題点の「可視化」と「事前把握」のために活用するものです。特に次のケースでは弁護士への相談を推奨します。

• 高リスク条項が複数検出された場合
• 多額の金銭的リスクが予想される場合
• 相手方との交渉が必要な場合
• 契約書の修正案を作成する必要がある場合

Claude Codeスキルで問題点を事前に把握しておくことで、弁護士との相談時間を効率化できるというメリットもあります。

まとめ

Claude Codeのcontract-checkerスキルを活用することで、PDFの契約書に潜む不利条項やリスクを一次的に自動検出できます。

この記事の要点を振り返ります。

• スキル機能による自動化: SKILL.mdを作成してCLAUDE.mdに登録するだけで、「契約書チェック」の一言でPDF分析が起動
• 実際の検出事例: レベニューシェア型業務委託契約で高リスク4件・中リスク6件を検出。永久継続条項や金額未定の終了オプションなど、見落としがちな条項を可視化
• 経済的インパクトの試算: 月100〜1,000万円の粗利規模で年間120万〜1,200万円の支払い義務を可視化
• 有料SaaSとの使い分け: 専任法務担当者がいない中小企業の一次フィルタとして有効。重要案件は弁護士確認を維持

AIによるチェックは「リスクを把握した上で意思決定する」ための道具です。「何も知らずに締結する」ではなく、「リスクを認識した上で判断する」という経営の質を上げるために活用してください。

Claude Codeの導入・活用をサポートします

株式会社Nexaでは、Claude Codeを活用した業務自動化の個別指導・企業研修を提供しています。contract-checkerスキルのような自社専用ツールの構築から、業務全体の自動化設計まで、非エンジニアの方でも取り組める形でサポートします。

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