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書類をAIにチェックしてもらう:“抜け漏れ”を人の代わりに見る方法

書類をAIにチェックしてもらう:“抜け漏れ”を人の代わりに見る方法

「提出前の書類チェックがいちばん時間かかる…」「抜け漏れがあったら取引先に迷惑かけるけん、慎重になってしまう」――福岡の中小企業さんからよう聞く声です。実は、この“確認作業”こそAIが最も力を発揮できます。人の目が必要な部分は残るばってん、AIを“予備チェック係”として使えば、ミスはぐっと減らせます。ここでは、むずかしい設定なしで、書類をAIにチェックさせる手順をわかりやすく説明します。

この記事のポイント

AIは“チェック補助”が得意

人が見落としやすい表現のゆれ、抜け漏れ、矛盾をAIが先に拾ってくれます。

福岡の企業の業務に合わせて指示できる

地場企業の取引フローや書類形式も、AIに特徴を説明すれば対応できます。

テンプレ化でだれでも使えるようになる

“AIチェックの指示文セット”を作っておけば、総務・営業・現場の誰でも再現性高く使えます。

AIに書類チェックを任せると何がラクになるか

書類チェックは“集中力がいる細かい作業”で、慣れていてもミスが起きやすい業務です。AIは文章の特徴を読み取り、矛盾や不足を機械的に拾ってくれるため、人が一から確認するより効率よく作業できます。

福岡あるある:書類形式が会社ごとに違う

地場の取引先との書類は独自ルールが多く、「これってどげん書けばよかったかいな?」と迷うこともあります。AIに“自社フォーマットの特徴”を教えておけば、形式ブレの指摘もできます。

よくある誤解:AIが“正解”を決めてくれる?

AIは“間違い探しの補助”は得意ですが、最終判断は人間が行います。特に数字や契約内容は必ず人の目で確認しましょう。

重要ポイント

AIはあくまで“相棒”。最終チェックは必ず人が行うと安全です。

AIで書類チェックをする基本手順

特別な準備は不要です。普段作っている書類をAIに読み込ませて、気になる部分を指摘させるだけでチェックできます。

手順1:チェックしてほしい観点を決める

「日付ミス」「必須項目の抜け」「言い回しの統一」「数字の整合性」など。観点を具体的に伝えるほどAIの精度が上がります。

手順2:書類をAIに読み込ませる

テキストを貼るだけでもOKです。社外秘資料は社名を隠すなどの加工をして運用すると安心できます。

手順3:AIの指摘を受け、人が最終判断する

AIは「気になる箇所」を拾いますが、採用するかどうかは人が判断します。“ザッと見の肩代わり”として活用しましょう。

福岡企業でよくある書類例

建設業の「作業日報」、卸売の「発注書」、飲食店の「シフト表」など。表形式でもAIに構造を説明すればチェックできます。

AIチェックで便利な“補助観点”

AIに観点を伝えるとき、次の項目を加えると精度がさらに上がります。

① 時系列が合っとるか

日付が前後している、納期が矛盾しているなど。AIはこうしたズレを素早く見つけます。

② 数字の整合性

合計が合わない、単位違い、桁がおかしいなど。計算式の説明を追加するとより正確にチェックできます。

③ トーンと表現の統一

「ございます」「です」など表現が混ざっている場合、統一する案を出してくれます。取引先ごとの“丁寧さの濃度”も調整できます。

④ 必須項目の抜け漏れ

「署名がない」「住所が空欄」など。あらかじめ“必須項目リスト”を渡しておけば確実に拾えます。

AIで使える“書類チェック用プロンプト”(コピペOK)

以下のプロンプトを使えば、誰でも同じ品質でAIチェックができます。

書類チェック用プロンプト

以下の書類を読み、次の観点で「気になる点」を指摘してください。
・日付や時系列の矛盾  
・数字の整合性(合計 / 単位 / 桁の確認)  
・必須項目の抜け漏れ  
・表現ゆれ(です/ますの混在など)  
・読み手に誤解を与えそうな部分  

【注意】
・確定的に断定せず、「気になる点」として提案する形にしてください
・書類の背景を推測しすぎないこと

【対象の書類】
(ここにテキストを貼る) 

福岡の現場での活用例

実際の業務に落とし込むと、AIチェックは次のような場面で役立ちます。

建設業(toB):現場日報の整合性を見る

作業人数・作業時間・出来高の矛盾をAIが拾います。「この日は人が足りとらんね」などの気づきも得られます。

物流・卸(toB):発注書・納品書の突合

数量・単価・品番など、人が見落としやすい部分をチェックできます。繁忙期の確認作業がラクになります。

飲食店(toC):シフト表の整合性確認

勤務時間の重複や連勤の偏りを指摘でき、無理のないシフト作成に役立ちます。

よくある失敗と対策

AIチェックを導入するとき、つまずきやすいポイントを知っておくと安心できます。

失敗1:AIに渡す情報が少なすぎる

背景を少し説明するだけで、AIの指摘精度は大きく上がります。

失敗2:AIの指摘を“全部正しい”と思い込む

AIは補助役です。最終判断は必ず人が行いましょう。誤った指摘が入ることもあります。

失敗3:チェック基準が人によって違う

観点がバラバラだと結果も安定しません。プロンプトを統一して使うと品質が揃います。

まとめと次にやること

  • AIは“抜け漏れチェック”の相棒として大いに役立ちます。
  • 観点を具体的に伝えるほど、AIのチェック精度が上がります。
  • プロンプトを統一すれば、誰が使っても同じ品質でチェックできます。

次にやること:まず“チェック観点5つ”を決めて、上のプロンプトに組み込みましょう。

もうちょっと知りたかなら、サクッとメールばちょうだい。

小倉 直樹(おぐら・なおき)

執筆者紹介

小倉 直樹(おぐら・なおき)

業務改善ライター/元SE

紙とExcelを卒業するための実務的な工夫を得意とする。
「仕組み化で人に頼らない現場づくり」をテーマに、効率化事例やツール導入のノウハウを紹介。
几帳面な性格から、記事内でも「チェックリスト化」「手順分解」にこだわる。

趣味:釣り/Excelマクロ収集/家電リサーチ

■出身地
福岡県北九州市

■学歴
1990年 福岡県立東筑高等学校 卒業
1994年 九州工業大学 情報工学部 卒業

■経歴
1994年 SIer勤務 システムエンジニア…中小企業の基幹システム構築
2004年 事業会社 情報システム部…社内業務の効率化・RPA導入
2013年 独立コンサルタント…バックオフィス改善・業務標準化支援
2025年 「ChotGPT Fukuoka」専属ライター…紙業務のDX・仕組み化事例を担当

目次

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