--- title: "メール・社内文書の作成へのAIの使い方｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-business-writing/ description: "メールや社内文書の下書きはAIに任せやすい作業です。目的・相手・要点を伝えて案を作らせ、宛名・日付・数字などの事実と、入れた情報の扱いを人が確かめてから送る、という分担にすると、時間を減らしつつ誤りを防げます。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- はじめる[柱：ユースケースと効果](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) # メール・社内文書の作成へのAIの使い方 執筆：[桐谷彰人](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#kiritani)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 4件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 メールや社内文書の下書きはAIに任せやすい作業です。目的・相手・要点を伝えて案を作らせ、宛名・日付・数字などの事実と、入れた情報の扱いを人が確かめてから送る、という分担にすると、時間を減らしつつ誤りを防げます。 自社の「ユースケースと効果」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) お礼のメール、日程の調整、社内への通知、報告書のまとめ。文章を書く仕事は、どの部署にもあります。生成AIは、こうした文章の「最初の案」を数十秒で出せるため、はじめてAIを業務で使う場面としても選ばれやすい分野です。この記事では、メールや社内文書にAIを使うときの頼み方と、送る前に確かめることを整理します。 この記事でわかること - メール・社内文書でAIに任せやすい作業と、人が担う作業の分け方 - 伝わる下書きを作らせるための頼み方の型 - 入れてよい情報の判断と、送る前の確かめ方 ## どのような文章作業に、AIを使えますか？ AIが力を発揮しやすいのは、「型がある」「元になる材料がある」文章です。 - **メールの下書き**：お礼、お詫び、日程の調整、資料の送付の案内など - **返信の案**：受け取ったメールの要点をつかみ、返信の骨組みを作る - **言い換え**：かたい文章をやわらかく、長い文章を短く、専門用語をやさしい言葉に - **要約**：長いメールのやり取りや資料から、要点を数行にまとめる - **社内文書の構成**：通知文、稟議書、報告書の見出しと流れを考える - **校正**：誤字や、敬語の使い方の不自然な箇所を指摘させる 反対に、**事実を決めること**（金額、日付、約束の内容、誰が何をするか）や、**相手との関係を踏まえた判断**（どこまで譲るか、どう謝るか）は、人が担う部分です。AIには「書き方」を手伝ってもらい、「中身」は人が決める、と考えると分担しやすくなります。 ## 伝わる下書きを作らせるには、どう頼めばよいですか？ AIへの頼み方（プロンプト）は、次の6つの要素をそろえると、直す手間が減ります。 | 要素 | 伝える内容の例 | |---|---| | 目的 | 打ち合わせの日程を、来週中で決めたい | | 相手 | 初めてやり取りする取引先の部長 | | 伝えたい要点 | 候補日を3つ示す、オンラインでも可、所要は30分 | | トーン | ていねいに、ただし長すぎない | | 長さ・形式 | 200字程度、件名も1つ | | 入れないこと | 社内の事情、確定していない価格 | たとえば「来週中に打ち合わせの日程を決めたいです。相手は初めてやり取りする取引先の部長です。候補日を3つ示し、オンラインでも可、所要は30分と伝えてください。ていねいに、200字程度で、件名も1つ考えてください」のように書きます。 一度で完成させようとせず、「もう少し短く」「お詫びの一文を先頭に」のように、やり取りしながら整えていくのが効率的です。よく使う頼み方は、部署で型として共有しておくと、誰が使っても同じ品質に近づきます（「[社内のプロンプト集の作り方と育て方](https://www.ai-ready.jp/column/growing-a-prompt-library/)」参照）。 ## 入れてよい情報は、どう判断すればよいですか？ 返信の案を作らせるために、受け取ったメールや社内の資料を貼り付けたくなる場面があります。ここで気をつけたいのが、個人情報と秘密情報です。 個人情報保護委員会は、生成AIサービスに個人情報を含む指示を入力する場合は、特定した利用目的を達成するために必要な範囲内であることを十分に確かめること、また、入力した個人データをサービスの提供者が機械学習に使わないことなどを十分に確かめることを、事業者に求めています。総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」も、個人情報や機密情報を不適切に入力しないよう注意を払うことを挙げています。 実務では、次の順に考えると判断しやすくなります。 ① **会社として承認したサービスか**：入力した情報の扱いが確かめられているサービスを使い、個人のアカウントでの業務利用は避けます。 ② **その情報は文章づくりに要るか**：返信の案を作るのに、相手の電話番号や住所は通常いりません。要らない情報は外してから渡します。 ③ **社外秘や契約上の秘密に当たらないか**：取引先と秘密保持の約束をしている情報や、公表前の情報は、社内のルールに沿って扱います。 迷ったときの判断基準は、社内の利用ルールにまとめておくと、一人ひとりが悩まずに済みます（「[生成AIの利用ルールの作り方](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-usage-policy/)」参照）。 入れてよい情報かを、3つの順で考えます - **承認したサービスか**：入力した情報の扱いが確かめられているサービスを使い、個人のアカウントでの業務利用は避けます - **文章づくりに要るか**：電話番号や住所など、要らない情報は**外してから**渡します - **秘密に当たらないか**：秘密保持の約束がある情報や公表前の情報は、社内のルールに沿って扱います 迷ったときの判断基準は、社内の利用ルールにまとめておくと、一人ひとりが悩まずに済みます。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「ユースケースと効果」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 送る前に、何を確かめればよいですか？ AIは、もっともらしい文章を作ることが得意な一方で、事実と違う内容を書くことがあります（「ハルシネーション」と呼ばれます）。AI事業者ガイドラインも、AIの出力を事業の判断に使う場合は、利用者が責任をもって判断することを挙げています。送る前に、次の点を確かめます。 - **宛名・社名・役職**：別の人の名前や、古い役職になっていないか - **日付・曜日・時刻**：日付と曜日が合っているか - **金額・数量・条件**：元の資料と一致しているか、確定していない内容を書いていないか - **約束の内容**：できないことを約束する書き方になっていないか - **トーン**：相手との関係に合っているか、失礼な表現がないか 社外に出す文書や、ホームページに載せる文章では、著作権にも気を配ります。文化庁の「AIと著作権に関する考え方について」は、AIで作ったものを使うときに著作権侵害になるかは、人がAIを使わずに作った場合と同じく、既存の作品との「類似性」と「依拠性」で判断されるとしています。また、利用者が既存の作品を知っていて、それを入力して生成させた場合は依拠性が認められるとしています。**他社の文章を貼り付けて「これに似た文章を」と頼む使い方は避け**、公開する文章は既存の文章と似ていないかを確かめると安心です（「[生成AIと著作権](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-and-copyright/)」参照）。 AIは書き方、人は中身と送信を担います 下書き 目的・相手・要点・トーン・長さ AIが案を作る 文章の下書き 確かめる 文章の下書き 人が確かめる 宛名・日付・金額・約束の内容・トーン 公開する場合 社外に出す文章 人が確かめる 既存の文章と**似ていないか** AIは事実と違う内容を書くことがあります。他社の文章を貼り付けて似た文章を作らせる使い方は避けます。著作権の判断に迷う場合は専門家にご確認ください。 ## 社内で定着させるには、何から始めればよいですか？ - **よくある文書から始めます。** 日程の調整、資料の送付、社内の通知など、毎週のように書く文書から試すと、効果を感じやすくなります。 - **頼み方と確かめ方を組で共有します。** 使った頼み方と、送る前に確かめた点をひな形にまとめると、部署全体で使えます。 - **自然な文章は、詐欺にも使われることを知っておきます。** AIで自然な文章が作れることは、なりすましのメールにも使われます。受け取る側としての備えは「[フィッシングとビジネスメール詐欺への備え](https://www.ai-ready.jp/guide/phishing-and-bec-prevention/)」をご覧ください。 - **議事録から案内文を作る使い方も便利です。** 会議の内容から関係者への連絡文を作る流れは「[会議の議事録をAIで作る進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-meeting-minutes/)」にまとめています。 ## 部署ごとに、どのような使い方がありますか？ 同じ文章づくりでも、部署によって頼み方の型が変わります。次は使い方の例です。 | 部署 | 使い方の例 | 人が確かめる点 | |---|---|---| | 営業 | 訪問のお礼、提案書の送付の案内、日程の調整 | 提案の内容や条件を、確定していない形で書いていないか | | 総務 | 社内の通知、設備の点検の案内、行事の案内 | 日時・場所・対象者が正しいか | | 人事 | 研修の案内、手続きの案内文、社内報の下書き | 制度の説明が、社内の規程と合っているか | | 経営・管理 | 社内向けの方針の説明、報告書の要約 | 数字や判断の理由が、元の資料と一致しているか | 部署で使う型が決まってきたら、「どの材料を渡すか」「どこを人が確かめるか」を一枚にまとめておくと、異動や新しく加わった人への引き継ぎにも役立ちます。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [社内のプロンプト集](https://www.ai-ready.jp/templates/prompt-library-template/) - [AIの出力の確認チェックリスト](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-output-review-checklist/) ガイド - [生成AIと個人情報の扱い：個人情報保護法と注意喚起から確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/personal-data-and-generative-ai/) - [生成AIと著作権：文化庁の考え方にそって利用者が確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-and-copyright/) - [生成AIの利用ルールの作り方（ひな形つき）](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-usage-policy/) - [フィッシングとビジネスメール詐欺への備え](https://www.ai-ready.jp/guide/phishing-and-bec-prevention/) - [会議の議事録をAIで作る進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-meeting-minutes/) コラム - [プロンプトエンジニアリング入門 AIに伝わる頼み方の基本](https://www.ai-ready.jp/column/prompt-engineering/) - [社内のプロンプト集の作り方と育て方：集める・整える・直す](https://www.ai-ready.jp/column/growing-a-prompt-library/) 用語 - [プロンプト](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt/) - [プロンプトテンプレート](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt-template/) - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [ハルシネーション](https://www.ai-ready.jp/glossary/hallucination/) ## よくあるご質問 QAIが書いたメールを、そのまま送ってもよいですか？ A送る前に、宛名・日付・金額・約束の内容など、事実に当たる部分を人が確かめることをおすすめします。AIはもっともらしい文章を作りますが、事実が正しいとは限りません。AI事業者ガイドラインも、AIの出力を事業の判断に使う場合は、利用者が責任をもって判断することを挙げています。 Q取引先とのやり取りを貼り付けて、返信案を作らせてもよいですか？ A社内の利用ルールと、使うサービスでの入力した情報の扱いを確かめてからにします。個人情報を含む場合、個人情報保護委員会は、利用目的の達成に必要な範囲内かを十分に確かめることや、入力した個人データが機械学習に使われないことなどを確かめることを求めています。要らない名前や連絡先は、外してから渡すと安心です。 QAIで作った文章を社外に公開しても、著作権の問題はありませんか？ A文化庁の考え方では、AIで作ったものを使うときの著作権侵害は、通常と同じく既存の作品との類似性と依拠性で判断されます。他社の文章を入力して似た文章を作らせる使い方は避け、公開する文書は既存の文章と似ていないかを確かめると安心です。 ## この記事に出てくる用語 - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [プロンプト](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt/) - [個人情報保護委員会](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-commission/) - [個人データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-data/) - [機械学習](https://www.ai-ready.jp/glossary/machine-learning/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [ハルシネーション](https://www.ai-ready.jp/glossary/hallucination/) - [フィッシング](https://www.ai-ready.jp/glossary/phishing/) - [ビジネスメール詐欺（BEC）](https://www.ai-ready.jp/glossary/bec/) - [プロンプトエンジニアリング](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt-engineering/) - [プロンプトテンプレート](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt-template/) ## 「ユースケースと効果」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) [広げる／ユースケースと効果AIの効果の測り方：時間・費用・品質の指標桐谷彰人2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/measuring-ai-impact/)[定着させる／ユースケースと効果AIの効果を測り続ける：全社に広げた後の指標の見直しと、続ける・広げる・やめるの判断嵐保憲2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/sustaining-ai-impact/)[はじめる／ユースケースと効果AIを使う業務の選び方：業務の棚卸しから優先順位まで石田誠2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-ai-use-cases/) ## 出典 1. [個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」（2023年6月2日）](https://www.ppc.go.jp/news/press/2023/230602kouhou/) 2. [内閣府掲載資料「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」（個人情報保護委員会）](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_team/6kai/shiryouchuuikanki.pdf) 3. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」（2026年3月31日）](https://www.soumu.go.jp/main_content/001099163.pdf) 4. [文化審議会著作権分科会法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」（2024年3月15日）](https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94037901_01.pdf) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. どのような文章作業に、AIを使えますか？ 2. 伝わる下書きを作らせるには、どう頼めばよいですか？ 3. 入れてよい情報は、どう判断すればよいですか？ 4. 送る前に、何を確かめればよいですか？ 5. 社内で定着させるには、何から始めればよいですか？ 6. 部署ごとに、どのような使い方がありますか？ 7. チェックリスト 8. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「ユースケースと効果」 [ユースケースと効果の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「メール・社内文書の作成へのAIの使い方｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-business-writing/