Gemini in AppSheet| 契約書から重要事項を自動抽出！リーガルチェックの効率アップ！作り方を簡単に説明

契約書から重要事項を自動抽出！リーガルチェックの効率アップ！作り方を簡単に説明

法務部門や契約管理担当者の皆さん、毎日膨大な量の契約書と格闘していませんか？ 新規契約書のレビュー、既存契約書の更新、特定の条項の確認など、契約書の内容を一つひとつ読み込み、重要な日付や金額、当事者名、特約事項などを手作業で抽出するのは、非常に時間と集中力を要する作業ですよね。

「この契約書、あの条項、どこに書いてあったっけ？」

「何百ページもある契約書から、必要な情報だけを見つけ出すのが大変すぎる…」

こんな悩みを抱えながら、多くのプロフェッショナルがリーガルチェックや契約管理に追われているのではないでしょうか。これは、本来もっと時間を割くべき「法的なリスク分析」や「戦略的な交渉」の時間を奪ってしまっています。

しかし、もし、PDFや画像で受け取った契約書をAIが自動で読み込み、契約開始日、終了日、契約金額、当事者名、特定の義務・権利、さらには危険な条項の兆候まで、必要な重要事項を瞬時に抽出してくれたら？ そして、その抽出結果を契約管理アプリに自動で入力し、いつでも検索・確認できるようになったら、どうでしょう？

Googleのノーコード開発ツール「AppSheet」と、最先端の生成AI「Gemini」の連携は、この「契約書レビューの革命」を誰でも簡単に実現します。プログラミングの知識は一切不要。AIが契約書のテキストを分析し、内容を理解して重要情報を抽出することで、リーガルチェックの工数を劇的に削減し、法的なリスク管理の精度を飛躍的に向上させてくれるのです。

なぜ今、契約書管理にAIが不可欠なのか？その課題とAIの価値

契約書は、ビジネスの基盤となる重要な文書です。しかし、その作成、管理、そしてレビューのプロセスには、多くの企業が共通の課題を抱えています。

「手動レビュー」の非効率性とヒューマンエラーのリスク

契約書の内容は複雑で、専門用語も多いため、人間が手作業でレビューを行うには膨大な時間と集中力が必要です。特に、多数の契約を扱う場合や、緊急のレビューが必要な場合、見落としや誤った解釈によるヒューマンエラーのリスクが高まります。これは、重大な法的・金銭的リスクにつながりかねません。

「情報の散在」と「検索性の低さ」

契約書がPDFファイルや紙の文書として個別に管理されている場合、特定の契約条項や日付、過去の履歴などを探し出すのに多大な時間がかかります。必要な情報がどこにあるか分からない、あるいは特定の情報を見つけるために何十ページも読み込む必要がある、といった非効率は、業務の停滞を招きます。

「契約リスク」の早期発見の遅れ

契約書には、法的な義務、賠償責任、解約条件など、企業にとって潜在的なリスクとなりうる条項が含まれています。しかし、これらのリスク要因を個々の契約から網羅的に抽出し、継続的に監視することは、手作業ではほぼ不可能です。リスクの発見が遅れることで、対応が後手に回り、より大きな損害につながる可能性があります。

「専門家リソース」の逼迫

法務部門や弁護士といった専門家は、企業にとって限られた貴重なリソースです。契約書の基礎的なレビューや情報抽出といった定型業務に多くの時間を費やしていると、彼らがより高度な法的戦略の策定や複雑な訴訟対応に集中できる時間が奪われてしまいます。

ここに、Gemini in AppSheetが大きな解決策を提示します。AIが契約書のテキストデータを自動で分析し、必要な重要事項を抽出し、さらにはリスクにつながる可能性のあるキーワードや条項を検知することで、上記の問題を根本から解決し、リーガルチェックの効率化、リスク管理の強化、そして法務部門のリソース最適化を可能にするのです。

契約書から重要事項をAIが自動抽出するアプリの作り方：Google Geminiをフル活用！

実際にGoogle Gemini in AppSheetを活用して、契約書から重要事項をAIが自動抽出するアプリの具体的な作り方をステップバイステップで解説していきます。

このシステムを構築するには、契約書ファイル、そのテキストデータ、そしてAIによる抽出結果を統合し、契約管理台帳として活用する仕組みを構築します。

アプリの「土台」となる契約書データを準備する

AIが契約書から重要事項を抽出するためには、契約書のファイルそのものと、抽出結果を格納するためのデータが必要です。ここでは、Google スプレッドシートをデータソースとして活用します。

ステップ1：Google スプレッドシートで契約管理データを定義する

Google スプレッドシートを開き、新しいシートを作成します。契約書に関する基本情報と、AIに抽出させたい重要事項の項目を列見出しとして入力しましょう。

例：契約管理台帳 シート

• 契約ID: 各契約を一意に識別するID。
• 契約名: 契約のタイトル。
• 契約相手: 契約を交わした相手の名称。
• 契約開始日（AI抽出）/ 契約終了日（AI抽出）: AIが抽出する契約期間。
• 契約金額（AI抽出）: AIが抽出する契約の金額。
• 支払条件（AI抽出）: AIが抽出する支払いの条件。
• 自動更新条項（AI抽出）: AIが「自動更新」に関する条項の有無や内容を抽出。
• 解約通知期間（AI抽出）: AIが「解約通知」に関する期間を抽出。
• 紛争解決方法（AI抽出）: AIが「紛争解決」に関する条項（例: 裁判管轄、仲裁）を抽出。
• 契約書ファイル: PDFまたは画像形式の契約書ファイルが保存される場所。ここがAI分析の対象となります。
• 契約書テキスト（AI用）: 契約書ファイルの文字起こしテキストが保存されるカラム。
• AI抽出状況: AIによる抽出のステータス（例: 未処理, AI処理中, AI抽出完了, 確認済み）。
• 最終確認者 / 最終確認日: 人間がAI抽出結果を確認・承認した情報。

ステップ2：AppSheetで新しいアプリを作成する

AppSheetのウェブサイト（appsheet.com）にアクセスし、Googleアカウントでログインします。「+ Make a new app」から「Start with your own data」を選択し、アプリの名前（例：「契約管理AIアシスタント」）とカテゴリを設定します。

データソースの選択画面で、先ほど準備したGoogle スプレッドシート（契約管理台帳 シート）を選択し、「Select」をクリックします。AppSheetがスプレッドシートを読み込み、自動的にアプリの基本的な形を生成してくれます。

Google Geminiを組み込む！契約書から「テキスト抽出」と「重要事項の自動解析」のAI Taskを設定する

ここからが、Google Geminiの「AI Task」をAppSheetのAutomationに組み込む核心部分です。AIがPDFや画像形式の契約書からテキストを抽出し、さらにそのテキストデータから重要事項を自動で解析・抽出する仕組みを構築します。

注意点：PDF/画像からのテキスト抽出

AppSheetの現在のAI Task（2025年8月時点）では、PDFや画像から直接全文テキストを抽出する機能は限定的です。しかし、Google Cloud Vision AI APIやGoogle Cloud Document AI APIなどの外部サービスと連携することで、AppSheetアプリからファイルをアップロードし、これらのAPIを使って高精度なテキスト抽出（OCR）を行うことが可能です。ここでは、この連携を想定したフローで解説します。もし、この部分の技術的なハードルが高いと感じる場合は、契約書を事前にOCRツールで処理し、抽出したテキストデータを「契約書テキスト（AI用）」カラムに手動で貼り付け、その後AI Taskで重要事項抽出を行う、というステップに簡略化することもできます。

ここでは、外部のOCRサービスまたはAPI（例: Google Cloud Document AI APIをGoogle Apps Script経由で呼び出す）を利用して、契約書ファイルから「契約書テキスト（AI用）」カラムにテキストが入力されることを前提とします。

ステップ1：AIによる「契約書重要事項抽出」Automationを設定する

1. AppSheetエディタの左側メニューから「Automation」を選択し、「+ New Bot」をクリックして新しいボットを作成します（例：「契約書解析」）。
2. Event（いつ動かすか）:
   • Event Type: 「Data change」
   • Table: 「契約管理台帳」テーブルを選択します。
   • Change Type: 「Adds and updates」（新しい契約書が追加・更新されたとき）。
   • Condition: 「契約書テキスト（AI用）」カラムにテキストが入力されたことをトリガーとします。

     ISNOTBLANK([契約書テキスト（AI用）]) AND [AI抽出状況] <> "確認済み"
     

     • これで、契約書のOCR処理が完了し、テキストが入力されると、この自動化プロセスが開始されます。
3. Process（何をするか）：
   • ステップ1：「AI Task – 契約開始日/終了日抽出」
     • 「+ Add a step」をクリックし、「Run a task」を選択します。
     • Task Type: 「AI Task」を選び、その中の「Generate content」を選択します。
     • Prompt for AI: ここに、AIに契約書テキストから契約開始日と終了日を抽出させるプロンプトを記述します。

       以下の契約書テキストから、契約の「開始日」と「終了日」をそれぞれYYYY/MM/DD形式で抽出してください。もし日付が見つからない場合は「不明」と回答してください。
       
       契約書テキスト: [契約書テキスト（AI用）]
       
       出力形式:
       開始日: YYYY/MM/DD
       終了日: YYYY/MM/DD
       

     • Save the generated content to these columns: AIが生成した日付を保存するカラムとして、「契約開始日（AI抽出）」と「契約終了日（AI抽出）」を選択します。
   • ステップ2：「AI Task – 契約金額/支払条件抽出」
     • 「+ Add a step」をクリックし、「Run a task」を選択します。
     • Task Type: 「AI Task」を選び、その中の「Generate content」を選択します。
     • Prompt for AI: ここに、AIに契約書テキストから契約金額と支払条件を抽出させるプロンプトを記述します。

       以下の契約書テキストから、「契約金額」と「支払条件」を抽出してください。金額は数値と通貨単位（例: 10,000,000円）で記述し、支払条件は具体的な内容を簡潔に記述してください。見つからない場合は「不明」と回答してください。
       
       契約書テキスト: [契約書テキスト（AI用）]
       
       出力形式:
       契約金額: [金額]
       支払条件: [条件]
       

     • Save the generated content to these columns: AIが生成した情報を保存するカラムとして、「契約金額（AI抽出）」と「支払条件（AI抽出）」を選択します。
   • ステップ3：「AI Task – 特定条項の有無/内容抽出（自動更新、解約、紛争解決など）」
     • 「+ Add a step」をクリックし、「Run a task」を選択します。
     • Task Type: 「AI Task」を選び、その中の「Generate content」を選択します。
     • Prompt for AI: ここに、AIに特定の重要条項を抽出させるプロンプトを記述します。

       以下の契約書テキストから、以下の各項目についてその有無と内容を抽出してください。該当する箇所が見つからない場合は「なし」と回答してください。
       
       1.  自動更新条項: [内容]
       2.  解約通知期間: [期間]
       3.  紛争解決方法（裁判管轄や仲裁など）: [内容]
       
       契約書テキスト: [契約書テキスト（AI用）]
       
       出力形式:
       自動更新条項: [内容/なし]
       解約通知期間: [期間/なし]
       紛争解決方法: [内容/なし]
       

     • Save the generated content to these columns: AIが生成した情報を保存するカラムとして、「自動更新条項（AI抽出）」「解約通知期間（AI抽出）」「紛争解決方法（AI抽出）」を選択します。
   • ステップ4：「AI抽出状況の更新」
     • 「+ Add a step」をクリックし、「Data: Set the values of some columns in this row」を選択します。
     • Set these columns:
       • AI抽出状況: "AI抽出完了"

これで、契約書テキストが入力されると、AIが指定された重要事項を自動で抽出し、契約管理台帳の各カラムを埋めるようになります。

AIが抽出した情報を人間が確認・承認するフローを設定する

AIによる抽出は強力ですが、リーガルチェックにおいては最終的に人間の確認が不可欠です。抽出結果を人間がレビューし、必要に応じて修正・承認するフローを構築します。

ステップ1：AI抽出完了通知と確認依頼のAutomationを設定する

1. AppSheetエディタの左側メニューから「Automation」を選択し、「+ New Bot」をクリックして新しいボットを作成します（例：「契約抽出確認依頼」）。
2. Event（いつ動かすか）:
   • Event Type: 「Data change」
   • Table: 「契約管理台帳」テーブルを選択します。
   • Change Type: 「Updates only」。
   • Condition: 「AI抽出状況」が「AI抽出完了」になった場合に通知を送信するように設定します。

     ISCHANGED([AI抽出状況]) AND [AI抽出状況] = "AI抽出完了"
     

3. Process（何をするか）：
   • ステップ1：「メール送信」
     • 「+ Add a step」をクリックし、「Send an email」を選択します。
     • To: 最終確認者（例: 法務部門の担当者、または特定のメールアドレス）。
     • Subject: 件名（例: 【重要：AI抽出完了】契約書のご確認をお願いします：[契約名]）
     • Body: メール本文。AIが抽出した主要な情報と、契約管理アプリへのリンクを含めます。

       担当者様
       
       平素よりお世話になっております。
       契約書「[契約名]」（契約相手：[契約相手]）について、AIによる重要事項の抽出が完了しました。
       
       【AI抽出結果概要】
       ・契約開始日：[契約開始日（AI抽出）]
       ・契約終了日：[契約終了日（AI抽出）]
       ・契約金額：[契約金額（AI抽出）]
       ・自動更新条項：[自動更新条項（AI抽出）]
       
       つきましては、お手数ですが、以下のアプリで抽出結果をご確認いただき、必要に応じて修正をお願いいたします。
       確認後、必ず「最終確認者」と「AI抽出状況」を更新してください。
       
       契約管理アプリ：<<LINKTOROW([契約ID], "契約管理台帳_Detail")>>
       
       何卒よろしくお願い申し上げます。
       
       ----------------------------------------
       このメールは自動送信されています。
       

     • From Display Name: 送信者名（例: 契約管理AIシステム）。

ステップ2：AppSheetアプリで「最終確認」のためのUIとアクションを設定する

1. カラムの設定: 「最終確認者」カラムをEmailタイプにし、Initial valueにUSEREMAIL()を設定すると、ログインユーザーが自動で入力されます。
2. アクションボタンの作成:
   • AppSheetエディタの「Behaviors」メニューから「+ New action」をクリックします。
   • Action name: 「抽出結果を確認済みとする」
   • Do this: 「Data: Set the values of some columns in this row」を選択。
   • Set these columns:
     • AI抽出状況: "確認済み"
     • 最終確認日: NOW()
     • 最終確認者: USEREMAIL()
   • Appearance: このアクションを詳細ビューの目立つ位置に表示するように設定します。
   • Only show this action if this condition is true: [AI抽出状況] = "AI抽出完了"

これで、AIが抽出した情報が人間に通知され、人間が確認・修正した上で承認することで、最終的な契約管理台帳が完成するフローが構築されます。

アプリを実際に使ってみる

1. アプリを保存し、デプロイします。
2. 新しい契約書を登録します。
   • アプリから「契約管理台帳」を追加し、「契約名」「契約相手」などを入力します。
   • 「契約書ファイル」にPDFや画像ファイルをアップロードします。
   • （事前にOCR連携が設定されていれば）自動で「契約書テキスト（AI用）」にテキストが入力されます。
3. 「契約書テキスト（AI用）」にテキストが入力されると、バックグラウンドでGeminiのAI Task（ステップ2の「契約書解析」ボット）が実行され、各AI抽出カラムが自動で埋まります。
4. AI分析が完了し、「AI抽出状況」が「AI抽出完了」に変わると、その結果をトリガーに「契約抽出確認依頼」ボット（ステップ3）が実行され、関係者に確認依頼メールが送信されます。
5. 受信したメールのリンクからアプリを開き、AIが抽出した内容（契約開始日、金額など）を確認します。必要であれば手動で修正します。
6. 内容が正しいことを確認したら、「抽出結果を確認済みとする」アクションボタンをタップします。「AI抽出状況」が「確認済み」に変わり、最終確認者と日時が記録されます。

これで、手動での契約書レビューや情報抽出の手間から解放され、AIがリーガルチェックの「下準備」を完璧に行い、最終的な確認者の負担を劇的に軽減してくれるようになりました！

Googleの機能連携で、契約管理戦略をさらに強化する！

この契約書重要事項抽出アプリは、Googleの他の強力な機能と連携することで、その価値を何倍にも高めることができます。

Google Driveとの連携：契約書ファイルの一元管理とセキュアなアクセス

• 契約書ファイルの自動保存: AppSheetアプリからアップロードされた契約書ファイルは、自動的にGoogle Drive内の指定されたフォルダに保存されます。
• 権限管理と監査ログ: Google Driveの強力な共有設定と監査ログ機能により、契約書ファイルへのアクセス権限を細かく制御し、誰がいつアクセスしたかを記録できます。機密性の高い契約情報をセキュアに管理するために不可欠です。
• 検索性向上: Google DriveはPDFファイル内のテキストも検索対象とするため、AIが抽出した項目だけでなく、契約書全体のキーワード検索も容易になります。

 Google Looker Studio (旧 Google Data Studio) との連携：契約ポートフォリオの見える化

• ダッシュボード作成: AppSheetの契約管理台帳データをGoogle スプレッドシート経由でGoogle Looker Studioに連携させ、契約ポートフォリオ全体のリスク状況や傾向をリアルタイムで可視化するダッシュボードを構築します。
  • ダッシュボードの表示例:
    • 契約期間終了が近づいている契約リスト（期日管理）
    • 自動更新条項を持つ契約の割合と一覧
    • 特定の支払条件を持つ契約の件数
    • 契約金額の総額と推移
    • 特定の紛争解決方法を持つ契約の件数
    • 契約相手ごとの契約数
• 戦略的意思決定支援: 経営層や法務部門は、このダッシュボードを見るだけで、契約更新の漏れを防いだり、特定の高リスク条項を持つ契約を抽出して対策を検討したり、といった戦略的な意思決定を迅速に行えるようになります。

Google Calendarとの連携：契約更新・終了通知の自動化

• Automationの設定: 契約終了日が近づいている契約（例: 終了日の3ヶ月前、1ヶ月前）や、自動更新の条件を満たす契約に対して、Google Calendarに通知を自動で登録するAutomationを設定できます。
• 担当者へのアラート: カレンダーイベントには、契約名、契約相手、自動更新条項の内容、AppSheetアプリへのリンクなどを記載し、担当者へのリマインダーとして機能させます。
• 例：
  • Event: スケジュールトリガー（例: 毎日午前中に実行）。
  • Process:
    1. 「Data: Find rows to process」で、[契約終了日（AI抽出）] = TODAY() + 90 （終了90日前）の契約を検索。
    2. 各契約に対し、「Google Calendar: Add an event」タスクを実行。
    3. Title: 【契約更新確認】[契約名]（90日後終了）
    4. Start/End Time: 通知日
    5. Description: 契約相手: [契約相手]、自動更新条項: [自動更新条項（AI抽出）]。詳細: <<LINKTOROW([契約ID], "契約管理台帳_Detail")>>
    6. Attendees: 担当者。

Google Workspace（Gmail/Docs）との連携：契約書レビュープロセスの効率化

• レビューコメントの追加: AppSheetアプリの契約詳細画面に、レビュー担当者がコメントを追加できるカラムを設け、そのコメントをAIに再度分析させることで、より深い洞察を得ることも可能です。
• 法的メモの自動生成支援: 特定の条項に関する法的メモやリスク評価をAIに生成させ、Google Docsファイルとして自動保存するAutomationを設定し、法務部門の作業をサポートします。
• 交渉記録の連携: 契約交渉のメール履歴などをAppSheetアプリに連携させ、契約の経緯を時系列で把握できるようにすることで、契約管理の透明性を高めます。

まとめ

Google Gemini in AppSheetを活用した契約書重要事項のAI自動抽出システムは、単なる事務作業の効率化に留まりません。それは、企業の法務・契約管理を「守り」から「攻め」の戦略へと変革し、ビジネスのリスクを低減しながら、新たな機会を創出するための、極めて強力なツールです。

このシステムを導入することで、以下の大きなメリットが享受できます。

• リーガルチェック工数の劇的な削減: 契約書の読解や情報抽出にかかる時間と人件費を大幅に削減し、法務リソースをより高度な分析や戦略策定に集中させることができます。
• 法的なリスクの早期発見と予防: AIが契約書内の潜在的なリスク条項を自動で検知し、早期に警告することで、重大なトラブルや損害を未然に防ぎます。
• 契約管理の精度と網羅性の向上: 常に最新かつ正確な契約情報が一元管理されるため、契約更新の漏れや、特定の義務・権利の見落としといったリスクを最小限に抑えられます。
• 意思決定の迅速化と最適化: 契約ポートフォリオ全体の状況をリアルタイムで把握し、データに基づいた意思決定が可能になるため、ビジネスチャンスを逃さず、迅速に対応できます。
• コンプライアンス強化とガバナンス向上: 契約管理プロセスが標準化・自動化されることで、組織全体のコンプライアンス体制が強化され、ガバナンスが向上します。