Tutorial 04: Using Custom GPTs for Matter Management (OpenAI)
Learn how to create persistent legal workspaces with Custom GPTs, organize matters, write custom instructions, and manage client confidentiality effectively.
学習目標
このチュートリアルの終わりまでに、以下ができるようになります:
- カスタム GPT が永続的な法律ワークスペースをどのように作成するか理解
- 異なる実務分野と案件用にカスタム GPT を設定
- 効果的なカスタム指示(デジタルプレイブック)を作成
- GPT 組織でクライアントの機密性を管理
- カスタム GPT で社内法務部門を整理
- 案件の優先順位付けとリソース配分を実装
- 案件ブリーフィングとチーム引き継ぎを実施
- 文書の整理と命名規則を最適化
所要時間:45 分 | レベル:初級 | 技術スキル不要
案件ワークスペースの理解
OpenAI の案件ワークスペースとは?
ChatGPT で案件固有のワークスペースを実現:
- カスタム GPT:案件または実務分野ごとの永続的な指示とナレッジファイル
- ナレッジファイル:GPT 内で ChatGPT が参照できる文書
- 会話履歴:各チャットスレッド内の過去の議論
法律業務における案件ワークスペースの重要性
| ワークスペースなし | カスタム GPT あり |
|---|---|
| 毎回コンテキストを再説明 | 指示とナレッジでコンテキストが永続 |
| 文書を繰り返し再アップロード | GPT ナレッジベースで文書が利用可能 |
| セッション間で一貫しない助言 | 一貫したプレイブックが適用 |
| 案件間の分離なし | 明確な案件境界 |
| クロス汚染のリスク | GPT ごとに分離されたワークスペース |
カスタム GPT vs. Harvey Vault / Legora Workspace
Harvey Vault:AI 分析付きの集中文書ストレージ Legora Workspace:保存されたワークフロー付きの共同環境 ChatGPT カスタム GPT:完全なカスタマイズ制御付きの柔軟なワークスペース
OpenAI の利点:ChatGPT の動作を正確に定義—ベンダーが課す rigid なテンプレートやワークフローなし。
法律事務所のプロジェクトアーキテクチャ
推奨構造
機密保持のベストプラクティス
行うこと:
- 各クライアント案件に別々のカスタム GPT を使用
- 懸念がある場合は名前の代わりにクライアントコードを使用
- 案件終了時に GPT をクリアまたはアーカイブ
- Team/Enterprise GPT へのアクセスを制御
行わないこと:
- 複数クライアントを 1 つの GPT に混在
- 異なる案件の文書を一緒にアップロード
- 案件終了後も機密 GPT にアクセス可能のまま
- 共有アカウントで GPT タイトルにクライアント名を使用
最初の案件 GPT の作成
ステップバイステップのセットアップ
ステップ 1:カスタム GPT を作成
- ChatGPT を開く(chat.openai.com またはアプリ)
- GPT を探すまたは作成へ
- 「Create a GPT」をクリック
- 名前を入力:
[クライアントコード] - 案件説明
ステップ 2:カスタム指示を作成
カスタム指示は ChatGPT にこのワークスペースでの動作を伝えます。デジタルプレイブックです。
契約レビュー GPT テンプレート:
ステップ 3:ナレッジベース文書をアップロード
ChatGPT が参照すべき文書を追加:
- 事務所の標準契約テンプレート
- クライアントの希望ポジション文書
- 関連する規制ガイダンス
- 参考用の承認済み契約サンプル
ステップ 4:GPT をテスト
会話を開始し、ChatGPT が指示に従うことを確認:
カスタム指示テンプレート
テンプレート:訴訟サポート GPT
テンプレート:法律調査 GPT
テンプレート:取引サポート GPT
社内法務部門の組織
企業法務チーム向け GPT のセットアップ
社内弁護士向けに、機能別にカスタム GPT を整理:
案件インテークワークフロー
以下のカスタム指示で 案件インテーク GPT を作成:
ビジネスパートナー連携フレームワーク
関連するカスタム GPT にこのガイダンスを追加:
取締役会報告テンプレート
この構造で 取締役会報告 GPT を作成:
案件の優先順位付けとリソース配分
AI 推奨案件優先度フレームワーク
以下の指示で 案件優先順位付け GPT を作成:
リソース配分ワークフロー
優先順位付け GPT でこのプロンプトを使用:
期限管理システム
期限トラッカー GPT を作成:
ブリーフィングとキャッチアップワークフロー
欠勤後の案件ブリーフィング
このユースケース用に 案件ブリーフィング GPT を作成:
案件概要の生成
任意のカスタム GPT でこのプロンプトを使用:
ステータスサマリープロンプト
クイックリファレンスブリーフィングプロンプトを作成:
チーム引き継ぎ文書
案件を引き継ぐ際にこのテンプレートを使用:
文書の整理と命名規則
AI 推奨命名規則
このガイダンスで 文書整理 GPT を作成:
取引フォルダ構造
訴訟フォルダ構造
バージョン管理のベストプラクティス
ベストプラクティスと実践演習
演習 1:優先順位付け付きで最初の GPT をセットアップ
タスク:3〜5 件のアクティブ案件を管理するカスタム GPT を作成
手順:
- アクティブ案件をリストアップ
- 案件管理用のマスター GPT を 1 つ作成
- 以下のカスタム指示を追加:上記の優先順位マトリックス、期限追跡要件、リソース配分フレームワーク
- プロンプトでテスト:「Rank my current matters by priority: [list matters]. Consider deadlines, business impact, and complexity.」
演習 2:案件ブリーフィングテンプレートを作成
タスク:実際の案件のキャッチアップブリーフを構築
手順:
- 最近戻った案件を選択
- 専用のブリーフィング GPT を作成
- ナレッジベースに重要文書をアップロード
- 「Matter Briefing」プロンプトテンプレートを使用
- 包括的なキャッチアップブリーフを生成
- 完全性と正確性を確認
演習 3:命名規則で文書を整理
タスク:案件ファイルを監査して再編成
手順:
- 複数文書がある案件を選択
- 現在のファイル名のリストを作成
- 上記のフレームワークで新しい名前を提案
- フォルダ構造を作成(取引または訴訟テンプレート)
- ChatGPT で質問:「Help me organize these files according to [type] best practices. Here are my current files: [list]. Suggest naming and folder structure.」
- 推奨構造を実装
演習 4:社内法務部門の組織を設計
タスク:企業構造に合わせたカスタム GPT を作成
手順(社内弁護士向け):
- 法務部門の機能をマッピング
- 各主要機能(ガバナンス、オペレーション、コンプライアンス、IP など)用のカスタム GPT を作成
- 各 GPT に以下のカスタム指示を作成:案件インテーク手順、ビジネスパートナー連携ガイドライン、取締役会報告要件
- プロンプトでテスト:「New matter just came in: [description]. How should I handle this?」
演習 5:優先順位とリソース配分を実装
タスク:優先順位付けシステムをセットアップ
手順:
- 現在の全オープン案件をリストアップ
- 上記の指示で優先度 GPT を作成
- ナレッジベースに案件リストをアップロード
- 弁護士の稼働状況を追加
- ChatGPT に質問:「Please prioritize these matters and recommend resource allocation. Consider deadlines, complexity, business impact, and available capacity.」
- 推奨を確認し、必要に応じて調整
時間経過に伴う GPT の管理
カスタム指示の更新
案件が進化するにつれ、指示を更新:
- 新たに合意した条件を「acceptable」として追加
- 案件ステータスと重要事実を更新
- 交渉からの教訓を組み込み
- 新メンバーの好みを反映
GPT ライフサイクル
フェーズ 1:セットアップ(案件開始時)
- 詳細な指示で GPT を作成
- 初期文書をアップロード
- キャリブレーション質問でテスト
フェーズ 2:アクティブ使用(案件進行中)
- GPT 内で定期的な会話
- 受領した新文書をアップロード
- フィードバックに基づき指示を調整
- 期限と優先度の追跡を更新
- 定期的なキャッチアップブリーフィングを実施
フェーズ 3:アーカイブ(案件終了時)
- 必要な会話ログをエクスポート
- 最終結果を指示に文書化
- 機密資料を削除または編集
- 保持/削除ポリシーを検討
- 案件管理システムにアーカイブ
フェーズ 4:再利用(テンプレート)
- 成功した GPT からテンプレートを作成
- クライアント固有情報を除去
- 類似案件の出発点として使用
ChatGPT でのチーム連携
ChatGPT Team 機能
ChatGPT Team または Enterprise で:
- チームメンバー間でカスタム GPT を共有
- 実務グループで一貫した指示
- アクセス管理の管理者制御
- 監査機能
Team プランの料金は OpenAI が設定し、変更される場合があります。最新の料金は公式 ChatGPT サイトでご確認ください。
連携のベストプラクティス
事務所全体プレイブック:
- 一般的な業務タイプ用の「テンプレート」GPT を作成
- パートナー/シニアが基準を定義
- アソシエートが事前設定 GPT を使用
- チーム全体の一貫性を確保
案件固有 GPT:
- リード弁護士が GPT を作成・所有
- 必要に応じてチームメンバーにアクセス付与
- 案件コンテキストの単一情報源
- 人員変更時の明確な引き継ぎ
エンタープライズ機能との比較
カスタム GPT vs. Harvey Vault
| 機能 | ChatGPT カスタム GPT | Harvey Vault |
|---|---|---|
| 文書ストレージ | GPT 内ナレッジベース | 集中ボールト |
| カスタム指示 | 完全にカスタマイズ可能 | 事前構築ワークフロー |
| 文書検索 | GPT 内 | エンタープライズ全体 |
| セットアップ時間 | 数分 | 数日(実装) |
| カスタマイズ | 無制限 | Harvey オプションに限定 |
エンタープライズツールが適する場合
以下が必要な場合は Harvey/Legora を選択:
- 大規模バルク処理と案件横断自動化
- エンタープライズ SSO とコンプライアンス
- 案件横断検索と分析
- ベンダーによる AI インフラ管理
- DMS との事前構築統合
以下が必要な場合はカスタム GPT を選択:
- AI 動作の完全制御
- 小規模チーム向けコスト効率の良いソリューション
- IT 関与なしの迅速なセットアップ
- ワークフローの実験的柔軟性
- API/function calling によるカスタムツール統合
チュートリアル 05 前の宿題
-
5 つのカスタム GPT を作成:
- 現在の案件用 1 つ
- 案件優先順位付け/インテーク用 1 つ
- 実務分野プレイブック用 1 つ
- 専門分野の法律調査用 1 つ
- 文書整理用 1 つ(複数案件を管理する場合)
-
それぞれに詳細なカスタム指示を作成
-
少なくとも 2 つの GPT ナレッジベースに 5 つ以上の文書をアップロード
-
実際の作業タスクで各 GPT をテスト:
- 案件優先順位付け分析
- キャッチアップブリーフィング
- 文書整理の推奨
- 期限追跡
-
出力品質に基づいて指示を反復
-
命名規則とフォルダ構造を文書化して将来の参照用に
クイックリファレンス:カスタム指示の要素
今すぐ実行する
- カスタム指示付きで 1 つのクライアント案件用カスタム GPT を作成
- ナレッジベースに重要文書をアップロード
- 実際の作業に使用する前に ChatGPT が指示に従うことを確認
プレイブックへ続く -> | 前へ:Document Analysis
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