AI丸書きの3つの危険：統計捏造・やらせ化・意見の重み低下

結論から言います。AIに意見書を丸ごと書かせて提出することは、制度の信頼性を損なう行為になりかねません。

パブリックコメント手続は、行政手続法第39条・第43条に基づき、法令・政策の立案段階で国民・事業者の意見を反映させる仕組みです。e-Govの提出フォームから送った意見は、省庁が条文や政策案の修正根拠として参照します。その性格上、意見の「中身の質」と「発信者の実態」が問われます。

AI丸書きには、実務上3つの危険があります。

危険①　存在しない統計・根拠の混入

現行の生成AIは、一見それらしい数値や判例番号を「創作」することがあります（いわゆるハルシネーション）。事実確認なしに提出した意見書に誤った統計が含まれていれば、省庁の担当者からの信頼を失うだけでなく、以降の意見提出全体の信用を傷つけます。

危険②　やらせ（アストロターフィング）への加担

アストロターフィングとは、実態のない「草の根運動」に見せかけて組織的に世論を操作する行為です。ChatGPTなどに同じ指示を与えて大量に生成した意見書を複数人が提出した場合、文体・構成・引用が酷似し、組織的な水増しと受け取られるリスクがあります。意見公募手続は「意見の数」ではなく「意見の内容」を政策に反映させる仕組みですから、同工異曲の意見を積み上げても評価されません。

危険③　意見の「重み」の低下

パブリックコメントにおける意見の説得力は、提出者の実体験・業務上の具体的影響・独自データに根ざしています。AIが汎用的な文章を生成しても、「なぜこの事業者がこの条文改正に反対するのか」という固有の文脈は再現できません。読む担当者にとっても、情報量の少ない意見は参考にしにくいのです。

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「足場＋検証」というAIの正しい使い方

AIは意見書を「書く」道具ではなく、意見書を「構造化する」道具として使うのが正しい位置づけです。

建設現場の足場（スキャフォールド）を想像してください。足場は建物を建てるために必要ですが、足場そのものが建物ではありません。AIが生成するのは「骨組みと穴埋め枠」であり、そこに自分の業務経験・現場データ・独自の主張を肉付けして初めて「意見書」になります。

具体的な手順は次の通りです。

ステップ1　スタンスを自分で決める まず「賛成」「反対」「修正・要望」「中立・懸念」の4つから、自分で判断して選びます。この判断を人が行うことが最も重要です。スタンスの根拠が自社の経営判断や業務実態に基づいていなければ、意見書全体が空洞になります。

ステップ2　AIに骨格を生成させる スタンスと案件の概要を入力し、PREP構造（Point→Reason→Example→Point）の骨格をAIに生成させます。ChatGPTのような汎用チャットに意見書の書き方を尋ねる場合も、狙いは同じです。出力された文章をそのまま使うのではなく、「どんな理由が書けるか」「どんな例示が必要か」の当たりをつけるために使います。

ステップ3　穴埋めを自分のデータで埋める 骨格の中にある【要編集】の枠——具体的な影響額、現場の事例、従業員数や取引先数などの数値——は、必ず自社の実情に基づいて記述します。ここをAIに任せると、前述の統計捏造リスクが生じます。

ステップ4　チェックリストで自己検証する 提出前に、後述の12項目チェックリストで内容を確認します。

ここまでは一般論としての流れです。実際の案件と自社の事業内容を突き合わせた足場づくりまで進めたい場合は、pubcome.jpのAI機能をご活用ください。

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AIに任せてよい部分・人が書くべき部分の線引き

混乱しがちな「どこまでAIに頼れるか」を、明確に整理します。

AIに任せてよい部分

• 条文の要約と論点の整理：新旧対照表（改正前後の条文を左右に並べた資料）を読んで、変更点の箇条書きを作る作業
• PREP構造の骨格生成：主張→理由→例示→再主張という論理の枠組みを作る作業
• 文章の校正・読みやすさの改善：自分が書いた文章を読みやすく整える作業
• 類似政策・先行事例の検索補助：ただし出典は必ず原典で確認する

人が書くべき部分

• スタンスの決定：賛否の判断は経営判断であり、AIに委ねられない
• 自社・業界固有の数値や事例：売上への影響、取引件数の変化、現場の声など
• 意見の結論と要望事項：何を求めるかを自分の言葉で述べる
• 提出者情報の正確な記載：氏名・所属・立場など

この線引きを守ることで、「AIが補助した意見書」と「AIが作ったやらせ意見書」の差が生まれます。

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12項目チェックリストで自己検証する

提出前に以下の12項目を確認してください。すべての項目に✓が入れば、提出できる状態です。

内容の信頼性

• 引用した統計・数値の出典を原典で確認した
• 法令の条文番号・名称が正確である
• 事実と意見（主張）を区別して記述している
• 自社・業界の固有データが含まれている

論理構成

• スタンス（賛成／反対／修正・要望／中立・懸念）が冒頭で明示されている
• 意見の理由が具体的に記述されている
• 修正を求める場合、代替案または修正の方向性を示している
• 結論が末尾に再度まとめられている

やらせリスクの確認

• 自分の実体験・業務上の具体的影響が含まれている
• 他者の意見書と文体・構成が酷似していない
• コピー&ペーストのまま未確認の箇所がない
• 提出者情報（氏名・所属・立場）が正確に記載されている

このチェックリストは意見書の「質の担保」と「やらせリスクの自己点検」を兼ねています。

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pubcome.jpの意見書ドラフト機能：スタンス選択→穴埋め→提出の実際の流れ

pubcome.jpの「意見提出文ドラフト」機能（ベーシックプラン月1件／プロプラン月10件）は、AIが意見書を丸ごと書く機能ではありません。あくまで「足場（叩き台）」を生成する機能です。

実際の操作の流れ

① 案件を選ぶ 全省庁のパブリックコメントを毎日自動収集したリストから、自社に影響のある案件を選びます。案件詳細では、改正のポイントと、自社プロフィールを踏まえた影響分析（パーソナライズ分析）がAIによって提示されます。

② スタンスを選択する 「賛成」「反対」「修正・要望」「中立・懸念」の4択から、自分で判断して選択します。この選択がドラフト全体のトーンを決めるため、経営判断として社内で合意を取っておくことを推奨します。

③ 足場を生成・確認する AIがPREP構造の骨格と【要編集】穴埋め枠を生成します。枠には「ここに自社の売上への影響額を記入」「ここに具体的な取引事例を記入」などのガイドが入っており、何を書くべきかが明示されます。

④ 穴埋めを自分で完成させる 【要編集】枠を自社の実情に基づいて記述します。数値・事例・経験は必ず自分が確認できるものを使ってください。

⑤ 12項目チェックリストで自己検証する 生成された足場は、12項目の品質基準でAIが自己採点します。項目ごとに「満たす見込み」「要対応」「原文が必要」のいずれかと、その理由が示されるため、どこを自分で埋めるべきかが具体的に分かります。「要対応」が残っていないことを確認したら、e-Govの提出フォームへコピーして提出します。

この設計は、「AIが足場、あなたが意見」というコンセプトに基づいています。パブコメ意見書の作成に不慣れな方でも、論理構成の型を学びながら自分の言葉で意見をまとめる訓練になります。

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関連サービスのご案内

パブコメ・補助金レーダー（pubcome.jp）は、全省庁のパブリックコメントと補助金を毎日自動収集し、AIで影響分析・マッチングするSaaSです。

今回ご紹介した「意見提出文ドラフト」は、ベーシックプラン（月1件）・プロプラン（月10件）でご利用いただけます。スタンス選択→PREP骨格生成→【要編集】穴埋め→12項目チェックリストという一連の流れを、ブラウザ上で完結できます。

「意見を出したいが構成に自信がない」「毎回ゼロから書いていて時間がかかる」という方は、まず無料登録から始めてみてください（クレジットカード不要）。

pubcome.jpで無料登録 → 意見書ドラフトを試す

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本記事は一般的な情報提供を目的とし、個別事案への法的助言・税務助言を構成するものではありません。具体的な対応については行政書士・税理士・中小企業診断士等の専門家にご相談ください。