法務チェックで止まらない採用記事の書き方

採用サイトの記事を書いて社内に回すと、法務や広報から差し戻しが来る。修正して再提出しても、また別の指摘が来る。このやり取りが3往復、4往復と続き、公開まで1ヶ月かかることもあります。

この記事では、法務・広報チェックで止まらない採用記事を書くための手順を、ChatGPTを使った方法で解説します。

なぜ法務チェックで差し戻されるのか

法務・広報チェックで差し戻される原因は3層あります。

第1層：書き手が法務リスクを意識していない

採用担当者は「応募者に魅力を伝えたい」という動機で書くため、表現が前のめりになります。

• 「業界トップクラスの待遇」→ 根拠のない最上級表現
• 「ほぼ全員が昇進」→ 実績データがない断定表現
• 「自由な働き方」→ 労働条件の曖昧な約束

これらは書き手にとっては「魅力的な表現」ですが、法務にとっては「証明できない主張」であり、リスクになります。

第2層：チェック基準が文書化されていない

法務・広報の判断基準は、多くの場合「暗黙知」として担当者の頭の中にあります。過去の差し戻し事例や、他社の炎上事例から学んだ「これは避けるべき」という感覚です。

その基準が文書化されていないため、書き手は「どこまでなら許されるか」がわからず、提出するたびに新しい指摘を受けます。

第3層：確認の順序が逆になっている

多くの組織では、記事を完成させてから法務に回します。この時点で構成も表現も固まっているため、法務から「この表現は使えない」と言われると、記事全体を書き直すことになります。

書く前に基準を確認する仕組みがないため、修正コストが最大化します。

ChatGPTで法務リスクを事前に洗い出す手順

以下の手順で、記事を書く前に法務リスクを洗い出し、差し戻しを減らせます。

ステップ1：過去の差し戻し事例を集める

まず、過去に法務・広報から指摘を受けた箇所をリスト化します。

指摘された表現：
- 「業界No.1の研修制度」→「業界No.1」の根拠が不明
- 「フレックス制度で自由に働ける」→「自由」が労働条件の約束と誤解される
- 「社員の声：残業はほとんどありません」→ 実態と乖離する可能性

このリストを作るだけで、組織の「暗黙の基準」が見えてきます。

ステップ2：チェックリストをChatGPTに作らせる

過去の事例をChatGPTに渡して、チェックリストを生成します。

プロンプト例：

以下は、過去に法務・広報チェックで指摘を受けた採用記事の表現です。

[ステップ1で集めたリスト]

この指摘事例から、採用記事を書く際に避けるべき表現パターンを10項目のチェックリストにしてください。各項目には「NG例」と「OK例」を含めてください。

ChatGPTは、事例の共通パターンを抽出し、「最上級表現は避ける」「数字には根拠を示す」「労働条件は曖昧に書かない」といったチェックリストを作ります。

このチェックリストを、法務・広報に一度確認してもらい、承認を得ておきます。以降、このリストに沿って書けば、差し戻しの多くを防げます。

ステップ3：記事の構成段階でリスクを洗い出す

記事を書き始める前に、構成案をChatGPTに渡してリスクをチェックします。

プロンプト例：

以下は採用記事の構成案です。

[構成案]

この構成の中で、法務・広報チェックでリスクになりそうな箇所を指摘してください。チェック基準は以下です。

[ステップ2で作ったチェックリスト]

ChatGPTは、構成の中で「この見出しは最上級表現になりそう」「この部分は数字の根拠が必要」といった指摘をします。

この段階で修正すれば、本文を書いてから全体を直す手間が省けます。

ステップ4：本文を書いてから再度チェック

本文を書き終えたら、もう一度ChatGPTにチェックさせます。

プロンプト例：

以下は採用記事の本文です。

[本文]

この本文の中で、法務・広報チェックでリスクになりそうな表現を指摘してください。チェック基準は以下です。

[ステップ2で作ったチェックリスト]

指摘箇所ごとに、修正案を提示してください。

ChatGPTは、リスクのある表現を特定し、修正案を提示します。

例：

• 「業界トップクラスの待遇」→「競合他社と比較して充実した待遇（具体例：〇〇制度）」
• 「ほぼ全員が昇進」→「直近3年の昇進率は〇%」

ステップ5：法務・広報に提出する際にチェック済みを明記

記事を提出する際、「以下のチェックリストで事前確認済み」と添えます。

これにより、法務・広報は「この基準は既にクリアしている」という前提で確認でき、確認時間が短縮されます。

ChatGPTでは対応できない領域

この手順でも、以下は解決できません。

新しい制度や表現のリスク判断

過去の事例から作ったチェックリストは、既知のリスクにしか対応できません。新しい制度（例：リモートワーク、副業許可）を記事にする場合、その制度特有のリスクは判断できません。

新しい要素を含む記事は、構成段階で法務に相談する必要があります。

業界特有の規制

業界によっては、採用広報に特有の規制があります（例：医療業界の広告規制、金融業界のコンプライアンス）。ChatGPTは一般的なリスクを指摘できますが、業界特有の規制は専門家の確認が必要です。

社内政治と表現の調整

記事の内容が、社内の別部門の方針と矛盾していないか、経営陣のメッセージと整合しているか、といった判断はChatGPTにはできません。

これらは、法務チェックとは別に、広報や経営企画との調整が必要です。

sonataでチェックと修正を1画面で完結

sonataは、採用記事の執筆中に法務リスクをリアルタイムでチェックし、修正案を提示します。

チェックリストを事前に登録しておけば、記事を書きながら「この表現はリスクあり」と指摘され、その場で修正案を選べます。本文を書き終えてからまとめてチェックする手間がなくなり、差し戻しのリスクを執筆時点で潰せます。

採用記事の法務チェックで時間を取られている方は、sonataの無料トライアルをお試しください。