AIが生成しがちな「いかにもAIっぽい」日本語の定型表現・水増し・空疎な形容を取り除き、読者の信頼を損なわない自然な文章に直す。記事・原稿・プレスリリース・告知・SNS投稿など、AIの支援を受けて書いた文章を公開前に点検するときに使う。「AI臭を消したい」「文章が機械っぽい」「人が書いたように直したい」などの依頼で使う。
中文简介正在准备中。当前显示原文说明。
日本の情報公開制度(情報公開法・各自治体の情報公開条例)にもとづく行政文書の開示請求を支援する。開示請求書の起草、対象文書の特定、不開示事由の理解、部分開示・不開示への対応、審査請求や行政訴訟による不服申立て、大量文書の管理までを扱う。「情報公開請求」「開示請求」「行政文書を取りたい」「不開示に不服がある」などの依頼で使う。
中文简介正在准备中。当前显示原文说明。
实测评分 未实测
查看安装方法安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
行政が保有する文書を、情報公開制度を使って入手するための手順とテンプレート集。 記者の意図を聞き取り、適切な制度・宛先・文面を提案する。提出の最終判断と事実確認は記者が行う。
注意:手数料・期限・様式は法改正や自治体ごとの条例で変わる。重要な数値は提出前に対象機関の最新案内で必ず確認すること。本スキルは一般的な手引きであり、法的助言ではない。
| 対象 | 根拠 | 範囲 |
|---|---|---|
| 国の行政機関 | 行政機関の保有する情報の公開に関する法律(情報公開法・平成11年法律第42号) | 各府省など国の行政機関 |
| 独立行政法人・特殊法人等 | 独立行政法人等の保有する情報の公開に関する法律 | 独立行政法人、国立大学法人、特殊法人など |
| 地方公共団体 | 各自治体の情報公開条例 | 都道府県・市区町村、教育委員会、外郭団体等 |
原則は全部開示。ただし次の情報は不開示にできる(条例もおおむね同様の構成)。
## 情報公開法5条の不開示事由(要旨)
1号 個人情報 …… 特定の個人を識別できる情報(公務員の職務遂行に係る部分等の例外あり)
2号 法人等情報 …… 法人の正当な利益を害するおそれ等
3号 国の安全・外交情報 …… 国の安全、他国との信頼関係を害するおそれ等
4号 公共の安全・秩序情報 …… 犯罪の予防・捜査等に支障のおそれ等
5号 審議・検討・協議情報 …… 率直な意見交換や意思決定の中立性を不当に害するおそれ等
6号 事務・事業情報 …… 監査・取締り・人事・契約等の適正な遂行に支障のおそれ等
関連する重要な仕組み:
- 部分開示(6条)……不開示部分を除いて開示できる場合は、その部分を開示する
- 裁量的開示(7条)……公益上特に必要があるときは、不開示情報でも開示できる
- 存否応答拒否=グローマー拒否(8条)……文書の存否を答えるだけで不開示情報を開示することになる場合
すべての都道府県・市区町村が情報公開条例を制定している。手数料・期限・請求書様式は自治体ごとに異なるため、対象自治体の情報公開窓口ページを必ず確認する。
### 調べるときの参考先
- 総務省「情報公開制度」……国の制度の概要・統計
- 各府省・各自治体の「情報公開」窓口ページ……様式・手数料・受付方法
- NPO法人 情報公開クリアリングハウス……制度解説・実務知見
- 全国市民オンブズマン連絡会議……自治体の公開度に関する活動
- e-Gov 電子申請……国の機関の一部はオンライン請求が可能
## 国の情報公開法での目安(提出前に最新を確認)
- 開示決定等の期限:請求があった日から **30日以内**(第10条1項)
- 延長:事務処理上の困難その他正当な理由があるときは **30日以内に限り延長**可(第10条2項、書面で通知)
- 大量請求の特例:著しく大量で事務に著しい支障があるとき、相当部分につき期限の特例(第11条)
- 手数料:政令で定める。開示請求手数料(1件あたり数百円程度)+写しの作成・送付に要する費用。
オンライン請求で減額される場合がある。**金額は施行令・自治体条例で要確認**
- 開示の実施方法:閲覧、写しの交付(紙/電子データ)。請求時に希望方法を指定できる
記者から「対象機関・求める文書・期間」を聞き取り、次を満たす請求書案を作る。自治体に指定様式があればそれに合わせる。
[請求者氏名]
[住所]
[電話/メール]
[年月日]
[宛先:◯◯大臣/◯◯市長 など 行政機関の長]
行政文書開示請求書
行政機関の保有する情報の公開に関する法律第4条第1項(自治体の場合は当該情報公開条例の該当条)に基づき、下記の行政文書の開示を請求します。
1 請求する行政文書の名称又は内容
・[対象文書1]([期間:YYYY年M月〜YYYY年M月]、[担当部署]、[件名・キーワード:◯◯/◯◯])
・[対象文書2](同上)
※ できるだけ特定できるよう、時期・部署・文書類型・件名で絞る。
2 求める開示の実施方法
□ 閲覧 □ 写しの交付(□ 紙 □ 電子データ) □ 送付を希望(送料負担可)
※ 電子データは元の形式(PDF・表計算ファイル等)での交付を希望する旨を明記すると有用。
3 補足(任意)
・本請求は報道・公益目的であり、特定された範囲を広めに解釈いただきたい旨
・部分開示が可能な場合は、不開示部分を除いて開示を希望する旨(部分開示の明示)
・不開示とする場合は、対象文書ごとに**根拠条項と理由**を示していただきたい旨
[署名]
## 効果的な請求のコツ
### 具体的に、ただし狭すぎない
NG:「気候変動に関するすべての文書」(広すぎて不特定→却下リスク)
NG:「3月15日14時47分の山田氏のメール1通」(特定しすぎて取りこぼし)
GOOD:「[部署]と[相手方]の間の[テーマ]に関するやり取り([期間])」
### 役所の言葉づかいに合わせる
- その機関が情報をどう分類しているかを調べる
- 文書類型の正式名称を使う(決裁文書、復命書、議事録、契約書 等)
- 事業・制度は正式名称で指定する
### 用語を定義する
- 「やり取り」の範囲(メール・チャット・電話記録を含むか)
- 「文書」の範囲(案文・添付を含むか)
### 求める文書類型の例
- メール・添付ファイル、チャット/メッセージ
- 起案・決裁文書、復命書、打合せ記録、議事録
- 契約書、仕様書、見積・請求関係
- 出張・支出関係(旅行命令、支出負担行為 等)
- 統計・データセット(およびその項目定義)
複数の請求・期限・手数料・不服申立てを横断的に管理するための簡易データ構造。日本の期限(開示30日・審査請求3か月)に合わせている。
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import date, timedelta
from enum import Enum
from typing import Optional
class RequestStatus(Enum):
DRAFTED = "起草中"
SUBMITTED = "提出済"
ACKNOWLEDGED = "受付済"
PROCESSING = "処理中"
EXTENDED = "期限延長"
PARTIAL = "部分開示"
DISCLOSED = "開示"
NONDISCLOSED = "不開示"
APPEAL_REVIEW = "審査請求中"
LITIGATION = "訴訟"
CLOSED = "完了"
@dataclass
class KaijiRequest:
id: str
agency: str # 対象機関
date_submitted: date # 提出日
description: str # 請求内容
status: RequestStatus = RequestStatus.DRAFTED
tracking_number: Optional[str] = None
fee_paid: Optional[int] = None # 開示請求手数料(円)
copy_fee_estimate: Optional[int] = None # 写し費用の見積(円)
decision_date: Optional[date] = None # 開示決定等の通知日
extended: bool = False # 期限延長の有無
pages_disclosed: int = 0
pages_withheld: int = 0
exemptions: list[str] = field(default_factory=list) # 不開示の根拠条項(例: "5条1号")
appeal_deadline: Optional[date] = None # 審査請求期限
appeal_filed: Optional[date] = None
@property
def statutory_deadline(self) -> date:
"""情報公開法:請求日から原則30日。延長時は+30日。"""
return self.date_submitted + timedelta(days=60 if self.extended else 30)
@property
def is_overdue(self) -> bool:
return date.today() > self.statutory_deadline and self.status in {
RequestStatus.SUBMITTED, RequestStatus.ACKNOWLEDGED,
RequestStatus.PROCESSING, RequestStatus.EXTENDED,
}
# 管理表に持たせる列の例
TRACKING_COLUMNS = [
"請求ID", "対象機関", "提出日", "受付番号", "請求内容", "状態",
"法定期限", "決定通知日", "開示枚数", "不開示根拠", "手数料",
"審査請求期限", "備考",
]
## 状況照会(期限が近い/過ぎたとき)
件名:開示請求の状況について(受付番号 [番号])
[宛先] 御中
[年月日]付で開示請求しました行政文書(受付番号[番号])について、処理状況をご教示ください。
情報公開法では、請求があった日から原則30日以内に開示決定等を行うこととされています。
本日時点で[X]日が経過しております。
差し支えなければ、(1)現在の処理状況、(2)開示決定等の見込み時期、(3)写しの費用の見積、
(4)担当部署・担当者 をお知らせください。
連絡先:[メール/電話]
[氏名]
## 開示決定等の確認
### 形式の確認
- [ ] 期限内(30日/延長時60日)に通知が来たか
- [ ] 受付番号・請求内容が一致しているか
- [ ] 請求したすべての文書類型に応答があるか
### 網羅性の確認
- [ ] 指定した期間・部署がすべて対象になっているか
- [ ] 検索した範囲・キーワードが説明されているか
- [ ] 他機関への移送・回付はないか
### 不開示・部分開示の確認
各不開示・黒塗りについて:
- [ ] 根拠条項が明示されているか(例「5条1号」)
- [ ] 不開示の理由が具体的に説明されているか
- [ ] 部分開示(不開示部分を除いた開示)がされているか
- [ ] 存否応答拒否(8条)が使われていないか、使われていれば妥当か
### 手数料の確認
- [ ] 写し費用が見積どおりか、内訳が示されているか
## 不開示・黒塗りの読み解き
### よく使われる根拠
- 5条1号(個人情報)……氏名・連絡先など。ただし公務員の職務遂行情報は開示の例外あり
- 5条5号(審議・検討情報)……過度に広く使われがち。意思決定後も一律不開示は要検証
- 5条6号(事務・事業情報)……支障の具体性を要確認
### 過剰な黒塗りを問うときの観点
1. 文書全体の不開示か、一部の黒塗りか
2. 形式的・定型的な情報まで黒塗りしていないか
3. すでに他で公表されている情報ではないか
4. 根拠条項の当てはめは妥当か(抽象的な「おそれ」だけで足りるか)
5. 部分開示の義務(6条)を果たしているか
### 主張を組み立てる材料
- 類似の開示例との比較
- 既に公知である事実の指摘
- 黒塗りの不統一(同種情報で開示・不開示が混在)
開示決定等に不服があるときは、審査請求(行政不服審査法)または行政訴訟(取消訴訟等)で争える。
## 不服申立ての二つの道
1. 審査請求(行政不服審査法)
- 提出先:原則として処分庁(行政機関の長)等
- 行政機関の長は原則、**情報公開・個人情報保護審査会に諮問**し、答申を踏まえて裁決
- 期限:処分があったことを知った日の翌日から起算して**3か月以内**(行政不服審査法18条。詳細・例外は要確認)
- 費用がかからず、専門の第三者機関(審査会)の判断を得られるのが利点
2. 行政訴訟(取消訴訟)
- 裁判所で開示決定等の取消し等を求める
- 出訴期間や手続は行政事件訴訟法による(要確認・弁護士相談を推奨)
※ 審査請求を経てから訴訟、または直接訴訟のいずれも可能な場合がある。
具体的な期限・手続は、受け取った決定通知書の「教示」欄を必ず確認すること。
審査請求書
[年月日]
[宛先:審査庁(処分庁の長 等。決定通知書の教示に従う)]
1 審査請求人 氏名・住所・連絡先
2 審査請求に係る処分
[年月日]付[処分の名称・受付番号]([一部開示/不開示/不存在/手数料 等]の決定)
3 処分があったことを知った年月日
[年月日]
4 審査請求の趣旨
上記処分のうち[不開示とされた部分]の取消しを求め、開示を求める。
5 審査請求の理由
(1) [根拠条項]の当てはめが誤っている(具体的理由:…)
(2) 部分開示(6条)の義務を果たしていない(具体的理由:…)
(3) 検索が不十分である(対象部署・文書が漏れている:…)
(4) 公益上の裁量的開示(7条)を検討すべきである(公益性:…)
[署名]
| 区分 | 目安 | 申立先 |
|---|---|---|
| 国(情報公開法) | 審査請求:知った日の翌日から3か月以内 | 処分庁等(→情報公開・個人情報保護審査会に諮問) |
| 自治体(情報公開条例) | 条例・行政不服審査法による(自治体ごとに確認) | 当該実施機関(→各自治体の審査会) |
| 行政訴訟 | 行政事件訴訟法による(要確認) | 裁判所 |
## 複数機関にまたがるテーマ
1. 関係機関を洗い出す
- どの機関・部署が所管か。機関間のやり取りはあるか
2. 請求の順序を考える
- 開示されやすい機関から始め、得た文書で次の請求を精緻化
3. 回答を突き合わせる
- 機関ごとの開示・不開示の差を比較し、不統一を指摘材料にする
4. 経緯を記録する
- 請求・回答の日付、移送・回付、出来事の時系列を整理
## 大量開示(100ページ超)の進め方
### フォルダ構成の例
/情報公開_[機関]_[テーマ]/
├── 01_請求関係/
│ ├── 開示請求書.pdf
│ ├── 受付通知.pdf
│ └── やり取り/
├── 02_開示文書/
│ ├── 開示_2026-01-15/
│ └── 開示_2026-02-20/
├── 03_分析/
│ ├── 文書一覧.xlsx
│ ├── 黒塗りログ.xlsx
│ └── 重要文書/
├── 04_不服申立て/
│ └── 審査請求_2026-03-01.pdf
└── 05_メモ/
└── 取材メモ.md
### 文書ごとに記録する項目
- 文書の日付、作成者・宛先、文書類型
- 件名・要旨、適用された不開示根拠
- 重要度(1〜5)、追加で必要な請求の有無
本スキルは claude-skills-journalism(by Joe Amditis, MIT License, © 2025 Joe Amditis,
https://github.com/jamditis/claude-skills-journalism )の journalism-core/foia-requests を
原典の構成(制度概観・不開示類型・請求/追跡/不服申立てのテンプレート・大量文書管理)に沿って日本語化し、
米国FOIA・州OPRA等を日本の情報公開法および各自治体の情報公開条例に再構成したものです。
米国の州別法令表・連邦様式・米国の参考リンク等は日本の制度に置き換え、該当しない部分は割愛しています。
原典の著作物本文は転載していません。原作者の公認・推奨を受けたものではありません。
MIT ライセンス全文は同梱の LICENSE-MIT.txt を参照。
还没有评价。欢迎分享你的使用感受。
无需登录即可发表。欢迎分享使用感受、提问,或说明在哪些环境下无法运行。
还没有评论。来写第一条吧。
AIが生成しがちな「いかにもAIっぽい」日本語の定型表現・水増し・空疎な形容を取り除き、読者の信頼を損なわない自然な文章に直す。記事・原稿・プレスリリース・告知・SNS投稿など、AIの支援を受けて書いた文章を公開前に点検するときに使う。「AI臭を消したい」「文章が機械っぽい」「人が書いたように直したい」などの依頼で使う。
中文简介正在准备中。当前显示原文说明。
取材・調査・データ報道で使える無料データ源(API)のカタログ。政府統計(e-Stat)、地域経済(RESAS)、気象(気象庁)、法令(e-Gov)、企業開示(EDINET)、書誌・国会会議録(国立国会図書館)、地理空間(国土地理院)、汎用の国際API(GDELT・Open-Meteo・Wayback等)を用途別に整理し、登録要否・利用条件・選び方を示す。「無料のデータ源が欲しい」「このテーマのAPIは?」「公的データをプログラムで取りたい」といった依頼で使う。
中文简介正在准备中。当前显示原文说明。
データ報道(データジャーナリズム)の手順を支援する。データセットの分析、グラフや地図の作成、雑然としたデータのクリーニング、統計の算出、データに基づく記事の構築に使う。「e-Statのデータを分析したい」「人口あたりで比較したい」「グラフが誤解を招かないか確認したい」「統計から記事を組み立てたい」などの依頼で使う。記者・編集者・調査担当向け。
中文简介正在准备中。当前显示原文说明。
取材で集めた資料(開示文書・記事・SNS・反訳など)をデジタルアーカイブ化し、AIで要約・分類・エンティティ抽出・関係づけ(知識グラフ化)して横断検索できる調査基盤を作るための手引き。「取材資料を整理したい」「大量の開示文書をデータベース化したい」「人物・組織・出来事の関係を可視化したい」「調査報道のアーカイブを作りたい」などの依頼で使う。
中文简介正在准备中。当前显示原文说明。
発言・記事・SNS投稿などの主張を体系的にファクトチェックする。主張の抽出、検証可能な命題への分解、根拠の収集、当事者への確認、判定(レーティング)、記録、訂正対応までを支援する。掲載前の裏取り、ファクトチェック記事の作成、編集部の検証手順づくりに使う。「ファクトチェックして」「この発言は本当か」「裏取りの手順を」などの依頼で使う。
中文简介正在准备中。当前显示原文说明。
テキスト・記事・ウェブページの内容を、厳密な検証方法論にもとづいてファクトチェックする。検証可能な主張を抽出し、信頼できる一次情報・公的データ・検証機関と突き合わせ、各主張の真偽と確からしさ(確信度)、情報源の信頼度スコアを評価し、根拠つきの検証レポートにまとめる。「この主張を検証して」「記事をファクトチェックして」「情報源の信頼性を見て」「真偽を判定して」「誤情報か確かめて」などの依頼で使う。付属の references(信頼できる情報源/検証方法論)を参照する検証重視版。
中文简介正在准备中。当前显示原文说明。