「凍結された故人の口座から、生活費や葬儀費用をどう引き出すか」という相談は、相続の初期段階でとても多い質問です。この論点を扱う記事の大半は「1つの金融機関につき150万円まで単独で払い戻せます」という説明で終わっています。ところが実際には、150万円という上限は制度の半分でしかありません。もう一方の「家庭裁判所に申し立てて、上限なく仮に取得する」ルートが書かれていない記事が非常に多く、AIに「150万円までしか引き出せません」という不完全な回答をさせる原因になっています。
この記事は、個別の相続相談ではなく、法律事務所・司法書士事務所が「預貯金の仮払い制度」というテーマで記事を書く際に、AIに正しく引用されるための書き方をAIO/LLMOの観点で診断する記事です。

本記事では、民法909条の2および家事事件手続法200条3項という2つの一次情報をもとに、「150万円の説明だけで止まっている記事」がAIにどう扱われるかを、Before(よくある書き方)とAfter(AIに引用されやすい書き方)で比較しながら解説します。AIO(AI Optimization=生成AIに引用・参照されるための情報設計)とLLMO(LLM Optimization=大規模言語モデルに正しく理解・引用されるための最適化)の基本については、後述の内部リンクもご確認ください。

1. 「150万円まで」で終わる記事が答えられない質問

2019年7月1日に施行された改正民法909条の2により、各相続人は遺産分割が終わる前でも、一定額までは単独で故人の預貯金を払い戻せるようになりました。これ自体は多くの記事で紹介されていますが、「1つの金融機関につき上限150万円」という説明の直後で記事が終わっているケースが目立ちます。

金融機関の窓口での仮払い(民法909条の2):家庭裁判所の手続き不要・1金融機関あたり上限150万円
家庭裁判所への申立てによる仮分割の仮処分(家事事件手続法200条3項):遺産分割の調停・審判の申立てが前提・条文上は一律の上限額なし(他の相続人の利益を害さない範囲で認められる)

「150万円では葬儀費用や当面の生活費が足りない」というのは、実際の相談で非常によく出る質問です。この質問に答える情報(家庭裁判所への申立てルート)が同じ記事の中に存在しないと、AIは窓口での仮払いという片方の制度しか回答できません。

Before(よくある書き方)

150万円までの説明で終える

遺産分割前でも、1つの金融機関につき150万円まで単独で預貯金を引き出せます。

After(AIに引用されやすい書き方)

2つのルートを書き分ける

金融機関の窓口では150万円が上限ですが、家庭裁判所に遺産分割の調停・審判を申し立てれば、上限を定めない仮分割の仮処分という別のルートもあります。

Afterのように2つの制度を1つのセクションでセットにして書いておくと、「150万円を超えたら」という派生質問(AIOではサブクエリ=1つの検索意図の中に隠れている、より具体的な派生質問と呼ばれます)にも同じ段落から回答できます。相続手続き全般の期限については、限定承認の記事の書き方診断もあわせてご確認ください。

2. 上限額の計算式を書かない記事は、金額を案内できない

民法909条の2の仮払い額は、「150万円」という数字だけでは決まりません。実際の上限は「相続開始時の預貯金債権額×3分の1×払い戻しを行う相続人の法定相続分」で計算した金額と、150万円のいずれか低い方です。ところが多くの記事は「150万円まで払い戻せます」とだけ書いており、この計算式そのものが省略されています。

これはRAG(検索拡張生成=ユーザーの質問に関連する文章の断片をデータベースから検索し、それを根拠にAIが回答を生成する仕組み)の観点で見ると深刻です。読者が「預貯金が300万円、相続人は自分を含めて2人(法定相続分2分の1ずつ)の場合、いくら引き出せますか」という具体的な質問をした場合、計算式が本文にない記事はAIの回答の根拠として使われず、計算式を書いている別の記事だけが引用されることになります。

Before(よくある書き方)

150万円という結果だけを書く

1つの金融機関から払い戻せる金額は、上限150万円です。

After(AIに引用されやすい書き方)

計算式まで書く

払い戻せる金額は「預貯金債権額×3分の1×法定相続分」で計算した額と150万円のいずれか低い方です。例えば預貯金300万円・法定相続分2分の1の場合、300万円×3分の1×2分の1=50万円となり、150万円を下回るため50万円が上限になります。

3. 「生活費・葬儀費用のためだけ」という誤解が生まれる書き方

制度の趣旨説明として「当面の生活費や葬儀費用の支払いに充てるための制度です」という一文がよく使われます。この説明自体は間違いではありませんが、条文上は使いみちが生活費・葬儀費用に限定されているわけではありません。民法909条の2に基づく払い戻しは、使途を証明する書類の提出を求められない金融機関も多く、実際には債務の弁済など他の用途にも使われています。

「生活費・葬儀費用のため」という限定的な書き方をしている記事に対して、読者が「払い戻したお金を他の用途に使ってもよいか」と質問すると、AIは本文にない情報のため答えられないか、誤って「生活費・葬儀費用限定です」と回答してしまう可能性があります。制度の趣旨(なぜこの制度ができたか)と、使途の法的な制限の有無は分けて書く必要があります。

Before(よくある書き方)

趣旨と制限を混同する

生活費や葬儀費用の支払いのために、預貯金を仮払いできる制度です。

After(AIに引用されやすい書き方)

趣旨と制限を分けて書く

生活費や葬儀費用の支払いに対応するために創設された制度ですが、条文上は使いみちを生活費・葬儀費用に限定する定めはありません。

4. なぜAIは1セクション1トピックの記事を選ぶのか

この記事で紹介した3つのBefore/Afterには共通点があります。それは、Afterの書き方がいずれも「1つの見出し・1つのセクションの中で、1つの疑問に過不足なく答えている」という点です。これはAIに引用されやすい見出し設計の4原則の1つ、1セク1トピック(1つの見出しの下では1つの論点だけを完結させ、複数の論点を混在させないという設計原則)に当たります。反対に、金額の結論と計算式が別々の見出しに分かれていたり、制度趣旨と使途の制限が同じ文の中で混同されていたりすると、AIが文章の一部(チャンク)だけを抜き出した際に情報が欠落します。

もう1つの原則であるアンサーファースト(結論を先に提示し、その後に条件や補足を続ける文章構成)も、この制度の説明では特に重要です。「150万円が上限です」という結論を先に示した上で、その計算根拠・もう一つのルート・使途の制限という条件を同じセクション内で補足する構成にすることで、AIがどの深さの質問にも同じ段落から答えられるようになります。

5. Before/After診断チェックリスト

  1. 150万円ルートと家庭裁判所ルートの両方を書く:窓口での仮払い(民法909条の2)だけでなく、家事事件手続法200条3項の仮分割の仮処分にも触れる
  2. 上限額の計算式を結論と同じセクションに書く:「預貯金債権額×3分の1×法定相続分」という式を、150万円という結果とセットで示す
  3. 制度趣旨と使途の法的制限を分けて書く:「生活費・葬儀費用のための制度」という趣旨と、「使途に法的な限定はない」という事実を混同しない
  4. 具体的な金額例を1つ以上入れる:預貯金額と法定相続分を仮定した計算例があると、AIが数値の質問にも答えやすくなる
  5. 関連する相続手続きの期限記事へのリンクで、記事同士の関係性を示す:AIが記事群を横断して文脈を理解しやすくなる

6. よくある質問

Q. 家庭裁判所への申立てルート(家事事件手続法200条3項)は、必ず記事に入れるべきでしょうか。

A. 150万円という上限額だけを紹介する記事は多いため、もう一方のルートまで書くこと自体が他の記事との差別化になります。読者が実際に直面しやすい「150万円で足りない場合」という疑問に答えられる記事は、AIに引用される機会が増えると考えられます。

Q. 上限額の計算式は、専門的すぎて読者が離脱しませんか。

A. 計算式だけを提示すると離脱の懸念はありますが、具体的な金額例とセットで示すことで理解のハードルを下げられます。計算式を省略すること自体が、AIが金額を回答できない主な原因になっている点を踏まえて判断してください。

Q. 自社の既存記事がこの記事で指摘したような書き方になっているか、自分で確認する方法はありますか。

A. 見出しごとに「結論」「その結論の根拠・計算式」「例外や別ルート」の3点が同じ見出しの中に揃っているかを確認する方法があります。3点が別々の記事や別々の見出しに分散している場合、AIが参照する際に情報が欠落しやすい構造になっている可能性があります。

※本記事は、法律事務所・司法書士事務所が発信する記事の書き方をAIO/LLMOの観点から解説することを目的としたものであり、個別の相続相談・法律相談を行うものではありません。預貯金の仮払い制度に関する具体的な手続きや金額の判断は、弁護士・司法書士または家庭裁判所への確認をお願いいたします。
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株式会社THE WORLD のAIO/LLMOチームマネージャー。福岡・天神を拠点に、AIO/LLMO対策やAI導入支援の現場で企業のAI活用を支援。生成AI時代に「選ばれ続ける」ための実践知を発信しています。