AIシステムを活用した法務の取り組みの要点
AIを法務業務に導入する際の要点は、単なるツールの導入に留まらず、法務部門の戦略的な変革と位置づけることにあります。
業務効率化と自動化:
契約書レビュー作成支援:
AIによる契約書の自動レビュー（抜け漏れチェック、リスク条項検出、類似条項提案）や、ひな形からの自動作成支援により、弁護士や法務担当者の時間的負担を大幅に軽減します。この点は、近時契約書専用レビューのサービスを使わなくても既存の汎用AIサービスでも対応できる部分があり、ベンダロックインされないITサービス契約の管理を実現することが望ましいと思われます。また、法務サービスと一定のサービスを強制する販売のやり方は独占禁止法の抱き合わせ販売になってしまうリスクがあるため、一定のサービスだけを強制してくる事業者との取引には法的な問題があることを認識していかねばなりません。
リーガルリサーチの高速化:
判例、法令、学説などの膨大なデータベースから、AIが関連情報を瞬時に抽出し、リサーチ時間を短縮します。ただし、データベースに貴社に必要のない資料が混在していると制度が下がる場合があります。また、契約書や各種法的文書の自動分類、キーワード抽出、関連文書のリンク付けなどにより、必要な情報へのアクセスを容易にしつつ、内部資料から自社に最適なデータ駆動型の法務となっているかも検証していく必要があります。
リスク管理の強化:
コンプライアンスチェック: 規制変更の監視、社内規定との整合性チェック、関連法規への違反リスクの自動検知などにより、コンプライアンス体制を強化します。また多くの内規を作ることで、不整合・矛盾の検出をしていく必要も出てきます。大量の文書の中から、矛盾する記述や一貫性のない内容を自動で発見し、リスクを未然に防ぐ対応も必要です。。
データ駆動型法務への移行:
法的データの構造化と分析: 非構造化データである法的文書をAIが解析し、構造化されたデータとして蓄積・分析することで、法務戦略に役立つインサイトを得られるようになります。パフォーマンス評価と改善: AIが収集・分析したデータを基に、法務業務のボトルネックを特定し、プロセス改善や人員配置の最適化に繋げます。
ヒューマンエラーの削減と品質向上:
AIによる定型業務の自動化は、ヒューマンエラーの削減に直結します。また、AIの分析に基づいた意思決定は、より客観的で一貫性のあるものとなり、法務サービスの品質向上に貢献します。
法務部門の戦略的価値向上:
定型業務から解放された法務担当者は、より高度な法的判断、戦略的なアドバイス、事業部門との連携強化など、付加価値の高い業務に集中できるようになります。これにより、法務部門が単なるリスク管理部門から、企業の成長を支える戦略パートナーへと進化します。
倫理的・法的課題への対応:
AIの活用には、データプライバシー、機密保持、アルゴリズムの透明性、バイアス（偏見）の問題など、新たな法的・倫理的課題が伴います。これらの課題に対し、適切なガバナンス体制を構築し、法的リスクを管理することが不可欠です。
あるべきAI活用法務サービス概要
AIを活用した法務サービスは、単一のツールではなく、法務部門のニーズに合わせてカスタマイズ可能な統合的なプラットフォームとして提供されることが理想的です。特に近時日本のスタートアップから提供されるリーガルサービスのDXには、弁護士とサービスのセット販売における独占禁止法の抱き合わせ販売の論点や、いまだAIが対応できないところを弁護士の契約とセット販売してしまい弁護士法に違反しているサービスが散見されます。このようなサービスを使ってしまい自社コンプライアンス体制を疑われないように対処することが非常に重要であると思われます。
契約ライフサイクル管理（CLM）統合: 契約書の作成から交渉、締結、管理、更新、終了までの一連のプロセスをAIが支援していくことも考えられます。ひな形管理、条項ライブラリ、自動レビュー、ワークフロー自動化、期限管理などを一元化していくことが望ましいですが、各種サービスの利用規約上そのデータでの学習を行われていないか等ノウハウや個人情報の流出につながていかないかをツール選びにおいて検証することが大事です。
また、企業固有のルール・知識ベースの構築の観点も重要で、各企業の事業内容、リスク許容度、社内規定などに合わせてAIの学習モデルをカスタマイズできる機能も必要です。汎用的なサービスだけではなく、社内の内規や風土に基づく事例を集積した形でのシステムの活用をできる限り専門サービスを活用しないようにしながら構築していくことが余計なコストをかけずに対応できる場合も多いものです。
情報漏洩・セキュリティとプライバシー保護:
法務データは機密性が極めて高いため、最高レベルのセキュリティ対策（暗号化、アクセス制御、監査ログなど）が必須。データ利用における透明性と、不正競争防止法上の営業秘密としての保護、個人情報保護法等の関連法規への完全な準拠も検討する必要がある。
まとめ
AIの導入・運用に関する専門的なサポート、トレーニングプログラムの提供も必要で盲目的な理解のもとにツールを使うことは社内の法務ガバナンスを崩壊させてしまう。また、AIが導き出した結果の根拠を説明する「説明可能なAI（Explainable AI: XAI）」の機能も必要なためただ、AIで検索して結論だけを活用するのではなく、実際の文献のリファレンスは重要。
総合的なサービスはリサーチ対象の分野と関係ない分野の文献情報がノイズデータになる可能性がある他、どのようなデータで調査すれば、より信頼性ある回答が得られるかは、やはり危険のある弁護士との連携による情報の整理が不可欠であり、これにより、AIの判断におけるバイアスを最小限に抑えるための継続的な監視と改善も重要です。AIの利用が人間の法的判断を代替するものではなく、あくまで支援ツールであるという原則の徹底しなければならないのです。もちろん、それでも誤りも発生しますので、AIの誤作動や予期せぬ結果に対する責任所在の明確化とその防止の体制は構築しておくべきかと思います。
これらの要点を踏まえたAI活用法務サービスは、法務部門を単なるコストセンターではなく、企業の競争力を高める戦略的な部門へと変革する可能性を秘めています。