法務専門家は、検証可能性、法的説明責任、専門家の指導を通じてエージェント型AIへの信頼を構築し、企業法務部門における高リスク業務への導入を後押しする信頼性の高い結果を確保する。

エージェント型AIは法務部門の業務フロー管理、コスト削減、コンプライアンス確保の方法を変革しつつある。企業法務チームにとって、信頼は検証可能性、法的説明責任、一貫した成果を通じて獲得される。しかし多くの法務専門家にとって、複雑で重大な業務をエージェント型AIに委ねるという発想は依然として飛躍的に感じられる。導入への道筋は明確だ。それは法務の文脈においてエージェント型AIへの信頼が真に何を意味するのかを理解することから始まる。

エージェント型AIへの信頼は価値から始まる

まず根本的な問いから始めよう：エージェント型AIは価値を生み出しているか？

答えはイエスだが、ただし条件付きだ。エージェント型AIは文書レビュー、契約分析、法律調査といった業務に必要な人件時間を削減する。しかし価値とは単なる能力ではなく、費用対効果と意思決定の向上にある。例えば、エージェント型AIがタスクを効果的に遂行しても、人的作業に対する明確な優位性を示せなければ、価値提案は成り立たない。

だからこそ法務チームは、エージェント型AIが最も適した領域に焦点を当てるべきだ。どこで高コストで反復的な作業を代替できるか？どこでコスト増なしに成果を高められるか？そこに真の価値があり、信頼が築かれ始めるのだ。

企業法務部門が導入を推進する理由

企業法務部門は、コスト削減と効率化に重点を置いているため、主体的なAIの導入に積極的です。一方、法律事務所はより複雑な課題に直面しています。主体的なAIは、弁護士が従来請求してきた業務と重複することが多く、革新性、収益性、効率性の間で緊張関係を生み出します。データセキュリティ、規制順守、専門的責任に関する懸念が加われば、導入に躊躇が生じるのも当然である。

ここに機会が存在する。適切なワークフローに段階的に組み込む形でエージェント型AIを慎重に導入する法律事務所は、差別化を図り、企業クライアントにより大きな価値を提供できるだろう。

エージェント型AIへの信頼が真に意味するもの

エージェント型AIへの信頼とは、データが安全であり、出力結果が信頼性が高く、検証済みかつ確認済みであることを確信することである。この最後の点、つまり検証が極めて重要だ。出力結果が人間によって生成されたように見えるほど、それが正しいと仮定しやすくなる。しかし同時に、検証も容易になる。

例えばアイスキャンディーの比喩を考えてみよう。型にジュースを入れて冷凍庫（ブラックボックス）に入れ、2週間後に取り出してアイスキャンディーができているなら、ブラックボックスが機能したとわかる。技術の仕組みを完全に理解していなくても、出力を検証できるのだ。もし2週間後に冷凍庫から取り出したものがジャガイモだったら、出力が正しくないことはすぐにわかるだろう。

この比喩は、技術が複雑であってもエージェント型AIが生成したコンテンツは認識可能であり、それが検証を容易にするという概念を捉えています。出力が人間が作成したように見える場合、盲目的に信頼しがちです。しかし、特にタスクが複雑または重大な場合、ユーザーが出力を検証しなければ、その信頼は誤ったものです。

この場合、段階的な導入アプローチにより、時間と実践を通じて信頼性が築かれます。

信頼構築の段階的アプローチ

フェーズ1：現行ワークフローと並行して自律型AIを運用
結果を比較し一貫性を確認する。自律型AIを現行プロセスと並行して運用し、一から構築しない。これにより同一データに対する人間と自律型AIの出力を直接比較可能となる。結果が一貫して一致すれば信頼が育まれる。推測ではなく検証が成立する。

フェーズ2：低リスクタスクで出力を検証する
エージェント型AIを専任で活用するが、すべての出力を二重チェックする。メールの要約、社内メモの起草、一日のスケジュール整理など、単純でリスクの低いタスクから始める。これらのユースケースは反復可能で安全なため、リスクを導入せずに信頼を築くのに理想的である。

フェーズ3：高リスク領域でのスポットチェック
一貫した結果が確認できたら、能動的AIをより積極的に活用し始めます。このステップでは検証を通じて信頼を構築します。仮定に頼るのではなく、システムが確実に動作し基準を満たしていることを確認するのです。

信頼が築かれたら、スポットチェックに焦点を移します。高リスクまたは機密性の高い領域に集中し、残りはエージェント型AIに任せましょう。繰り返しが信頼性を強化します。機能する様子を目にするほど、成果を届ける能力への信頼が高まります。

フェーズ4：監査証跡との完全統合
この段階では、エージェント型AIの動作を確認し、活用方法を習得しています。標準プロセスへの組み込み準備が整ったのです。テスト、検証、使用方法の洗練を経て、統合は飛躍ではなく論理的な次の一歩です。

企業法務チームがエージェント型AIを活用し、取引ログ・従業員通信記録・コンプライアンス記録を自律的に収集する高リスクな内部調査を想定しよう。このケースでは、エージェント型AIが機密情報をフィルタリングし、出来事のタイムラインを構築、異常をフラグ付け、規制リスクを評価する。その後、防御可能性と監査可能性を維持しつつ予備報告書を起草する。法務担当者は出力をレビュー・検証し、リスク管理を損なうことなく調査を加速させる。

専門家と提携する

エージェント型AIは単独では動作しません。コンプライアンス、法的責任の所在、データセキュリティといった法的リスクを理解する専門家によって設計・テスト・強化されています。信頼できるプロバイダーやパートナーと連携することが鍵です。専門家との協働により、エージェント型AIがお客様のデータに触れる前に安全性が確保されます。複雑なエンジニアリングは既に完了しているため、お客様は卓越した成果の創出に集中できます。この連携こそが、多くの組織がエージェント型AIの早期導入に成功した理由です。

信頼は旅路である

自律型AIへの信頼は、あるか無いかというものではなく、使用と検証、そして結果を通じて築き上げるものです。

小さなことから始め、頻繁に活用し、最大の価値を生み出す領域に集中しましょう。技術、規制遵守、法的背景を理解するパートナーと連携してください。

そうすることで、能動的AIが単に業務を支援するだけでなく、これまで考えられなかった可能性を拓くことに気づくでしょう。

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ティアナ・ヴァン・ダイク、エピック カナダ マネージングディレクター
法務およびeディスカバリー分野で20年近い経験を持つティアナは、eディスカバリー、AI、戦略的ビジネスリーダーシップにおける深い専門知識で知られる精力的な経営幹部です。彼女の仕事は、AIと先進ソリューションにおけるイノベーションの推進に焦点を当てており、実証済みの運用戦略実行能力、有意義な顧客関係の構築、複雑な課題へのチーム指導力を活かしています。