重要なポイント：最近、法務部門のリーダーたちと行った「能動型AI」に関する円卓会議で明らかになったことが一つあるとすれば、それは、我々が「好奇心」の段階から「実行」の段階へと移行しており、躊躇こそが最大のリスクであるということです。そのメッセージは明確です。すなわち、規律こそが進歩と雑音を分けるのです。ガバナンスと実験を両立させ、関係者を常に情報共有の輪に巻き込み、真に重要な業務にテクノロジーを集中させることで、再現性があり、拡張性のある成果を生み出すことができます。 

私は過去30年間、リーガルテクノロジー分野、主にフォレンジック、eディスカバリー、データガバナンス、AI、およびリーガルオペレーションに携わってきました。実務家たちが「テクノロジーが重要かどうか」という議論をやめ、「どのように導入すべきか」という議論を始めたときこそ、注目すべきだと学びました。まさに今、エージェント型AIに関して、私たちはまさにその段階にあるのです。 

先週、私は世界最大級の金融機関や企業の法務部門のシニアリーダーたちによる円卓会議のモデレーターを務める光栄に恵まれました。彼らは、法務、コンプライアンス、オペレーションを大規模に統括する実務の第一線で活躍する方々です。参加者たちは、何が機能し、何が機能していないか、そして次の価値はどこから生まれるのかについて、互いの知見を共有する準備を整えて参加していました。以下は、そこで浮き彫りになったテーマについて私が考えたことです。会場での率直な意見交換への敬意から、具体的な内容は大まかに留めていますが、得られた洞察はあまりにも貴重であるため、共有せずにはいられませんでした。 

取り組みを始める前から、3つの優先事項が方向性を決定づけました。それは、第1段階のeディスカバリ・レビューを排除または削減したいという強い意欲、エージェント型ソリューションとワークフローの自動化への明確な焦点、そして法務案件の受入、契約、および複雑なタスクにおける効率化への早期の重点化です。これらのテーマは、その後のすべての取り組みに一貫して貫かれていました。 

誰もが実験を重ねており、誰もがツールを使いすぎている 

会話は、現在どのようなツールが使用されているかという簡単なアンケートから始まり、率直な答えは「すべて」でした。Copilot、ChatGPT、Claudeといったエンタープライズ向けアシスタントに加え、Harvey、CoCounsel、Legora、Clioといった法務特化型プラットフォームも並行して利用されており、いくつかのチームは独自のツールを開発しています。共通していたのは、選択肢の不足ではなく、むしろその逆でした。現在、ほとんどの組織では複数のAIツールが同時に利用可能となっており、難しい問いは静かに「どのツールを購入すべきか？」から「このタスクにはどのツールを使うか？」へと移り変わっている。 

あるパターンが浮かび上がった。チームは、実質的な法務業務には法律特化型ツールを選ぶ傾向にある。LegoraやHarveyのようなプラットフォームは、弁護士が使用する用語や概念に最適化されている一方、Copilotのようなエンタープライズ向けツールは、より広範で汎用的なタスクに適していることが多い。しかし、状況はそれほど単純ではありません。場合によっては、エンタープライズ向けツールが法律特化型ツールよりも優れたパフォーマンスを発揮することもあれば、その逆もまた然りです。法律を第一に考えたAIプラットフォームは、法的なニュアンスや立証可能性が重要な場面で最高のパフォーマンスを発揮することが多い一方で、ビジネス全体を支える法務業務が行われるエンタープライズシステムとの統合においては、依然として明らかな課題を抱えています。率直に言えば、現状はばらばらであり、「正しい」選択はタスクごとに異なるということです。 

ガバナンス、アクセス、コスト、所有権が次のボトルネックになりつつある 

2つの構造的な懸念が繰り返し浮上した。第一に、多くの組織において、IT部門がエージェントの「ゲートキーパー」となっているが、このモデルはスケールしない可能性があるという点を、参加者は率直に指摘した。第二に、法務部門や事業部門がこれらのツールを急速に実用化しているペースに、ガバナンスが追いついていない。これらすべてに影を落としているのが、ライセンスベースから利用量ベースへの価格体系への移行が見込まれていることであり、複数のリーダーがこれを「コスト管理における次の真の課題」として指摘した。 

エージェントの管理責任は誰にあるのか？ 

これは、最も活発な議論が交わされたトピックの一つでした。各チームが独自のワークフローやアプリケーションの構築を始めるにつれ、エージェント開発の管理責任を誰が担うべきかという問題は未解決のままです。一部の組織は、IT部門が主導する一元化されたモデルを好みます。一方、業務に最も近い立場にある法務部門や事業部門が主導すべきだと強く主張する組織もありました。まだ合意には至っておらず、組織ごとに答えは異なるだろうと私は推測しています。しかし、実験がエージェントの無秩序な増加や、放置されたワークフロー、あるいはそもそもプロンプトのままであったほうがよかったかもしれないエージェントを生み出す前に、エージェントのライフサイクルに一定の規律を設けるべき時でもあります。 

「内部の仕組み」を理解すること 

こうしたガバナンスに関する質問は、私が非常に重視している関連する問題、すなわち「内部で何が起きているのか」を理解することへとすぐにつながりました。議論が、これらのリーダーたちがツールやプロバイダーをどのように選定するかという点に移ると、セマンティックモデルとエンタープライズAIレイヤーの違い、そしてプラットフォームがデータを取得し推論を行う方法の違いは、単なる学術的な話題ではありませんでした。それこそが、その出力を信頼できるかどうかを決定づける要素だからです。一部の統合における透明性の欠如、特に法務調査用コネクタへの可視性が限られていることに対して、参加者は強い不満を抱いていました。 

これらのリーダーたちが求めているのは「ブラックボックス」ではなく、「パートナー」です。その場での最も重要な選定基準は、機能一覧ではありませんでした。それは、サプライヤーが真のパートナーとして振る舞い、ワークフローをカスタマイズし、クライアントのニーズの変化に合わせて進化していく意思があるかどうかでした。それが基準であり、それは正しい基準なのです。 

データの品質とアクセスこそがすべて 

こうした議論はいつもそうであるように、次第にデータそのものへと話題が深まっていった。検索強化生成（RAG）はプラットフォームごとに大きく異なり、その価値はほぼ完全に、基盤となるデータの品質と構造、そしてドキュメントの処理方法に依存している。契約書を「チャンク化」することは、メールのスレッドをチャンク化することとは異なる問題であり、その違いは明らかだ。 

 そのため、各チームは慎重な姿勢をとっています。広範な統合を即座に導入するのではなく、多くのチームがAIの利用範囲をSharePointサイト、共有メールボックス、ヴォールトなどの承認済みリポジトリに限定し、本格導入前に制御された環境でテストを行っています。実用的なリポジトリ容量制限を含む、一部の業界特化型法務AIプラットフォームにおける「ヴォールト」モデルが、その一例として挙げられました。多くのチームが、企業全体のセマンティックレイヤーと法務特有のセマンティックレイヤーを統合し、システムがビジネスと法律の両方を理解できるようにするという目標を共有している。 

 こうした不満もまた、多くの示唆を与えてくれました。モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、キュレーションされたデータプロバイダーや文書管理システムで採用されている他のコネクタ戦略と同様、将来性のあるものです。しかし、多くの法務環境において、こうした接続だけでは依然としてAIの真価を十分に引き出せていない。私はよく、MCPをAI界のUSB-Cだと考える。つまり、業務やデータがすでに存在するシステムにAIツールを容易に接続できるようにする共通の接続ポイントである。しかし、他の接続規格と同様に、ポートがあるからといって、システム内部のすべてに完全にアクセスできるわけではない。法務分野において、この区別は重要だ。 

あまりにも多くのコネクタが、基盤となるシステムへのアクセスを制限しており、真のワークフローや推論レイヤーというよりは、許可制の検索レイヤーのように機能しています。つまり、外部のAIツールは文書を検索したり、限定的なクエリを実行したり、選択されたメタデータを取得したりすることはできても、案件の文脈を完全に分析したり、出典情報を保持したり、ソースシステム内でアクションを実行したり、弁護士が必要とするような方法でリポジトリを横断して推論を行ったりすることは依然としてできないのです。 

 その一部は、特に機密性の高い顧客データ、人事データ、請求データ、訴訟データへのAIアクセス権限が過度に付与されるリスクを考慮すれば、慎重なガバナンスによるものです。また、その一部は商業的な現実を反映しているのかもしれません。すなわち、法務プラットフォームには、データや機能を他社のモデルに公開して自社ツールが代替可能な単なるリポジトリに追いやられるリスクを冒すよりも、ユーザーを自社のAI環境内に留めておく強いインセンティブがあるのです。その結果、オープンなコネクタが約束するものとの間には、部分的な統合という現実との間に、ますます大きな隔たりが生じている。 

私が特に共感した実用的な指摘は、閉鎖的なエコシステムでは構築できるものに制限が生じるというものである。業界での議論の多くは、MCPやその他のアプローチを含むコネクタに関するものだが、それはより単純な問いへとつながる。すなわち、「そのツールはデータにアクセスできるか、そしてアクセスできた場合、そのデータは有用か」ということだ。接続性は手段に過ぎない。重要なのは、データへのアクセス可能性そのものである。 

 価値はユースケースにある 

グループが、どこで成果が出ているかに注目したところ、以下の3つのユースケースが特に際立っていました。 

「玄関口」としての法務相談受付：ビジネス部門から寄せられる法務依頼を、到着次第に優先順位付けして適切な部署へ振り分ける、エージェントによる受付ワークフローへの関心が非常に高まっています。 

契約書の分析：AIは、単純なものから中程度の複雑さを持つ契約書に至るまで、より多くの価値を提供し、より多くの処理量をこなしています。極めて複雑な契約書においては、人間の判断による効果が最も大きくなります。汎用AI（OpenAI、Anthropicなど）が契約関連のスキルに注力するにつれ、この分野は急速に進化すると予想されます。 

証拠開示と調査：早期案件評価（ECA）と事実関係の解明に明確な焦点が当てられており、参加者からは、これがコスト削減の最大の機会の一つであると見なされていました。 

共通する点は、最も価値の高い活用例は処理量に依存しないということです。それらは、以前は多大な時間を要していた、判断を要する業務を効率化することにあるのです。 

ツールにはまだできないこと 

このグループが限界について率直に語っていた点は評価できる。現在のツールは、メールが大量に含まれるデータセットや、メールのやり取りの流れやスレッド構造の理解において、依然として課題を抱えている。調査結果はまちまちでしたが、興味深いことに、不満足な体験のいくつかは、技術そのものではなく、誤った設定やアプローチに起因していることが判明しました。特にRAGは、「これは過去に起きたことがあるか？」といった自由形式の質問や、データセットの完全な網羅が求められるシナリオには不向きな場合があります。また、プラットフォームの厳しい制約やリポジトリのサイズ制限があり、データ取り込みよりも分析に長けたツールも存在します。 

心強いのは、こうした課題が熱意を冷ますことはなかったという点だ。むしろ、熱意はさらに高まった。ツールにできないことを理解しているからこそ、それができる場面で効果的に活用できるのだ。 

投資対効果（ROI）に関する議論は成熟しつつある 

時間短縮は依然として主要な指標であり、参加者から報告された数値は顕著で、特定の業務において30～70％の削減が実現していた。しかし、より洗練された議論の焦点は、節約された時間をどのように活用するかという点にあった。具体的には、人員をより付加価値の高い業務に再配置することや、外部弁護士への依存度を低減することなどである。事実関係の整理も、再び大きな影響力を持つ目標として挙げられた。この分野では、その規模の大きさゆえに、わずかな改善でも有意義なコスト削減につながる。  

また、見過ごされがちな点として、ほぼ全員の合意が得られたのが、業務量が増加しており、チームが過重な負担にさらされているという事実だ。その場にいる誰も、AIを「仕事を減らす手段」として語っていなかった。彼らは、AIを「需要を縮小させる」のではなく、「業務に追いつき、処理能力を強化する」手段として議論していたのである。 

デジタルワーカーと「ヒューマン・イン・ザ・ループ」 

必然的に、議論はより難しい問題へと移っていった。雇用の置き換えに関する現実的な懸念はあるものの、AIによって職務が完全に消滅するのではなく、労働時間を短縮し、より高付加価値な業務へと重点を移すだろうという見方が主流だった。最も考えさせられたのは、「デジタルワーカー」という新たな概念についてだった。エージェントが従業員のように機能し始めた場合、それをどのように管理し、分類すべきなのか？まだ明確な答えは出ていないが、法務分野の重鎮たちがこの問いを投げかけているという事実自体が、この問題がどこへ向かっているかを物語っている。 

会場では、ある一点について意見が一致していた。それは、特に法的判断においては、常に人間を「ループ」に組み込んでおくべきだということだ。自動化への熱意は本物だが、判断権が法務チームに留まらなければならないという点についても、同様に確固たる姿勢が示されていた。 

現状のまとめ 

今回の円卓会議は、私が法務部門の上級幹部たちと交わしてきた数百時間に及ぶ充実した対話に、さらに新たな知見を加えてくれました。これを一言で要約すると、導入は急速かつ実験的な段階にあり、まだ標準化されておらず、その恩恵を最大限に引き出しているのは、好奇心旺盛で慎重なアプローチをとるリーダーたちだ、ということになります。彼らはROIの高いユースケースを優先し、管理されたデータ環境を構築し、ワークフローの自動化やエージェントの開発に投資しています。彼らが取り組んでいる課題は一貫しています。それは、データの品質とアクセス、ツールの透明性、そしてガバナンス体制です。これらはいずれも解決不可能な問題ではありません。 

進むべき方向性は明らかです。私たちは、ツールからワークフローへ、実験からエージェントへ、そして好奇心から能力へと移行しつつあります。成功を収める組織は、ライセンスを最も多く保有している組織ではありません。ガバナンスと実験を両立させ、従業員を常に情報共有の輪に巻き込み、このテクノロジーを最も重要な業務に的確に活用する組織こそが、成功を収めるでしょう。 

率直に意見を共有してくださった皆様に感謝申し上げます。このような対話こそが、私たちの業界が共にプレイブックを書き上げる方法であり、私たちはそれをリアルタイムで書き上げているのです。 

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ジョン・ケスラー、副社長兼AIガバナンス・AIイノベーション担当ゼネラルマネージャー 
ジョン氏は、EpiqのグローバルAIガバナンスおよびAIイノベーション・アドバイザリー事業を統括し、フォーチュン500企業と連携して、エンタープライズAIを活用した法務およびコンプライアンスの変革を推進しています。法務AIおよびAIガバナンス分野で広く認められたリーダーとして、組織がAIを責任を持って導入しつつ、意思決定、ガバナンス、およびビジネス成果の向上を実現できるよう支援することに注力しています。