主なポイント：AIを活用することで、法務チームは上級顧問弁護士から法務エンジニアへ業務を移行し、交渉プレイブックをより迅速かつ低コストで構築できます。このリソースの最適化により、ボトルネックが解消され、契約ライフサイクル管理（CLM）の導入が加速し、専門家の監督が維持されます。その結果、ビジネスニーズに合わせて進化するスケーラブルなプレイブックが実現し、具体的な業務改善効果をもたらします。

法務部門のリーダーの間でよくある誤解は、AIが主に契約プレイブックの迅速な構築を促進するものだということだ。しかし、真の革新はスピードだけではない。リソースの裁定取引である。法務チームは初めて、最も高価な人材を消耗させたり、外部弁護士に予算を割いたりすることなく、包括的な交渉プレイブックを作成できるようになった。

経験豊富な弁護士が従来型プレイブックを構築

企業はプレイブック作成において従来型のアプローチで予測可能なパターンを踏襲する。最も経験豊富な弁護士に各プレイブック作成という骨の折れる作業を任せるか、外部プロバイダー（代替法務サービスプロバイダー（ALSP）や法律事務所など）にプレイブックのゼロからの構築を委託するかのいずれかである。

たとえ組織がリソースを投入しても、プレイブックはすぐに陳腐化する。規制が変更され、新技術が登場し、ビジネスポリシーが更新される。定期的な見直しと更新がなければ、プレイブックは高価な棚上げ品となる。

5万ドルのプレイブック問題がCLM導入を阻害する

契約プレイブックは単なる便利な研修資料ではない。ワークフローやファイリングシステムから競争優位性へとCLMを変革する戦略的基盤である。にもかかわらず、大半の法務部門は依然としてプレイブックなしで業務を続けている。その理由はリソース不足、予算不足、あるいはその両方にある。

従来の手法でプレイブックを構築するには、経験豊富な弁護士の作業時間が推定160時間必要です。これは社内弁護士が対応できる範囲を超えています。質の高いプレイブックの作成には持続的な集中力が必要であり、電話の合間の15分単位では不可能です。

社内チームにとっては、上級弁護士を数週間にわたり重要な業務から引き離すことを意味します。あるいは、外部弁護士に1時間あたり300～500ドルを支払う場合、プレイブック1冊あたり48,000～80,000ドルの費用がかかります。最初のプレイブックが最も高額です。その後は、特定の条項向けに作成した作業内容が契約タイプを横断して再利用可能となるため、プレイブック1冊あたりの価格は低下します。

この高額な費用を考慮し、企業は交渉プレイブックなしでCLMシステムを導入する。交渉担当者は問題を上級顧問にエスカレートするしかなく、これがボトルネックを生み、取引速度を低下させ、ビジネス関係者を苛立たせる結果となる。

AIが法務の役割を再定義する

AIは人間の専門知識を排除するのではなく、それを提供する主体とタイミングを変えることで、根本的に状況を変容させる。

契約テンプレートや締結済み契約書をAIで分析することで、法務エンジニアは経験豊富な弁護士がプレイブックを作成するのに通常かかる時間の50～75％で初稿を完成させる。さらに重要なのは、この作業に法律の専門家が不要だということだ。法務エンジニアは、交渉可能な概念の特定、言語バリエーションの抽出、立場の分類といった重労働に加え、一次品質管理も担う。こうした法務エンジニアは、技術に強い関心を持つ有資格弁護士であることが多い。

この気づきは今年、2つの注目すべきプレイブックプロジェクトで実感しました。AIはテンプレートの分析を完了し、各契約タイプごとに約20件の契約を実行しました。実行された契約は、クライアント自身の用紙と第三者の用紙の両方で行われました。AIは標準条項と代替条項を特定し、実行済み取引のサンプルにおいて異なる立場がどの程度の頻度で現れるかを把握します。

頻度データを抽出可能にすると（理想的には十分なサンプルサイズから）、交渉で生き残ることが稀な優先条項を特定でき、テンプレートの優先文言を代替条項に置き換えることで不要なやり取りを減らす検討が可能となる。

AIはプレイブックの一環として、交渉担当者向けの合理的な説明ガイドも作成する。

品質管理とクライアントの判断は依然として重要である

完全自動化されたプレイブック作成の構想に夢中になる前に、現実的な課題に向き合おう。AIプレイブックには、プロバイダーによる厳格な品質管理と、クライアントからの入力が不可欠である。

クライアントにとってAIの幻覚現象は依然として主要な懸念事項である。正確なフォールバック条項の表現を求められた際、AIツールは内容を要約したり微妙に修正したりする可能性がある。同一のプロンプトでも契約の種類によって結果が不一致となる。AIもALSPコンサルティングチームも、締結済み契約書内の文言が普遍的に受け入れられるフォールバックポジションを示すものか否かを判別できない。

特定の取引においてクライアントが承認したエスカレーションプロセスから生まれた文言は、別の取引では受け入れられない可能性がある。この区別はプレイブック構築において極めて重要である。結果として、クライアントはフォールバックとエスカレーションの違いを明確化するために意見を表明する必要がある。

人間によるレビューの価値

最初のドラフトプレイブックが完成しても、人間の関与は依然として必要です。リーガルエンジニアはプロンプトを洗練させてエラーを減らし、包括的な品質管理プロセスを実施します。しかし同時に、あらゆるAI出力が人間の検証を必要とする点も認識しています。目標はAIによる完璧さを求めることではありません。AIは白紙状態の問題を解消し、法律専門家が洗練させるための初期の構造化された基盤を提供するのです。

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リンジー・ピット、Epiq Advisory for Corporate Legal Departments 副社長
リンジー・ピットは、Epiq Advisory for Corporate Legal Departments に、法務オペレーションおよびコンサルティング分野における25年以上の経験をもたらします。過去15年間、彼女はフォーチュン50およびフォーチュングローバル250企業を含むクライアント向けに、法務業界で最も革新的なテクノロジー契約管理ソリューションのコンサルティング、設計、立ち上げを担当してきました。