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ツールで効率化できる/できない契約審査の課題を徹底整理(後編)

GVA TECHでは、テクノロジーで契約業務に関する課題解決を目指すだけでなく、企業の法務パーソンの方々のお役に立てる情報発信を行っています。その一貫として、企業法務に携わる方々向けのセミナーも随時開催しています。

今回は、契約審査業務を徹底整理!

いかに業務効率化を図れば良いのか、契約審査システムが行うべき業務と人間が適している部分に切り分けて解説します。最新のテクノロジーを導入する際に、どのように活用すればもっとも効果を発揮するのでしょうか。

本まとめは前後編でセミナーをレポートいたします。


仲沢 勇人
GVA TECH株式会社 リーガル部門統括マネージャー
弁護士法人GVA法律事務所 弁護士/リードアソシエイト

一橋大学法科大学院卒業後、司法試験合格を経てGVA法律事務所に入所。2018年頃よりGVA TECH株式会社に参画。2020年よりGVA TECH株式会社のリーガル部門統括マネジャーに就任。顧客に対するサービス導入コンサルティングとリーガルコンテンツの監修業務などを行う。


目次

ひとり法務/法務チームどちらにもシステムが効果を発揮

続いての検討は、組織別の課題にはどのようなものがあるのか見てみましょう。

体制別:AI契約レビューが効果を発揮するシーン

ひとり法務と法務チームを持つ企業別との観点です。

ひとり法務が抱える課題

兼業法務が多く、総務全般、バックオフィス全般、人事労務を兼任している方も多いでしょう。また、ひとりということで忙しかったり、法務の専門家ではないので法務能力に不安を感じたり、教えてくれる人・確認してくれる人がいなくて不安という方が多いのではないでしょうか。

  1. 品質の担保が難しい(クオリティ担保)
  2. 法務が会社に自分しかおらず、キャパオーバー(工数削減)
  3. 業務量増に備えて体制を作りたい(組織化)

法務チームが抱える課題

  1. 対応する人によってレビュー結果に差が発生する(標準化)
  2. ルールはなんとなくあるがマニュアルになっていない、または活用されていない(形骸化)
  3. エースの思考やノウハウを若手が学習するのに時間がかかる(教育・育成)
  4. 過去の経験がチーム内に共有されておらず、同じような契約類型の対応に時間が掛か(ナレッジの共有)

これらの課題に対して、契約審査システムはどう力を発揮するのでしょうか。

ひとり法務にAI契約レビューが力を発揮するケース

  1. システムに収納されている契約書で自己学習が可能
  2. 前さばきまたはセカンドチェックとしてAIを活用して条文の抜け漏れなどのミスを防止。工数削減につなげる
  3. ナレッジの再活用や形式チェックなどの作業代替で工数を削減する

法務チームにAI契約レビューが力を発揮するケース

  1. システムを導入することで、定形パターンの対応に関する標準化、育成、マニュアル運用、ナレッジ共有が容易になる
  2. 自社にあるナレッジやマニュアルなどをシステムに登録することで、誰でも理想的な修正例や譲歩案をすぐに取り出せる環境で契約審査業務環境を構築できる
  3. 対面の育成は個別取引における考え方を中心にできる
  4. 上記を実現すると、再現性のある契約審査をチームで実現できるようになり、会社視点でリスクコントロールができるようになる

契約審査システムは、ひとり法務の場合でも法務チームの場合でも、大きな威力を発揮することがよく分かります。


次に、社内の立場別に契約審査システムがどのように役立つのか見てみましょう。

立場別:AI契約レビューが効果を発揮するシーン

若手が抱える課題

  1. 法務経験が浅く、とっかかりがない
  2. 2ndチェッカーから赤入れをしてもらい、理解して再修正の時間がかかる

どちらも新人の頃には誰しも通る道です。

中堅・リーダーが抱える課題

  1. 2ndチェックをする際に若手のレビュー結果に不満(結果にばらつき、検討不足等)
  2. もっとも現場の仕事ができるため、自分に負荷が掛かってしまう

若手の挙げてきた成果物にばらつきや検討不足があり、若手によるレビュー結果の負担が自分に集中してしまいます。さらに、中堅層がもっとも審査業務ができる方々のため、仕事ができる方に負荷が集中してしまいます。

マネージャー層が抱える課題

  1. 若手の育成に時間が掛かる
  2. 若手が人によって同じ契約書でも所要時間が異なっている
  3. 若手に、レビュー時に持つべき観点を最低限理解してほしい
  4. 人事異動に備えて審査ナレッジを共有しておきたい

昨今ではテレワークを取り入れる企業も増え、ますます育成に時間が掛かるようになりました。また、個人の能力に依存しているとチームが維持できません。異動などでメンバーが変わっても早期に同じ状態を作りたい、そうお考えの方も多いのではないでしょうか。

これらの立場別の課題にも契約書審査システムは効果を発揮します。

若手にAI契約レビューが力を発揮するケース

弁護士監修のレビュー論点や自社で用意したプレイブック(契約審査マニュアル)と修正案を参照して、少ないコストで自己学習できる

中堅・リーダーにAI契約レビューが力を発揮するケース

  1. 若手による契約審査をツールがアシストした結果、品質を底上げした状態で中堅メンバーに上がってくるようになり、中堅メンバーの負担を軽減できます。
  2. とはいえ一番仕事ができるので、さまざまな契約書が回ってきます。特に非定型契約が来た場合、システムに収納したナレッジを活用し、ツールで作業を代替することで業務負担を圧縮できます。

マネージャー層にAI契約レビューが力を発揮するケース

自社の契約審査ノウハウをクラウドで一元管理することで、会社視点でリスクをコントロールできる環境を整え、「良い法務」を実現しやすくします。


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まとめ:人と契約審査システムによる業務の切り分け

これまで見てきたとおり、人でなければできない業務とシステムでもできる業務を切り分けることが大切です。

取引の把握

固有の取引を把握する、これは毎回見るべき点が異なります。
システムは現実の取引内容を考慮した判断はしてくれないので、人がやるしかありません。

情報の整理

個別の取引事情を他部署からヒアリングして今回の事情・取引を考慮して整理するところもまた、人が行うべきでしょう。

作る

個別の取引を契約書に反映するのは、人間が自分で把握して考えて文案を作成してといった作業が必要です。しかし、立場に応じた定形条文案の作成などは、システムに収録された雛形や条文を検索して参照することで工数削減できます。

読む

意図する取引内容と記載内容が異なる場合、システムには「今回の取引がどういう取引か」は判断できません。なので、ここについては人間がその内容を踏まえた検討と固有論点を発見していくことが必要です。

直す

固有条件の文案化、固有の論点に対応する文案化は人間が行うことになります。

一方、望ましい修正例とチェックポイントの把握はシステムから持って来ることで、直感的に理解できるようになります。また、誰が読んでも意味が読み取れる正確な表現で文案を作成という点もシステムでの運用に適しています。

収録されている契約書等は、契約審査システムのベンダーで働いているリーガル出身のスタッフが作っていますので、あらかじめ望ましいモデル条文という形になっていることが多いでしょう。

譲歩案がたくさん入っているツールだと妥協案の引き出しもすぐに参照できます。文案作成で参考になる条文をすぐに確認できるので工数を削減できます。

仕上げる

ケアレスミスの判断はシステムの得意分野です。1クリックで修正を完了できるので、工数削減を期待できます。


契約審査システムは定型的かつパターン化された作業を圧倒的なスピードと正確性で受け持ちます。一方、人が検討・判断を行うという役割分担としてベストと言えそうです。そこで空いたリソースを取引事情や背景に基づいた判断にリソースを集中投下していくと、良い法務になるでしょう。

参加者の疑問を徹底解説

本セミナー終了後、参加者の方々から多くの質問が寄せられました。
ここでは一部を抜粋して質問と回答を掲載します。

Q.1 存在すると嫌な条項があるとのことですが、嫌な条項の具体例を教えてください。

A.1
たとえば売買契約で買い主の立場だったとしましょう。売り主から雛形が出てきました。その際に損害賠償の上限規定が入っていると買い主としては嫌ですよね。たとえばそういうものです。条文単位でいうと、競業禁止などもです。


Q.2 契約書ではなく協定書レベルの契約締結の自社レビューがない場合、確認は可能でしょうか。それともできる限り近い契約書で参照することになるのでしょうか。

A.2
契約書か協定書かというのは割とタイトルの問題だったりするのではないかと思いますが、非定型的な協定書レベルのものというところを想定されていると前提して回答します。協定書関係は過去に自社でやったものがあれば、GVA assistに過去の協定書を登録することで参照してレビューできます。


Q.3 属人化の対象、スキルの標準化とは、契約審査システムでどの程度可能になるのでしょうか。

A.3
属人化の対象やスキルの標準化は、あくまでも法務チームの部員間でという部分です。人によってアウトプットが違う、レビューで手を入れるところが違ったり、手を入れるところは一緒だったけれども返答案の内容が違うとか、この人はこの類型についての土地勘があって対応が可能だけど、別の方にはできないといった能力差と言いかえると分かりやすいかと思います。

AIを使ってどのように行うのかというと、AIを通して同じようなレビュー論点について「ここが論点だよね」とアラートさせることでレビュー論点が標準化されます。
アウトプットとしてはどのような返答案を出すのか。

推奨条文として自社が売買契約の売主なら売主として望ましい条文案が入っているはずなので、そこを参照してレビューすればアウトプットも均一化されるという形になるので標準化が達成されるという回答になります。


Q.4 豊富な雛形から最適なものを選び出す手法も自動化・AI化されているのでしょうか。

A.4
GVA assistでは、豊富な雛形から最適なものを選び出す手法も一定程度レコメンドしてくれる仕組みになっています。

これからチェックしたい契約書をアップロードすると、データベースに入っているものからこのあたりを参照したらどうかという契約書データをリストアップされ、その中から選ぶというのをイメージしてください。


Q.5 ケアレスミスとは金額、取引量などの数字・日付が多いかと思います。これらにも反応してくれるのですか?

A.5
非常に良い質問です。まさに今回のテーマでもある部分なのですが、システムは個別の取引事情を考慮できないんですね。金額や取引量などの数字は、現実の取引の世界の話で、システムは考慮ができません。人がチェックすることになります。

ここでいうケアレスミスは、ある程度定まっている表記の揺れだったり、条番号がズレている、引用条項で第何条に定める○○に従い~といったところの第何条がレビューで削除・追加をするとズレていくといった部分をピックアップしたりという点でケアレスミスをカバーします。数字系、現実の取引内容に関わる部分は人が確認しないといけないところという切り分けになります。


Q.6 自社の審査ノウハウをクラウドで管理とは、ツールが契約内容や審査傾向を統計的に分析・報告してくれるということですか?

A.6
レビュー論点、契約書の中でここは注意深く検討しないといけないのではないですか? というレビュー論点の抽出・ピックアップをしてアラートを出します。そのアラートに対して、その時の修正例、譲歩案、ナレッジが出てくるというのを想像してください。

過去データの中と、そこに紐付いた譲歩案、実践的な対応マニュアルのようなものを管理画面でご自身で作ったりできるイメージをしていただくとよいかと思います。作らずとも、特定の契約書雛形とぶつけるとこっちの参照元の契約書の中ではこういう条文が入っているけど、チェックしている契約書では抜けているというのをアラートしてくれる機能は設定をせずとも使えます。統計的に分析・報告というところまでではありません。


Q.7 譲歩修正案、妥協案まで出してくれる契約審査システムに触れられていました。GVA assistは該当しますか?

A.7
該当します。当社提供の契約書を参照する契約書データとそこに紐づくいろんなナレッジが裏側にありますが、修正例は一番チェックしている立場から自社の立場から一番望ましそうなものが表示されています。

そのときにオプション条文という表記になっているのですが、譲歩案や別案、ある程度パターン化されている取引事情とかに応じた譲歩案、別案をすぐに確認できて、一番望ましい理想の修正案との違いもマーカーを引いてくれるので、一番理想の内容が先方的にだめだというのであればこっちという形ですぐに譲歩案を取り出して使えるイメージになっています。

譲歩案が入っていないとなにが問題かというと、先方からの戻しをツールに掛けます。ツールに掛けたら一番望ましい推奨条文が出るだけで、すでに先方に断られたじゃないかということになります。譲歩案も入っているツールをお選びいただくことが重要かと思います。

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