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6月2日(火)「AIに学ばせるべきは契約書ではなく、自社の「判断知」 〜 真のAIレビューを実現する、3つの要素〜」と題してウェビナーを開催します。

あなたの法務部門に、こんなことが起きていませんか

AIの修正案が、自社の判断基準と微妙にズレる
法令上は問題ないのに、自社では絶対にやらない条件をAIが許容してしまう。「なぜこの条件でOKを出すんだ」という感覚が拭えない。

過去の類似案件との判断が、AIに引き継がれない
ベテランが「いつもこうしている」と知っている前例が、AIにはまったく伝わらない。毎回ゼロから判断させている状態。

ベテランが一発で見抜く”地雷”が、AIには見えない
経験・勘どころが、すべて個人の頭の中で完結している。その知見をAIに渡す方法が、そもそも存在しない。

「自社の判断知」をAIに教えたいが、言語化すらされていない
プレイブックも、例外承認の記録も、絶対NGリストも、組織として体系化されていない。

これらの課題は、AIの性能が低いのではありません。
AIに渡すべき「判断知」が、組織のどこにも存在しないことが問題なのです。

なぜ今のAIレビューは限界を迎えるのか

既存のAIレビュー製品の多くは、「大量の契約書を学習させれば精度が上がる」という発想で設計されています。
しかし、精度の限界はデータ量ではなく情報の種類にあります。
AIが本当に必要としているのは、「世の中の契約書サンプル」ではなく、
「あなたの会社が、なぜその条件を受け入れ、なぜ拒否するのか」という判断の文脈です。

その文脈を持たないまま契約書だけを学ばせても、汎用的な文言チェック機能を超えることはできません。

本ウェビナーで学べること

① 真のAIレビューを構成する「3つの要素」
判断対象 / 判断基準 / 判断主体——この3つが揃って初めて、自社固有の文脈でAIが機能する理由を解説します。

② なぜ既存のAIレビュー製品は、自社文脈で精度が出ないのか
ベンダー側のアーキテクチャ上の構造的な問題を、図解を交えて明快に説明します。

③ 「自社の判断知」を言語化する「4つの器」
プレイブック / 例外台帳 / 絶対NG集 / 事例集——それぞれの役割と、すぐに着手できる作り方を具体的なアウトプット例とともに紹介します。

④ 「CLMにすべてを集約する」が機能しない理由と、その現実解
「論理集約」という考え方が、なぜ物理集約より強力なのかをデータ構造の観点から解説します。

⑤ 自社基準レビューが”回り続ける”ための「3つの条件」
一度構築した判断知が陳腐化しないための、運用設計の要点をお伝えします。

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こんな方におすすめ

• AIレビュー製品を導入したが、期待した効果をまだ実感できていない法務責任者
• これからAIレビュー活用を検討している、大企業・エンタープライズの法務部門
• 法務の暗黙知・属人化に課題を感じているCLO・法務部長
• 製造業・グローバル展開企業など、自社基準レビューの徹底が競争優位につながる企業

開催概要

日程 ：2026年6月2日(火)12:00〜13:00
形式 ：オンライン（Zoom）
費用 ：無料
※参加者様はカメラ・マイクオフですので、ご自宅からでもお気軽にご参加ください。

登壇者

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