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6月5日(金)「AIが「暗黙知」と「例外処理」を判断できるようになる、真の自社基準レビューへ」と題してウェビナーを開催します。

AIレビューを導入しても、「自社基準のレビュー」になっていない。
その違和感の正体は、AIに渡している判断基準の不完全さ にあります。

プレイブックは整備した。標準ひな形もある。
それでも既存のAIレビュー製品が届かないのが、「暗黙知」と「例外処理」 という領域です。

• 暗黙知 ─ ベテランの判断・絶対NG・経験則。組織として言語化されておらず、退職とともに消える。
• 例外処理 ─ 「あの案件ではこう判断した」が個人の記憶に依存し、台帳化されない。

この2つを、AIが「何が暗黙知か」「何が例外処理か」を自ら識別・判断できるようになるには、AIに渡す判断基準そのものを育て続ける仕組みが必要です。

既存のAIレビュー製品は、プレイブックや自社テンプレートまで を判断基準としてカバーします。
しかしそれは、自社が本当に必要としている判断基準のごく一部にすぎません。
AIが自社基準で正しくレビューするためには、「何が暗黙知か」「どれが例外処理か」を識別できる判断基準を、AIに継続的に渡し続ける必要があります。
その判断基準は、プレイブックの外側にあります。
そして、人間が手作業でメンテする前提では、AIの判断精度は上がりません。必ず形骸化します。
生成AIが判断基準を直接メンテナンスすること ── これが、AIを育て、自社基準レビューを実運用に乗せる唯一の条件です。

そして、それを可能にするのは、判断ロジックをベンダーのブラックボックスに吸い上げない オープン型CLM という設計思想だけです。
本ウェビナーでは、「AIを育てるアーキテクチャ」── 回収・メンテナンス・育成の3軸 を構造的に解説します。

こんな課題、ありませんか

• プレイブックは作ったのに、AIのレビュー結果が現場の判断と乖離している
  — プレイブックの外側にある暗黙知を、AIが判断基準として認識できていない
• 「あの時はOK出した」が個人の記憶に依存している
  — 例外承認の記録が残らず、AIも人間も同じ論点で判断がブレる
• 法令違反ではないが、自社として絶対やらないラインが言語化されていない
  — ベテランが「なんとなく避けてきた」だけで、新人にもAIにも見えていない
• 既存のAIレビュー製品は、プレイブックや自社テンプレートまでしかカバーしない
  — 暗黙知・例外処理を判断基準として回収・メンテナンスする機能がそもそも存在しない
• 判断基準を更新し続けたいが、誰がメンテするかが決まっていない
  — 人間が手作業で改訂する前提では、AIの判断精度は上がらず形骸化する

このウェビナーでわかること

• 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）と、判断基準の中身をどう設計するかの決定的重要性
• AIが自社固有の判断基準を扱えるようになるための3つのマスト条件
  1. 回収 ─ 暗黙知と例外処理を「AIが読み込める情報として残させる」設計（ADR・絶対NG集・事例集）
  2. メンテナンス ─ 判断基準を継続的に更新し、常にAIに最新の判断知を渡し続ける仕組み（改訂サイクル・トリガー設計）
  3. 育成 ─ 生成AIが判断基準を直接メンテする構造（オープン型CLMの必要性）
• 既存のAIレビュー製品では届かない「判断基準の死角」とは何か
• オープン型CLM × 生成AI が、なぜ「AIを育てる」唯一の構造なのか
• 監査・内部統制に耐えるKPI設計（暗黙知言語化件数・ADR記録率・プレイブック改訂頻度）

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こんな方におすすめ

• 既にAIレビュー製品を導入したが、自社基準のレビューになっていないと感じる法務責任者
  → プレイブックを渡しても、AIが現場判断に追いつかない原因がわかります
• プレイブックを整備したが、現場の判断との乖離に悩むCLO・法務部長
  → プレイブックの外側（暗黙知・例外処理）をどうAIの判断基準に組み込むかを具体的に解説します
• 属人化・退職リスクで暗黙知が失われることに危機感を持つ法務マネジメント
  → 組織知をAIが読み込める形式に変換し、継続蓄積する設計を紹介します
• AI活用ガイドラインを策定したが、運用接続に課題があるリーガルオペレーション責任者
  → ガイドラインをAIに食わせ続ける改訂サイクルの設計論を共有します
• オープン型CLMと既存AIレビュー製品の違いを構造的に理解したい意思決定層
  → 1枚の比較表で、判断ロジックの所在・メンテ主体・組織知喪失リスクの違いが一目でわかります

開催概要

日程 ：2026年6月5日(金)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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