「AIを入れたのに、変わらない」——その違和感は、正しい

多くの企業が、すでに何らかの形でAIを契約業務に取り入れている。ChatGPTのような汎用の生成AIを日常的に使っている場合もあれば、契約業務向けのAIレビュー製品を導入している場合もある。

ところが、現場の手応えはしばしばこうだ。「そこそこ効率化はできた。でも、期待したほどではない」「何を期待していいのか、像が持てない」「もっとできるはずだ、という引っかかりがある」。

この違和感は、AIの性能が足りないせいではない。“本当はAIに何を期待していたか”と、“いまの土台がAIに許していること”が、構造的にずれているから起きる。本記事では、そのずれを2つの軸で整理し、ずれを埋めるための設計を示す。

本当は、AIに何を期待していたか——「縦」と「横」の2つの軸

法務担当者に「本当はAIにどこまでやってほしいか」を聞くと、要望はだいたい次のように集まる。頼んだ作業だけでなくその前後までやっておいてほしい。受付から締結まで通しで進めてほしい。自分は最後の判断だけにして、間の作業は巻き取ってほしい。一般論ではなく“うちの基準”で見てほしい。過去の似た案件や、あの取引先との経緯も踏まえてほしい。言葉にしていない社内の暗黙ルールも汲んでほしい。毎回ゼロから説明するのは、もう疲れた——。

バラバラに見えるこれらの期待は、実は2つの軸に整理できる。

縦の本来の到達点は、契約書の文字列だけでなく、①自社の基準・ポリシー（レビュー基準・NG条項）、②過去の類似案件・交渉履歴・相手方との関係や経緯、③メールやSlack・Teamsなど別チャネルの情報、④案件の背景（事業部の意図・リスク許容度）、⑤言語化されていない暗黙知（“うちはこう判断する”）まで、判断に必要な情報すべてに手が届くことだ。

横の本来の到達点は、「この契約、進めておいて」という一言で、受付〜起案〜レビュー〜承認の手前までを連続して自走することだ。これを本記事では連続自律実行と呼ぶ。

なぜ、その期待に届かないのか——2つの壁

期待に届かないのは、AIの性能のせいではない。AIが「閉じ込められている」からだ。閉じ込めているのは、次の2つの壁である。

この2つの壁に挟まれて、いまのAIは「1工程 × 契約書の中だけ」という一点で止まっている。期待していたのは縦にも横にも広がった“面”なのに、現実は“点”にとどまっている——これが違和感の正体だ。

壁の正体は「AIの性能」ではなく「土台」

ここで議論は「どのAIが賢いか」に流れがちだが、本質はそこではない。

これまでのAIは、既存の契約システムに“後から”乗せられてきた。だから、土台となるシステムが持つ制約を、そのまま引き継ぐ。土台が工程ごとに分かれていれば横の壁が、土台が契約書しか持っていなければ縦の壁が、そのままAIの限界になる。AIをどれだけ賢くしても、土台が閉じていれば壁は壊れない。

この「土台ごと閉じているか、開いているか」の違いは、AIを既存製品に内蔵する“内蔵型”と、外部の生成AIを土台ごと連携させる“連携型（オープン型）”を比較すると見通しがよくなる。問題はAI単体の優劣ではなく、AIが乗る土台の構造にある。

壁を壊す設計＝オープン型CLM

壁を壊すとは、土台を2方向に開くことだ。ただし、片方だけでは足りない。

横だけ開けば、工程は繋がるが、判断材料は契約書の中だけにとどまり浅くなる。縦だけ開けば、深く読めても1工程に閉じたままで広がらない。多くのツールは、このどちらか片方にとどまっている。

両方を同時に、しかも機能を後から足すのではなく土台のレベルで開く——この設計思想をオープン型CLMと呼ぶ。AIが乗る土台そのものが“面”になっているから、AIは点ではなく面で動ける。

2つの壁を壊すと、2つの成果が生まれる。

この2つにより、AIは「指示を受ける」存在から「業務を任せられる」存在へと変わる。

なぜ、暗黙知や例外まで判断基準にできるのか——文脈の継承

縦の壁を壊すうえで最大の論点は、「明文化されていないこと」をどう扱うかだ。多くのAIレビューは、明文の基準やプレイブックは読めても、書いていないことには届かない。毎回まっさらな状態から始まるからだ。

オープン型CLMが暗黙知や過去の例外まで判断基準にできるのは、判断の「履歴」が土台に蓄積されているからだ。誰が・なぜ・どう決めたか。どんな例外を、どんな理由で認めてきたか。依頼者とどうやり取りしたか。これらが記憶ではなくデータとして残る。

つまり、AIに渡すべきは契約書そのものではなく、こうした判断の履歴＝“判断知”である。使うほど判断知がたまり、次の判断に効く。これが文脈の継承だ。だからレビューは、プレイブックの“外側”——明文化されていない暗黙知や過去の例外まで基準にできる。

もっとも、自社基準にどこまで届くかには連続的な段階がある。レビューがどのレイヤーまで到達しているかは、自社基準レビューの成熟度（Layer 0〜5）として整理できる。AI内蔵型の製品の多くは、明文基準は読めても判断履歴を蓄積できないため、ある段階で頭打ちになりやすい。

全工程は、こう変わる

縦横の壁を壊すと、契約業務の全工程が“点”から“面”へ変わる。受付から引き継ぎまで、いま（点）とオープン型CLM（面）を並べると、変化の輪郭がはっきりする。

たとえば法令対応では、改正のキャッチアップで終わらせず、影響する契約の特定から改定・記録まで“対応完了まで”走り切ることが、横と縦の壁を同時に壊した先で初めて現実になる。1工程だけを速くするのではなく、特定から先の“一番大変なところ”が巻き取られる点に、点と面の差がはっきり出る。

まとめ：点から、面へ

論点を整理する。「AIを入れても変わらない」の正体は、AIが“点”で止まっていることだった。原因はAIの性能ではなく、乗っている土台が閉じていること——横の壁と縦の壁——にあった。この2つの壁を、機能の後付けではなく土台のレベルで同時に開く設計が、オープン型CLMである。結果として、AIは連続自律実行（横）と自社基準レビュー（縦）を通じて、「指示を受ける」存在から「業務を任せられる」存在へと変わる。

つまり、1工程 × 契約書だけの“点”から、全工程 × あらゆる情報の“面”へ、ということだ。

AIは選び、契約は1箇所に集める

この設計には、もう一つ重要な含意がある。特定のAIに縛られない、ということだ。AIは進化が速い。だからこそ、AI（汎用AIでも何でも）は自由に選べるようにしておき、契約データという正本は1箇所に集約しておく——「AIは選び、契約は1箇所に集める」。

この「AIは選ぶ／契約は集める」を土台のレベルで成立させるのがオープン型CLMであり、その実装の一つがContractS CLMだ。点で止まっていたAIを全工程の面に変える出発点は、より賢いAIを探すことではなく、AIが乗る“土台”を開くことにある。

ContractS編集部

ContractSは、契約プロセスの構築や契約管理・案件管理を通じて、契約業務を最適化するシステム「ContractS CLM」を開発・販売しています。大企業から中小企業、スタートアップまで、幅広い企業の契約業務改善を支援してきた実績があり、そのコンサルティング経験を活かして、契約業務に関わる読者が参考にできる情報を発信しています。

私たちについて