変わったのは道具だけではない

生成AIの登場以降、法務部門の変化は「AIをどう使うか」という道具の話として語られることが多くありました。しかし実務の現場で起きていることを見ると、変化の要因は道具だけではありません。契約の量、人材の需給、社内の他部門の働き方、取引相手の振る舞い、そして規制環境——法務を取り巻く外部環境そのものが、同時に動いています。

外部環境が変われば、部門の仕事の定義も変わらざるを得ません。本記事では、法務部門を取り巻く環境変化を5つに整理し、その先にある役割の再定義の方向性を解説します。「AIを入れるかどうか」の手前にある、「そもそも法務の仕事は何になっていくのか」を考えるための材料としてご活用ください。なお、法務部門の基本的な役割や実務の全体像については企業法務の役割とは？実務の例や必要スキル、内製化のポイントまで総合解説をご覧ください。本記事はその役割が「これからどう変わるか」に焦点を当てます。

変化1｜契約業務の総量が増え続けている

第一の変化は、仕事の量そのものです。事業のグローバル化や取引形態の多様化により、企業が締結する契約の件数と種類は増加傾向にあります。サブスクリプション型の取引、データやAIをめぐる新しい契約類型、業務委託やアライアンスの複雑化など、一件あたりの検討論点も増えています。

加えて、個人情報保護、経済安全保障、サステナビリティ関連など、対応すべき規制領域も広がり続けています。規制が増えるほど、契約への反映、社内規程の整備、事業部門からの相談は連鎖的に増えます。つまり法務の仕事は、事業が成長し規制が増える限り、構造的に増え続ける性質を持っています。

変化2｜法務人材は構造的に増えにくい

第二の変化は、供給側です。仕事が増える一方で、法務人材の採用市場は売り手優位の状態が続いており、経験者の採用は容易ではありません。また、法務の実務能力は契約審査や紛争対応の経験を通じて長期間かけて育つため、採用できたとしても即座に戦力の総量が増えるわけではありません。

「増える仕事」と「増えない人員」の差は、これまで個々の担当者の残業や優先順位付け、つまり現場の踏ん張りで吸収されてきました。しかしこの吸収方法には限界があり、レビューの遅延が事業のスピードを制約したり、相談対応が後回しになったりする形で、すでに表面化している組織も少なくないと考えられます。

変化3｜全社のAI・DXが進み、法務だけが例外でいられなくなる

第三の変化は、社内の相対的な位置づけです。営業がCRMとAIで商談準備を自動化し、経理がワークフローで処理を回し、開発がAIでコードを書く——他部門の業務がデータとAIを前提に再設計されていく中で、法務だけが従来のやり方を続けると、相対的に「ボトルネック」として見えやすくなります。

これは法務への批判というより、期待値の変化です。経営からは生産性の説明を求められ、事業部門からは他部門並みの応答スピードを期待される。AIを入れても業務が思ったほど変わらない場合、その原因の多くはAIの性能ではなく業務の構造側にあります（この構造についてはAIを入れても契約業務が変わらないのはなぜかで詳しく解説しています）。いずれにせよ、「法務は特殊だから」という説明だけで従来のやり方を維持することは、年々難しくなっていると言えます。

変化4｜取引相手もAIを使い始めている

第四の変化は、社外との関係です。契約は相手のある仕事であり、その相手側でもAI活用は進んでいます。AIで作成されたドラフトを受け取る機会は今後増えていくと考えられますし、こちらの修正提案への返答が従来より格段に速く返ってくることも起こり得ます。

相手の応答が速くなれば、自社の応答速度への期待値も上がります。交渉のラリーが高速化する環境では、レビューや判断のスピードそのものが交渉力の一部になっていきます。自社の都合だけでペースを決められた時代とは、前提が変わりつつあるということです。

変化5｜AIガバナンスの担い手として法務への期待が高まる

第五の変化は、新しい仕事の発生です。全社でAI活用が進むほど、「どのAIに何を任せてよいか」「データの取り扱いは適切か」「AIの判断に対する責任は誰が負うか」といった問いが生まれます。国内外でAIに関する法規制やガイドラインの整備も進んでおり、AIガバナンスは多くの企業で現実の検討課題になりつつあります。

この領域の担い手として期待されやすいのが法務です。つまり法務は、AIによって業務を変える当事者であると同時に、全社のAI活用のルールを設計する側にも立つことになります。従来の契約・紛争・コンプライアンスに、新しい守備範囲が加わる変化です。

5つの変化が重なると、役割の定義が変わる

ここまでの5つを並べると、共通の含意が見えてきます。

いずれも、「来た依頼を順に処理する」という従来の仕事の定義のままでは応えにくいものです。方向性は、次の3つに集約できると考えられます。

処理から設計へ。 一件ずつの処理は仕組み（AIと業務基盤）に任せ、人はどう判断するかの基準を設計し、例外を裁く側に回る。判断基準を言語化して仕組みに載せる方法はAIに学ばせるべきは契約書ではなく「判断知」で解説しています。

個人知から組織知へ。 担当者の頭の中にあった判断を、記録され再利用される組織の資産に変える。人材が増えにくいからこそ、退職や異動で知見が失われない構造が重要になります。

門番から伴走者へ。 すべてを法務が関所として止めるのではなく、基準を現場に配り、現場で完結できる範囲を広げる。法務は全社リスクの評価と基準の改定に集中し、事業のスピードを上げる側に回ります。

何から始めるか

役割の再定義は、宣言だけでは進みません。現実的な起点は2つあります。

1つ目は、現状の可視化です。どの業務にどれだけの時間が使われ、依頼はどこから来て、どこで滞留しているのか。データで現状を示せると、経営との対話も「忙しいので人を増やしたい」から「この構造をこう変えたい」へ変わります。

2つ目は、判断基準の言語化です。処理を仕組みに任せるにも、基準を現場に配るにも、まず「自社はどう判断するか」が文書になっている必要があります。すべての契約類型を一度に整備する必要はなく、件数の多い類型から始めるのが現実的です。

まとめ｜環境が変わる速さに、仕組みで追いつく

法務を取り巻く環境変化を、業務量・人材・全社DX・相手方・規制の5つの観点で整理しました。それぞれは独立した変化ですが、いずれも「人が一件ずつ処理する」モデルの限界を指しており、法務の役割は処理の担い手から、判断の仕組みの設計者へと軸足を移していくと考えられます。

その移行を支えるのは、判断基準という無形の資産と、業務と判断の記録が蓄積される基盤です。AIのモデルは短いサイクルで入れ替わるため、特定のAIに依存せず、その時々で最適なAIを選べるようにしつつ、契約データと判断の記録は1箇所に集めて資産化する——「AIは選び、契約は1箇所に集める」という設計が、環境変化の速さに追いつき続けるための土台になります。ContractS CLMは、こうしたオープン型CLMの実装の一つとして、各社の汎用AIから契約業務を実行できる基盤を提供しています。

本記事は生成AIを契約業務に活用する際の一般的な情報提供を目的としたものであり、法律上の助言を構成するものではありません。個別の契約や法的判断については、弁護士等の専門家にご相談ください。

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。

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