投稿者 global-ai-media 
厳格なコンプライアンスが求められる公的機関の契約業務においても、LLM（大規模言語モデル）を活用する動きが世界的に進んでいます。本記事では、契約書のドラフト作成や審査プロセスにおけるAI活用の可能性と、日本の法規制・商習慣を踏まえたリスク管理のあり方について解説します。
高度な正確性が求められる契約業務でのAI活用
米国防総省の関連メディア（DVIDS）で報じられた事例にも見られるように、契約業務（Contracting）においてLLM（大規模言語モデル）を活用する動きがグローバルで本格化しています。契約ファイルに含まれる膨大な文書の作成において、AIが対話形式で担当者を支援するというアプローチです。これは、厳格なプロセスと高い正確性が求められる公的機関や大規模組織の業務においても、生成AIの実用性が評価され始めていることを示しています。
契約業務におけるLLM活用のメリットと具体例
契約業務においてLLMを活用する最大のメリットは、定型作業の効率化と属人化の解消です。例えば、営業や購買担当者が契約書の初期ドラフトを作成する際、LLMに過去の取引条件や基本的な要件を入力することで、自社のひな型に沿った条文案を迅速に出力することが可能です。また、法務部門にとっては、長大な契約書の要約や、自社にとって不利な条項（潜在的なリスク）の一次スクリーニングにAIを活用することで、審査のリードタイムを大幅に短縮できます。これにより、担当者はより複雑な交渉や戦略的な法務・ビジネス課題にリソースを集中できるようになります。
日本の法規制と商習慣を踏まえたリスクと限界
一方で、日本企業が契約業務にAIを導入する際には、特有のリスクや法規制に留意する必要があります。第一に「非弁活動（弁護士法第72条）」との兼ね合いです。AIが個別具体的な法的トラブルに対して確定的な法的見解を示すことは、弁護士法に抵触する恐れがあるため、AIの役割はあくまで「一般的な条文の提示」や「文書作成の支援」に留めるべきです。第二に、機密情報の取り扱いです。契約書には未公開の取引情報や個人情報が含まれるため、入力データがAIの学習に利用されないセキュアな環境（オプトアウト設定や閉域網での運用など）を構築することが不可欠です。さらに、日本の契約書特有の「甲乙」を用いた表現や、文脈に依存する曖昧な言い回しに対して、AIが誤った解釈（ハルシネーション：もっともらしいウソ）をしてしまう限界も認識しておく必要があります。
実務への組み込みとガバナンス体制の構築
これらのリスクをコントロールしながらAIの恩恵を享受するには、「Human-in-the-loop（人間がプロセスに介在する仕組み）」を前提とした業務設計が求められます。AIが作成したドラフトや審査結果をそのまま外部に送信するのではなく、必ず法務担当者や責任者が最終確認を行うワークフローを構築することが重要です。また、自社プロダクトに契約AI機能を組み込むエンジニアやプロダクト担当者は、ユーザーに対して「AIの出力は確定的な法的助言ではない」という免責事項を明確に提示するUI/UX設計を行う必要があります。並行して、社内での利用ガイドラインを策定し、入力してよい情報のレベルや検証の責任の所在を明確にするAIガバナンスの体制づくりが急務となります。
日本企業のAI活用への示唆
契約業務におけるAI活用について、日本企業・組織の意思決定者および実務者が押さえておくべき要点は以下の通りです。
・業務効率化の推進：初期ドラフトの作成や長文の要約、一次スクリーニングにLLMを適用することで、法務・契約担当者の業務負荷を軽減し、事業スピードを加速させることができます。
・法的リスクとセキュリティの管理：弁護士法などの法規制を遵守し、AIの役割を「支援」に限定するとともに、機密情報が外部に漏洩・二次利用されないシステム環境を整備することが必須です。
・人間とAIの協調（Human-in-the-loop）：AIの出力を鵜呑みにせず、最終的な法的判断と責任は人間が担う業務プロセスを設計してください。特に日本語特有の商習慣に基づく表現の確認には、人間の専門知識が不可欠です。
・ガバナンスの徹底：ツールの導入と並行して、現場の担当者が迷わず安全に利用できるための社内ガイドラインを策定し、組織文化としてAIリテラシーを定着させることが成功の鍵となります。