ご好評いただいた「生成AI連携で変わる契約業務のあり方と法務組織の改革（GeminixContractS編）」ウェビナーをアーカイブ配信にて開催します。契約レビューにAIを入れた。1件あたりの対応はたしかに速くなった。それでも、現場からの依頼件数は減らない。なぜかといえば、AIが使えるのは法務部門だけで、依頼する現場側には何も変わっていないからです。現場全員にAIを使わせようとすると、新しいツールの導入や情報システム部門との調整が必要になり、そこで話が止まってしまうことが多くの法務部門が感じている壁です。本ウェビナーでは、この壁を越える方法として、すでに全社員が使っているGoogle Geminiと、契約業務基盤ContractSを直接つなぐ取り組みをご紹介します。現場の担当者がGeminiに一言頼むだけで契約審査が進み、法務は最終確認と判断だけに集中できる。実際の画面操作を交えながら、その仕組みと効果を解説します。お伝えする内容は、大きく3つです。1つ目は、この仕組みを支える4つの土台です。契約書や案件、過去の判断履歴を一元管理するContractS。外部のAIが安全にContractSを呼び出すための窓口。契約審査の手順そのものをAIに渡す設定。そして現場が普段使っているGeminiの中で契約業務を実際に動かす機能――この4つがどう組み合わさることで、依頼から結果の受け取りまでが一気通貫になるのかをお伝えします。2つ目は、契約審査プロセスの実演（実際の画面デモ）です。案件の受付、優先度の判断、必要な情報がそろっているかの確認、過去の類似契約の照会、条項のチェック、修正コメント入りのWord作成、CLMへの登録、依頼者への連絡まで。現場の担当者がGeminiに一言頼むだけでここまで進む様子を、そのままご覧いただきます。3つ目は、法務組織の役割がどう変わるかです。依頼を受けて一件ずつ処理する部門から、判断の基準やルールを設計し、例外だけを人が見る部門へ。AIが実務を進め、人が基準を決めるという役割分担に変わることで、法務が本来注力すべき仕事に時間を使えるようになります。Claudeとの連携によって法務部門内でのAI活用はすでに進んでいますが、現場全員に同じ効果を届けるには、追加のツール導入や社内調整という壁がありました。一方Geminiは、すでに多くの企業で全社員が使っているツールです。つまり今回のポイントは「つながる先が一つ増えた」ということではなく、「現場で契約業務が完結し、法務への依頼そのものが減る」という変化を、追加コストをかけずに全社規模で実現できるという点です。本ウェビナーでは、この考え方を実例に基づいて解説します。 とりわけGeminiは、GmailやGoogleドキュメント、スプレッドシートといった、日常業務そのものであるGoogle Workspaceの中で動くAIです。契約に関する相談も、稟議のための資料作成も、普段使っているGoogleのアプリから離れずに進められます。また、Antigravityは作業の過程をスクリーンショットや操作記録として残しながら進むため、AIがどのような手順・根拠で契約審査を行ったのかを、法務側があとから確認できる点も特徴です。複数の契約審査が同時に進んでいる状況も、1つの画面から見渡せます。本ウェビナーでは、こうした考え方を実例に基づいて解説します。【本ウェビナーでお伝えすること】 Gemini（Antigravity）と契約業務基盤ContractSをつなぎ、契約審査を自動で進められるようにする仕組みの全体像 現場担当者がGeminiに一言頼むだけで契約審査が進む、実際の画面操作によるデモンストレーション Gmail・ドキュメント・スプレッドシートなどGoogle Workspaceから離れずに契約業務を進められる動線 Antigravityによる作業過程の可視化・証跡管理と、複数案件を横断的に監督する運用イメージ 法務担当者の一日のうち、AIに任せられる仕事と、人が判断すべき仕事の分け方 既製の設定だけでは足りない理由と、自社独自の審査基準をAIに反映させる進め方 導入を検討する際の、現状把握から運用が定着するまでの進め方 【こんな方におすすめ】 契約レビューにAIを導入したものの、審査のスピードや契約管理、承認フローなど次の課題が残っている法務部門の責任者・担当者 Google Workspace・Geminiをすでに全社で導入しており、Gmailやドキュメントから離れずに契約業務を進めたい方 CLM（契約ライフサイクル管理システム）の導入・見直しを検討中で、AI活用を前提とした選び方を知りたい方 法務業務をAIにどこまで任せられるのか、実際の運用イメージを実演で確認したい方 ▪️登壇者奥村 達也ContractS株式会社 マーケティング＆インサイドセールス部長上場前の株式会社マネーフォワードに新卒入社し、バックオフィスのクラウド化支援に従事。その後、プレシリーズAラウンドのスタートアップに転じ、2人目社員としてSales&MK責任者、PMM、新規事業責任者等を経験。シリーズBまでPMFの達成や事業グロースを牽引。一貫して業務系システムのAE/導入コンサル/PM等のDX支援に従事。2023年12月にContractS株式会社に参画

ご好評いただいた「生成AI連携で変わる契約業務のあり方と法務組織の改革（ChatGPTxContractS編）」ウェビナーをアーカイブ配信にて開催します。本ウェビナーでは、この壁を越える方法として、すでに全社員が使っているChatGPTと、契約業務基盤ContractSを直接つなぐ取り組みをご紹介します。現場の担当者がChatGPT（Codex）に一言頼むだけで契約審査が進み、法務は最終確認と判断だけに集中できる。実際の画面操作を交えながら、その仕組みと効果を解説します。お伝えする内容は、大きく3つです。1つ目は、この仕組みを支える4つの土台です。契約書や案件、過去の判断履歴を一元管理するContractS。外部のAIが安全にContractSを呼び出すための窓口。契約審査の手順そのものをAIに渡す設定。そして現場が普段使っているChatGPTの中で契約業務を実際に動かす機能――この4つがどう組み合わさることで、依頼から結果の受け取りまでが一気通貫になるのかをお伝えします。2つ目は、契約審査プロセスの実演（実際の画面デモ）です。案件の受付、優先度の判断、必要な情報がそろっているかの確認、過去の類似契約の照会、条項のチェック、修正コメント入りのWord作成、CLMへの登録、依頼者への連絡まで。現場の担当者がChatGPTに一言頼むだけでここまで進む様子を、そのままご覧いただきます。3つ目は、法務組織の役割がどう変わるかです。依頼を受けて一件ずつ処理する部門から、判断の基準やルールを設計し、例外だけを人が見る部門へ。AIが実務を進め、人が基準を決めるという役割分担に変わることで、法務が本来注力すべき仕事に時間を使えるようになります。Claudeとの連携によって法務部門内でのAI活用はすでに進んでいますが、現場全員に同じ効果を届けるには、追加のツール導入や社内調整という壁がありました。一方ChatGPTは、すでに多くの企業で全社員が使っているツールです。つまり今回のポイントは「つながる先が一つ増えた」ということではなく、「現場で契約業務が完結し、法務への依頼そのものが減る」という変化を、追加コストをかけずに全社規模で実現できるという点です。本ウェビナーでは、この考え方を実例に基づいて解説します。 とりわけChatGPTは、数あるAIツールの中でも社内での利用率がもっとも高く、「まず聞いてみる」相談窓口としてすでに定着している企業が少なくありません。契約書についても、着手前にChatGPTに相談するという行動がすでに始まっているのなら、その相談の続きとして契約審査まで進められることに大きな意味があります。また、Codexは1件ずつ順番に処理するのではなく、複数の依頼を並行して進められるため、繁忙期に依頼が集中した場合の対応力という観点でも見どころがあります。本ウェビナーでは、こうした考え方を実例に基づいて解説します。【本ウェビナーでお伝えすること】 ChatGPT（Codex）と契約業務基盤ContractSをつなぎ、契約審査を自動で進められるようにする仕組みの全体像 現場担当者がChatGPTに一言頼むだけで契約審査が進む、実際の画面操作によるデモンストレーション すでに「まず聞いてみる」窓口として定着しているChatGPTだからこそ実現できる、依頼のハードルの低さ Codexによる複数案件の並行処理と、依頼が集中する時期の対応力 法務担当者の一日のうち、AIに任せられる仕事と、人が判断すべき仕事の分け方 既製の設定だけでは足りない理由と、自社独自の審査基準をAIに反映させる進め方 導入を検討する際の、現状把握から運用が定着するまでの進め方 【こんな方におすすめ】 契約レビューにAIを導入したものの、審査のスピードや契約管理、承認フローなど次の課題が残っている法務部門の責任者・担当者 ChatGPT Enterprise/Teamをすでに全社で導入しており、社内に定着した利用習慣を法務業務にも活かしたい方 CLM（契約ライフサイクル管理システム）の導入・見直しを検討中で、AI活用を前提とした選び方を知りたい方 法務業務をAIにどこまで任せられるのか、実際の運用イメージを実演で確認したい方 ▪️登壇者奥村 達也ContractS株式会社 マーケティング＆インサイドセールス部長上場前の株式会社マネーフォワードに新卒入社し、バックオフィスのクラウド化支援に従事。その後、プレシリーズAラウンドのスタートアップに転じ、2人目社員としてSales&MK責任者、PMM、新規事業責任者等を経験。シリーズBまでPMFの達成や事業グロースを牽引。一貫して業務系システムのAE/導入コンサル/PM等のDX支援に従事。2023年12月にContractS株式会社に参画

ご好評いただいた「生成AI連携で変わる契約業務のあり方と法務組織の改革（CopilotxContractS編）」ウェビナーをアーカイブ配信にて開催します。契約レビューにAIを入れた。1件あたりの対応はたしかに速くなった。それでも、現場からの依頼件数は減らない。なぜかといえば、AIが使えるのは法務部門だけで、依頼する現場側には何も変わっていないからです。現場全員にAIを使わせようとすると、新しいツールの導入や情報システム部門との調整が必要になり、そこで話が止まってしまうことが多くの法務部門が感じている壁です。本ウェビナーでは、この壁を越える方法として、すでに全社員が使っているMicrosoft Copilotと、契約業務基盤ContractSを直接つなぐ取り組みをご紹介します。現場の担当者がCopilotに一言頼むだけで契約審査が進み、法務は最終確認と判断だけに集中できる。実際の画面操作を交えながら、その仕組みと効果を解説します。お伝えする内容は、大きく3つです。1つ目は、この仕組みを支える4つの土台です。契約書や案件、過去の判断履歴を一元管理するContractS。外部のAIが安全にContractSを呼び出すための窓口。契約審査の手順そのものをAIに渡す設定。そして現場が普段使っているCopilotの中で契約業務を実際に動かす機能――この4つがどう組み合わさることで、依頼から結果の受け取りまでが一気通貫になるのかをお伝えします。2つ目は、契約審査プロセスの実演（実際の画面デモ）です。案件の受付、優先度の判断、必要な情報がそろっているかの確認、過去の類似契約の照会、条項のチェック、修正コメント入りのWord作成、CLMへの登録、依頼者への連絡まで。現場の担当者がCopilotに一言頼むだけでここまで進む様子を、そのままご覧いただきます。3つ目は、法務組織の役割がどう変わるかです。依頼を受けて一件ずつ処理する部門から、判断の基準やルールを設計し、例外だけを人が見る部門へ。AIが実務を進め、人が基準を決めるという役割分担に変わることで、法務が本来注力すべき仕事に時間を使えるようになります。 Claudeとの連携によって法務部門内でのAI活用はすでに進んでいますが、現場全員に同じ効果を届けるには、追加のツール導入や社内調整という壁がありました。一方Copilotは、すでに多くの企業で全社員が使っているツールです。つまり今回のポイントは「つながる先が一つ増えた」ということではなく、「現場で契約業務が完結し、法務への依頼そのものが減る」という変化を、追加コストをかけずに全社規模で実現できるという点です。本ウェビナーでは、この考え方を実例に基づいて解説します。【本ウェビナーでお伝えすること】 Copilotと契約業務基盤ContractSをつなぎ、契約審査を自動で進められるようにする仕組みの全体像 現場担当者がCopilotに一言頼むだけで契約審査が進む、実際の画面操作によるデモンストレーション 法務担当者の一日のうち、AIに任せられる仕事と、人が判断すべき仕事の分け方 既製の設定だけでは足りない理由と、自社独自の審査基準をAIに反映させる進め方 導入を検討する際の、現状把握から運用が定着するまでの進め方 【こんな方におすすめ】 契約レビューにAIを導入したものの、審査のスピードや契約管理、承認フローなど次の課題が残っている法務部門の責任者・担当者 Microsoft 365・Copilotをすでに全社で導入しており、法務業務での具体的な活用方法を知りたい方 CLM（契約ライフサイクル管理システム）の導入・見直しを検討中で、AI活用を前提とした選び方を知りたい方 法務業務をAIにどこまで任せられるのか、実際の運用イメージを実演で確認したい方 ▪️登壇者奥村 達也ContractS株式会社 マーケティング＆インサイドセールス部長上場前の株式会社マネーフォワードに新卒入社し、バックオフィスのクラウド化支援に従事。その後、プレシリーズAラウンドのスタートアップに転じ、2人目社員としてSales&MK責任者、PMM、新規事業責任者等を経験。シリーズBまでPMFの達成や事業グロースを牽引。一貫して業務系システムのAE/導入コンサル/PM等のDX支援に従事。2023年12月にContractS株式会社に参画

【生成AI活用】法務担当者向け 法務業務に活用するClaude勉強会（応用・設計編）と題してウェビナーをアーカイブ配信にて開催します。本セミナーは、「Claude勉強会」シリーズの完結編です。基礎編では「MCPでAIと社内システムをつなぐ」を、中級編では「.mdファイルでAIに自社のやり方を教える」を実践いただきました。道具はそろいました。今回の応用・設計編では、「法務のどの業務を、どこまで自動化していくか」という問いに正面から向き合い、自動化の到達地図と設計の型をお渡しします。「つなぎ方も、教え方もわかった。でも、どこから、どこまで自動化すればいいのか」法務業務には、受付・起案・審査・交渉・承認・締結・棚卸し・法令対応・相談対応・引き継ぎと、10に及ぶ工程があります。これまでのAI活用は、「審査（レビュー）」という1工程の効率化に留まってきました。内蔵型AIは単機能の訴求が中心であり、工程をまたいだ瞬間に文脈が切れ、自動化が止まります。棚卸し・法令対応・相談・引き継ぎは、ほぼ手作業のまま残されてきました。問題は技術ではありません。「何を・どこまで任せるか」の設計図がないことです。オープン型CLMは、全工程をデータ・APIでつなぐことができます。だからこそ、「点」ではなく「面」で自動化を設計できる。 本セミナーでは、法務業務を5つの領域（契約レビュー・相談対応・契約棚卸し・法令改正対応・引き継ぎナレッジ化）に分け、それぞれの「現状のペイン→目指す自動化像→道筋」を具体的に示します。さらに、自動化の成熟度モデル（Lv0〜Lv5）という物差しを使って、自社が今どこにいて、どこを目指すべきかを整理するための設計の型をお渡しします。【本ウェビナーでお伝えすること】 法務業務の全工程マップ ── 受付から引き継ぎまで、どの工程が自動化の射程に入るか 自動化の成熟度モデル（Lv0〜Lv5） ── 「手作業」から「組織知化」まで、今の自社の位置を測る物差し 5領域それぞれの「現状→理想像→道筋」 ── 契約レビュー・相談対応・棚卸し・法令改正・引き継ぎを具体的に解説 自動化の設計の型（5ステップ） ── 業務分解・基準言語化・工程連結・人の介在点設計・育てる、の順で設計する方法 自社の「全工程マップ」を描く最初の一歩 ── セミナー後すぐに動き出せるアクション 【こんな方におすすめ】 「レビューだけ」を超えた、法務業務全体のAI自動化を設計したい方 担当交代や繁忙期でも品質が落ちない仕組みをつくりたい法務責任者 社内のAI推進を担当しており、法務領域の自動化ロードマップを描く必要がある方 内蔵型AIの限界を感じており、オープン型CLMとの違いを具体的に理解したい方 ▪️登壇者奥村 達也ContractS株式会社 マーケティング＆インサイドセールス部長上場前の株式会社マネーフォワードに新卒入社し、バックオフィスのクラウド化支援に従事。その後、プレシリーズAラウンドのスタートアップに転じ、2人目社員としてSales&MK責任者、PMM、新規事業責任者等を経験。シリーズBまでPMFの達成や事業グロースを牽引。一貫して業務系システムのAE/導入コンサル/PM等のDX支援に従事。2023年12月にContractS株式会社に参画

【生成AI活用】法務担当者向け 法務業務に活用するClaude勉強会（実践編）と題してウェビナーをアーカイブ配信にて開催します。本セミナーは、大好評をいただいた「Claude勉強会（基礎編）」の続編です。前回はMCPを活用してAIと社内システム・CLMを接続し、「業務を丸ごと渡す」入口を体験いただきました。今回の実践編では、「つないだ先」で本当に自社仕様のAIとして動かすための鍵――指示書（.mdファイル）の設計と運用を徹底解説します。「AIを導入した。つないだ。でも、期待通りに動いてくれない。」MCPで社内システムと接続することで、AIはデータに届くようになりました。しかし、それはあくまで「配管を通した」状態に過ぎません。AIはまだ、あなたの会社の「やり方」を知らないのです。再委託は原則として事前書面承諾が必要なのか。IP帰属は委託者帰属を原則とするのか。損害賠償の上限ラインはどこか――こうした自社固有の判断基準・手順・例外は、別途AIに渡さなければ伝わりません。結果として、汎用的な回答に留まり、自社の物差しで判断してくれない状態が続きます。これは技術的な問題ではなく、「教え方」の問題です。この問題を解決するのが、指示書＝.md（マークダウン）ファイルです。.mdファイルは、コードではありません。見出しと箇条書きで自社の判断基準を構造化した、誰でも読める・書けるテキストファイルです。Excelでプレイブックが書ける方なら、今日から作ることができます。配管（MCP）と指示書（.md）の両方が揃って、はじめてAIは「自社仕様で業務を遂行するアシスタント」になります。さらに、判断の積み重ねを.mdに還元していくことで、使うほど自社の物差しに賢くなる仕組みが実現します。 本セミナーでは、業務委託契約のレビューを具体例に、.mdの設計から参照構造の構築、段階的な導入ロードマップまでをライブで解説します。【本ウェビナーでお伝えすること】 MCPは「つなぐ」、.mdは「教える」――2つの役割の違いと、なぜ両方必要なのか .mdとは何か――コードを書かずに、法務の知見をAIが読める形に変換する方法 AIに"次に読むファイル"を辿らせる参照構造の設計（入口層・型別層・参照層） 業務委託.mdの実例――事前判定・条項別判断基準・出力形式の構成を公開 完璧を目指さない導入ロードマップ――1枚から始めて使いながら育てる4つの階段 【こんな方におすすめ】 Claudeを試しているが、自社の契約レビュー基準で動いてくれないと感じている方 判断基準の属人化や、ベテランのノウハウ断絶に課題を感じている法務担当者 「チャットに毎回貼り付ける」手間をなくし、仕組みとして運用したい方 社内のAI活用推進を担当しており、法務部門への展開を検討している方 ▪️登壇者奥村 達也ContractS株式会社 マーケティング＆インサイドセールス部長上場前の株式会社マネーフォワードに新卒入社し、バックオフィスのクラウド化支援に従事。その後、プレシリーズAラウンドのスタートアップに転じ、2人目社員としてSales&MK責任者、PMM、新規事業責任者等を経験。シリーズBまでPMFの達成や事業グロースを牽引。一貫して業務系システムのAE/導入コンサル/PM等のDX支援に従事。2023年12月にContractS株式会社に参画

【生成AI活用】法務担当者向け 法務業務に活用するClaude勉強会（基礎・基本編）と題してウェビナーをアーカイブ配信にて開催します。 「ChatGPTで契約書を確認してみた」——そういった声は、法務部門でも増えています。しかし多くの場合、使い方は「チャットに条文を貼り付けて質問する」止まり。毎回、参照すべきプレイブックを別フォルダから開き、関連法令を検索サイトでコピーし、依頼経緯をメールから探し出す。そのすべてを人間が準備して、ようやくAIが動き出す——という状態です。 これは「AIを活用している」のではなく、「AIのために人間が準備している」状態です。 法務業務は、本来、生成AIと最も相性のよい領域のひとつです。契約書・コメント・メール・台帳——業務の構成要素のほぼすべてがテキストで完結しており、LLM（大規模言語モデル）が圧倒的な強みを発揮できます。さらに、法令・過去契約・社内ルール・メール経緯という複数の情報源を横断しながら進む業務構造も、生成AIとの親和性を高める要因です。 「チャットで質問する」から「業務を丸ごと渡す」へ。この一段の変化を可能にするのが、本ウェビナーでお伝えするClaudeのアーキテクチャとMCPの仕組みです。 法務担当者が今知っておくべき、生成AI活用の「正しい始め方」をお伝えします。【本ウェビナーでお伝えすること】 なぜ法務は生成AIの最前線なのか ── 契約業務が構造的にAI適合している理由を、業務の3要素から解説します 「チャット利用」と「業務を渡す」の違い ── Claudeのオープン型アーキテクチャ（Projects・MCP）が何を変えるか MCPとは何か、法務でなぜ重要か ── AIと外部システムをつなぐ「共通コネクタ」の仕組みと、法令検索・CLM連携への活用方法 ContractS × Claudeのライブデモ ── CLMからレビュータスクを取得し、プレイブックに照らしたレビュー結果をCLMに書き戻すまでを実演 自社で始めるための現実的なアドバイス ── 「つないだけど期待する回答が返ってこない」を避けるための構築・チューニングの考え方 【こんな方におすすめ】 法務部門でClaudeや生成AIを使ってみたいが、何から手をつければいいかわからない方 「チャットに貼り付けるだけ」のAI利用に限界を感じており、もう一段活用を深めたい方 契約レビュー・法務相談・台帳管理などの定型業務を、AIで自動化・効率化したいと考えている方 ClaudeとCLM（ContractS）の連携方法や、具体的な実装イメージを知りたいエンジニア・情シス担当の方 社内でのAI活用推進を担当しており、法務部門への展開を検討している方 ▪️登壇者奥村 達也ContractS株式会社 マーケティング＆インサイドセールス部長上場前の株式会社マネーフォワードに新卒入社し、バックオフィスのクラウド化支援に従事。その後、プレシリーズAラウンドのスタートアップに転じ、2人目社員としてSales&MK責任者、PMM、新規事業責任者等を経験。シリーズBまでPMFの達成や事業グロースを牽引。一貫して業務系システムのAE/導入コンサル/PM等のDX支援に従事。2023年12月にContractS株式会社に参画

「契約書の棚卸し、なぜ毎回「数人×数日」かかるのか— AIと契約DBで変える、法務オペレーションの現実解」と題してウェビナーを開催します。「AIで契約レビューをしたい。でも、何から手をつければいいか分からない。」リスクイベント・法改正・M&Aが起きるたびに、契約書の棚卸しで数人が数日ブロックされる。そのたびに通常業務が止まり、残業が積み上がる。この状況を「人手の問題」と捉えている企業がほとんどです。しかし本質は違います。棚卸しに時間がかかる本当の理由は、AIではなく、契約データの”構造”にあります。契約データの管理レベルは「①物理的分散」「②全文検索」「③条項レベル」「④判断の文脈」の4層に分かれます。多くの企業は①②止まりであり、そこではAIは機能しません。棚卸しをAIで自動化するには「タグ設計／条件検索／判断コンテキスト保持」の3つを平時に整備しておく必要があります。この前提なしに、AIに契約書を読ませても効率化は実現しません。判断コンテキスト保持 ─ 過去の判断根拠・担当者とのやりとり・意思決定の経緯を組織資産として蓄積し、AIが参照できる状態にしておくこと。これがなければ、担当者が変わるたびに棚卸しコストはリセットされます。契約DBの構造を整えれば、AIは「〇〇条件に該当する契約を洗い出して」のプロンプト一発で棚卸しを実行できます。「数人×数日」が「30分」に変わるのは、技術の問題ではなく設計の問題です。本ウェビナーでは、4階層フレームと3条件を軸に、棚卸しオペレーションをAIで自動化するための構造を解説します。 【こんな改題、ありませんか】 リスクイベント・法改正・M&Aのたびに、棚卸しで数人が数日ブロックされる「今すぐ対象契約を洗い出して」の一言で、複数名が通常業務を離脱する。有事のたびに同じことが繰り返される。 該当契約を「探す」だけで半日、条項確認はPDFを1件ずつ目視するしかない全文検索まではできても、条項レベルの絞り込みができず、結局は人の目で確認している。 過去の判断根拠が属人化していて、担当者が変わるたびに棚卸しコストがリセットされる「あの時はなぜOKにしたのか」が個人の記憶に依存しており、引き継ぎのたびに同じ論点から調査が始まる。 棚卸しのたびに通常業務が止まり、月次の残業コントロールが破綻する突発対応が月に1〜2回発生するだけで、計画していた業務が後ろ倒しになり、チーム全体の稼働が読めなくなる。 「AIで棚卸しを効率化したい」が、何から整備すればいいか分からない 【こんな方におすすめ】 法務部門の責任者・マネージャー 棚卸しのたびにチームが止まる原因と、AIで解消するための設計論が分かります。 経営企画・リスク管理部門でリスク対応の高速化を求めている方 有事の際に数日かかっていた棚卸しを「通常業務」に変えるオペレーション設計を具体的に解説します。 情報システム・DX推進部門で契約管理基盤を見直したい方 AIを活用するための前提として何を整備すべきか、技術論ではなく設計論として理解できます。 「AIで法務を効率化したい」が、何から始めるべきか迷っている意思決定層「まずDBの構造から」という優先順位の根拠と、その先にある自動化の全体像を1時間で把握できます。 ▪️登壇者奥村 達也ContractS株式会社 マーケティング＆インサイドセールス部長上場前の株式会社マネーフォワードに新卒入社し、バックオフィスのクラウド化支援に従事。その後、プレシリーズAラウンドのスタートアップに転じ、2人目社員としてSales&MK責任者、PMM、新規事業責任者等を経験。シリーズBまでPMFの達成や事業グロースを牽引。一貫して業務系システムのAE/導入コンサル/PM等のDX支援に従事。2023年12月にContractS株式会社に参画

「「Excelプレイブックから始める、現実的なAI契約レビュー設計」 ─ Claude × ContractS：基準とデータ、“2つの土台”をどう作るか」と題してウェビナーを開催します。「AIで契約レビューをしたい。でも、何から手をつければいいか分からない。」多くの法務担当者の出発点は同じです。手元にあるのは、Excelのプレイブック。そのExcelは、AI契約レビューの「基準」として機能しますか。答えはほぼ、機能しません。基準も交渉履歴もセルに埋もれ、関連契約や過去の判断実績はそもそもExcelに持てない。この状態でAIを動かしても、出てくるのは一般的なリスク指摘だけです。AIは、2つの土台がそろって初めて「自社基準のレビュー」ができます。「完璧なプレイブックを作ってから」では、永遠に動き出せません。AIレビューの設計には、完成形を目指す必要はありません。自社の取扱量に合った「最適点」を見つけ、頻出かつ重要な領域からパイロット運用を始めることが現実解です。そしてその移行は、手元のExcelから始められます。ただし、基準の移行だけでは不十分です。過去の判断実績・関連契約・案件の文脈がAIに渡らなければ、出てくる結果は一般論にとどまります。ContractSが担うのは、この「データの土台」です。レビュー履歴・判断根拠・関連契約を案件単位で蓄積し、Claudeに渡すことで、「自社がこの条項をどう判断してきたか」をAIが参照できる状態 になります。基準（プレイブック）とデータ（ContractS）の両輪。この設計を解説します。  【こんな改題、ありませんか】 AIレビューを検討しているが、プレイブックが整備されていないと使えないのか不安— 「完璧なプレイブックを作ってから」では永遠に動き出せない Excelでプレイブックは作っているが、AIにどう読み込ませるか分からない— 列型・行型・セルへの記述……そのままではAIには届かない 「条件によって基準が変わる」複雑なルールをどう整理するか分からない— 受託と委託で真逆になる条項、部署ごとに異なる基準をどう管理するか 1本の契約書だけでは判断できない。関連契約・覚書・旧契約が必要だが散在している— AIに渡す前の時点で、情報が集まっていない 過去にどう判断したか、誰がどこで妥協したかが残っていない— 判断の根拠が個人の記憶に依存し、次のレビューに活かせない 【こんな方におすすめ】 AIレビューの導入を検討しているが、プレイブック整備をどう進めるか分からない法務責任者 Excelでプレイブックを管理しており、AI活用への移行方法を具体的に知りたい方 ContractSを導入済み、またはCLM選定中で、AI連携の設計を理解したい方 大企業の複数部署・複数業務種別に対応した基準設計を検討しているリーガルオペレーション担当 過去の判断実績を組織資産として蓄積・活用する仕組みを作りたい法務マネジメント層 ▪️登壇者奥村 達也ContractS株式会社 マーケティング＆インサイドセールス部長上場前の株式会社マネーフォワードに新卒入社し、バックオフィスのクラウド化支援に従事。その後、プレシリーズAラウンドのスタートアップに転じ、2人目社員としてSales&MK責任者、PMM、新規事業責任者等を経験。シリーズBまでPMFの達成や事業グロースを牽引。一貫して業務系システムのAE/導入コンサル/PM等のDX支援に従事。2023年12月にContractS株式会社に参画

「AI Agentが変える法務組織 ―「速くなる」ではなく「組織の実行基盤が変わる」と題してウェビナーを開催します。 契約レビューにAIを入れた。たしかに1件あたりの作業は速くなった。それでも、月間の対応工数は減らない。応答率は上がらない。担当者による品質のばらつきは残る。退職・異動のたびに、判断の経緯がまた失われる。本ウェビナーでは、なぜこうしたことが起きるのかを、大企業法務が実際に抱える7つの要求に照らして紐解きます。 お伝えする内容は、大きく3つです。 1つ目は、大企業法務の7つの要求と、AI単機能で解けるのは実質1行だけという実態です。統制環境の担保、全員でのナレッジ共有、品質の均一化、1件あたり工数、月間対応工数、応答率・リードタイム、退職・異動への耐性――この7つを、AIレビュー単機能に一つずつ照らしていきます。 2つ目は、AI Agentが機能するための3つの条件です。依頼の受付が構造化されていること、判断履歴が蓄積されていること、受付から回答・集計まで全工程がAPIで叩けること。この3条件を外部のAI Agentに開放できる状態を、私たちは「オープン型CLM」と呼んでいます。 3つ目は、この3条件が揃った状態で、AI Agentが実際に法務部の1日をどう動かすかです。朝のブリーフィングから、優先順位づけ、レビュー実行、事業部への回答、月次の全件モニタリングまで、実際の画面操作を交えてお見せします。 この整理の背景には、いくつかの前提があります。依頼がメールとExcel台帳に閉じている環境では、AIの性能がどれだけ上がっても、受付や割り振りは人手のまま残ること。レビューという一つの工程だけをAI化しても、統制や品質均一化、退職耐性という組織の要求は満たせないこと。そして、その差を分けているのは能力の差ではなく、AIが業務を読める基盤（オープン型CLM）の有無だということ。本ウェビナーではこうした前提にも触れながら、実例に基づいて解説します。▪️本ウェビナーでお伝えすること 大企業法務の7つの要求のうち、AIレビュー単機能で解けているのは実質1つだけという実態 AI Agentが機能するための3条件と、「オープン型CLM」という考え方 AI Agentがいる法務部の1日（受付・割り振り・レビュー・事業部への回答・全件モニタリング）の実演 「AIが賢いから良い回答が出た」のではなく「過去に自社が下した判断が引き継がれている」という、判断知の継承という論点 導入を組織として進める場合の順序 【こんな方におすすめ】 契約レビューにAIを導入したが、工数・応答率・品質のばらつきなど、次の課題が残っている法務部門の責任者・担当者 CLMの導入・見直しを検討中で、AI活用を前提とした選定軸を持ちたい方 統制・品質均一化・退職耐性など、組織としてAI導入の効果を判断したい法務責任者 法務業務をAIにどこまで任せられるか、具体的な運用イメージを知りたい方 ▪️登壇者奥村 達也ContractS株式会社 マーケティング＆インサイドセールス部長上場前の株式会社マネーフォワードに新卒入社し、バックオフィスのクラウド化支援に従事。その後、プレシリーズAラウンドのスタートアップに転じ、2人目社員としてSales&MK責任者、PMM、新規事業責任者等を経験。シリーズBまでPMFの達成や事業グロースを牽引。一貫して業務系システムのAE/導入コンサル/PM等のDX支援に従事。2023年12月にContractS株式会社に参画