「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

「「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

「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