日揮グループ法務部、メールCC追加で案件を自動集約しAIが過去事例を推奨

導入前の状態を、法務部の担当者は「バラバラ」という一語で振り返っています。案件の受付方法が統一されておらず、部門長宛にメールを送る流れでは、何の案件でどのような論点があるのかをすぐに判別できず、担当者の割り当てにも時間がかかっていました。案件にまつわるノウハウも個人の端末や部門の共有フォルダに分かれて置かれ、横断的に探すことは困難な状態でした。

編集部の見立てでは、ここでの本質は資料が足りなかったことではなく、情報の入口と置き場所が人ごとに違っていたことにあります。しかも主力のEPC事業は専門性が高く、長期にわたるプロジェクトを同じ担当者が通しで受け持ちます。知見が個人に貯まるのは意識の低さの結果ではなく、業務の形からくる必然だったのではないでしょうか。だとすれば、個々人の心がけでは解けません。受付から蓄積に至る経路そのものを引き直す必要がありました。

システム選定で最も重視されたのは、事業部門のやり方を変えないという一点でした。案件ごとに発行されるメールアドレスをCCに加えるだけで相談のやりとりがそのまま取り込まれる仕組みは、相談する側に新しい操作も新しい画面も求めません。導入前は、案件情報やノウハウを共有フォルダに入れるかどうかの判断が個人に委ねられていましたが、この設計では蓄積が判断の対象ではなくなり、通常業務の副産物として自動的に残ります。

AI契約レビュー機能に手応えが生まれたのは、検索という行為がもともと不公平だという構造を突いたからだと考えられます。「こんなデータがあるはずだ」と当たりをつけられるのは社内の蓄積を知っているベテランに限られ、新しく加わった人は探す取っかかりすら持てません。関連するナレッジを自動的に推奨する形に切り替えたことで、活用の条件が「知っていること」から外れました。

用意された雛形ではなく自社の雛形を基準に比較できる方式も、実務で使われるかどうかを分けた要素でしょう。4〜5年前に試された別の契約レビューシステムは、雛形と照らして条項の有無をYes/Noで判定する形式で、提供される雛形が自社のニーズに合わず活用場面が限られていました。基準を自社側に置けば、出てきた結果の良し悪しを担当者自身が判断できます。EPC事業で使う雛形を整備しながら運用するという進め方も、その判断の土台を厚くしていく動きとして読めます。

共有フォルダを階層ごとに辿らなくても過去案件へたどり着けるようになり、他の担当者が扱った案件にもすぐにアクセスできるようになりました。2024年5月に中途入社した担当者は、どのような前例があり似た案件でどう対応したのかを自分で確かめられる点を挙げています。データベースの蓄積が厚いとは限らない新規事業の領域でも、契約類型を横断的に探して考慮すべきポイントを早く見つける使い方が生まれています。一方で、推奨されたナレッジの根拠や関連する論点まで示されればより使いやすい、という改善要望も現場から出ています。