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法務案件のアサイン最適化と業務可視化を考える|法務AI研究所 活動報告

法務部門では、日々さまざまな相談や契約審査が発生します。
その中で、案件を誰に割り振るべきか、担当者の負荷をどのように把握するかといった判断は、マネージャーの頭を悩ませる領域の一つです。

一方で、案件管理システムや生成AIの活用が進む中で、案件の内容や対応状況をデータとして捉え、アサインやリソース管理に活用できる可能性も見え始めています。

今回の法務AI研究所では、外部の法務有識者を迎え、「法務案件の工数計算」と「担当者アサインの最適化」をテーマに研究会を実施しました。

法務AI研究所 6月2日

AIを活用した検証として、法務案件の内容から難易度や負荷を推定し、担当者ごとの状況や経験領域を踏まえて、ファースト担当者・セカンド担当者を提案する仕組みが紹介されました。

担当者アサインGemのイメージ

アサイン判断にあたっては、単純な案件数だけでなく、以下のような情報をどのように考慮するかが論点となりました。

・案件の難易度や想定工数
・過去案件の完了までにかかった時間
・担当者の経験領域や得意分野
・新人育成やペアリングの方針
・休暇予定や残業時間などのソフトデータ

一方で、外部有識者からは、実際の法務組織では、部署やカンパニーごとに担当者を機械的に割り振るケースも多いという実務感もあり、案件ごとに細かく最適化するよりも、まずは部門ごとに担当を決め、必要に応じてマネージャーがフォローする運用の方が現実的ではないかという意見も出ました。

さらに後半では、法務担当者の業務量や対応品質をどのように可視化し評価につなげるべきかというテーマにも議論が広がりました。

案件数だけでは測れない法務業務の価値や、生成AI・案件管理システムによって蓄積されるデータを評価やマネジメントに活用できる可能性についても、実務経験を踏まえた活発な意見交換が行われています。

本テーマの概要はこちらの記事で解説していますので、ぜひご覧ください。

法務AI研究所では、各研究テーマについて、今後も検証を重ねながら、セミナーやレポートなどを通じて発信していく予定です。

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