法務AI研究所では、生成AIの活用方法を検討するだけでなく、実際の法務業務にどのように落とし込み、継続的に運用していくかという観点を重視しています。

今回は、法務領域での高い専門性と豊富な実務・マネジメント経験を持つ有識者を初めてお迎えしました。その中でこれまで研究テーマとして取り上げてきた「広告審査」と「反社チェック」について、実務での有効性や導入時の課題をより深く議論しました。

広告審査をテーマにした発表では、生成AIを活用して広告表現のリスクをチェックするアプローチが紹介されました。一般的な法令・ガイドラインに基づく確認に加え、自社の過去の審査結果や判断基準をどのように反映させるかが重要な論点として取り上げています。

ディスカッションでは、主に以下のようなポイントが挙がりました。

・画像や図表を含む広告表現をAIがどこまで確認できるか
・一般的な法令、ガイドラインに基づくチェックと、自社基準に基づくチェックをどう切り分けるか
・過去の審査結果や判断ナレッジを、どのように継続的に蓄積・更新していくか
・法務部門が使うのか、事業部門が一次チェックとして使うのかによって、設計すべき体験が変わるのではないか

特に、AIの精度向上を考えるうえでは、単にガイドラインを読み込ませるだけでなく、企業ごとの判断基準をどのように反映させるかが重要になります。一方で、そのためには過去の審査ナレッジを整理し、継続的に更新していく必要があり、実運用に向けた負荷も課題として挙がりました。

また、反社チェックをテーマにした発表では、従来の手作業による確認業務を、生成AIによってどこまで効率化できるかについて検証が行われました。

取引先名や代表者名をもとに検索クエリを作成し、一次スクリーニングの結果を整理するGemを作成。複数の取引先をまとめて確認し、結果を台帳に転記しやすい形式で出力するデモをベースに、議論を展開しました。

このテーマでは、以下のような論点が中心となりました。

・最終判断を人が行う前提で、どこまでの作業をAIに任せるべきか
・検索結果や確認履歴を、どのように記録として残すべきか
・専用ツールを導入するほどではない企業が、簡易的なチェック手段として活用できる可能性
・日経テレコン等の情報源との違いをどう考えるか

反社チェックについては、AIに判断を丸ごと委ねるのではなく、人が最終判断を行うための前段階として、調査・整理・記録作成を支援する位置づけが現実的ではないか、という見方が示されました。

今回の研究会では、新規フェローからも、法務実務やマネジメント経験を踏まえた視点から、実際の企業で運用する際のハードルやAI活用の目的設定について多くの示唆が共有されました。

今後も法務AI研究所では、生成AIを法務実務に活用するための検証を継続し、実務に落とし込む際の課題や可能性を整理していく予定です。