この記事では、CLMの成熟段階と、効率化を推進し、リスクを低減し、ビジネス価値を最大化するために、各レベルで人工知能（AI）を戦略的に統合する方法について概説する。

あらゆる規模の組織が、効率化、セルフサービス、ビジネス・インテリジェンスなどを目的として、現在のビジネス・プロセスにAIを組み込んだり、ビジネス・プロセスを改善したりしている。 今こそ、契約ライフサイクル管理システムの一部として、契約プロセスにAIを導入する重要な時期である。

Epiq CLM成熟度モデルは、契約管理の強化に向けた段階的な概要を示しています：

1. 初期（手動プロセス）：散在する契約場所、限られた可視性、高いリスク、反応的な問題管理が特徴。AIは、基本的なAI検索機能を提供することで、この段階を強化し、契約ロケーションを改善することができる。

2. 定義済み：基本的な契約書やプレイブックのテンプレート、標準化されたプロセス、一元化されたリポジトリ、基本的な自動化、レポーティングが含まれる。AIは、交渉とリスク評価を強化するために、自動化された赤線引きと基本的な条項抽出を支援することができる。

3. 管理型： 明確に定義されたプロセス、自動化されたワークフロー、KPI、定期的なレビュー、コラボレーションの改善を特徴とする。予測分析や自動契約ルーティングなどのAIソリューションにより、業務を合理化し、リスクを事前に軽減することができる。

4. 測定：  データ主導の意思決定、継続的改善、システム統合、高度なレポーティング、プロアクティブなリスク管理に重点を置く。AIは、契約パフォーマンス予測とともに高度なアナリティクスとレポーティングを提供し、より深い洞察と成果の向上を実現します。

5. . 最適化: CLMはビジネス戦略に完全に統合され、予測分析が意思決定、継続的なイノベーション、大きなビジネス価値を促進する。AIを活用した契約交渉と予測メンテナンスは、契約ライフサイクルをさらに自動化し、洗練させます。

AIを活用したCLMの主な利点：

• リスクの軽減：潜在的な契約リスクを事前に特定し、軽減します。
• 効率性の向上： 朱書き、ルーティング、承認などの主要プロセスの自動化。
• 可視性の向上： 一元化されたリポジトリと高度な分析機能により、契約の義務や履行状況を包括的に把握できます。
• コスト削減： プロセスの合理化とコンプライアンス違反リスクの低減により、大幅なコスト削減を実現します。
• コラボレーションの強化： 関係者間のコミュニケーションとコラボレーションが向上します。
• データ主導の洞察： 高度なアナリティクスにより、戦略的意思決定のための貴重な洞察が得られます。

CLMはAIと連携することで、契約書の作成と管理を次のレベルに引き上げることができる。その際、組織はCLMの成熟度、AIの成熟度、そしてこの2つの交差点を考慮する。成熟度モデルのフレームワークは、組織の認識、準備、高度化と改善による変革を測定し、ロードマップ化するもので、CLMとAIの能力ベンチマークを定義する。 
AIをCLM成熟度モデルの各段階に戦略的に統合することで、組織は契約プロセスを変革し、大きな価値を引き出し、競争上の優位性を獲得することができる。今日のダイナミックなビジネス環境で成功するためには、手作業による反応的なプロセスから、データ主導の合理化された契約管理への移行が不可欠である。



Karthik Radhakrishnanは、EpiqのCLM R&D ディレクター兼チーフアーキテクトです。35年以上のIT経験を持つ経験豊富な技術リーダーであり、ソフトウェア アプリケーションの構想、開発、管理を専門としています。契約ライフサイクル管理 (CLM) および構成、価格、見積 (CPQ) の分野で20年以上の専門知識を持ち、一貫して高品質のソリューションを顧客に提供しています。