このデータは、Gen AIへの関心と採用の間に大きな隔たりがあることを示している。トムソン・ロイター研究所の最新レポート「プロフェッショナル・サービスにおけるジェネレーティブAI」によると、法務業界の回答者の85％が「Gen AI」を法務業務に活用できると考えている一方で、企業の法務部門の回答者のうち、ChatGPTのような「Gen AI」ツールを利用したことがあるのはわずか25％にとどまっている。

AIの波に乗る

ハイテク中心の企業の法務チームは、Gen AIの導入にプレッシャーを感じているが、規制の厳しい業界（一般的に、機密性の高い顧客データも保有している）の法務チームは、Gen AIの導入により慎重な姿勢で臨んでいる。どちらのグループにおいても、多くの企業が、たとえGen AIがまだツールに組み込まれていないとしても、確立された法務専用のAIツールへの投資を促進する機会を捉えている。以下に示すように、企業の法務部門における主なユースケースは、一貫して効率的に法的文書（契約書を含む）を消費・生成することに集中している。

注目すべきは、社内の契約書作成、レビュー、データ分析のために選択されたツールは、通常、AI世代の機能を追加していることである。法務業務機能の成熟度を反映し、多くの法務部門は、AIやGen AIモデルが「ボンネットの下で」どのように機能するかについて不可知論的である。

慎重なアプローチ

企業の法務部門がAI化の波に乗るには、正しい順序で正しい動きをすることが必要だ。典型的なパターンを紹介しよう：

• ビジネスへの助言 - 多くの企業は、Gen AIが全社的に責任を持って使用されることを保証するために、知識、方針、関与の機会を開発することにまず焦点を当てる。
• ケースを作る - 多くの場合、予測される時間短縮はコスト削減ほど説得力がなく、ほとんどのGen AIツールの価格設定モデルがまだ明確でないため、これは特に難しい。
• 準備と実験 - この段階では、ポリシーの策定だけでなく、タスクフォースの結成、潜在的なユースケースの特定、実験用の模範的な文書や契約の収集、外部ソリューションプロバイダーの有無にかかわらずパイロット試験の実施などが行われる。
• 普及活動 - 皮肉なことに、これだけ準備を進めても、最初の好奇心や熱意が惰性に変わるにつれ、多くの場合、すぐにガバナンスの重視から、利用可能なツールの利用促進へと移行する。

良い波乗りフォームを身につける

Epiqが企業の法務部門を支援してきた15年の歴史の中で、急速に進化する一連のテクノロジーについて、これほど大規模な実験が行われたことはありませんでした。今こそイントラプレナーシップに傾注し、変化に疲弊することなく組織の革新を支援する時です。

以下のヒントは、より効率的なリーガル・ソリューションに向けてAIの波に乗りたいと考えている人々に役立つだろう。

• 試験的なユースケースを慎重に選ぶ。利害関係者を巻き込んで、AIやGen AIで対処すべきペインポイントについてアイデアを出し合い、試験的に使用するのに最適なユースケースを1つか2つに絞る（必ずしも最優先のニーズをターゲットにしている必要はない）。ループ内の人間、作業するための十分かつ模範的なコンテンツの利用可能性、結果を確認するのに十分な短いサイクルタイム、確立されたプラクティスと比較する能力を考慮する。
• 良いチームを選ぶ。持続的な注意力、反復に対する忍耐力、協力的なアプローチを取り、思慮深いフィードバックを提供する意欲は、重要な資質である。AIやGen AIツールは、その分野の専門家の手にかかれば強力な力を発揮するからだ。これらの属性は、社内のチームや社外のパートナーにおいて重要である。
• 各業務に適したツールを選ぶ ほとんどの法務部門では、ほとんどの作業がM365で行われていることを考えると、Copilotを使用することは、生産性を無数に、かつ有意義に向上させるための比較的利用しやすい方法です。また、複数のツールを備えておくと便利であることも覚えておいてほしい。AI技術の選択肢は多様化している。IT部門やリーガル・ソリューション・プロバイダーと提携することは、特定のユースケースに適した大規模言語モデル（LLM）を選択したり、ハイブリッド・ツールを開発したりする上で非常に有効である。
• ワークフローを見落としてはならない。法務におけるAIの適用に興奮するあまり、ワークフロー機能や、適切な担当者だけが特定の情報にアクセスできるようにするための管理機能が欠けているAIベースのポイントソリューションを選択しているケースがある。そこで、前述の適切なツールを選ぶためのアドバイスに基づき、作業を管理し、セキュリティを提供し、有用なデータとレポートを生成するための有用なコントロールを備えた、確立されたAI主導の請負および低コード／コードなしのワークフロー自動化ソリューションを見落とさないようにしよう。
• 変更管理のプレイブックを適用する。必要な説明とトレーニングの量を過小評価してはならない。Gen-AIの活用に成功している法務部門のリーダーは、ペルソナの定義、効果的なプロンプトの出し方、望ましい結果を得るための反復の仕方について、継続的にユーザーを支援している。さらに、彼らは同僚や実務グループに合わせたアプローチをとり、事例や類例を提供し、経験の蓄積に応じてタスクフォースの構成や追求するユースケースを迅速に見直している。

試験的なユースケースを慎重に選択し、適切なチームを編成し、適切なツールを選択し、チェンジマネジメントを実践することで、法務部門はAIへの関心と導入のギャップを埋めることができる。
 

Catherine J. Moynihanは、Epiqの法務ビジネスアドバイザリーグループの戦略的インテリジェンス＆アドバイザリー担当シニアディレクターとして、Epiqの法務市場インテリジェンスプログラムであるHyperion Researchを監督するとともに、法務オペレーションの変革に焦点を当てたグローバルな法務エグゼクティブ向けの法務アドバイザリーインテリジェンスプログラムの陣頭指揮を執っています。

Moynihanは、Association of Corporate Counsel (ACC) からEpiqに入社し、ACCリーガル オペレーション セクションを立ち上げ、オペレーションの有効性を向上させるための調査、教育、知識の共有を行いました。 Moynihan は、ACC リーガル・オペレーション成熟度モデル、ツールキット、トレーニングの開発、およびリーディング・プラクティスの特定と普及を行う ACC バリュー・チャンピオンズ・プログラムのリーダーとして知られています。

コロンビア大学でMBA、バージニア大学で国際関係学と英語の学士号を取得。優れた法律事務所経営の専門家を表彰する法律事務所経営カレッジのメンバーであり、評議員でもある。