ジェニファー・C・ウルフ弁護士（APR）、サザン・リビング・ベンチャーズ創業者。AI、知的財産戦略、ガバナンスにおける著者、講演者、ソートリーダー。
人工知能（AI）は、法務部門にとってもはや未来の議論ではない。契約審査、調査、コンプライアンス監視、マーケティングワークフロー、製品開発、その他のプラットフォームにすでに組み込まれている。しかし、ほとんどの組織は依然として、AIをどのツールを使用し、どのポリシーを配布するかという問題として捉えており、プロセス主導の構造的評価として扱っていない。
法務部門は、二度と訪れない選択に直面している。今、AIを業務にどう統合するかを設計するか、あるいはプレッシャーの下で下された決定の結果を解きほぐすために今後10年を費やすことになるかだ。意図的な設計のための時間的余裕は狭まっている。AIが中核的なワークフローに組み込まれると、構造的な再設計は法外なコストがかかるようになる。
これは法務部門にとって真のAI導入前の最後の瞬間である。インテリジェントシステムがワークフローに深く組み込まれると、再設計は指数関数的に困難になる。今下される決定は、しばしばプレッシャーの下で不完全な情報に基づいて行われるが、今後何年にもわたってリスク、説明責任、権限が組織内でどう流れるかを形作ることになるだろう。
テクノロジーの重層化パターン
あらゆる主要なテクノロジーの波は効率性を約束してきた。しかし、AI使用に内在するリスクのため、その結果は以前のツールよりもはるかに深刻になる。AIは単に法務業務を支援するだけでなく、適切なプロセスとポリシーがなければ、判断、優先順位付け、場合によっては知的財産そのものの創出に影響を与える可能性がある。これらのシステムが明確な運用モデルなしに採用されると、法務部門は曖昧さを自動化し、盲点を拡大するリスクを負う。
知的財産の側面がすべてを変える
知的財産の側面が、これを以前のテクノロジーの波とは異なるものにしている。法務部門が文書レビューを自動化したとき、新たな保護可能な資産を創出したり、他者の資産を侵害する可能性はなかった。AIは両方の方程式を同時に変える。すべてのプロンプトには潜在的に機密情報が含まれ、高度に効果的なプロンプトの場合は独立したIP資産となる。すべての出力は成果物を構成する可能性があり、さらには新たなIPを生成する可能性もある。明確なプロセス設計がなければ、法務部門は自分たちが所有していることに気づいていない資産を生成しながら、IP上のリスクを生み出すことになる。
これは理論的な話ではない。AIに入力されるすべてのものは知的資産を表している。AIが使用するすべてのものはIPである。AIが生成するすべてのものはIPになり得る。AIを単なる効率化ツールとして扱う法務部門は、新たに出現するAI時代において、知的財産がどのように創出され、使用され、保護されるかという根本的な変化を見逃している。これは本質的に、イノベーションエコシステムとして考えることを必要とする。
現在の議論に欠けているもの
多くの法務リーダーは、この緊張を本能的に感じている。取締役会はAIのリスクについて質問している。事業部門は独自に実験を行っており、多くの場合、個人用AIチャットボットを使用している。ベンダーは印象的なデモンストレーションを伴うターンキーソリューションを提供しているが、現実には、これは実際のデータやケーススタディを持つにはあまりにも新しすぎる。
何が機能し、何が機能しないかを証明するには、数年、そしておそらく高額な訴訟が必要になるだろう。これは、この分野で働く私たち全員に当てはまることであり、美辞麗句にもかかわらずである。
私の著書執筆のための調査に基づくと、これらの議論でしばしば欠けているのは、現在存在する法務部門の明確な理解である。業務が受付から解決までどのように流れるか、どこで意思決定が遅くなるか、どこで判断が行使されるか委任されるか、そしてどこで法的リスクが創出され、移転され、または吸収されるか。このベースラインがなければ、AIの採用は当て推量になる。
意図しない設計の現実
一般的な初期のAI使用事例である契約審査を考えてみよう。ある法務部門が、審査を60%加速するAIツールを採用したとする。6カ月後、彼らはAIが補償条項を一貫性なくフラグ付けしていたことを発見する。なぜなら、それは自社の特定のリスク許容度について訓練されていなかったからだ。数百の契約が再審査を必要とする。さらに重要なことに、誰がAI出力の検証に責任を持つかを誰も文書化していなかった。効率性の向上は消失した。説明責任の問題は残っている。
このシナリオは現在、組織全体で展開されている。テクノロジーは機能する。人間との相互作用のプロセスは機能しない。
AI導入前の設計が実際に必要とするもの
効果的なAI導入前の設計は、3つの具体的な評価から始まる。
1. プロセスマッピング：今日、法務業務が実際にどのように流れているかを文書化する。組織図版を作成するだけでなく、誰が意思決定を行うか、業務がどこで停滞するか、人間の判断と自動実行がどこで行われるかという現実を検証する。
2. リスクトポロジー：機密情報がワークフローのどこに入るか、それが内部および外部の境界をどのように移動するか、どの決定が責任を創出するか移転するかを特定する。
3. 人間とAIの境界：法的、倫理的、または戦略的必要性により人間の判断を必要とする業務と、許容可能なリスクパラメータ内でAIが処理できる業務を決定する。
文化的インフラ
文化的側面も作用している。法務部門は人間の知性、すなわち信頼、判断、専門的責任の上に構築されている。インセンティブと期待を再設計せずにAIを導入すると、この3つすべてを静かに侵食する可能性がある。明確さなしにスピードが報われ、推論よりも出力が評価され、責任がシステム全体に分散されると、効率性の指標が改善しても法的リスクは増大する。人間とAIの効果的な融合が、法務部門における効果的なAIプログラムを支える。
AIは法務部門や組織全体にまだ完全に組み込まれたインフラではない。立ち止まり、評価し、意図を持って設計する余地がまだ残されている。その時間的余裕は無期限に開いたままではないかもしれない。
今後10年を定義する選択
成功する組織は、おそらくAIを最も速く採用した組織ではないだろう。それらは、サーベンス・オクスリー法の実施やGDPRコンプライアンスに適用したのと同じ厳密さでAI統合を設計した組織、すなわち単なるポリシーの公表ではなく、プロセスの再設計を必要とする構造的ガバナンスの課題として扱った組織である可能性が高い。
AI導入前の瞬間は、AIがインフラになったときに終わる。その時点で、法務部門は調達、IT、または個々の事業部門によって下された設計上の決定を継承する。この瞬間を別のベンダー選定サイクルとして扱うゼネラルカウンセルは、おそらく今後5年間、意図せずに生み出した結果を管理することに費やすことになるだろう。
代替案は明確である。今、意図、戦略、明確な望ましい成果を持って設計し、人間の知性とAIの交差点の理解に支えられること。
