AIで契約書管理はどう変わる？

AI契約書管理とは、締結済み契約書について、AIを活用して契約情報の整理、検索、更新期限管理、保管運用を効率化する契約書管理のことです。契約書の内容をAIが整理し、必要な情報にたどり着きやすくすることで、法務担当者や総務・経営管理部門の確認負荷を軽減しやすくなります。

ただし、AIは契約管理業務を支援する仕組みです。契約を更新するか、相手方とどのように交渉するか、リスクをどこまで許容するかといった判断は、人が行う必要があります。

従来の契約書管理で起きやすい課題

Excelや共有フォルダ、メールを中心に契約書を管理していると、契約書ファイル、契約台帳、更新期限、関連メールが分散しやすくなります。例えば、契約書は共有フォルダ、更新期限はExcel、交渉経緯はメールといった形で管理場所が分かれるなどし、必要な情報を横断的に確認しづらくなるためです。特に、人員の入れ替えで引き継ぎが発生したり、複数人で管理を行ったりする場合にこれによる問題が顕在化します。

特に問題になりやすいのは、契約書を探す時間と、更新期限を確認する時間です。ファイル名の付け方が統一されていない、契約相手名の表記が揺れている、契約書本文を横断検索できないといった状態では、必要な契約書にたどり着くまでに時間がかかります。更新期限もExcelで手入力している場合、転記漏れや更新作業の遅れが起きる可能性があります。

AI契約書管理で効率化・改善できる主な業務

AIによる管理で効率化しやすい契約書管理業務は、契約情報の整理、契約書検索、更新期限管理、ナレッジ蓄積などです。例えば、契約締結日、契約開始日、契約終了日、取引先、金額、自動更新の有無といった項目をAIが自動で抽出し、台帳入力や検索に活用できる形へ整えるところまでやってくれることなどが考えられます。

また、契約書本文や管理項目を簡便に検索できる状態にすることで、「特定の取引先との契約」「自動更新がある契約」「一定金額以上の契約」などを探しやすくなります。更新期限も一覧化・通知できれば、担当者の記憶や担当者個人が保有する情報に頼る運用から脱却できます。

AIに任せられること／人が確認すべきこと

AI契約書管理は非常に便利ですが、万能ではありません。導入する際は、AIに任せる業務と、人が確認する業務を分けて考える必要があります。その限界と、AI導入後も人が担うべき役割などについて解説します。

AI契約書管理にも限界はある

AIによる自動抽出や検索は便利ですが、抽出結果が常に正確であるとは限りません。契約書の形式、スキャン品質、条項表現、表記揺れによって、抽出結果に誤りや不足が生じる可能性があります。

そのため、重要な契約情報や更新判断に関わる項目は、人による確認を前提に運用する必要があります。AIだけで法的判断が完結する、または契約管理上のリスクを完全に防げると考えるのは適切ではありません。

AI導入後も人が担うべき役割

AI導入後も、人が担うべき役割は残ります。具体的には、契約更新の可否判断、解約通知の要否確認、保管ルールや入力ルールの整備、アクセス権限の管理、抽出結果の確認、例外処理の判断です。

中でも契約更新時期における継続可否は、取引先との関係性、事業上の必要性、契約条件の妥当性、リスク許容度などを総合的に踏まえる必要があります。このような判断は能力・責任ともにAIには対応できないため、特に更新管理は人が担うべき重要な役割といえます。AIは契約管理業務を支援するものであり、最終責任は人が持つという前提で導入設計を行うことが重要です。

AIと人の役割分担を整理表で確認する

業務AIが支援しやすいこと人が確認・判断すべきこと契約情報整理契約日、当事者、金額、期限などの抽出支援抽出結果の確認、例外項目の補正契約書検索本文や管理項目による検索支援検索結果の妥当性確認更新期限管理期限一覧化、通知、並べ替え更新可否、解約通知、社内承認保管運用契約書の分類、管理項目整理の支援保管ルール、権限、責任部署の決定ナレッジ蓄積契約情報や過去対応の参照性向上利用ルール、判断基準の整備

この整理表を作っておくと、「どの業務をAIで効率化し、どの業務を人が確認するのか」を社内で共有しやすくなります。導入時に役割分担を明確にしておくことで、運用開始後の認識ずれも防ぎやすくなります。

AI契約書管理ツール導入前に準備すべきこと

AI契約書管理ツールを選ぶ前には、現在の契約書管理業務を整理し、どの課題を優先して改善するのかを明確にしておく必要があります。ここでは、導入前に行いたい準備を「業務の洗い出し」と「フローの可視化」の2ステップで解説します。

ステップ1：契約書管理業務を洗い出す

まず、現在行っている契約書管理業務を具体的に洗い出します。対象になるのは、契約書の収集、保管、台帳入力、契約書検索、更新期限の確認、紙契約のデータ化、関連部門への確認といった作業です。

洗い出す際は、単に業務名を並べるだけでなく、「誰が」「どのくらいの頻度で」「どの作業に時間がかかっているのか」まで確認します。例えば、契約書検索に時間がかかっているのか、Excel台帳の手入力が負担なのか、更新期限の確認が属人化しているのかによって、導入すべき機能は変わります。

そのうえで、「検索時間を短縮したい」「更新漏れを減らしたい」「Excel台帳の手入力を減らしたい」など、改善したい業務に優先順位を付けます。全ての課題を一度に解決しようとすると、要件が広がりすぎる可能性があります。まずは件数が多い契約類型、更新期限管理が必要な契約、事業上の重要度が高い契約から検討すると、導入目的を明確にしやすくなります。

ステップ2：現状の契約書管理フローを可視化する

次に、契約書がどこで発生し、誰が保管し、どのように台帳へ登録され、更新期限を誰が確認しているのかを可視化します。紙、PDF、共有フォルダ、Excel、メール、電子契約サービスが混在している場合、契約情報がどこで分散しているのかを把握することが重要です。

フローを可視化する際は、契約書の受領から保管、台帳登録、更新確認、契約終了後の管理までを一連の流れで整理します。各工程で使っているツール、担当部署、確認者、手入力が発生する箇所を明らかにすると、AIで効率化しやすい業務と、先に社内ルールを見直すべき業務を分けやすくなります。

例えば、契約書の保管先が部署ごとに異なる場合は、AI契約書管理ツールを導入する前に、登録ルールや責任部署を決めておく必要があります。現状フローを把握してからツールを選ぶことで、機能ありきではなく、自社の課題に合った導入検討を進めやすくなります。

AI契約書管理ツールを選ぶ際のチェックポイント

AI契約書管理ツールを選ぶ際は、価格やどのような機能があるかなどだけでなく、自社の実務にフィットしているか、使い続けられるかを確認する必要があります。具体的には、検索性、契約情報管理、更新管理、移行性、電子帳簿保存法対応などを実際にトライアルして確認することが重要です。

検索性と契約情報整理は十分か

契約書管理では、必要な契約書を探せる状態を作ることが重要です。契約書本文、ファイル名、取引先名、契約書タイトル、管理項目など、どの範囲を検索できるかを確認しましょう。

また、契約情報をどの項目で管理できるかも重要です。契約締結日、契約開始日、契約終了日、取引金額、当事者、自動更新の有無など、自社で管理したい項目が登録・検索できるかを確認します。

契約期限や更新管理に対応できるか

更新漏れを防ぐには、契約終了日や更新拒絶期限日を管理できることが重要です。期限の一覧表示、通知、並べ替え、ステータス管理に対応しているかを確認しましょう。

もっとも、通知があれば十分というわけではありません。誰が通知を受け、誰が事業部門に確認し、誰が更新可否を決定するのかまで決めておく必要があります。

既存運用から移行しやすいか

Excel、PDF、紙、電子契約サービスを使っている場合、既存データをどのように移行するかを確認します。対応ファイル形式、アップロード件数、権限設定、既存台帳との対応関係を整理しておくと、導入後の混乱を抑えやすくなります。

現場定着性も重要です。法務だけでなく、総務、営業、管理部門が契約書を登録・参照する場合は、操作の分かりやすさや権限管理も確認すべきです。

電子帳簿保存法対応も確認する

契約書を電子データとして保存する場合、電子帳簿保存法に関する要件確認が必要となることがあります。検索要件や保存方法の詳細は、契約類型、保存対象、社内運用によって異なるため、最新の法令・所管官庁情報を確認してください。

本記事では制度詳細には踏み込みません。ツール選定時は、日付、金額、取引先などで検索できるか、検索結果を出力できるか、社内の保存ルールと整合するかを確認することが重要です。

AIによる契約書管理フローを定着させるためのポイント

AI契約書管理は、導入して終わりではありません。契約書管理の全社性を踏まえ、スモールスタート、他部門連携、AI活用ルールの整備を行うことで、現場に定着しやすくなります。

最初から全契約書を移行しようとしない

過去契約書を一度に全て移行しようとすると、スキャン、ファイル整理、台帳確認、権限設定に大きな負荷がかかります。まずは更新期限管理が必要な契約、件数が多い契約、重要度の高い契約から始める方法が現実的です。

段階的に移行すれば、抽出項目や保管ルールを見直しながら運用を整えられます。初期段階では、完璧なデータベースを目指すより、継続して登録・検索できる状態を作ることが重要です。

法務だけで閉じず、関連部門も巻き込む

契約書管理は、法務だけで完結しない業務です。契約の発生源は営業、購買、管理部門、総務など複数部門にまたがります。締結後の更新判断も、事業部門の意向や取引状況を踏まえる必要があります。

そのため、契約書の登録タイミング、保管先、更新確認の担当、通知先を部門横断で決める必要があります。法務はルール設計とリスク確認を担い、関連部門と連携して契約情報を管理する体制を作ることが望ましいでしょう。

AI活用ルールを決める

AIを使う場合は、人が確認する範囲を明確にします。例えば、自動抽出された契約情報は誰が確認するのか、更新期限通知を受けた後に誰が判断するのか、手入力と自動抽出結果が異なる場合にどちらを優先するのかを決めておきます。

また、機密情報やアクセス権限の取り扱いも重要です。AIに依存しすぎず、人の確認と社内ルールを組み合わせることで、契約書管理の効率化と統制を両立しやすくなります。

「LegalOn」で契約書の一元管理・検索・更新期限管理を効率化

「LegalOn」の「コントラクトマネジメント」は、締結済み契約書の一元管理を支援する機能です。契約書が分散して探しにくい、更新期限を見落としやすいといった課題に対し、契約情報検索や更新期限管理を通じて、必要な契約情報を確認しやすい状態づくりを支援します。

また、契約情報の自動抽出や、電子帳簿保存法要件に沿った検索に関する機能もあります。ただし、自動抽出は100％の精度保証ではないため、重要な管理項目は人が確認・補正する運用が必要です。

まとめ

AI契約書管理は、人を不要にする仕組みではありません。契約情報整理、契約書検索、更新期限管理といった負荷の大きい業務を支援し、人が判断すべき業務に集中しやすくするための仕組みです。

導入時は、まず自社の課題を整理し、どの業務を減らしたいのかを明確にする必要があります。そのうえで、検索性、契約情報管理、更新管理、移行性、電子帳簿保存法対応を確認し、AIに任せる範囲と人が確認する範囲を分けて設計しましょう。