生成AIを法務業務に活用する企業が着実に増えています。GVA TECHの調査によると、企業法務担当者101人のうち、生成AIを「未使用」と回答したのは7.9%にとどまりました。一方で、生成AI活用における課題として「法務案件のナレッジを活用したい」と回答した割合は62.4%で最も高く、生成AIの利用が広がる一方で、過去の案件や判断基準をどう活かすかが課題になっていることがうかがえます。

法務部門には、締結済みの契約書だけでなく、法務相談、契約審査案件、レビュー履歴、事業部門とのやり取り、判断の経緯など、多くのデータが蓄積されています。こうした情報を生成AIから参照できれば、過去のナレッジを探したり、新しい案件の判断材料として活用したりすることが可能になります。

この記事では、契約書や過去の法務案件といった社内データを生成AIで活用する考え方や、実現するための方法について解説します。

法務で生成AIを活用するには「社内データの参照」が重要

法務業務における生成AIの使い方というと、契約書の要約や、条項のチェック、法律情報のリサーチなどをイメージする方も多いのではないでしょうか。こうした用途では、生成AIそのものが持つ知識や、利用時に与えた契約書・資料をもとに回答を生成します。一方、実際の法務業務では、一般的な法律知識だけでは判断できないケースも少なくありません。

たとえば、次のような情報を確認したい場面があります。

• 過去に同じような取引を行ったことがあるか
• 類似する契約では、どのような条項を採用していたか
• 同じ論点について、以前はどのような判断をしたか
• 特定の取引先との契約で、過去にどのような交渉があったか
• 類似する法務相談に、以前どのように回答したか

こうした質問に答えるためには、一般的な知識だけでなく、自社に蓄積された法務データを参照する必要があります。そのため生成AIの法務活用を考える際には、「AIに何をさせるか」だけでなく、「AIからどの社内データを参照できる状態にするか」という視点も欠かせません。

生成AIから参照・活用できる「法務データ」とは？

社内の法務データというと、まず契約書を思い浮かべるかもしれません。しかし、法務部門が日々の業務で蓄積している情報は契約書だけではありません。

たとえば、次のようなデータがあります。

データ	具体例	生成AIでの活用例
契約書	NDA、業務委託契約、売買契約など	類似契約や条項を探す
契約台帳	契約相手、契約期間、更新日など	契約状況を確認する
法務相談	事業部門からの相談・問い合わせ	過去の類似相談を探す
契約審査案件	レビュー依頼、担当者、案件情報など	類似する審査案件を探す
審査・交渉履歴	修正案、コメント、相手方とのやり取り	過去の判断や交渉経緯を確認する
法務ナレッジ	判断理由、社内基準	新しい案件の判断材料にする

このように、法務部門で生成AIから参照・活用できる社内データには、契約書だけでなく、契約台帳、法務相談、契約審査案件、過去のレビュー履歴、審査時の判断経緯などがあります。これらの情報を横断して利用できるようになれば、「契約書を探す」だけではなく、「過去にどのような判断をしたのかを探す」といった使い方にもつながります。

契約書をAIで検索するだけでは、過去の「判断理由」までは分からない

締結済みの契約書を検索できるだけでも、法務業務の効率化につながります。たとえば、「A社との契約を確認したい」「同じ種類の契約書を探したい」といった場面では、契約書の検索性を高めることが有効です。一方で、最終版の契約書だけでは分からない情報もあります。

契約書が締結されるまでには、

事業部門からの相談 ↓ 契約書の確認 ↓ 法務からの修正提案 ↓ 相手方との交渉 ↓ 社内での検討・判断 ↓ 契約締結

といった過程があります。

たとえば、最終的な契約書を確認すれば「損害賠償の上限を契約金額の2倍とした」という結果は分かります。

しかし、

「なぜ2倍まで認めたのか」
「当初はどのような条件だったのか」
「社内ではどのような検討をしたのか」

といった判断の背景までは、最終版の契約書だけでは把握できないことがあります。

過去の法務ナレッジを生成AIで活用するのであれば、契約書という「結果」だけでなく、その契約に紐づく案件情報や審査・交渉の経緯まで参照できることがポイントになります。

法務案件・審査経緯まで生成AIから参照すると活用の幅が広がる

契約書だけでなく、過去の案件や審査経緯まで生成AIから参照できるようになると、法務データの活用方法も広がります。

たとえば、次のような質問が考えられます。

契約書を探す

「A社とのNDAを探して」 「自動更新条項が含まれている契約を探して」

類似する契約を探す

「今回の取引と似た業務委託契約を探して」 「同じ契約類型で過去に締結した契約を確認したい」 過去の法務案件を探す 「今回と似た法務相談は過去にあった？」 「この取引に近い案件で、以前どのような対応をした？」

過去の判断を確認する

「損害賠償上限を契約金額の2倍まで認めた案件はある？」 「競業避止条項について、過去にどのような判断をしている？」

審査経緯を確認する

「この契約では、なぜこの条項を修正した？」 「この取引先との契約で、過去にどのような交渉をした？」

このような活用ができれば、生成AIは単に「ファイルを探すためのツール」ではなく、過去の法務判断やナレッジを探すための入り口としても利用しやすくなります。

社内の法務データを生成AIから参照する主な方法

では、契約書や法務案件などの社内データを生成AIから利用するには、どのような方法があるのでしょうか。代表的な方法を紹介します。

契約書、資料を生成AIに直接アップロードする

最も手軽なのは、確認したい契約書や資料を生成AIに直接読み込ませる方法です。特定の契約書について要約したり、条項について質問したりするといった用途であれば、比較的簡単に利用できます。

一方、対象となるファイルを都度用意する必要があるため、大量の契約書や過去案件を横断して参照したい場合には向いていないケースもあります。

RAGを使って社内データを検索、参照する

社内に蓄積された文書やデータベースから質問に関連する情報を検索し、その情報をもとに生成AIに回答させる方法もあります。代表的な仕組みの一つがRAG（Retrieval-Augmented Generation／検索拡張生成）です。

ユーザーの質問に対して関連する社内情報を検索し、その情報を生成AIに渡すことで、自社のデータを踏まえた回答を生成しやすくなります。

MCPを使って法務システムと生成AIを接続する

契約管理システムや法務案件管理システムなど、日常業務で利用しているシステムと生成AIを接続する方法もあります。そのための仕組みの一つが、MCP（Model Context Protocol）です。

MCPを利用することで、ChatGPTやClaudeなどの生成AIやAIエージェントから、外部の業務システムに蓄積された情報や機能へアクセスできるようになります。

これにより、生成AIを利用するために都度データをアップロードするのではなく、日常の法務業務の中で蓄積された情報を、そのまま生成AIから参照・活用しやすくなります。

生成AIで法務ナレッジを活用するには「データの一元管理」が重要

生成AIを導入すれば、すぐに過去の法務ナレッジを活用できるとは限りません。生成AIが参照するための情報自体が整理されていなければ、必要な情報を探し出すことが難しいからです。

たとえば、

• 契約書は共有フォルダ
• 契約台帳はExcel
• 法務相談はメール
• 事業部門とのやり取りはSlackやTeams
• 判断理由は担当者の記憶

という状態では、法務業務に関する情報が複数の場所に分散しています。

この状態から生成AIを活用しようとすると、まずデータを集めたり整理したりする作業が必要になります。

そのため、法務における生成AI活用では、AIそのものだけでなく、普段の業務を通じて契約書や案件情報、やり取り、判断経緯などが蓄積される仕組みを作ることも大切です。

生成AIを利用するために後からデータを整えるのではなく、

日常の法務業務を行う ↓ 案件や契約に関する情報が蓄積される ↓ 蓄積された情報を生成AIから参照する

という流れを作ることで、社内の法務ナレッジを継続的に活用しやすくなります。

OLGAは契約書だけでなく、法務案件や過去のやり取りも一元管理できる

法務オートメーション「OLGA」では、契約書だけでなく、法務相談や契約審査案件、契約締結までのやり取りなどを一元的に管理できます。案件の受付段階から、契約書の各バージョンやコメント、参考資料などを案件に紐づけて蓄積できるため、法務業務を進めながら社内の法務ナレッジを整備することができます。

また、契約審査の過程で蓄積された案件情報と締結済みの契約書を紐づけて管理できるため、「どの契約を締結したか」だけでなく、「どの案件から生まれた契約なのか」まで確認しやすくなります。

これにより、契約書、案件情報、過去のやり取りといった情報を別々に管理するのではなく、関連する法務データとしてまとめて蓄積できます。

OLGAに蓄積した過去の法務案件は、普段使っている生成AIからも参照が可能に

OLGAでは、MCP（Model Context Protocol）サーバーを通じて、ChatGPTやCopilot、Claudeなどの生成AIから、OLGA内に蓄積された過去の法務案件情報やナレッジへアクセスできます。

たとえば、生成AI上から、

「今回の案件と似た過去案件を探して」
「この取引先との過去の契約内容を確認して」
「過去に同じような論点を検討した案件はある？」

といった形で、OLGAに蓄積された社内の法務データを参照する使い方が考えられます。

重要なのは、生成AIを導入してからナレッジを一から作るのではなく、普段の法務業務を進める中で自然に蓄積してきた案件・契約情報を生成AIから利用できることです。これまで担当者がメールや共有フォルダ、契約台帳などを横断して探していた情報に対して、生成AIを新しい検索・活用のインターフェースとして利用できるようになります。

生成AIの法務活用では「AI」と「法務データ基盤」の両方が重要

生成AIを法務業務で活用する際には、AIそのものの性能や機能だけでなく、「どの社内データをAIから参照できるようにするか」も見逃せません。

生成AIの法務活用を検討する際には、「どのAIを使うか」だけでなく、AIが参照できる法務データをどのように蓄積し、活用できる状態にするかという観点から、自社の業務環境を見直してみてはいかがでしょうか。