本シリーズの前回の記事で述べたように、サプライチェーンの混乱が企業の商品・サービス市場投入能力に深刻な打撃を与える中、企業の商業契約条件の重要性はかつてないほど高まっています。 場合によっては、非効率的または不適切な契約による損失が、契約価値の相当な割合に達することもある。したがって、契約条件を適切に設定することは企業の収益性に極めて重要である。これには専門知識に基づく見直しが必要であり、人工知能を活用して効率性を高める好機でもある。
もちろん、一つの問題は契約の量である。現代の企業は数百、場合によっては数千もの供給契約を締結しており、新たな契約や修正条項、更新がほぼ毎日のように発生している。各契約は価格体系、解約・更新条件、納品、保証、損害賠償、責任制限など、数多くの重要な事項を規定している。 手作業による契約書のレビューと改訂プロセスは、調達部門から営業部門、購買部門から法務部門、社内弁護士から外部弁護士に至るまで、組織全体に多大な負担を強いる。
AI支援レビューが効率性と交渉を改善する
企業は契約相手方から提案された契約書を頻繁に受け取る。自社専用の「書式」を使用できる場合であっても、相手方から返却される契約書は大幅な修正や注釈が加えられていることが多い。いずれの場合も、企業は文言を精査し、合意できる内容か、修正が必要か判断しなければならない。
AIを活用した契約書レビューと分析は、プロセスに一貫性、品質管理、効率性、構造化、コスト削減、協働をもたらすことで、大きく貢献できます。AI支援による契約書レビューは、組織にとって重要な契約上の主要課題を迅速かつ効率的に特定します。例えば、Foleyは Foley Equipped」を導入しました。これはThoughtRiver社開発のAIツールであり、プレイブック解説、交渉のコツ、代替案、契約文言例を提供することで、クライアント企業に効率性をもたらします。
AIが契約書改訂プロセスを支援します
自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）機能を備えた最新のAIソリューションがこのユースケースに対応しています。Foley EquippedのようなMicrosoft Wordプラグインを備えたソリューションは、特に有用です。これらは、レビュー中のWord文書内に直接AI結果を提供します。ソリューションは、助言メモ、プレイブック解説、条項バンク言語、モデルテンプレートに基づく規定も組み込むことができます。
一方、実行後の文書を一括レビューするために設計されたツール（M&Aデューデリジェンスで頻繁に使用されるもの）は、通常、Microsoft Wordと直接連携しません。これは、M&Aやその他の一括レガシー契約分析の文脈では必要とされないためです。
自動的に作成された問題リスト
AIレビューツールは、未解決事項、関係者の立場、提案された解決策および合意された解決策を追跡するために企業が利用できる課題リストを自動的に作成できます。これらのリストの適切なバージョンは、取引を迅速かつ効率的に成立させるための交渉支援として相手方と共有することも可能です。
機械学習がもう一つの「目」を追加
コンピューターが高速化し、より多くの情報を保存・分析できる能力を獲得するにつれ、コンピューターは「学習」する能力を身につけた。例えば、人間のトレーニングと機械学習の両方を通じて、AIアプリケーションは、責任制限条項の表現方法が数えきれないほど多様であるにもかかわらず、契約が責任制限を扱っているかどうかを判断することを学習できる。 AI技術は、人間によるトレーニング（システムに「教える」作業）の支援のもと、数百の契約書例を迅速に分析することでこれを実現する。十分な人間によるトレーニングと複雑なアルゴリズムを組み合わせることで、AIアプリケーションは時間の経過とともに自動的に精度を向上させることができる（すなわち機械学習）。
サプライチェーン危機の終息が見えない中、成功する企業はより賢く、迅速に、効率的に契約を結ぶ方法を見出すだろう。 Foley Equipped のようなAIを活用した契約書レビューは、契約書のレビュー、改訂、交渉プロセスにおいて有用なツールと支援を提供し、これらの目標達成に貢献します。
サプライチェーン混乱シリーズを購読する
サプライチェーンにおける未踏の領域をナビゲートするお手伝いとして、こちらをクリックしてフォーリーの「サプライチェーン混乱」シリーズにご登録ください。
