文書・契約でAIが使われている9業務を、同じ項目立てで並べています。業務ごとに、導入の進め方・費用・失敗の型・選び方・規程の5本の記事があります。
文書・契約の業務一覧
| 業務 | 使う技術 | 任せ方 | 記事 |
|---|---|---|---|
| 契約書のリスク箇所を洗い出す | 生成AI | 確かめてから使う | 導入 / 費用 / 失敗 / 選び方 / 規程 |
| 契約の更新期限を管理する | AI-OCR | 任せてよい範囲が広い | 導入 / 費用 / 失敗 / 選び方 / 規程 |
| 社内文書のひな形をそろえる | 生成AI | 確かめてから使う | 導入 / 費用 / 失敗 / 選び方 / 規程 |
| 翻訳した契約書の訳漏れを探す | 翻訳AI | 人が判断する | 導入 / 費用 / 失敗 / 選び方 / 規程 |
| 社内規程と実務のずれを見つける | 生成AI | 人が判断する | 導入 / 費用 / 失敗 / 選び方 / 規程 |
| 提出書類の不備を事前に見つける | AI-OCR | 任せてよい範囲が広い | 導入 / 費用 / 失敗 / 選び方 / 規程 |
| 議事録から契約の証跡を残す | 生成AI | 確かめてから使う | 導入 / 費用 / 失敗 / 選び方 / 規程 |
| 個人情報の含まれる文書を見つける | AI検出 | 確かめてから使う | 導入 / 費用 / 失敗 / 選び方 / 規程 |
| 過去の文書から必要な一枚を探す | AI検索 | 確かめてから使う | 導入 / 費用 / 失敗 / 選び方 / 規程 |
この分類で共通して起きること
文書・契約の業務は、法務・総務・全社が担当することが多く、生成AI・AI-OCR・翻訳AI・AI検出・AI検索を使います。共通してつまずくのは次の3点です。
1. 元データがそろっていない
表記のゆれ、重複した記録、更新されていない古い情報。これらは全部そのまま結果に出ますし、増幅されることもあります。導入前に一度点検して、直せるものは直してから始めてください。製品を替えても、この問題は解決しません。
2. 対象範囲を広く取りすぎる
全部を置き換えようとすると、例外が増え、精度が下がり、確認の手間が増え、結局「使えない」という結論になります。いちばん件数が多くて、いちばん形のそろった案件だけから始めてください。
3. 確認が形骸化する
精度が高いほど、この失敗が起きやすくなります。9割合っていると、残りの1割を探す気が薄れるためです。項目ごとに精度を出して、誤ったときの影響が大きい項目だけを厚く見る。全項目を同じ厚さで見ようとすると、どれも薄くなります。
任せ方の内訳
| 任せ方 | 業務数 | 該当する業務 |
|---|---|---|
| 任せてよい範囲が広い | 2 | 契約の更新期限を管理する/提出書類の不備を事前に見つける |
| 確かめてから使う | 5 | 契約書のリスク箇所を洗い出す/社内文書のひな形をそろえる/議事録から契約の証跡を残す/個人情報の含まれる文書を見つける/過去の文書から必要な一枚を探す |
| 人が判断する | 2 | 翻訳した契約書の訳漏れを探す/社内規程と実務のずれを見つける |
効果をどう測るか
業務ごとに、何を数えれば効果が分かるかが違います。導入前にこの数字を控えてください。控えていないと、あとで比べられません。
| 業務 | 測る指標 |
|---|---|
| 契約書のリスク箇所を洗い出す | 確認にかかる日数と、見落とした条項の件数。 |
| 契約の更新期限を管理する | 意図しない自動更新の件数と、更新判断にかけられた日数。 |
| 社内文書のひな形をそろえる | ひな形からの逸脱率(抜き取りで測る)。 |
| 翻訳した契約書の訳漏れを探す | 訳漏れの発見件数と、確認にかかる時間。 |
| 社内規程と実務のずれを見つける | 監査での指摘件数。 |
| 提出書類の不備を事前に見つける | 差し戻し件数と、提出から受理までの日数。 |
| 議事録から契約の証跡を残す | 認識違いによる紛争の件数。 |
| 個人情報の含まれる文書を見つける | 個人情報を含む文書のうち、適切な場所に置かれている割合。 |
| 過去の文書から必要な一枚を探す | 文書を見つけるまでの時間と、見つからず作り直した件数。 |
このサイトの作り
法人の業務にAIを入れるとき、判断に要ることを110業務ぶん整理しています。製品の一覧ではなく業務の一覧にしているのは、製品は入れ替わるが業務は変わらないためです。
- 5つの面から書く
- 同じ業務を「導入の進め方」「費用」「失敗の型」「ツールの選び方」「先に決める規程」の5本に分けています。知りたいことが違えば読む記事も違うためです
- 任せ方(1〜3)
- AIの性能ではなく、誤ったときに何が起きるかで決めています。3は人が判断する業務です
- 効果の測り方
- 業務ごとに「何を数えれば効果が分かるか」を書いています。指標が決まらない業務は、まだAIを入れる準備ができていません
- 失敗の型
- 起きる順に並べています。早い段階で気づくほど、傷が浅く済みます
製品の料金と仕様は変わります。特定の製品を推奨するものではありません。契約の前に、提供元の公式ページと契約書で確かめてください。