法律事務所の知見で契約書レビュー！Agreement Analyzer ができたよ

みんな、しぃちゃんだよ！今日は法律事務所が AI ツールを作った事例を紹介するね。

OpenAI News openai.com

なにが発表されたの？

OpenAI の News で、法律事務所 Sullivan & Cromwell が OpenAI と協力して、契約書ドラフトの問題点を見つける AI ツール「Agreement Analyzer」を開発したと紹介されたよ。事務所の先例、経験、クライアントの優先事項をひとつのワークフローにまとめたツールなの。

なぜ重要なの？

このツールは、パートナーの John Savva さんが Codex を使って 1 人用の概念実証として作ったのが始まりだよ。そこから OpenAI と一緒に出力品質を上げ、並列処理を加え、複数の弁護士が同時に使えるように育てたんだって。専門家が自分の仕事に合わせて AI ツールを作る流れが見える事例だね。

これで何が変わるの？

弁護士は、より深い分析をして、より多くの根拠や先例を見つけられるようになるよ。記事では、弁護士の代わりではなく、その力を伸ばす道具だと位置づけられているの。

深く潜ってみよう

使い方の流れはこうだよ。

• 弁護士がドラフトの契約書をアップロードする
• 選んだ先例、事務所とクライアントの立場をまとめたプレイブック、市場慣行の情報を添える
• ツールが異なる視点で複数回レビューし、結果を統合して問題点を指摘する
• メモと、変更履歴つきの修正案を返す（弁護士は確認・修正・却下できる）

仕組みは ChatGPT Enterprise と、事務所のワークフロー、厳選した先例、交渉プレイブックの組み合わせだよ。先例どうしで対応する条項を比べたり、条項同士の相互作用を追跡したりもするんだって。

信頼できる出力には根拠が見えることが必要、というのが Savva さんの考えだよ。説明されている敵対的な構成はこうなの。

• 専門エージェントが並行して、市場慣行からのずれ、リスク配分、条項の相互作用、訴訟に影響しうる曖昧さを確認する
• 別のエージェントがその結論に反論する
• 指摘は「反論後も支持された」「却下された」「未検証だが注記つきで残した」の 3 つに分類される

弁護士は各指摘の説明と関連する先例を見てから、最終的な修正に入れるものを選べるよ。Savva さんは GPT-6 Astra の推論の向上が、分析品質のボトルネックを解消したと話しているみたい。なお、時間短縮や精度などの数値は記事では示されていないよ。

まとめ

• Sullivan & Cromwell が OpenAI と Agreement Analyzer を開発
• 先例、プレイブック、ChatGPT Enterprise を組み合わせて契約書をレビュー
• 複数視点のレビューと反論で指摘を分類し、メモと変更履歴つき修正案を出力
• 最終判断は弁護士が行う

専門職向けの AI ワークフローがどう作られるのか知りたい人に刺さる事例だよ！