「弁護士に相談したら、『法的には問題ありません』と言われた。それはありがたいけれど、正直、聞きたかったのはそこじゃない」

——経営者の方から、こうしたお話を伺うことがあります。無理もありません。経営の現場で本当に知りたいのは、「違法かどうか」ではなく「結局、どうするのが自社にとって一番得なのか」だからです。

当事務所は、この問いに正面から答えることをサービスの中心に据えています。そしてその判断を、より速く・より確実にするためにAIを使っています。今回は、当事務所が何を提供していて、AIをどう位置づけているのかを、率直にお話しします。

この記事の要点(30秒まとめ)

• AIはあくまで道具。業務を行うのは弁護士であって、AIではありません。ただしAIの能力を使えば、弁護士だけで行うより迅速かつ的確なサービスが可能になります。
• 当事務所は「法律的にどうすべきか」だけでなく、「法律的にも採算的にも、どうするのがベストか」という視点で助言しています。弁護士としては、他にそれほど多くないサービスだと考えています。
• その助言を導き出すために使ってきた知識と経験を、独自にデータ化してAIに学習させています。
• そのAIを使って、事業スキームに潜むリスクの分析と対応策の構築、そして契約書のチェックを行っています。

1. 弁護士にとって、AIはあくまで「道具」である

最初にはっきりさせておきたいことがあります。業務を行うのは弁護士であって、AIではありません。

AIがどれほど流暢に法律論を語っても、その回答に責任を負うのはAIではありません。依頼者の事情を聞き取り、何が本当の問題なのかを見極め、結論を出し、その結論に自分の名前と資格を賭けるのは、人間の弁護士の仕事です。ここは譲れませんし、譲るべきでもありません。

ではなぜAIを使うのか。道具として、圧倒的に有能だからです。

人間は疲れます。長い契約書を何本も読めば集中力が落ち、見落としが生まれます。AIは疲れません。何度でも同じ精度で全条項を走査します。人間は調べるのに時間がかかります。AIは膨大な資料から関連箇所を瞬時に拾い上げます。

大工にとってのノミやカンナと同じことだと思っています。道具が良ければ仕事は速く、精度も上がる。しかし家を建てるのは大工であって、道具ではない。AIを使うことで、弁護士のみで行うよりも迅速かつ的確なサービスを提供できる——当事務所がAIに投資している理由は、この一点に尽きます。

2. 当事務所が提供しているのは「法律 × 採算」のアドバイス

ここが、当事務所の最も大きな特徴です。

一般に、弁護士に法律相談をすると返ってくるのは「法的にどうすべきか」という答えです。それ自体は当然のことですし、間違ってもいません。しかし経営の現場では、それだけでは足りない場面が頻繁にあります。

法的に最も安全な案が、事業にとって最善の案とは限らないからです。

たとえば、取引先から示された契約書に、当方に不利な条項があったとします。法的な観点だけで言えば、「この条項は削除を求めるべきです」が正解でしょう。しかし実際には、その条項を飲む代わりに単価を上げてもらったほうが、トータルでは得かもしれない。あるいは、削除を強く求めた結果、取引そのものを失うかもしれない。逆に、一見有利に見える条件が、事業スキーム全体で見ると重い負担を生むこともあります。

当事務所は、こうした場面で「法律的にも採算的にも、どうするのがベストか」という視点から助言をしています。

観点	一般的な法務アドバイス	当事務所のアドバイス
出発点	この契約・スキームは法的に問題があるか	この契約・スキームで、御社は最終的にいくら得をするか／損をするか
不利な条項への対応	削除・修正を求めるべき	削除を求めるか、対価と引き換えに受け入れるか、影響額を踏まえて選ぶ
リスクの扱い	リスクの有無を指摘する	リスクを金額・確率の感覚に落として、取るべきリスクと避けるべきリスクを分ける
成果物	法的な意見	経営判断の材料として使える結論

正直に申し上げて、このサービスを提供している弁護士は、それほど多くないと思っています。理由は単純で、手間がかかるからです。法令と判例を調べれば済む話ではなく、その会社のビジネスモデル、取引の力関係、コスト構造まで理解しなければ、採算の話はできません。

しかし、経営者が本当に必要としているのはそこだと、私は考えています。だからこの形でやっています。

3. その判断基準を、データにしてAIに学習させた

さて、ここでAIの話に戻ります。

「法律 × 採算」のアドバイスは、法令の知識だけでは出てきません。これまでの実務で積み上げてきた判断の蓄積——どういう場面で、何を、なぜ問題視するのか。どの条項が、実際にどんな損失につながったのか。どういう交渉なら通り、どこからは通らないのか——こうした経験知が必要になります。

そこで当事務所は、この助言を導き出すために使ってきた弁護士としての知識・経験を、独自にデータとしてまとめ、それをAIに学習させました。

ポイントは、市販の汎用AIをそのまま使っているのではない、という点です。汎用AIに「この契約書をチェックして」と頼めば、最大公約数的な、当たり障りのない答えが返ってきます。それでは「法律 × 採算」の判断はできません。

この作業は、はっきり言って地味で面倒です。しかし、ここを他人任せにはできません。何が重要な判断基準なのかを決められるのは、その判断を実際に下してきた弁護士本人だけだからです。データの作り方が精度を決めるという話は、「AIに読ませる「データの作り方」」でも詳しく述べました。

4. そのAIで、実際に何をしているのか

こうして作ったAIを、当事務所は主に二つの業務で使っています。

(1) 事業スキームのリスク分析と、対応策の構築

新しい取引を始めるとき、新規事業を立ち上げるとき、その事業スキーム全体にどんなリスクが潜んでいるかを分析します。

ここで見るのは、法令違反の有無だけではありません。「このスキームのままだと、どこで、どういう形で、経済的な損失が発生しうるか」という観点です。代金を回収できなくなる場面はないか。責任だけを引き受ける構造になっていないか。想定外の費用を負担することにならないか。

そのうえで、対応策を構築します。契約条項で手当てするのか、スキームそのものを組み替えるのか。法的リスクを見つけて終わりではなく、経済的リスクを減らすところまでが仕事だと考えています。

(2) 契約書のリーガルチェック

もう一つが契約書のチェックです。取引先から届いたドラフトに、当方に不利な条項がないか、必要な条項が抜けていないかを確認します。

ここでもAIは、単に「一般的に見て問題がある箇所」を機械的に拾うのではありません。「弁護士堀内なら、この契約のこの立場で、何を問題視するか」という基準で指摘を出します。契約書のチェックでは「誰の立場に立って読むか」で有利・不利の判定が逆転するため、その点も踏まえた設計にしています。

業務	AIが担うこと	弁護士が担うこと
事業スキームのリスク分析	関連する法令・判例・過去事例の抽出、論点の網羅的な洗い出し	事業の実態の聞き取り、採算への影響の評価、対応策の決定
契約書のリーガルチェック	全条項の走査、不利な条項・欠落条項の指摘、修正案の提示	指摘内容の検証、取引の力関係を踏まえた優先順位づけ、最終的な結論

いずれの業務でも、AIの出力をそのままお渡しすることはありません。必ず弁護士が検証し、依頼者の具体的な事情に当てはめ、結論を出します。AIが下調べを高速化してくれる分、私は「その会社にとって何がベストか」を考えることに時間を使えるようになりました。

道具と使い手──なぜこの形にしたのか

ここまでお読みいただいて、お気づきかもしれません。当事務所のAIは、「法律 × 採算」というサービスを実現するための手段として作られています。順序が逆ではありません。

AIが流行っているから使い始めたのではなく、「経営者が本当に必要としている助言を、速く正確に届けたい」という目的が先にあり、そのための道具としてAIを選び、自分で作り込んだ、という順序です。前回の記事（「自社で生成AIを作って分かった落とし穴」）では、その作り込みの過程で何度も壁にぶつかった話を書きました。あそこまで手間をかけた理由が、この「法律 × 採算」なのです。

そして冒頭に戻ります。業務を行うのは、あくまで弁護士です。AIは、その弁護士をより速く、より的確にするための道具にすぎません。しかし、良い道具を持ち、それを使いこなせる職人は、そうでない職人より確実に良い仕事をします。私はそう信じて、この体制を組んでいます。

おわりに

「法的に問題ありません」で終わる相談に、経営者が求めている価値はどれだけあるでしょうか。

当事務所がお渡ししたいのは、そのまま経営判断に使える結論です。法律的にどうか。そして、採算的にどうか。この二つを両方見たうえでの、具体的な提案です。

そのために必要な知識と経験をデータにまとめ、AIに学習させ、事業スキームの分析と契約書のチェックに使っています。速さと正確さはAIに助けてもらい、判断と責任は私が引き受ける。この形が、いまのところ最善だと考えています。

契約書や新規事業のスキームについて、「法的にどうかだけでなく、事業として得かどうかまで一緒に考えてほしい」——そうお考えの経営者の方は、ぜひ一度ご相談ください。