生成AIによる契約書作成は、自社データが豊富で検証可能な法務体制がある場合に限り検討できますが、初見の契約やイレギュラーな契約、法解釈が必要な場面では、専門書籍のテンプレートや専門家の助言を優先すべきです。

生成AIの契約書作成における限界

データの範囲が限定的

生成AIの出力は、APIやMCP（エージェント）などで個別のデータアクセスを許容しない限り、主に学習データとWeb情報に限られます。

• 学習データは過去の一般的な情報であり、最新の法改正や判例を反映していない場合がある
• Web上の契約書サンプルは、必ずしも法的に適切とは限らない

推論能力への疑義

Apple等の研究機関から、生成AIの推論能力について疑義が示されている状況です。特に、日本法の解釈について法的専門家のような法解釈能力を発揮することは、現時点では期待しづらいのが実情です。

多くはWebパターンの統合

生成AIの出力の多くは、Web情報のデータを統合した契約文言のパターンに基づくものです。

個別事情や法解釈を含めた契約書作成については、特に初見の契約やイレギュラーな場合、現状では法律専門家が監修した専門書籍のテンプレートの方が信頼性が高いと考えられます。ただし、定型的な契約で自社データが豊富かつ法務部員による検証が可能な環境では、AIツールが効率化に寄与する可能性があります

OpenAI利用規約上の制限

OpenAIの利用規約では、法的事項に関する出力を、少なくとも個人に影響を与えるレベルで使用してはならない旨が定められています。

これは、生成AIの出力が法的助言として十分な精度を持たない可能性を、サービス提供者自身が認識していることを示唆しています。

生成AIを契約書作成に使用できる条件

生成AIの契約書作成への使用は、以下の両方の条件を満たす環境下でのみ検討すべきです。

① 自社データが豊富かつ利用可能

• 過去の契約書データベースが整備されている
• RAGやファインチューニング、MCPによるデータベース参照など、自社データを活用できる仕組みがある

② 十分に検証できる法務部員が存在

• 出力された契約書の適法性・妥当性を判断できる専門知識を持つ法務担当者がいる
• 条項ごとのリスク評価や、個別事情への適合性を検証できる体制がある

生成AIの使用を避けるべき場面

以下のような場面では、生成AIの使用は推奨されません。

初見の契約

• 自社で過去に締結したことがない種類の契約
• 業界慣行や法的リスクが不明確な取引形態

イレギュラーな契約

• 標準的なフォーマットから大きく外れた条件交渉が必要な場合
• 複雑な権利関係や多数当事者が関与する契約

法解釈が関連する分野

• 最新の法改正や判例の適用が必要な場面
• グレーゾーンの法解釈が争点となる可能性がある契約
• 海外法との抵触や国際取引に関する契約

推奨される対応

上記のような場面では、法律専門家が監修した専門書籍のテンプレートを参考にすることを推奨します。専門書籍には、以下の利点があります。

• 法的根拠や解説が明記されている
• 実務における留意点やリスクが整理されている
• 最新の法改正に対応した改訂版が出版されている

生成AIを補助的に活用する場合は、以下のような段階的アプローチが考えられます。

1. ドラフト作成の補助: 専門書籍のテンプレートをベースに、生成AIで文言調整
2. 条項の比較検討: 複数の契約書サンプルを参照する際の情報整理ツールとして活用
3. 法務担当者による全件レビュー: 生成AIの出力は必ず専門家が検証