「あの契約書どこだっけ？」を数秒で解決する、スマートな文脈検索・抽出術
過去の契約書の中から、特定の条件を持つ契約書や危険条項を洗い出さなければならないシーンは、M&Aや組織再編、あるいは社内ガバナンスの強化など、法務の実務において頻繁に訪れます。
「過去の契約書から、CoC（Change of Control＝経営権移転に伴う通知・解除等の規定）が入っているものをすべてリストアップしてほしい」
「損害賠償責任のキャップが設定されていない契約を特定したい」
経営陣や事業部からこのような依頼を受けたとき、あなたのチームはどのように目当ての契約書や条項を探し出しているでしょうか？
現在の契約書管理ツールの多くは「検索ベース」でドキュメントを探し出す設計が主流です。フォルダ管理が煩雑化しやすい現代の法務現場において、検索によって目的のデータにアクセスするアプローチ自体は非常に理にかなっています。
しかし、多くの法務担当者が日々の業務で直面しているのが、従来の「ワード検索」が持つ限界です。
1. なぜ「ワード検索（Ctrl+F）」では目当ての条項が見つからないのか？
従来の検索機能（いわゆるワード検索）は、入力された文字列との「完全一致」または「部分一致」でドキュメントをヒットさせます。日常的な契約書の検索であればこれで事足りることも多いですが、高度なリスク抽出や条項チェックにおいては、この仕様が大きな壁となります。
例えば、英文契約におけるCoC条項を探すケースを考えてみましょう。
実務に詳しい方であればお分かりの通り、契約書の本文中に「CoC」という単語そのものが記載されているケースはほぼありません。 実際の契約書では、以下のような多様な法的表現を用いて規定されています。
Voting Rights（議決権の変動）
Change in Ownership（所有権の変更）
Assignment （権利義務の譲渡）
このような場合、従来のワード検索では「CoC」と入力しても1件もヒットしません。結果として法務担当者は、「議決権」「所有権」「譲渡」といったあらゆる関連ワードを推測して何度も検索をやり直したり、最終的には「1通ずつ目視で中身を読んで確認する」という泥臭い力技を強いられることになります。
「検索機能があるのに、結局は目視で探さないといけない」――これが、多くの法務現場で起きているリアルな課題ではないでしょうか？
2. 機械学習と生成AIによる「文脈認識検索」がもたらすブレイクスルー
この「ワード検索の限界」を根本から解決するのが、単なる文字の一致ではなく、文章の意味や文脈を解釈して検索・抽出を行うアプローチです。
eBrevia（イーブレビア）が持つ強力な検索・抽出エンジンを使えば、検索窓から「CoC」などの抽出項目をダイレクトに呼び出して検索を実行することができます。
eBreviaでは機械学習や生成AIが、過去の事前学習パターンや文脈の類似性に基づき、契約書内の Voting Rights や Ownership といった分散した法的表現や表記の揺れをあらかじめ「CoC」として精度高く特定・抽出しています。
ユーザーは、検索窓からこの「CoC」というフィルターを呼び出して適用するだけ。契約書内に「CoC」という単語そのものが一切使われていなくても、AIによって抽出された該当条項を持つ契約書やテキストが一瞬で検索結果としてピックアップされます。
「どの単語を入力すれば引っかかるだろうか」と人間が知恵を絞り、何パターンも検索を打ち替える必要はもうありません。
3. 探す時間を減らし、人間は「判断」に集中する
契約書を「探す」「検索窓に打ち込むキーワードに悩む」という作業は、法務のプロフェッショナルが時間をかけるべきコア業務ではありません。
eBreviaが目指すのは、AIに判断まで丸投げするのではなく、AIの抽出精度と人間の専門性を掛け合わせる「Human-in-the-Loop（人間による最終検証）」の実現です。
AIの役割： 文脈認識検索により、表記揺れや分散した条項を漏れなく拾い上げ、該当する一次ソース（契約書の何ページ・何行目か）を正確に提示する。
人間の役割： AIが提示した確固たるソースを目視で最終確認した上で、その条項が自社のビジネスにどのような影響を与えるか、どのようなリスクケアが必要かを迅速に「判断」する。
単語検索の不確かさに振り回される時間をゼロにし、法務が本来果たすべき「リスク分析」や「経営への戦略的提言」という最高価値の業務に集中する――これこそが、次世代のリーガルオペレーションが目指すべき姿ではないでしょうか？
まとめ：文脈を味方につけたスマートな契約管理へ
「検索ベース」で契約書を管理する時代だからこそ、その「検索の質」が法務部門の生産性を大きく左右します。
「ワード検索では目当ての条項が引っかからない」「結局は1通ずつ目視チェックしている」という課題をお持ちであれば、単語の一致にとらわれない「文脈認識による検索・抽出」へアプローチをシフトしてみてはいかがでしょうか。
上記で解説しました「文脈認識のよる検索・抽出」について、実際のソフト画面をお見せしながらデモが可能です。是非お気軽にお問い合わせください。
eBreviaについて
2011年に設立され、世界有数の企業から信頼を寄せられるeBreviaは、米国、EMEA、およびAPACに顧客を持つ、AI契約分析・管理のリーディングカンパニーです。10年以上にわたり、Baker McKenzie, Norton Rose Fulbright、 Kroll、 SAP、 Intel、 PwC、EY、MUFGグループといった法律事務所、事業会社、監査・コンサルティングファーム、ならびに金融機関にサービスを提供しています。
