ほとんどの企業が抱えていないAIの課題

数か月前、ハーバード・ロー・スクール主催のGC AIサミットに参加しました。予想通り、AIツール、ガバナンスフレームワーク、新たな規制、法曹界の未来について多くの議論がありました。

議論の中で一つの話題が他より際立っていました：ほとんどの組織はAIの導入方法だけを考えればよいのに対し、私たちはAIの導入方法と開発方法の両方を考えなければなりません。

ほとんどの企業は「AI導入者」であり、生産性の向上、ワークフローの自動化、意思決定の強化、運用効率の創出のために社内でAIを活用しています。彼らの課題は、リスクを管理しながら責任を持ってAIを採用する方法を見つけることです。

テクノロジー企業はますます「AI開発者」としての異なる課題に直面しています。つまり、顧客がAIを活用できる製品を構築しながら、自社の規制、セキュリティ、ガバナンス要件を管理しているということです。

私たちはAIの導入者であり開発者でもあるという交差点に立っています。自社内でAIを展開すると同時に、顧客が急速に進化するAIの状況を理解し、管理し、保護し、遵守できるよう支援しています。それは独特の課題であり、同時に独特の機会でもあります。

法務は両方の課題のナビゲートの中心にあります

従来、法務チームは外部の要因が会社の運営にどのように影響するかを理解する責任がありました：

• 政府は新しい規制を導入します
• 業界標準は進化しています
• 顧客の期待が変化する

法務の役割は、これらの力を解釈し、リスクを評価し、ビジネスがそれらをうまく乗り越えるのを支援することです。AIはその責任を変えるのではなく、拡大します。

今日、Legalには純粋に法律的な質問だけでなく、さまざまな質問に答えることがますます期待されています。

• AIを社内でどのように管理すべきでしょうか？
• どのリスクが許容されますか？
• どのようなガードレールが必要ですか？
• イノベーションと説明責任をどのように両立させますか？
• 顧客、従業員、規制当局、投資家との信頼をどのように維持しますか？

これらの質問は、多くの場合、Legalが組織全体を把握しているため、法務顧問の机に届きます。ほとんどの機能とは異なり、私たちは部門、製品、顧客、規制当局、市場を同時に横断して活動しています。

このサミットは、私がチームと共に長い間観察し実行してきたことを強化しました。法務の役割はアドバイザーからオーケストレーターへと進化しています。弁護士が突然すべての決定を下すわけではなく、誰かがすべての動くパーツをつなげる必要があるからです。

成功を左右する3つの質問

サミットで最も役立ったフレームワークの一つは、AIを活用する組織が最終的に3つの質問に答える必要があるということでした。

1. AIからの成果をどのように測定していますか？

AIに関するほとんどの議論は、可能性への期待から始まります。実際に価値を創造しているかどうかに焦点を当てる議論ははるかに少ないです：

• 繰り返し作業にかかる時間を減らしていますか？
• 意思決定は改善されていますか？
• 従業員がより価値の高い活動に集中できるよう支援していますか？
• 私たちは顧客により良い成果を生み出していますか？

最も大きな影響を受けている組織は、単に皆がやっているからという理由でAIを導入しているわけではありません。彼らは具体的なビジネス課題を特定し、AIがそれを解決するかどうかを測定しています。技術の導入だけが目的ではありません。ビジネスの成果がより重要です。

2. 効率と品質についてどのように考えていますか？

歴史的に、組織は速度、品質、コストを競合する要素と見なしてきました：

• 速く動くと品質が低下します
• 品質の向上とコストの増加
• コストを削減し、速度低下を防ぎます

AIにはその方程式を再構築する可能性がありますが、組織がそれをどのように使うか意図的である場合に限ります。

サミットは、多くの組織がまだ答えに苦しんでいる質問に何度も立ち返りました。AI対応の世界で品質をどのように測定するか？効率は比較的測定しやすいですが、品質ははるかに難しいです。法務チームにとっては、AIがより良い意思決定を支援し、問題を早期に特定し、一貫性を向上させ、単にタスクを速く完了するだけでなく、より良い成果を生み出しているかどうかを問うことを意味します。未来は効率だけを最大化する組織ではなく、効率と品質の両方を同時に向上させる組織のものです。

3. AIは信頼にどのような影響を与えますか？

これが最も重要な質問かもしれません。従業員がAIを信頼しなければ、使用しません。顧客があなたのAIの使い方を信頼しなければ、取引しません。規制当局があなたのガバナンスを信頼しなければ、彼らがガバナンスを作成します。取締役会が結果を信頼しなければ、経営陣に答えを求め続けます。

あるスピーカーはこう簡潔にまとめました。「取締役会はAIを信頼していません。彼らが信頼しているのはあなたです。」技術は推奨を生成できます。技術はワークフローを加速できます。技術は洞察を提供できます。しかし責任は人間にあります。信頼も人間にあります。リーダーシップも人間にあります。AIがより強力になるにつれて、信頼の価値は高まります。

Microsoft、Workdayなどのリーダーから聞いたこと

サミットはハーバードの教授から社内法務リーダー、法務運営幹部まで幅広いセッションで構成されていましたが、非常に異なる視点の中で一貫したテーマが浮かび上がりました。

次の者が主導したセッション：Bjarne Tellman (FjordStream Advisors) は、この課題を「構造化された速度」の問題として位置づけました。彼の主張は、組織は単にAIツールを採用しているのではなく、知能を安全にスケールさせるシステムを構築しているということです。彼の見解では、法務部門の役割はイノベーションを遅らせることではなく、脆弱性なくスピードを可能にするガバナンスとデータ構造を作ることです。彼はこれを「AIファクトリーモデル」の基盤と説明し、データ、ガバナンス、学習が時間とともに出力を継続的に改善する自己強化システムとしました。

から MicrosoftのCorporate, External, and Legal Affairs (CELA)のリーダーシップ、メッセージはより実務的かつ指示的でした。組織は、内部AIツール、規制インテリジェンスシステム、および手動調査を減らし、より価値の高い規制および政策の関与に焦点を移すエージェントベースのワークフローを構築する、コンサルティングおよび開発機能としてLegalを積極的に再構築しています。一貫したメッセージは明確でした：法務チームはもはや単なる技術の消費者ではなく、技術の構築者になりつつあります。

に関して、Workdayでは、組織がAIを責任を持って大規模に運用する方法について議論が行われました。説明されたモデルは、原則から実践、そして人へと進み、法務、プライバシー、エンジニアリングが共同でAI開発を監督する構造化されたガバナンスシステムによって支えられています。繰り返し現れたテーマは、成功する導入は個々のツールよりも、組織がAIを企業全体で一貫して安全に使用できるように、受付、リスク分類、責任のシステムを設計できるかどうかに依存するということでした。

大規模企業の法務および運用チームの事例を含むすべてのセッションで、会話は一貫していくつかの実践的な課題に戻りました。AIシステムが実際に利用できるように企業データを構造化する方法、案件や契約の「引き出し」から統合知識システムへ移行する方法、AI対応のワークフローに品質保証を組み込んで、出力結果を大規模に信頼できるようにする方法です。

デプロイヤーと開発者のパラドックス

私たちのようなdeployer-developerのパラドックスを乗り越える企業にとって、これらの質問はさらに重要になります。なぜなら、私たちは同時に二つの視点から答えているからです。AI deployerとして、進化する法律、規制、公共の期待が自社にどのように影響するかを理解する必要があります。AI developerとして、同じ変化が顧客にどのように影響するかを理解する必要があります。つまり、私たちは常に二方向を同時に見ているのです：

1. 内向き。 AIを責任を持ってどのように使いますか？どのように管理しますか？イノベーションを促進しながらリスクをどう管理しますか？
2. 外向き。 顧客が同じ疑問を解決するのをどのように支援しますか？どのような能力が必要ですか？どのコントロールが重要ですか？コンプライアンス、安全性、責任あるガバナンスを示すためにどの証拠が必要ですか？

一方をよりよく理解すればするほど、もう一方を解決するための立場が強くなります。これは多くの組織が持っていない利点を生み出します。私たちは単にこれらの課題を観察しているのではなく、実際に体験しています。

多くの点で、それは組織がAIガバナンス、リスク管理、信頼について考える方法を形作るための独自の立場に私たちを置きます。

スピードには構造が必要です

サミットを通じて繰り返し浮上したもう一つのテーマは、イノベーションとガバナンスの間の緊張でした。世界中の組織がAIの導入を急いでいます。慎重に進めるところもあれば、無謀に進めるところもあります。ほとんどは適切なバランスを見つけようとしています。

ある講演者は目標を「構造化された速度の創出」と表現しました。その表現が特に印象的でした。企業は顧客がイノベーションを期待しているため迅速に動く必要があり、競争優位は完璧な確実性を待つことはほとんどありません。同時に、構造のない速度はリスクを生みます。

サミットで共有された例の一つは、天候による混乱を避けるために製品の出荷を自律的に経路変更するAIシステムに関するものでした。このシステムは速度と効率を最適化しましたが、規制上の制限を考慮していませんでした。出荷が経路変更された港が実際に受け入れ可能かどうかを考慮していませんでした。その結果、誰も意図しなかった高コストの運用問題が発生しました。教訓はAIの失敗ではなく、ガバナンスの失敗でした。

適切なガードレールがなければ、技術は組織の考える速度よりも速く進むことがあります。目標はイノベーションを遅らせることではなく、イノベーションが安全に拡大できる構造を作ることです。

別の発表者はドイツのアウトバーンを比喩として使いました。アウトバーンの多くの区間が速度制限なしで運用できる理由は、ルールがないからではありません。存在するルールに対する強い規律、責任感、そして施行の文化があるからです。雨が降れば速度制限が適用され、その速度制限の違反は容認されません。アウトバーンで「構造化された速度」が機能するのは、安全対策が理解され尊重されているからです。

同じ原則はAIにも当てはまります。組織が安全で承認されたイノベーションの道筋を作らなければ、従業員は自分たちで道を見つけます。答えは単なる制限ではありません。人々が迅速かつ責任を持って自信を持って行動できる枠組みを作ることです。

未来は専門家を置き換えることではありません

新しい技術が登場するたびに、どの職業が消えるかという予測がすぐに出てきます。法律職は他の多くの職業と同様に、それらを何度も聞いてきました：

• インターネットはすべてを変えるつもりだった
• デジタル調査がすべてを変えることになるだろう
• 契約ワークフローの自動化がすべてを変えることになるでしょう

その予測は間違っていませんでした。職業は変わりましたが、置き換えられたわけではありません。

あるスピーカーが私の心に残った観察をしました。専門家はしばしば、新しい技術が今までの仕事をより速く安くできると考えます。しかし、技術はむしろ、そもそも専門家であることの意味を変えることが多いのです。

AIはおそらく同じパターンに従うでしょう。弁護士が行う最も価値の高い仕事は、情報収集ではありません。私たちの最も価値ある資産は、判断力の適用、文脈の理解、競合する利益のバランス、信頼の構築、不確実性の中での意思決定です。

これらの責任は依然として深く人間的です。変わるのは、私たちが時間を使う方法です。最も成功する専門家（法務関係者であろうとなかろうと）は、技術、判断力、専門知識を誰よりも効果的に組み合わせる方法を学んだ人たちです。

最後の考え

サミットでの最大の収穫は、組織が他者に任せる前に責任あるAI導入のあり方を形作る機会を得たことです。法務チームにとっては、イノベーションを促進する枠組み作りを支援することを意味します。技術企業にとっては、AIの展開者かつ開発者としての独自の立場を認識することを意味します。私たち全員にとっては、未来はAIをどれだけ慎重に使うかによって決まることを理解することを意味します。これを正しく行う企業は、単に未来に適応するだけでなく、その未来を創造する手助けをするでしょう。