Sullivan & Cromwellが契約レビューに法律専門知識を持ち込む

Sullivan & Cromwellは、事務所の法律専門知識を契約レビュー業務に直接持ち込むAIツール「Agreement Analyzer」を開発した。同事務所の弁護士にとって、契約草案のレビューには、条項を関連する先例と照らし合わせて検討し、事務所の経験に基づくアプローチを採用し、依頼者の優先事項に配慮することが含まれる。Agreement Analyzerはこうした要素を単一のワークフローに統合し、弁護士が確認・修正できる分析と変更案を生成する。

パートナーのJohn Savvaは、当初Codexを用いて単一ユーザー向けの概念実証としてこのツールを構築し、その後OpenAIと協力して出力品質を改善し、並列処理による効率化を図り、複数の弁護士が同時に利用できるツールへと発展させた。このツールは、Sullivan & Cromwellのワークフロー、厳選された事務所の先例、交渉プレイブック、およびChatGPT Enterpriseを統合している。弁護士が契約草案を入力し、選択した先例や事務所・依頼者の立場、市場慣行に関する情報を含むプレイブックを追加すると、ツールは異なる観点から複数回のレビューサイクルを実行し、出力を統合し、潜在的な問題の特定を支援し、弁護士が確認・調整・却下できるメモランダムと変更履歴案を返す。

Savvaは、AIツールの出力が信頼できるものとなる鍵は完全な透明性だと強調し、市場慣行についての主張をするならその情報源を確認できなければならないと述べている。彼は、専門エージェントが市場からの逸脱、リスク配分、条項間の相互作用、訴訟に影響しうる曖昧さなどについて契約を並行してレビューし、別のエージェントがその結論に異議を唱える敵対的プロセスを説明する。結果は、他のエージェントの異議を経ても支持された所見、却下された所見、留保付きで未検証のまま残された問題に区別される。Sullivan & Cromwellは特定の法務タスクに合わせたツールの探索を続けており、SavvaはGPT-6 Astraの推論能力の進歩が過去のボトルネックを前進させたと指摘している。

(出典：OpenAI)