NDA・業務委託契約書の一次チェックをAIにやらせてみたら、見落としてはいけない条項がはっきり分かった話

契約書、毎回弁護士に見てもらうほどでもない気がして
実際にやってみた
結論: どこまでAIに任せていいか
実際に運用している手順
まとめ: 契約書チェックにAIを使う前に確認すること

契約書、毎回弁護士に見てもらうほどでもない気がして

Web制作会社で働いていると、契約書を交わす機会は思っているより多い。新しいクライアントとのNDA(秘密保持契約)、外部のフリーランスエンジニアに発注するときの業務委託契約、パートナー会社との協業覚書。件数は多いのに、どれも「顧問弁護士に毎回頼むほどの金額規模でもない」という微妙なラインのものばかりだ。

かといって、届いた契約書をそのままロクに読まずに押印するのも怖い。そこで「ChatGPTやClaudeに契約書の一次チェックをさせたら、どこまで実用になるのか」を検証してみることにした。

結論から言うと、AIは「自社の基準と比べて何が違うか」を洗い出す作業は驚くほど得意だった一方、「このリスクを飲んでいいかどうか」の最終判断は任せてはいけないとはっきり感じた。この記事では実際に試した内容と、そこから決めた運用ルールをパターン別にまとめる。

実際にやってみた

自社の標準NDAとの差分チェックはかなり使えた

まず、社内でひな形として使っている標準NDAと、取引先から送られてきたNDA案をどちらもテキスト化し、ChatGPTに「この2つの契約書を条項ごとに比較して、内容が違う箇所・追加されている条項をリストアップして」と指示した。

結果は上々で、秘密情報の定義範囲や有効期間の違いを見落とさず一覧化してくれた。人間が目視で2つの契約書を突き合わせると集中力が必要な作業だが、AIなら数秒で「ここが違います」と並べてくれる。差分を見つける下準備としては十分に実用的だった。

損害賠償・準拠法の条項は「危ないかどうか」の判断がブレた

次に、外部フリーランスへの業務委託契約案に含まれていた損害賠償額の上限規定と準拠法の条項について、「この条項はリスクが高いか教えて」と聞いてみた。

一度目は「一般的な範囲内」という回答、聞き方を少し変えて再度質問すると「発注側にとって不利な可能性がある」という逆の回答が返ってきた。同じ条項でも聞き方によって危険度の判定が変わってしまうのは、実務で使うには不安が残る挙動だった。

TOI

「リスクあります」も「大丈夫です」も、どちらも自信満々に言ってくるから怖い

相手への修正依頼の文面づくりは下書きとしてよく機能した

差分と気になる条項が見えたところで、「この条項について、相手に穏便に修正をお願いする文面の下書きを作って」とAIに頼んでみた。こちらは素直に成果が出て、契約実務でよく使われる言い回しを踏まえたメール文面を用意してくれた。もちろんそのまま送るのではなく、自分で言葉遣いを調整してから送る前提だが、ゼロから文面を考える手間は大きく減った。

顧問弁護士に実際に見てもらって答え合わせをした

最後に、AIがリスクありと判定した条項・問題なしと判定した条項の両方を、顧問弁護士に実際に確認してもらった。差分の洗い出しについては人間のチェックと大きなズレはなかったが、損害賠償の上限額や準拠法のように契約の力関係や業界慣行を踏まえた判断が必要な箇所は、AIの回答だけでは足りないという結論になった。想定していた通りの結果ではあったが、実際に答え合わせをしたことで「どこまでなら自分たちの判断で進めていいか」の線引きがはっきりした。