板谷 「契約がないビジネスは絶対にない」というくらい、何か新しいことを始めるときに誰もが契約を必要としているのに、専門家が関与しないとフェアに締結ができないことは社会的な欠陥ではないか。やがて人間ではなくAIのアルゴリズムが契約書を書く未来が必ずくると思います。

山田 契約書には専門知識が必要で、様々なハードルがあります。文章を作るハードル、この内容でいいのかを判断するハードルなど非常に難しいし、締結後のオペレーションもお決まりの手作業があります。ただ、今は契約業務もDXで随分改善されました。AIやDX的なソリューションをうまく掛け合わせ、もう少し一気通貫できれば、我々の業務自体も変わっていけると感じます。

島野 私は法学部出身のエンジニアですが、契約とコードを書く作業は共通点が多いと思っています。コードでは最初に変数を定義しますが、契約書でも最初に「甲は…、乙は…」というように当事者の定義をします。これをちゃんと定義しておかないとコードも契約書も機能しなくなります。また、きちんと例外設定をしていないコードはエラーになったときに対処できなくなるのと同じく、契約にも規定がないケースが発生するとトラブルになります。銀行では属人化が激しいので、契約書の書き方を汎用化・標準化することが重要。そう考えると、DXと契約業務の親和性は非常に高いように思います。

島野 契約業務は、条文交渉準備から始まり、締結、保存、管理といった主な工程があります。紙と電子の両方を保存するだけでも大変で、管理のフェーズに入ると期限切れなどのチェックが必要。法改正があった時など、一斉に過去の全部の契約をチェックすることもあります。紙だったら途方もない作業ですが、契約内容までデータ化できれば一瞬で検索できます。準備、保存、管理とフェーズごとの業務が全部DX化できれば相当助かる。MNTSQならいつでも瞬時に答えが返ってきますからね。法制度がひとつ変わるだけで、数百万件の契約を見返さなければいけないからDXの恩恵は計り知れないです。また、契約書の中にはリスクが高いものと低いものがありますが、素人が見ても、そこに潜むリスクはわかりません。いずれは契約書のリスクのスコアリングができればいいと思います。

板谷 契約は、銀行が長年蓄積してきた与信管理戦略の英知の結集です。例えば、「一定以上の特別損失を計上した場合は返金する」という条項があれば、それをベースに交渉ができますが、条項がないと貸金を取り返せないリスクが生じる。MUFGさんの与信管理、契約の交渉の戦略をデータベース化すれば、与信管理の技術を一般化できると思います。また、借入人の契約データを分析することで、借入人から自己申告される財務状況で判断するしかない状況から、もっと主体的に事業リスクを予測できるようになり、銀行と借入人のコミュニケーションをより円滑にしていけるかもしれないと思っています。

山田 契約の素人である事業部担当者では、論点がわからずリスクを抱えてしまうことも多くあります。生成AIを使って事前に論点を出せれば、銀行全体の契約書の質も上がっていくはず。法務部側も雑多な作業から解放され、当行の法務のポリシーをしっかり組み込むことに時間を使えるようになるのではないかと思います。