ILTACon 2日目：AIが法務KMとタイムチャージに与える初期影響

ILTAConの2日目では、人工知能と法曹界との間の変革的でありながら複雑な関係に焦点が当てられ、ナレッジマネジメント、長年の慣習であるタイムチャージ、そして人的資本の戦略的配置へのAIの影響について深く掘り下げられました。

ナレッジマネジメント（KM）に関する重要な円卓会議では、AIツールに対する懐疑的な感情が広く見られ、業界がまだ導入の初期段階にあることを示していました。多くの法律事務所は、長期的な実現可能性が不確実なソリューションへの大規模な投資にためらいを示し、KMチームが日常業務と並行して多数のツールを評価しなければならないことから、一部では「パイロットプログラム疲れ」と呼ばれる状態に陥っています。それにもかかわらず、AIの統合を開始した事務所は具体的な価値を報告しています。これは単に時間を節約するだけでなく、より重要なこととして、より価値の高い活動に時間を再配分することにあります。例えば、弁護士はAIを活用して初期草稿や開示スケジュールを生成することで、骨の折れる編集作業や白紙の状態から始めるのではなく、戦略的分析に集中できるようになります。「弁護士は白紙よりも赤ペンを好む」という格言は深く共感を呼び、AIが洗練のための出発点を提供する有用性を強調しています。

強調された重要な課題は、内部知識の混乱でした。多くの法律事務所は、すべての文書を文書管理システム（DMS）に一貫して保存しておらず、OneDrive、SharePoint、個人フォルダなどの様々なプラットフォームに情報が散在しています。この断片化は効率的な検索を妨げ、セキュリティ上の懸念を引き起こし、バージョン管理を複雑にし、しばしば原著作者である弁護士でさえ最終文書がどれであるか不確かになることがあります。CopilotのようなAIツールが登場し、以前は不明瞭だった文書を表面化できるようになると、これらのアクセス制御の問題が浮き彫りになり、より深いセキュリティ脆弱性が明らかになっています。AIの導入を規模化するためには、システム間のシームレスな統合が最も重要です。不完全なAIの出力よりも、断片化されたユーザーエクスペリエンスこそが、導入における最大の障壁であることが証明されています。この進化する状況はKMの役割も再形成しており、単なるナレッジベースの維持から、AIワークフローの調整、データ品質の確保、さらにはクライアント自身のAI実装支援へとシフトしており、KMスタッフの増員が必要となる可能性もあります。最終的に、コンセンサスは明確でした。AIの導入成功は、堅牢なプロセスと健全な組織文化にかかっています。これらがなければ、最も高度なツールでさえ高価な気晴らしになってしまいます。

白熱した「Bill(AI)ble Hours」の議論では、AIが従来の法律サービスモデルを根本的に変えるかどうかを探りました。代替料金体系（AFAs）に関する議論では、価格設定の正確性や再スコープの困難さに関する懸念にもかかわらず、クライアントにとっての予測可能性、価値への焦点、弁護士の戦略的業務への解放といった利点に対して、聴衆からのより多くの支持が見られました。クライアントがAIを使用する事務所に本当に何を望んでいるかを尋ねると、コスト削減だけでなく、品質の向上と支出のより効果的な利用にコンセンサスが傾きました。ただし、コスト効率は法務部門にとって重要な業績評価指標であり続けています。

AFAsが若手弁護士に与える影響に関して、説得力のある点が浮上しました。支持者は、AFAsが償却への恐れを軽減し、パートナーが若手アソシエイトを関与させ、育成することを奨励し、それを価値ある長期投資と見なしていると主張しました。聴衆はAFAsが若手弁護士に利益をもたらすことに概ね同意しました。議論はまた、従来の法律事務所の収益構造がイノベーションを妨げるかどうかにも触れました。大多数は、クライアントとの関係に連動したパートナー報酬が、新しいアプローチへの抵抗を生み出す可能性があると感じており、AIがより大きな価値を示し、新しいクライアントを引き付けるツールになり得ると示唆しました。さらに、AIの影響により、アライドプロフェッショナルの役割は大幅に拡大すると予想されますが、必ずしも全く新しい収益源を生み出すわけではありません。しかし、変化の速さにもかかわらず、パネルと聴衆の双方は、クライアントのニーズが進化し続けるため、タイムチャージは今後5年以内に廃止される可能性は低いという点で概ね同意しました。

最後に、「時間を成果にマッピングする」というマスタークラスでは、AI導入における重大な見落としが強調されました。事務所は、真の価値の指標である「費やされた時間」ではなく、導入率を測定することが多いという点です。ある事務所がCopilotを使用した経験が印象的な例として挙げられました。これにより、あるタスクが月100時間からわずか20時間に削減されましたが、この節約は入念な事前・事後測定によってのみ明らかになりました。中心的な教訓は、適切なデータ収集を通じて時間の投入を成果にマッピングしなければ、事務所は「人的資本サプライチェーン」を盲目的に運用することになる、というものでした。AIは調査の自動化や提案の生成に優れていますが、戦略的思考と説得力は依然として人間固有の領域です。法律業界は、ルーチン業務において「エージェントファースト」モデルへと移行しており、より良い測定が実現率を直接向上させることを強調しています。核心的な原則はシンプルです。測定しないものは最適化できません。そして、導入指標だけでは実際の時間節約や価値創造は明らかになりません。