こんにちは、Contract One Engineering Unitの大島です。
このたび、Contract One Engineering Unitの立ち上げに伴い、部長としてジョインしました。これまで私は研究開発部の部長として、また時にはSansan Engineering Unitの副部長として非構造化データを構造化し、意味のあるデータとして活用するための技術開発に取り組んできました。
そんな私が次に挑むのが、「契約書の未来をつくること」です。このチャレンジに至った経緯について説明させてください。
なぜ私がContract Oneに「行こう」と思ったのか
まずContract Oneについてです。以下のページで説明されているので、そちらを御覧ください。
私がConract Oneへの異動の話をもらったとき、真っ先に思ったのは「このプロダクトには、自分のこれまでの経験が生かせる」ということでした。
Contract Oneの成長を支える鍵は以下の2つだと考えています。
- 契約データのSSoT化
- そのデータをあらゆる方法で活用可能にすること
そして私がSansanでこれまで向き合って来たことは以下です。
- さまざまなデータを集約し、価値あるデータを作ること
- 価値あるデータを活用すること
本質的には同じことです。詳細を理解するにつれ、目指す方向性がクリアにイメージできたことを覚えています。ゲームをクリアしたあとに、もう一度同じゲームを始める気持ちでした。
目指すものは「意思決定のインフラ」
Contract Oneは、契約書を単に管理するためのツールではありません。私たちが目指しているのは、契約書という“意思決定の集まり”をSingle Source of Truth（SSoT）として整理し、それをあらゆる手段で再活用できるようにするということです。
企業が何かを決めるとき、背景には必ず契約があります。その契約が、どういった文脈で、どんな条件のもとに締結されたのか──その意思決定の軌跡をしっかりデータとして残し、そのデータを活用する手段を提供する。そうすることで、より早く、より精度の高い意思決定が可能になります。
契約書を「意思決定のSSoT」に変える
契約書は、PDFや紙、電子契約など、さまざまな形式で存在し、内容も非常に多様です。中には、業界ごとの慣習や会社特有の表現も多く含まれています。さらに過去の契約のアップデートが行われる事もあり、過去の契約書との前後関係も存在します。
契約書を使えるデータにするには構造・関係性・文脈をしっかり理解したうえでデータ化するということが重要です。
非構造化データを構造化されたデータにすることは、Sansanが長年取り組んできた領域であり、Sansanの強みとなる部分です。私は研究開発部時代、その強みをさらに高めるべく、高精度のOCR技術や自然言語処理の技術の開発に取り組んできました。
研究開発部で開発した視覚言語モデル 「Viola」はその一例です。Violaを開発したことで、Sansanが持つデータ資産を活用し、より高精度に契約書のデータ化が行えるようになりました。また、OCRをフルスクラッチで内製しているため、業界ごとの慣習を取り入れ、より高い文脈の理解を行えるようにするようにアップデートしていくことも可能です。
意思決定データの利活用を推進する
データベースがどれだけ優れていても、そのデータを使いやすい形で提供できなければ意味が有りません。Contract OneはAI活用にデータ利活用の活路を見出しました。例えば「拡張項目のAI自動入力」をリリースしたことで、契約書から都度記載箇所を探すといった手間が必要がなくなりました。
Sansanの研究開発部は、生成AIのプロダクト応用にも力を入れています。研究開発部が主体となって企画からリリースまで行っているSansan Labsで
は、すでに多くのAI活用アプリがリリースされています。
Sansan Labsで、未来の働き方を体験する 〜AI活用編〜 | ユーザー向け活用ナビサイト【Sansan Innovation Navi】
Contract Oneはすでに生成AIを全面的に組み込んだプロダクトですが、意思決定を行うシチュエーションはさまざまです。今後も自然言語で契約内容を検索したり、企業横断での類似契約の発見を支援したりと、生成AIの力が大きく生きる場面が多数出てきます。研究開発部の知見を取り入れることで、利活用を推進することができます。
AI-Driven開発で生産性を10倍にする
Contract Oneには意思決定のインフラになるためのピースが揃っています。しかし、スピードなくして事業成長を支えることはできません。Contract Oneの事業成長を支えるには2倍、いや近い将来10倍の生産性が必要になります。
Contract OneのようなAIプロダクトの場合、特にリリースまでのスピードが重要になります。ここでも私の経験が生きると考えています。研究開発で良いアルゴリズムを開発するには、PDCAが高速に回せる環境が欠かせません。私は過去にもMLOpsの考え方をプロダクト開発に取り入れる施策を行ってきました。
Contract OneでもLLMの評価基盤を構築し、高速な検証サイクルを実現する基盤を構築したいと考えています。
また、これ以外にも「AI-Driven開発」にて開発スピードの高速化を実現させたいと考えています。現在、私たちはAI主体の開発プロセス構築に本格的に取り組んでいます。これはコーディング部分を単にAI化するだけではなく、企画、デザインなどすべてのフェーズをAI主体にしていくという、チャレンジングな取り組みです。
この取り組みはEngineering Unitだけではなく、事業側の協力も必要不可欠ですが、Contract Oneは事業に関わる全員がAIに対して先進的な知識を持っており、非常に協力的です。AIプロダクトを作っているContract Oneだからこそ、この取り組みをハイレベルな目標で行うことができています。
目指しているのは、10倍の生産性です。AIの力を最大限に活用しながら、圧倒的なスピードで価値を届ける体制を築いていきます。
未来を再発明する仲間を募集しています
Contract One Engineering Unitでは、意思決定のインフラを目指して壮大な挑戦を進めています。
正直に言えば、簡単な道ではありません。でも、だからこそ面白い。深いドメイン、技術的なチャレンジ、プロダクトとしての進化。それらすべてに向き合いながら、一緒に未来をつくっていく仲間を探しています。
「意思決定のインフラ」を一緒につくる挑戦に、ぜひ加わっていただけたらうれしいです。ご興味を持っていただけた方、ぜひカジュアル面談で話しましょう。
