Sansanは3月25日、契約データベース「Contract One」において、関連する契約をひも付ける「契約ツリー」機能と、契約の有効性を判定する「契約状況判定」機能を追加した。
企業では、電子契約が普及する一方で、紙の契約書が依然として7割以上を占めることから、紙と電子が混在した状態で契約書を管理している。さらに、基本契約や個別契約、覚書など取引ごとに複数の契約が交わされることも多く、管理が複雑化し正確な取引条件や期限・有効性の把握が難しくなっているという。原価高騰などの予期せぬ環境変化に対応するため契約条件を見直す機会が増えるなか、対象となる契約書が特定できず、既存の取引条件の把握に時間がかかるなどの課題が浮き彫りになっているとSansanは述べる。
契約ツリー機能は、Contract Oneで契約書をデータ化するだけで、「基本契約」を親契約、「個別契約書」「秘密保持契約書」などを子契約として自動で判別してひも付けし、契約ツリーとして関連性を可視化する。各書類を個別に管理することで発生していた契約状況の不正確な理解、契約更新漏れ、不必要な更新による追加費用の発生などを防止できる。契約見直しが必要になった場合でも、対象の契約群を瞬時に洗い出し、関連情報を加味しながら的確に判断できるという。
出典：Sansan
契約状況判定機能は、データベース化した契約情報から、契約終了日や自動更新の有無、自動更新期間などを自動で読み取り、各契約のステータスを「契約中」「契約終了」に分類する。終了日の記載がない場合は「契約終了日無」と表示される。契約終了日が経過しているが自動更新の定めがあり、意図せず自動更新されている可能性がある契約書は「契約終了日経過／自動更新有」と表示される。
担当者は各ステータスを確認後、契約を終了するか再締結するかを判断し、不明確な取引を適正化できる。「自動更新管理」と組み合わせることで、契約が自動で更新し続けるリスクを軽減することが可能となる。
出典：Sansan
契約書は、法律専門用語など独特な表現が使われるほか、特定のフォーマットがないためデータ化が難しい情報の一つ。今回の新機能開発に当たっては、AIと人力を組み合わせた同社独自のデータ化技術に加え、グループ会社の言語理解研究所が約40年間積み上げてきた自然言語処理の研究成果を活用しているという。これにより、契約書に記載された項目を正確に識別してデータ化することが可能になったと同社は説明する。
