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MNTSQと生成AI

MNTSQ
July 28, 2024

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July 28, 2024
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  1. ©MNTSQ, Ltd. 3 契約書構造化タスクは自然言語処理のオンパレード 秘密保持契約書 MNTSQ株式会社(以下、甲とする)とモンテス太郎(以下、乙とする)はXXX業務(以下、 本件業務とする)を遂行するにあたって、双方が開示する秘密情報の扱いについて次の とおり合意する。 (定義) 第1条

    本契約において使用される語句の定義は次の通りとする。 (1)「開示者」とは、本契約の当事者のうち、他方の当事者に本秘密情報を開示する者 をいう。 (2) 「受領者」とは、開示者から本秘密情報を受領する者をいう。 (3) 「本秘密情報」とは、… 2. 前項にかかわらず、次の各号の一に該当する情報は秘密情報に該当しない。 (1) 取得した時に既に公知、公用となっていたもの (2) … (… 第2条 … 本契約の締結を証するため本書2通を作成し、甲乙記名押印の上、各1通を保有する。 2020年1月1日 .. NER(Named Entity Recognition) 文書分類 パッセージ分類 構造解析 照応解析 例えばどのような種類の契約書なの かを分類するなど、契約書全体の性 質をさまざまな角度から検討します タイトルの場所や、署名欄の検出と いった契約書全体の情報から、「こ の箇条書きはどの文の下位に属する のか」といった情報まで様々な分析 を行います。例えば、以下のような 条項の木構造を抽出したりします 契約書では定義された単語を参照し たり、他の条項を参照することが頻 繁に起きます。こういった参照を解 決するようなタスクもあります 人間は各条項をコンセプトとして捉 えています。例えば「反社会的勢力 に関する条項」を探したい、といっ た要望に答えられるように条や項に さまざまなタグを付与したりします 誰がいつ契約を結んだか、どれくら いの期間有効な契約なのかなど、契 約に関する基本的な情報を検出する のに、NERタスクを解くことは欠か せません
  2. ©MNTSQ, Ltd. 4 ドラフト 審査交渉 締結 集約 管 理 分

    析 MNTSQ CLM MNTSQ 自動ドラフティング MNTSQ 案件管理 MNTSQ Connect MNTSQ 契約管理 MNTSQ データベース 1⃣ 契約書の構造化 CLMにおける生成AI活用3選 ココ
  3. ©MNTSQ, Ltd. 7 ドラフト 審査交渉 締結 集約 管 理 分

    析 MNTSQ CLM MNTSQ 自動ドラフティング MNTSQ 案件管理 MNTSQ Connect MNTSQ 契約管理 MNTSQ データベース 2⃣ 自動レビュー CLMにおける生成AI活用3選 ココ
  4. ©MNTSQ, Ltd. 9 2⃣ 自動レビュー CLMにおける生成AI活用3選 ⚠ 「性質上秘密であると認 められるもの」が秘密情報の 定義に含まれていません。

    【修正案】本契約において「秘密情報」 とは、開示当事者が受領当事者に対して 開示する一切の情報(文書、図面、電磁 的記録その他の記録媒体により開示され るものを含む。)及び性質上秘密である と認められるものをいう。 ⚠ 受領者が秘密情報を「善 管注意義務」をもって取り扱 う旨が定められていません。 【修正案】受領当事者は、善良なる管理 者としての注意義務をもって、秘密情報 を取り扱い、自己の秘密情報と同等以上 の注意をもってこれを管理する。
  5. ©MNTSQ, Ltd. 10 ドラフト 審査交渉 締結 集約 管 理 分

    析 MNTSQ CLM MNTSQ 自動ドラフティング MNTSQ 案件管理 MNTSQ Connect MNTSQ 契約管理 MNTSQ データベース ココ 3⃣ 自動ドラフティング CLMにおける生成AI活用3選