「Enter」はHackPrinceton Spring 2026に参加しました。プリンストン大学のキャンパスで、410人の参加者が36時間をかけて開発に挑みました。ACTA AIを開発したチームが選んだのは、会場で最も困難な課題でした。そして彼らには、なぜそれに取り組むのかという明確な理由がありました。

法律の仮面を被った人道的問題

臨床試験が1日遅れるごとに、進行性の癌や希少疾患、慢性疾患を抱える患者は、自身の命を救い、変える可能性のある治療法をより長く待ち続けることになります。

一人の患者が試験に登録される前に、製薬スポンサーと臨床研究機関は「臨床試験契約（CTA）」を交渉しなければなりません。これは知的財産、補償、出版権、患者のプライバシー、規制報告義務などを網羅する複雑な法的文書です。この交渉には平均して100日を要します。1日あたり80万ドルから140万ドルのパイプライン価値が失われることを考えると、その経済的損失は甚大です。しかし、さらに重要なのは、どの財務モデルにも現れない数字です。それは、その遅延の向こう側にいて、時間が限られている患者たちの存在です。

56の進行中の臨床プログラムを抱える企業にとって、各交渉を50日短縮することは、22億4000万ドル以上のパイプライン価値を解き放つことを意味します。さらに重要なのは、進行性のリンパ腫や希少な炎症性疾患に直面している患者が、命を救う可能性のある治療に2ヶ月近く早くアクセスできるようになるということです。

チームはこれを単なる法律の自動化の問題とは捉えませんでした。彼らはこれを「事務作業のように見える人道的な問題」として、正しく定義したのです。

ACTA AIの実際の機能

ACTA AIは、臨床試験契約プロセスを中心に構築されたマルチエージェント型の契約インテリジェンスプラットフォームです。既存の商用リーガルAIツールにはない、「契約を条項ごとに分析し、標準化された基準を強制し、交渉のバージョンや当事者を追跡し、法的な危機に発展する前に契約間の矛盾を表面化させる」という機能を備えています。

製品全体を決定づけるアーキテクチャの決断は、説明が最も単純なものでした。30ページの契約書を、一つのテキストの塊として言語モデルに放り込んでも、信頼性の低い出力しか得られません。チームは全く逆のアプローチを取りました。すべての契約は個々の条項に分割され、それぞれが「出版審査の期間、補償構造、支払い条件、秘密保持期間、間接費の上限」という7つのACTA標準ベースラインに対して独立して分析され、その結果がエグゼクティブサマリーに集約されます。この構造こそが、法務インテリジェンスツールと高度な検索ボックスを分かつものです。

ACTA AIの条項分析インターフェース。各契約セクションのACTAベースラインに対する独立したコンプライアンススコアリングを表示しており、エグゼクティブサマリーが生成される前に、逸脱した箇所が重大度別にフラグ立てされる。

信頼性スコアリングシステムにより、すべての条項は4つのカテゴリーにトリアージされます。ベースラインに準拠しており進行可能なもの、標準的な修正を要する軽微な逸脱、未解決のままだと数週間の遅延を引き起こす致命的な逸脱、そしてシステムがこれまで遭遇したことのない文言で、直接人間の弁護士にルーティングされるものです。これにより、2人の法務チームが50の契約を同時並行で管理できるようになります。どこを最初に見るべきかを常に把握できるからです。

ワンクリックの「ACTAモード」は、交渉が完全に停滞した状況に対処します。ボタンを1回押すだけで、逸脱したすべての条項を同時にベースラインに合わせて書き換え、変更履歴を表示する並列ビューを生成し、相手方に対して各変更の説明を含む交渉用メモを即座に作成します。

「予測的施設ペルソナ」は、一般的な契約ツールが完全に無視している「病院によって交渉の仕方が異なる」という事実を考慮に入れています。学術医療センターと地域のコミュニティ病院では、法的優先順位も、反応の仕方も、譲れない一線（レッドライン）も異なります。ACTA AIは、契約書が送られる前であっても、摩擦がどこで発生するかを予測します。

チームが「最も驚かされた機能」と語る「マルチパーティ矛盾検出器」は、現在、上級弁護士が何百もの文書を手作業で突き合わせて解決している問題を解決します。複数のCTAをアップロードしてスキャンを実行すると、システムが契約間の不整合を表面化させます。例えば、同じ化合物について異なる施設に矛盾する知的財産権を与えていたり、別々の機関に対して互換性のない出版期間を約束していたりする場合などです。以前ならプログラム開始から数ヶ月後に法的な危機として表面化していたような問題が、わずか数秒で明らかになります。

マルチパーティ矛盾検出器のインターフェース。同時並行の臨床試験契約全体でフラグ立てされた、契約間の不整合を表示している。チームが3時間で構築した機能だが、製品の中で最も商業的に重要な機能となる可能性がある。

どのように実現したか

バックエンドは、「ドキュメントパーサー、条項抽出、リスク特定、コンプライアンスチェック、提案」という4つのエージェントパイプラインで構成されており、抽出された条項、リスク調査結果、コンプライアンス結果、バージョン差分を保持する共有状態オブジェクトが各ステップを引き継ぎます。アーキテクチャには、法律事務所が実際に業務を割り当てる方法を模したルーティング層も含まれています。法的な専門知識が必要な条項は法的推論に最適化されたモデルへ、高速な分類タスクは速度に最適化されたモデルへ、複雑な書き換えは言語品質に最適化されたモデルへと送られます。適材適所のモデルが、偶然ではなくシステムに組み込まれています。

チームには、週末が始まるまでプロダクションレベルのマルチエージェントパイプラインを構築した経験を持つメンバーはいませんでした。アーキテクチャは完成に至るまでに3回の全面的な再設計を経ており、振り返ってみると、初期の議論こそがハッカソンの中で最も価値のある時間だったと語っています。

フロントエンドは意図的に2回作り直されました。ビジュアル言語は温かみのあるクリーム色、セージグリーン、くすんだティール（青緑色）で統一されています。その選択の背後にある理由は明確でした。「臨床用ソフトウェアは、信頼と安らぎを感じさせるべきである」。このデザインはスタイルの問題ではなく、製品としての意思決定なのです。

彼らが最も誇りに思うこと

実際のドキュメントで動作することです。

実際の臨床試験契約書（乱雑なフォーマット、異常な条項順序、開発中には遭遇しなかった法的な言い回しなど）であっても、パイプラインはそれらを処理します。エッジケースに対する劣化は穏やかで、フォールバックもスムーズに作動し、構造化された出力も維持されます。

マルチパーティ矛盾検出器は、提出の土壇場で、わずか3時間で構築された追加機能でした。結果的にそれが搭載され、彼らはこれが製品の中で最も商業的な価値がある機能だと信じています。

彼らはデモには現れないことについても誇りを持っています。それは、28時間経過し、疲労とプレッシャーの中で、お互いに当たり散らすことがなかったことです。彼らは、プレッシャーの中でチームに対して敬意を払うことを「スキル」と表現し、それを実践しました。これは些細なことではありません。おそらく、すべてを完成させることができた理由はそこにあるのでしょう。

「マルチパーティ矛盾検出器」が最初の優先事項です。機能するプロトタイプから、永続的な契約ストレージ、矛盾履歴追跡、自動アラート、そしてどの施設が重複する法的条件を共有しているかを示すネットワーク可視化へと移行します。

次なるステップはプライバシー第一のアーキテクチャです。臨床試験契約には、患者と組織の両方に関する機密情報が含まれています。次期バージョンでは、エンドツーエンドの暗号化、ロールベースのアクセス制御、および交渉の両当事者の規制要件を満たすデータ取り扱いフレームワークが必要です。チームの言葉を借りれば、「信頼」はあらゆる法的製品の基盤であり、彼らはそれを正当な形で獲得したいと考えています。

長期的な目標は、実際のケースから学習するエージェントです。実際の交渉結果をシステムにフィードバックし、時間をかけてリスクモデルを洗練させていきます。どの逸脱が遅延を引き起こしたか、どのレッドラインが受け入れられたか、どのタイプの施設がどの条項に対して最も強く反発したか。システムは、処理する契約が増えるほど賢くなっていきます。

そして最終的には、長期的な交渉インテリジェンスを目指します。これは、ある施設が過去にどのように交渉し、どのような文言を最終的に受け入れ、どこで摩擦が発生しそうかという、これまで個々の弁護士の頭の中にしかなかった「組織的記憶」を、チーム全員がアクセスできるようにする機能です。