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2026-05-15

【法務におけるAI活用方法を解説】契約書チェック業務で実践レビュー

Yuzuki Amano

💻法務領域におけるAI活用とは？
⭐Yoomは法務関連の業務フローを自動化できます
🏢法務領域におけるAIの実践的な活用事例
📖AIの回答精度を高めるプロンプトのコツ
🤔実際にAIを法務業務に使ってみた！実践レビュー
🤖代表的な法務特化型AIとその特徴
⚠️AI導入に潜むリスクと注意点
🖊️まとめ
💡Yoomでできること

法務業務は、契約書の審査や法令の調査など、膨大な文書を読み解く作業が中心です。担当者には長時間の集中力と高度な専門知識が求められます。このような負担の大きい業務を効率化する手段として、人工知能を活用する取り組みが進んでいます。
本記事では、法務領域におけるAI活用の基本的な概要から、導入によるメリット、具体的な活用事例を詳しく解説します。さらに、実践的なレビューや導入時の注意点、代表的なAIサービスの特徴についても網羅的に紹介します！

💻法務領域におけるAI活用とは？

法務部門におけるAI活用は、契約書のレビューや法令のリサーチ、過去の文書管理など、多岐にわたる業務を支援し自動化する取り組みです。自然言語処理技術や機械学習を用いて、専門的な法律用語や複雑な文書の文脈を正確に理解し、実務に必要な情報を提示する仕組みが構築されています。

▶導入するメリット

AIを導入する最大のメリットは、法務部門の役割を「守りの法務」から「戦略法務」へとシフトできる点にあります。従来、担当者の時間は契約書の一次チェックなどの定型作業に多く割かれていました。人工知能がこれらの反復的な作業を支援・代替することで、担当者はより高度な判断が求められる業務に集中できます。
例えば、新規事業の法的スキームの構築、複雑なM&Aの条件交渉、経営陣に対する法的観点からの戦略提案など、企業の成長に直接貢献する業務により多くの時間を割けます。定型的な作業の効率化は、法務部門が経営のパートナーとして価値を提供する強固な基盤を構築します。

⭐Yoomは法務関連の業務フローを自動化できます

法務向けの人工知能は単体でも契約書の審査や調査に役立ちますが、業務全体を見ると「ファイルの保存」「関係者への通知」「データベースへの入力」といった周辺作業が必ず発生します。
ここで活躍するのが、業務フローを自動化できる「Yoom」です。

[Yoomとは]

たとえば、OneDriveにファイルが格納されたら、AIワーカーでファイルの重要度を判別しSlackに通知するといったことも可能です。気になる方はぜひチェックしてみてくださいね👀

OneDriveにファイルが格納されたら、AIワーカーでファイルの重要度を判別しSlackに通知する

試してみる

■概要
OneDriveに保存されるファイルが増えるにつれて、その内容の確認や重要度の判断、関係者への共有といった作業が負担になっていませんか。手作業での対応は時間がかかるだけでなく、重要な情報の見落としに繋がる可能性もあります。このワークフローを活用すれば、まるで専属のOneDrive AIエージェントのように、ファイルが格納された際にAIが自動で内容を判別して要約し、Slackへ通知するため、ファイル管理に関する課題を円滑に解決します。
■このテンプレートをおすすめする方
OneDriveに保存された大量のファイルを管理し、内容の確認や共有に手間を感じている方
OneDriveと連携するAIエージェントのような仕組みで、情報共有を自動化・効率化したい方
チーム内での重要ファイルの見落としを防ぎ、迅速な情報連携を実現したい管理者の方
■このテンプレートを使うメリット
OneDriveへのファイル格納を起点に、内容の判別から通知までが自動で実行されるため、手作業での確認や共有に費やしていた時間を短縮できます。
AIがファイル内容の重要度を判断して通知するため、人為的な確認漏れや関係者への共有忘れといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
■フローボットの流れ
はじめに、OneDriveとSlackをYoomと連携します。
次に、トリガーでOneDriveを選択し、「特定フォルダ内にファイルが作成または更新されたら」というアクションを設定します。
最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、格納されたドキュメントの内容を自動で判別・要約し、通知先を選定したうえでSlackで共有するためのマニュアル（指示）を作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
OneDriveのトリガー設定では、自動化の起動対象としたいフォルダを任意で設定できます。
AIワーカーへの指示（プロンプト）は、ファイルの重要度を判別する基準や要約の形式など、業務に合わせて自由にカスタマイズが可能です。
Slackの通知先やメッセージ内容も任意で設定できます。
■注意事項
OneDrive、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください。
トリガー、各オペレーションでの取り扱い可能なファイル容量の詳細は「ファイルの容量制限について」をご参照ください。

詳細を見る  試してみる

Google スプレッドシートの情報をAIワーカーでデータ可視化に最適な形式へ変換しNotionへ登録する

試してみる

■概要
Google スプレッドシートに蓄積されたデータをNotionで管理する際、手作業でのデータ変換や転記に手間を感じていませんか。このワークフローは、そうした定型的な作業を自動化するために設計されています。Google スプレッドシートに行が追加されると、その情報をAIエージェント（AIワーカー）がデータ可視化に最適な形式へと自動で変換し、Notionのデータベースへ登録します。これにより、データ管理の効率化と正確性の向上を実現できます。
■このテンプレートをおすすめする方
Google スプレッドシートとNotionを用いており、手動でのデータ転記作業を効率化したい方
収集した情報をAIエージェントで自動的に整形し、データ可視化や分析の精度を高めたい方
部門内のデータ登録プロセスを標準化し、属人化を解消したいと考えているチームリーダーの方
■このテンプレートを使うメリット
Google スプレッドシートへのデータ追加からNotionへの登録までが自動化され、これまで手作業に費やしていた時間を他のコア業務に充てることが可能になります
AIエージェント（AIワーカー）が指示通りにデータを変換し登録するため、手作業による入力ミスやフォーマットの誤りといったヒューマンエラーを防ぎ、データの正確性を保ちます
■フローボットの流れ
はじめに、Google スプレッドシートとNotionをYoomと連携します
次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が追加されたら」というアクションを設定し、対象のシートを指定します
最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、取得したデータをNotionへ登録するために最適な形式へ変換し登録するためのマニュアル（指示）を作成します
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
Google スプレッドシートのトリガー設定では、連携の対象としたい任意のスプレッドシートIDとシート名を指定してください
AIワーカーのオペレーションでは、利用したいAIモデルを選択し、ユーザーの目的に合わせてデータをどのように変換・整形するかの指示を任意で設定してください
Notionの登録先データベースや、どのプロパティにどのデータを登録するかも任意で設定してください
■注意事項
Google スプレッドシート、NotionのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
Google スプレッドシートをアプリトリガーとして使用する際の注意事項は「【アプリトリガー】Google スプレッドシートのトリガーにおける注意事項」を参照してください。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

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🏢法務領域におけるAIの実践的な活用事例

ここでは、法務部門の日常業務の中で頻繁に発生する課題に対し、AIがどのような解決策を提供するのか、代表的な活用事例を3つピックアップして紹介します。

1.契約書の1次チェックやリスク条項の洗い出し

取引先から提示された契約書の内容を確認する作業は、法務部門にとって負担の大きい業務です。これをAIシステムで支援することで、1次チェックを効率化できます。自社の基準となるひな型とアップロードした文書をシステムが比較し、不足している条項や自社に不利な条件が含まれていないかを洗い出します。損害賠償の上限や契約解除の条件など、見落としが許されないポイントをハイライトして表示する機能も活用されています。
担当者は指摘箇所を中心に確認を進められるため、契約書全体をゼロから精査する負担を抑えつつ、重要な論点を効率的にチェックできます。

2.過去の契約書データを用いた自社ナレッジの横断検索

企業活動が長く続くと、過去に締結した膨大な契約書がファイルサーバーの中に埋もれてしまいがちです。専用のAIシステムを導入してデータを学習させることで、過去のナレッジを有効活用できます。「過去の業務委託契約で、知的財産権の帰属をどう定めたか」といった曖昧な条件でも、該当する契約書を横断的に検索します。特定の条項が過去にどう修正されたか、どのパターンの文面が多く採用されているかを的確に把握できます。
過去の対応履歴をゼロから探す手間を省き、一貫性のある法務対応を実現するためのデータベースとして機能し、組織の資産として継承できます。

3.新法対応や海外法規制の初期調査の効率化

法令の改正や事業の海外展開に伴う現地の法規制の調査は、広範な情報収集が求められる難易度の高い業務です。AIを活用すれば、対象となる法令や関連するガイドラインの膨大な文書を読み込み、自社のビジネスに影響を与える変更点を箇条書きで抽出できます。海外の法律文書を日本語に翻訳しながら要点を整理する作業も得意としています。
これにより、外部の専門家に意見を求める前の初期調査を迅速に行うことができ、社内での方針検討をスムーズに進められます。複雑な法令の全体像を短時間で掴み、的確な経営判断を下すための材料を効率的に揃えられます。

📖AIの回答精度を高めるプロンプトのコツ

対話型ツールを使用する場合、入力する指示文（プロンプト）の質が回答の精度を大きく左右します。ここでは、法務領域に特化して、システムから正確で質の高い出力を得るための具体的なプロンプトのコツを解説します。

①前提条件や目的を明確に指示する

システムに作業を依頼する際は、作業の背景や前提条件を詳しく伝えることが最も重要です。
単に「秘密保持契約書を作成して」と指示するのではなく、自社の立場や相手方の属性、契約の目的などを明示することで、システムはどの立場でリスクを回避すべきかを理解します。

【プロンプト例】

自社（委託側）が外部のフリーランスエンジニア（受託側）へシステム開発を委託する際の秘密保持契約書のドラフトを作成してください。
自社の機密情報を保護する観点を重視してください。

このように前提条件を細かく設定するほど、自社の実情に即した実務で使えるレベルの回答を得られます。

②求める出力フォーマット（箇条書き・表など）を指定する

回答の形式を具体的に指定することも、業務効率化につながる重要なコツです。
法務の調査結果を社内で共有する場合、長文テキストよりも整理された形式の方が読みやすくなります。指示通りに情報を整理して出力してくれるため、そのまま報告メールに転記できます。

【プロンプト例】

下請法における『親事業者の禁止行為』について調査してください。
調査結果は以下の項目を含む表形式で出力してください。
・禁止行為の名称
・具体的な行為の例
・該当する条文番号

このように出力フォーマットを指定することで、情報の視認性が高まり、人間が回答を再構成する手間を省けます。

③法令や業界特有の専門用語を適切に補足する

システムを使用する場合、業界特有の商慣習や自社独自の専門用語を正確に理解できないことがあります。一般的な辞書に載っていない用語や特定の法律に基づく特殊な定義を使用する際は、指示文内でその意味を補足することが有効です。

【プロンプト例】

自社SaaSの利用規約における免責条項案を作成してください。
なお、本規約における『ユーザーデータ』とは、ユーザーがシステム上にアップロードした一切の電子ファイルを指すものとします。消費者契約法第8条に違反しない内容としてください。

適用したい法令や独自の定義を正確に指定して範囲を限定することで、誤った解釈による回答を排除し精度を高めます。

🤔実際にAIを法務業務に使ってみた！実践レビュー

今回は、対話型AIを用いて法務の日常業務をどこまでこなせるかを検証しました。

契約書のチェック
法令の調査
ドラフトの作成

という3つの代表的なシチュエーションで行います。

検証1：契約書レビューの時短効果と指摘精度

取引先から提示された架空の業務委託契約書を対象に、1次チェックの精度を検証しました。
自社が委託側である前提条件を明確にし、出力形式を指定するプロンプトを使用します。

【検証プロンプト】（使用ツール：ChatGPT）

以下の契約書を審査してください。自社は委託側です。
委託側に不利な条項や不足項目をリスク順に箇条書きで抽出し、修正案を提示してください。
#業務委託契約書～

検証結果

AIは指定した「委託側の立場」という前提を正しく理解し、リスクを的確に指摘しました。
特に、提示された修正案（条文案）は、そのまま実務で使えそうなレベルの品質を維持しています。
自社独自の取引基準や業界特有の慣習までは踏み込めないものの、大まかなリスクの洗い出しには非常に有効です。最終確認を人間が行う前提であれば、簡易的なアシスタントとして十分に機能します。

検証2：判例・法令リサーチにおける回答の正確性と根拠の明示

システム開発契約における「要件定義の不備で検収拒否されたトラブル」を題材に、過去の判例調査を行います。法令用語の補足説明を指示し、出力形式を厳密に設定しました。

【検証プロンプト】（使用ツール：Claude）

システム開発契約において、要件定義の不備を理由として発注者が検収を拒否したトラブルに関する日本の裁判例を調査してください。
以下の条件で出力してください。
・関連する判例を3件挙げること
・各判例について、①事件名 ②事案概要 ③裁判所・判決日・事件番号 ④判示のポイント（発注者・受注者それぞれの主張と判断）を記載すること
・出力形式は表形式（Markdown形式の表）
でお願いします。専門用語は簡単な日本語で補足してください。

検証結果

指示通り、3件の判例が表形式で出力されました。一部の事件番号に記載漏れがあったものの、出典元を確認したところ、実在する裁判例であることが裏付けられました。
また、法令用語が非専門家にも理解できるレベルで補足されている点も特徴的です。

出力をそのまま実務に直結させるのは危険ですが、専門的な調査を開始するための「切り口」や参考情報を得る手段としては実用的です。

出典：
判例①SOFTICヤング・ゼミナール掲載資料（事件番号：平成12年（ワ）第20378号、平成13年（ワ）第1739号）
判例②経済産業省『情報システム・ソフトウェア取引トラブル事例集』（事件番号：平成12年（ワ）第23214号、平成13年（ワ）第15547 号）
判例③SOFTIC判例ゼミ2015 第4回資料（事件番号：平成25年（ネ）第3952号、平成25年（ネ）第5742号）

検証3：標準的な契約書ドラフトの自動作成と修正の負担

ゼロから秘密保持契約書（NDA）のドラフトを作成する作業を検証しました。
適用する法令や自社の立場を細かく指定し、精度の向上を図るプロンプトを使用します。

【検証プロンプト】（使用ツール：ChatGPT）

自社（開示側）と取引先（受領側）で締結する秘密保持契約書（NDA）のドラフトを作成してください。
前提条件は以下のとおりです。
・準拠法は日本法とすること
・開示側は「株式会社アルファ」、受領側は「株式会社ベータ」とすること
・個人情報保護法に基づき、情報漏洩時の報告義務とデータ消去義務の条項を必ず含めること
・契約期間終了後も一定期間、秘密保持義務が存続すること
日本語で、条文形式で出力してください。

検証結果

指示した報告義務やデータ消去義務が正しく組み込まれた、標準的な構成のドラフトが出力されました。これにより、一般的なひな型を作成する手間を大幅に省くことが可能です。
一方で、秘密情報の「除外事由」が欠落しているなど、実務上は広狭両面で不十分な構成も見受けられました。法令の細かい要件を完全に満たしている保証はないため、法務担当者による加筆修正が不可欠です。

🤖代表的な法務特化型AIとその特徴

法務領域の課題解決に特化したサービスは数多く提供されており、得意とする領域や搭載されている機能が異なります。ここでは、市場で広く活用されている代表的な法務向けAIサービスの特徴や、主な機能の違いについて順番に紹介します。

1.LegalOn：自社の法務ナレッジ活用と契約書横断検索

LegalOnは、契約審査の支援に加え、自社の法務ナレッジ活用や契約関連情報の検索・整理を支援する法務向けAIサービスです。契約書レビューでは、契約内容や当事者の立場に応じたリスク確認や修正文案の提示を行えるほか、自社の審査基準（プレイブック）を反映した運用にも対応しています。
さらに、契約ライブラリ全体の検索や、過去の契約書・類似案件の参照を通じて、過去の知見を活かしたレビューを進めやすくなります。法務業務に必要な情報を探しやすくし、担当者ごとの対応のばらつきを抑えながら、審査業務の効率化と品質向上を支援する点が特徴です。

2.LAWGUE：契約レビューの効率化と修正支援

LAWGUEは、契約書の作成からレビュー、修正までの文書業務をオンライン上で効率化できるクラウドエディタです。AIを活用した類似ドキュメント検索や不足条項の提案、表記揺れの確認、自動体裁補正などの機能を備えており、契約書レビューや修正作業の負担軽減を支援します。
また、自社のひな型や過去文書をデータベース化して活用できるため、既存の文書資産を参照しながら一貫性のある文書作成を進めやすくなります。編集履歴やコメント履歴もクラウド上で管理できるため、チーム内での共同作業やレビュー経緯の共有にも役立ちます。文書の品質向上と作業時間の短縮を両立しやすい点が特徴です。

3.FRONTEOのリーガルテックAIソリューション：膨大な文書からの重要文書発見や訴訟対応

FRONTEOのリーガルテックAIソリューションは、主に訴訟対応や不正調査における証拠発見の領域で大きな力を発揮する専門的ツールです。企業間の紛争や内部調査の際には、膨大な量のデジタルデータを短期間で精査する必要があります。
このツールは法務調査に特化した自然言語処理技術を駆使し、証拠として価値の高い重要な文書を大量のデータの中から自動的にスコアリングして抽出します。汎用的な検索システムでは見落としてしまう微妙な文脈の違いを認識し、調査範囲を効率的に絞り込みます。有事のリスク対応を迅速に行うための強力な支援システムです。

⚠️AI導入に潜むリスクと注意点

AIは強力な業務支援ツールですが、法律という厳密性が求められる分野で運用する以上、特有のリスクや注意点を十分に理解しておく必要があります。
ここでは、システムを安全かつ効果的に運用するために、導入担当者や利用者が必ず知っておくべき重要なリスクと、それに対する具体的な対策について解説します。

1⃣ハルシネーションのリスクと裏付けの重要性

生成システムを利用する上で最大の注意点は、ハルシネーション（もっともらしい嘘）と呼ばれる現象です。システムが事実とは異なる情報や、存在しない架空の法律・判例を正しい情報として生成してしまう問題です。法律実務において誤った情報を根拠に判断を下すと、法的トラブルに発展する危険性があります。
そのため、システムが提示した回答や条文、判例の出典については、必ず官公庁の公式サイトや信頼できる法律データベースなどの一次情報にあたって裏付けを行うプロセスが不可欠です。最終的な法的責任は人間が負うというルールを徹底しましょう。

【対策方法】

AIの回答をそのまま採用せず、必ず法令・判例・行政資料などの一次情報で確認する
官公庁サイトや信頼できる法律データベースを参照する運用ルールを整備する
「AIは補助ツールであり、最終判断は人間が行う」という責任分界を明確化する
重要案件では、AI生成内容を複数人でレビューするチェック体制を設ける

2⃣機密情報や個人情報の入力による情報漏洩リスク

法務部門が扱うデータには、企業の未公開情報、取引先の機密情報、従業員の個人情報など、外部に漏れてはならない機密性の高い情報が含まれます。一部のクラウド型サービスや無料の汎用AIでは、ユーザーが入力したデータをシステムの学習に利用する仕様になっている場合があります。このようなサービスに契約書をそのまま入力してしまうと、情報が外部に漏洩するリスクがあります。
導入にあたっては、入力データが学習に利用されない設定（オプトアウト）が可能なツールを選ぶなど、セキュリティ基準を厳しく設定して利用する必要があります。

【対策方法】

個人情報や機密情報を入力する前に、匿名化・マスキング処理を行う
入力データを学習に利用しない設定（オプトアウト）が可能なサービスを選定する
社内利用ガイドラインを策定し、入力禁止情報を明確化する
アクセス権限や利用ログを管理し、不正利用や誤操作を防止する
セキュリティ要件を満たした法人向けAIサービスを利用する

🖊️まとめ

本記事では、法務領域におけるAI活用の基礎知識から、実践的な活用方法、導入時の注意点までを解説しました。専門的なチェック作業や過去のデータ検索をシステムで支援することで、担当者の負担を軽減し、より戦略的な業務にリソースを集中させることができます。一方で、回答の裏付け確認や機密情報の取り扱いなど、安全に運用するためのルール作りも欠かせません。
各ツールの特徴を理解し、人間の判断とシステムの処理をうまく分担させ、自社の課題に合った運用を行うことで、組織全体の競争力向上を目指してください。

💡Yoomでできること

Yoomは、業務を自動化するハイパーオートメーションプラットフォームです。
これまで手動で利用していた各ツールをメインとした自動化フローが、直感的な操作で実現可能です。もし自動化に少しでも興味を持っていただけたなら、ぜひ登録フォームから無料登録して、Yoomによる業務効率化を体験してみてください。