AIでリーガルチェックはできる？AI Marketに寄せられた相談事例、高精度が出やすい法務分野と本当のリスク、ツールを選ぶ方法を解説！

法務部門でAIリーガルチェックの導入を検討するとき、ツールを比較しようにも、どの軸で評価すればよいか分からない。機密情報の扱いが心配で踏み出せない。社内稟議を通す根拠が揃っていない状況で具体的な方向性を探している方も多いのではないでしょうか。

AIモデル、特にLLM（大規模言語モデル）を活用したリーガルチェックは、定型的な条項確認・漏れ検知の領域では実務で即戦力になります。一方、業務文脈を踏まえた法的判断や交渉上の判断はAIの得意分野ではなく、弁護士と役割を分担する前提で運用設計することが出発点です。

この記事では、AIが何を得意とし何が限界なのかという精度の実態から、弊社AI Marketに実際に寄せられた相談事例、情報漏洩リスクへの具体的な判断基準、SaaS型・カスタム開発型の選び方、導入費用の目安、社内合意の進め方まで法務の意思決定者が判断に必要な情報を体系的に整理しています。

国内主要サービスの比較早見表もあわせて参照してください。

関連記事：「AI導入・開発事例を16業界・7職種別にご紹介！機能上の分類・特徴もわかりやすく解説」

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AIによるリーガルチェックとは？

AIによるリーガルチェックは、自然言語処理（NLP）、及びLLM（大規模言語モデル）で契約書のテキストを機械が読み取り、リスク条項の有無・表現の適否を自動的に判定する仕組みです。

契約書をデータとして取り込み、法律文書に特化した学習済みのAIモデルが各条項を解析し、「秘密保持義務の範囲が曖昧」「損害賠償の上限設定がない」といった指摘をリスト形式で出力します。

AIによるリーガルチェック技術の核心は、大量の契約書データで事前学習されたモデルが条項の文脈を理解し、業界標準的な表現と比較できる点にあります。

ただし、モデルが理解しているのはあくまでもテキストのパターンです。ビジネス上の背景や当事者間の交渉経緯まで読み取ることはできません。

この前提を正確に把握することが、AIを実務に取り入れるうえでの出発点になります。

法務担当者の工数削減ニーズがAIリーガルチェック普及を後押し

法務部門が抱える構造的な問題として、契約書の審査件数が増加する一方で人員は増えないという現実があります。

顧問弁護士に1件あたり数万〜十数万円を支払ってきたルーティン的な契約確認をAIで一次チェックできれば、法務担当者は高度な交渉・判断業務に集中できます。こうした業務の選択と集中を実現するツールとして、リーガルテック（LegalTech）市場全体が急速に拡大しています。

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実際にAI Marketにいただいたリーガルチェック・契約書確認のAI活用相談事例

AI Marketには、リーガルチェック・契約書確認の効率化を目的としたAI活用相談を多くの企業からいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. 賃貸借契約書の情報抽出と管理台帳作成
2. 契約書から特定条文を抽出する契約確認業務の自動化
3. スキャン契約書から契約日・開始日・終了日などを抽出
4. 広告コピーの景表法・薬機法チェック

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① 賃貸借契約書の情報抽出と管理台帳作成

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

賃貸借契約書の横断解析と契約台帳データ抽出｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は不動産企業として、入居者の契約書類を確認し、契約内容をシステムへ登録するための一覧表作成を効率化したいと考えていました。

対象となる書類は、各種賃貸借契約書です。契約期間、賃料、敷金、特約条項、部屋ごとの個別条件などを抽出し、旧管理会社が作成した一覧表との相違点も確認したいというご相談でした。

特に課題となっていたのは、どの書類の内容を最新情報として扱うべきかを判断する点です。

また、旧管理会社から受領するデータは形式が統一されておらず、書類が不足しているケースもあるため、契約書類から抽出した情報と既存一覧表を比較し、不一致箇所や確認が必要な項目を明確にする仕組みが求められていました。

② 契約書から特定条文を抽出する契約確認業務の自動化

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：501〜1,000人

契約書における条文分類と特定論点の自動抽出｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、契約書に含まれる複数の条文の中から、特定のテーマに該当する条文を抽出する作業を自動化したいと考えていました。

対象としていたのは、契約解除、損害賠償額の予定、精算に関する条文です。扱う契約書はおおむね類型化できる一方で、作成元の業者や契約形態によって条文の表現が異なるため、単純なキーワード検索だけでは必要な条文を正確に抽出しにくいという課題がありました。

現時点では一部項目の抽出を想定していましたが、実現性が確認できれば、抽出対象を増やすことも検討されていました。また、将来的には契約書以外の関連文書への拡張可能性も関心事項となっていました。

③ スキャン契約書から契約日・開始日・終了日などを抽出

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

スキャン契約書のOCR解析と契約管理項目の構造化抽出｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、紙でスキャンされた契約書や電子データから契約管理に必要な項目を自動抽出する仕組みを検討されていました。

必須項目として挙がっていたのは、取引先名、契約開始日、契約終了日です。加えて、契約書名、取引金額なども抽出できることが望まれていました。

スキャン画像の文字認識、契約書本文の解析、必要項目の抽出、分類結果の返却までを実現できるかが検討ポイントでした。

この相談では、紙書類と電子契約書の両方を扱えること、OCR結果の誤認識を前提に抽出精度を担保すること、項目定義に合わせて構造化データとして返却することが重要な要件となっていました。

④ 広告コピーの景表法・薬機法チェック

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

広告コピーに対する景表法・薬機法リスク判定と修正文案生成｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、広告コピー作成とリーガルチェックをAIで支援できないか検討されていました。

その中でもリーガルチェックでは、広告コピーや商品説明文に景表法・薬機法上の問題が含まれていないかを確認し、必要に応じて修正文案を提示する仕組みが求められていました。

配信タイトル、説明文、告知コピー、広告素材など、コピーライターや運用担当者による確認だけでは負荷が増える可能性があります。薬機法や景表法に抵触する可能性がある表現を検知し、数秒から数分以内に訂正候補を提示できる仕組みに関心を持たれていました。

この相談では、単に違反可能性を指摘するだけでなく、商品ジャンルや訴求内容に応じて、使用を避けるべき表現と代替表現を提示できることが重要でした。

AI Marketでは、上記のように、様々な企業からのリーガルチェック・契約書確認に関するAI活用相談を受け付けています。

生成AIツールを用いて、AI企業の選定をAIに相談するケースも増えています。しかし、実際のAI導入では、契約書や機密文書の取り扱い、既存システムとの連携、抽出精度の検証、法務・業務部門での確認フロー設計など、人が介在しないと判断が難しい要素も多く存在すると考えています。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、ヒアリングから企業選定までを支援し、実現性の高いAI導入をサポートしています。

貴社でもリーガルチェックや契約書確認業務へのAI活用をご検討中の際は、ぜひご相談ください。

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AIリーガルチェックと弁護士によるレビューは何が違う？

AIリーガルチェックが定型的な確認作業では十分な精度を発揮する一方、法的判断や業務文脈の読み込みが必要な領域では弁護士の判断には及びません。

この差を正確に理解することが、AIを実務に取り入れるうえでの判断軸になります。

関連記事：「弁護士業界のAI活用事例5選！弁護士の仕事はAIに奪われる？AIが代替できる2つのこと」

AIが得意なリーガルチェックの種類

AIリーガルチェックが高い精度を発揮するのは、条項の有無確認・表現の一貫性チェック・見落とし防止といったパターン照合的な作業です。具体的には、以下のような確認が得意とされています。

• 秘密保持条項（NDA）の有無と開示範囲の確認
• 損害賠償の上限設定の有無
• 契約期間・自動更新条項の記載確認
• 管轄裁判所の記載の有無
• 表明保証条項の標準的な表現との乖離検知

これらはパターンが比較的明確であり、大量の契約書データで学習したモデルが一定の精度で処理できます。1件あたり数時間かかる確認作業が数分で完了する場面もあり、工数削減効果が出やすい領域です。

AIが苦手なリーガルチェックの種類

一方、AIが苦手とするのは業務の文脈・業界特有のリスク・交渉の戦略的判断が絡む領域です。

たとえば、「損害賠償の上限なし」という条項でも、取引相手が大手上場企業なのか新興企業なのか、この契約が自社にとってどれほど重要かによって交渉すべきか受け入れるべきかの判断は変わります。どこまでのリスクを許容するかの判断は、現状のAIには難しいのが実情です。

また、業界慣行として広く使われている特殊な条項をAIが「リスク高」と誤判定してしまう偽陽性のケースや、巧みに表現を変えた不利な条項を見落とす偽陰性のリスクも存在します。AIはあくまでも補助ツールであり、最終判断は必ず人間が行う必要があります。

AIリーガルチェックで見落としが起きたとき責任はどこに帰属するか

AIリーガルチェックツールが見落としを起こしても、法的責任は利用企業（ご自身の会社）にあります。主要なリーガルチェックAIサービスの利用規約では、ほぼ例外なく「AIの出力結果はあくまでも参考情報であり、最終判断はユーザーが行うものとする」旨の免責条項が設けられています。

AIリーガルチェックは一次チェックの補助ツールとして位置づけ、重要契約については人間による最終確認を必ず挟む運用設計を徹底することが、リスク管理の基本です。

AIリーガルチェックを導入してセキュリティは大丈夫？

取引先名・契約金額・独自の取引条件など、企業秘密に直結する情報がテキストデータとして外部サービスに送信されることへのリスクは正確に把握しておく必要があります。正しく理解すれば使える条件は明確になります。

入力した契約書データがAIの学習に使われるかどうかの確認方法

前提として、一般公開されているAIチャットサービス（ChatGPTの無料版など）に契約書を貼り付けることは、企業の法務業務では原則として避けるべきです。入力データが学習に利用される可能性があることに加え、データの保存・管理ポリシーが企業用途向けに設計されていないためです。

一方、エンタープライズ向けに設計されたリーガルチェックAIサービスや、主要LLMベンダーのエンタープライズ契約では入力データの学習利用をオフにするオプトアウトオプションが提供されています。確認すべきポイントは次の通りです。

• サービスのデータポリシー・利用規約に学習利用の有無が明記されているか
• エンタープライズ契約または法人向けプランで、データ利用制限が書面で保証されているか
• 問い合わせ窓口で「入力データを学習に使用しないことを書面で保証できるか」と直接確認できるか

上記の確認が取れない場合、そのサービスへの機密情報の入力は見送ることを強くお勧めします。

AIリーガルチェックツールを選ぶときにセキュリティ面で確認すべき項目

ベンダー選定時のセキュリティチェックリストとして、以下の項目を確認してください。自社の情報セキュリティポリシーと照らし合わせながら使える項目です。

• ISO/IEC 27001認証（ISMS）の取得有無
• 国内データセンターでのデータ保管か否か（海外サーバーの場合、準拠法の違いによるリスクあり）
• データの保存期間と処理後の削除ポリシー
• アクセスログ管理と不正アクセス時の通知体制
• ベンダーとのNDA（秘密保持契約）締結の可否
• ペネトレーションテスト（外部からの侵入テスト）の実施実績

セキュリティ要件の確認は、ベンダーのWebサイトだけでは判断しきれないことが多く、担当者への直接ヒアリングが必要です。

AI Marketでは、機密情報を含む内容でも人間のコンサルタントが直接ヒアリングを行うため、セキュリティ要件を踏まえたベンダー選定の条件整理を安心して依頼いただけます。相談内容は利用規約に基づき秘密情報として管理されており、必要に応じてNDA締結の相談にも対応しています。

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SaaSツール型とカスタム開発型のどちらが自社法務部門に合う？

AIリーガルチェックの導入には、大きく「既存のSaaSツールを導入する」「自社向けにシステムをカスタム開発する」の2つのアプローチがあります。

どちらが優れているという話ではなく、自社の契約書の特性・社内体制・予算・スピード感によって答えが変わります。判断の基準を整理しておきましょう。

SaaSツール型のAIリーガルチェックサービスが向いている企業の条件

SaaS型のリーガルチェックサービスは、業界標準的な契約書類型（秘密保持契約・業務委託契約・売買基本契約など）を中心に扱う企業に向いています。以下の条件に当てはまる場合は、SaaS型から検討を始めるのが現実的です。

• 契約書類型が標準的で高度なカスタマイズが不要
• 導入までのスピードを重視している（数日〜数週間で利用開始可能）
• 月額数万〜数十万円のランニングコストで予算を組みたい
• まず試験的に導入して効果を確かめたい（PoC段階）

ただし、SaaS型には対応できる契約書の種類や言語に制約がある場合が多く、業界特有の専門条項への対応が限定的なこともあります。まずSaaS型で始め、必要に応じてカスタム開発へ移行するステップアプローチも現実的な選択肢です。

カスタム開発型のAIリーガルチェックが向いている企業の条件

カスタム開発型は、既存のSaaSでは対応できない自社固有の要件がある場合に選択します。以下の条件に複数当てはまる場合はカスタム開発の検討が視野に入ります。

• 業種特有の契約書（金融・建設・医療など）が多く、標準ツールでは精度が出ない
• 社内システム（契約管理・法務システム）との連携が必須
• 社内データを使った独自学習（ファインチューニング）で精度を高めたい
• 大規模な法務部門があり、中長期的なコスト削減を目指している

ただし、デメリットとして以下が必要になります。

• 開発期間（3ヶ月〜1年以上）
• 初期コスト（数百万〜数千万円）
• 要件定義の段階から専門知識
• 導入後の保守・運用体制の整備

どちらが自社に合うか判断しにくい場合、AI MarketではSaaS・カスタム開発の両方のAI企業を紹介できます。要件ヒアリングを通じて、自社の状況に合った導入形態から提案を受けることが可能です。

関連記事：「AI開発・生成AIシステム開発・導入の費用相場は？期間も含めて徹底解説！」

AIリーガルチェックツール・サービスを選ぶときの比較方法は？

AIリーガルチェックサービスは近年急速に増えており、営業担当者の説明だけを聞いていると、自社に合わないツールを選んでしまうリスクがあります。

まず自社の比較軸を固めておくことが、選定ミスを防ぐ最初のステップです。

AIリーガルチェックツールを比較するときに優先して確認すべき5つの軸

ツール選定で確認すべき軸を5つに絞ります。この軸をもとに比較表を作ると複数ツールの評価が整理しやすくなります。

デモ環境を使った実際の契約書での試用を必ず実施することをお勧めします。説明資料やデモ動画だけでは分からない使い勝手や精度の実態は、実際に自社の契約書を使って試してみることでしか確認できません。

国産AIリーガルチェックサービスと海外サービスの違い

日本語の契約書・日本法（民法・商法・労働関連法規等）への対応という観点では、国産AIリーガルチェックサービスのほうが有利なケースが多いです。日本語特有の表現の揺れ（「甲」「乙」の入れ替え、条番号の形式など）や、日本法の判例・実務慣行を踏まえた判定は、日本語データを中心に学習した国産モデルが強みを持ちます。

一方、海外サービスは英文契約書への対応力が高く、グローバルに展開する企業での英文契約レビューには有効です。また、OpenAIやGoogleの大規模モデルをベースにした国産サービスも増えており、「日本法対応 × 最新LLM性能」を組み合わせた製品も登場しています。

自社の契約書の言語構成（国内のみ・英文混在・英文中心）を確認したうえで、適したカテゴリを絞り込むと選定が効率化できます。

自社の要件に合ったリーガルチェックAIサービスを効率よく比較したい場合、AI Marketでは独自の審査基準を通過したAI企業の中から法務・LLM領域の企業を厳選して紹介しています。複数社への問い合わせを個別に行う手間を大幅に省けます。

国内主要AIリーガルチェックサービスの特徴と向いている企業規模：比較早見表

国内で広く使われているAIリーガルチェックサービスを6つ取り上げ、特徴・対象規模・料金感を整理しました。

料金は各社の公開情報をもとにした目安であり、プランや規模によって変動します。導入前には必ず各社への問い合わせで最新情報を確認してください。

無料トライアルまたはデモ利用を提供しているサービスが多く、自社の契約書を実際に試してから比較することをお勧めします。カスタム開発型や業種特化型のサービスについては、要件ヒアリングを通じた個別提案が必要です。

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AIによるリーガルチェックを企業導入する際の進め方は？

ツールへの確信が持てても、社内合意なしには導入は前に進みません。経営層・情報システム部門・現場の法務メンバーは、それぞれ説明すべき論点が異なります。それぞれへの対応を整理しておきましょう。

経営層・CFOを説得するためのROI説明の組み立て方

経営層・CFOへの説明では、コスト削減効果の定量化が最も効果的です。以下の試算フレームに自社の数値を当てはめてみてください。

上記合計と導入コスト（年換算）を比較して、ROIを算出します。ポイントは「削減効果」だけでなく「リスク回避効果」も加えることです。

「見落としによる契約トラブルが1件でも防げれば、解決コスト・訴訟リスクと比較して投資は十分に回収できる」という論点は、TCOの観点から説得力があります。

現場の法務メンバーの不安を解消する伝え方

現場の法務担当者が抱える懸念として多いのは、「AIに仕事を奪われる」「AIのミスの責任を取らされる」という不安です。最も重要なのは、AIは代替ではなく補助という位置づけを明確にすることです。

最終判断は必ず人間が行うヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-loop）の重要性を具体的に伝えることが有効です。

また、全社一斉導入でなく、小規模なPoCから始めることで「実際に使ってみると意外と使いやすい」という体験を積んでもらうことが現場の抵抗感を解消する最も現実的な方法です。

要件整理の段階からAIコンサルタントに相談することで、稟議に必要な情報（費用帯・期間・セキュリティ要件・導入事例）をまとめて整理できる場合があります。AI Marketでは「何も決まっていない段階からのヒアリング」に対応しており、情報収集と同時に要件の言語化を支援しています。

AIによるリーガルチェックについてよくある質問まとめ

まとめ

AIリーガルチェックの導入判断を具体的に進めるために精度の実態・セキュリティの確認項目・ツールの比較軸・費用の目安・社内合意の進め方の情報が揃うことで、ベンダーとの初回商談や社内稟議に必要な準備が整います。

ただし、自社の契約書類型・既存システムとの連携要件・セキュリティポリシーに照らして最適なツールを絞り込む段階では一般的な情報だけでは判断しきれない場面が出てきます。

どのツールが自社の要件に合うか、SaaS型とカスタム開発型のどちらを選ぶべきか、セキュリティ要件を満たすベンダーをどう特定するか具体的な判断が必要になったときは、AI導入の支援実績を持つ専門家に相談することが遠回りを防ぐ現実的な手段です。

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