法務AIの最前線と可能性！活用例とプロンプト活用法

法務ネタ

2025.09.18

LAWGUE編集部

現代の企業法務において、AIの導入は避けては通れないトピックです。

この記事では、法務AIがもたらす多岐にわたるメリットから、導入時に考慮すべき注意点、そしてAI時代に法務担当者に求められる新たなスキルまでを網羅的に解説します。

法務業務にAIを導入するかお悩みなら、ぜひ参考にしてください。

法務AIとは

法務AIとは、AI技術を法務業務に応用したものです。2020年前後からリーガルテックの発展とともに急速に進化してきました。特に契約書レビューの分野で発展を遂げ、ChatGPTの登場を皮切りに、2023年からは生成AIを活用した法務業務の効率化や高品質な法的サービスの提供を可能にしています。

法務業務におけるAIの活用の主要領域として、以下のものなどがあります。

契約書作成・レビュー支援
法的調査・判例分析
コンプライアンス管理
訴訟リスク予測

法務AIの基本機能と特徴

法務AIの基盤となるのは、自然言語処理（NLP）や機械学習といったAI技術です。

まず、「自然言語処理」によって、人間が日常的に使用する日本語や英語などのテキストデータ（契約書や法律文書など）の意味を解析し、情報を抽出・処理することができます。

そして、「機械学習」によって、大量のデータから規則性や関係性を見つけ出し、AIが自ら学習して判断できるようになります。

従来の法務業務は、弁護士や企業法務部員といった専門家による属人的な対応が中心でした。しかし、法務AIはこれらの定型的な作業を高速かつ正確に処理することで、業務の効率化と人的ミスの低減が可能になります。

法務分野で活用されるAIの種類

法務分野では、以下のように、特定の業務に特化したAIツールが活用されています。

契約書分析AI
大量の契約書データを学習し、条項の抽出、リスクの特定、抜け漏れのチェック、類似契約との比較などを自動で行います。

このAIの得意分野は定型的な契約書のレビューや形式的なエラーの検出を大量に処理することですが、新しいパターンや例外的な処理、文言の解釈が必要な場面については、限界があります。
法的調査AI
判例、法令、学術論文などの膨大な法的情報を高速で検索・分析し、関連性の高い情報を提示します。

得意分野は情報収集と整理ですが、法的判断の根拠となる詳細な論理構成や微妙なニュアンスの理解には人間の専門知識が必要です。
コンプライアンス管理AI
企業内外の規程や法令を学習し、コンプライアンス違反のリスクを検知したり、従業員の行動がガイドラインに準拠しているかを監視したりします。

得意分野は規則性に基づいた監視とアラートですが、倫理的な判断やグレーゾーンの事案には人間の介入が不可欠となります。

AIが変える法務業務

AIによって変革される法務業務の全体像は、以下のとおりです。

契約書作成・レビューの自動化・効率化
法的調査・判例分析の高速化・高精度化
コンプライアンスリスクの自動検知とリアルタイムモニタリング
法的文書作成支援と要約機能の活用
事業・取引理解の深化と知識補完

従来の業務フローでは、契約書の作成から締結、法的調査、コンプライアンス管理に至るまで、各段階で手作業や属人的な知識・経験に大きく依存していました。しかし、AI導入後は、これらの定型的な作業をAIが担い、法務担当者はAIが抽出した情報を基に最終確認や高度な判断、交渉といった人間にしかできない領域に集中できるようになります。

契約書レビューの効率化

AIによる契約書レビューのプロセスとして、まずAIが契約書案を自動で解析し、文言の整合性、リスク条項、必須項目の漏れなどを瞬時に検出します。

AIにもさまざまあり、それぞれ得意分野が異なります。
ルールベースAIは、特定の条文や文言が正しく入っているかを厳密にチェックするものです。
機械学習AIは多くのデータからパターンを見つけ、曖昧な表現や文脈をチェックします。
生成AIは、文脈に応じて適切な単語を予測・選択し、契約の改訂案や提案文を作成することができるものです。
これらのAIを組み合わせて活用することにより、契約書レビューをより正確に、より早くおこなうことが可能になります。

効率化の事例として、従来数日を要していた契約書の初回レビューが、AI導入により大幅に短縮され、人によるチェックの負担が減少したという企業は少なくありません。

法的調査のスピードアップ

AIは、膨大な判例・法令データベースから必要な情報を瞬時に抽出し、関連性の高い参考文献を自動的に選別します。AIのセマンティック検索により、法務担当者は、単語の一致のみならず、文脈を考慮した調査が可能となり、探している情報を効率的に見つけ出せるようになります。

また、AIは、法改正情報をリアルタイムで追跡し、その影響を分析したり、業界特有の規制や判例を横断的に分析したりすることも可能です。

ただし、AIの回答には、事実に基づかない情報をあたかも真実かのように生成してしまう現象（ハルシネーション）があるため注意してください。

コンプライアンス管理の強化

AIは、企業内の法令違反のリスクを自動で検出し、組織全体のガバナンス体制を強化します。具体的には、通話記録、メール履歴、チャット、日報などの膨大なデータを効率的に解析し、過去の違反事例を学習することで、コンプライアンス違反の潜在的な兆候やリスクの高い取引やコミュニケーションを迅速に特定できます。

リアルタイムモニタリングは、AIエンジンが企業データを常時監視し、異常を検知した際には即座に担当者へアラートを送信するという仕組みです。

導入効果としては、手作業によるチェックに比べてコストが削減され、チェックの精度が向上することで法令違反のリスクが低減します。また、リアルタイムでの解析結果に基づき迅速な対応が可能となり、企業価値を高め、市場での競争力を強化できます。

AIの導入メリット

法務AIを導入する主要なメリットとして、以下のようなものがあります。

業務時間の大幅削減
人的ミスの低減
過去のデータ分析に基づき、客観的で実証的なリスク判断ができる
限られた法務人材で、より多くの業務に対応できる
外部弁護士への依頼や人件費を最適化する

これらにより、法務部門を悩ませている、「業務効率化」・「人手不足」・「リスク予防」といった課題解決に繋がります。

①業務時間の大幅削減

法務AIの導入により、契約書作成、レビュー業務、リーガルリサーチなど数日かかるような業務でも一日で完了するといった劇的な時間削減が期待できます。

カナダに本社を置く情報サービス・メディアThomson Reuters（トムソン・ロイター）の弁護士を対象とした調査では、法律実務におけるAI活用で、週約4時間の削減が可能と考えられていることがわかっています。これは、年間にすると約200時間相当です。

法務AIの導入によって質を維持しながら削減された時間は、法務担当者がより専門性の高い業務や戦略的な業務に集中するために活用できます。

出典：Thomson Reuters 「Making the most of AI’s potential time savings for corporatecounsel」
https://www.thomsonreuters.com/en-us/posts/corporates/lawyers-ai-time-savings/

②人的ミスの低減

法務業務において人的ミスは、企業の信用失墜、巨額な損害賠償、さらには事業停止といった重大な法的リスクを招く可能性があります。特に契約書レビューでは、条項の抜け漏れ、誤字脱字、数値誤記、不適切な文言の使用などが致命的な結果につながりかねません。

AIの導入で、膨大な契約書や法的文書を高速かつ正確に解析し、設定された基準に基づき、抜け漏れや不備、リスク条項などを自動で検出できます。これにより、反復的で定型的な作業における確認漏れを防ぎ、属人的な能力や経験値に依存しない、一定水準の品質を保った法務業務の遂行が可能となります。

導入時の注意点

法務AIの導入の効果を最大限に引き出し、リスクを回避するためには、以下の点に注意する必要があります。

AIが不得意な領域や判断できない範囲を理解する
AIの出力に基づく最終的な法的責任の所在を明確にしておく
法的知識の継続的な更新と精度向上
個人情報や機密情報の保護の観点から、AIに与えるインプット情報の範囲を明確にしておく

AIの限界を理解する

非定型的な事案や、複雑な法解釈、特定の文脈を考慮した例外的な判断などはAIが不得意とする領域です。AIは学習したデータに基づきパターン認識や予測を行うため、前例のない状況や、創造性が求められる場面では、強みを活かせられません。

人間が判断する必要があるケースの見極め方としては、以下のような具体例が挙げられます。

個別具体的な事情の考慮
AIは、個々の事案が持つ特有の背景や人間関係、当事者の意図といった微妙な要素を正確に把握することはできません。そのため、このような点を配慮するためには、人間の判断が介入する必要があります。
法的見解の妥当性評価
AIが生成した法的見解や契約条項などには、「幻覚（ハルシネーション）」と呼ばれる誤情報生成のリスクがあるため、最終的には法務担当者が、情報源の裏付けといった検証を行う必要があります。
戦略的な意思決定
法務部門が企業の経営戦略にかかわる際に行う、ビジネス上のリスクとリターン、市場の動向、企業のブランドイメージなどの多角的な視点による判断は、AIではなく人間が担うべき領域です。

法的責任の所在を確認する

原則として法的責任が帰属するのはAIではなく、AIが生成した内容を最終的に承認し、業務に利用した人間（企業、法務担当者）です。なぜなら、AIはツールであり、その出力結果はあくまで参考情報に過ぎず、法的判断を下す主体とはみなされないためです。

ただし、以下の点には注意が必要です。

免責条項によるAI提供事業者への責任追及の制限がある
AI提供事業者との契約には、債務不履行または不法行為に基づく損害賠償責任の全部または一部を免責する条項が含まれていることが一般的です。このような免責条項により、提供事業者側に故意や重過失がある場合を除いて、責任追及はできません。
責任範囲の明確化にする
入力プロンプトに顧客情報や未公開データなどの機密情報が含まれる場合、学習データとして情報が利用される可能性があります。対策として、学習データとしての利用を制限するオプションを活用したり、入力禁止ワードやカテゴリを定めたりすることが考えられます。

また、個人情報保護法との関係では、個人データの第三者提供に該当しないよう、AIサービス提供者との間で入力されたデータの利用目的や範囲について明確な契約を締結しておくことも重要です。

効果的なプロンプト術

法務業務に特化したAIプロンプトを作成する際には、指示内容や目的を明確にすることや、前提条件・背景情報を設定することを意識することで、法的正確性と実用性を両立させることが重要です。

法務向けプロンプトの作り方

法的正確性を確保し、法務業務に特化したプロンプトを作成するためには、以下の4つの基本構成要素を意識したフレームワークとステップが有効です。

目的の明確化
プロンプトで何を達成したいか、つまりAIに「何をしてほしいか」を具体的に伝えます。
（例：契約書のリスク洗い出し、判例の要約、メリット・デメリットの抽出など）
出力の期待定義
AIの出力形式、粒度、文体などを具体的に設計し、回答の長さ、専門性レベル、使用言語など、AIの回答に具体的な制限や条件を課します。
（例：箇条書き、200字以内、ですます調など）
コンテキストの提示
必要な前提条件、参照データ、AIに与える役割などを提示します。
（例：当社は売主、関連法令は〇〇法など）
テストと評価
作成したプロンプトでAIの出力を生成し、意図どおりの結果が得られるか検証します。
改善と共有
評価結果に基づきプロンプトを改善し、必要に応じてテンプレート化してナレッジとして共有します。特に、多段階プロンプトの手法を導入すれば、分析の一貫性と品質向上を図ることが可能です。

契約書分析のプロンプト例

ここでは契約書分析に効果的なプロンプト例を3つご紹介します。

プロンプト例1：リスクレビュー
以下のシステム開発委託契約について、当社（発注者）にとってのリスクを次の4つの観点で評価し、総合リスク評価、主要リスク3点、推奨修正案、IT専門弁護士相談の要否をまとめてください。

[ここに契約書本文を貼る]

目的：発注者の立場から契約のリスクを網羅的に洗い出し、具体的な修正案と専門家相談の要否を得る。
効果：契約書レビューの初期段階で重要なリスクと対応策の方向性を迅速に把握できる。

プロンプト例2：条項ごとの問題点と改善案
以下の契約書をレビューし、当社（委託者）が重要視する秘密保持義務の範囲、支払条件、契約解除条件について、条項ごとの問題点と改善案を箇条書きで教えてください。

[ここに契約書本文を貼る]

目的：特定の重要項目に焦点を当て、当社の立場からの問題点と具体的な修正案を得る。
効果：契約交渉において、自社に有利な条件を引き出すための準備を効率的に行える。

プロンプト例3：特定条項の要約とリスク評価
以下の契約書から解除条項のみを抜き出し、200字以内に要約してください。条項の趣旨と当社にとってのリスクもあわせてコメントしてください。

[ここに契約書本文を貼る]

目的：特定の重要条項（ここでは解除条項）に絞り込み、その内容を簡潔に要約しつつ、関連するリスクを明確にする。
効果：契約終了時や紛争発生時の対応を検討する際に、必要な情報を効率的に得られる。

AI時代の法務の役割

AIの導入により法務部門の役割は大きく変化し、AIの機能を最大限に活用した上で、以下のように、より高度で戦略的な価値を生み出す能力・スキルが求められるようになります。

単純作業から解放され、経営層への法的リスク予測や戦略的なアドバイスができる能力
過去データに基づく予測分析により、潜在的リスクを早期に検知し対策を講じる能力
法務の知見を活かし、新しい事業や取引の法的側面をリードするスキル
AIを活用し、より包括的かつ効率的なコンプライアンス体制を構築するスキル

人間ならではの判断領域

AIはデータ処理や定型業務の効率化に優れますが、人間ならではの複雑な法的判断や倫理的価値判断、社会的規範への配慮はできません。 AIは学習データに基づき最適解を提示してくれますが、最終的な「判断」を下すのは人間の役割です。

例えば、新しいビジネスモデルの法的リスク評価では、将来的な規制動向や社会の変化を予測する人間の洞察が必要でしょう。また、紛争解決においては、当事者の感情を汲み取り、人間関係の修復まで見据えた和解案提案はAIには困難です。さらに、企業倫理綱領の策定や浸透は、人間の信念とリーダーシップなしには実現できません。

求められる新たなスキル

AI時代において、法務担当者には従来の法的知識に加えAIを最大限に活用するためには、以下のような新たなスキルがより重要になります。

AIリテラシー
AIの基本的な仕組み、操作方法、導入・運用のベストプラクティスを理解し、生成AIを効果的に使いこなすスキル
データ解析能力
AIが提示する膨大なデータから意味のある洞察を引き出し、法的判断や戦略的な意思決定につなげるスキル
クリティカルシンキング（批判的思考力）
AIが生成する情報を鵜呑みにせず、情報の妥当性や信頼性を批判的に評価し、自身の専門知識に基づいて最終的な判断を下す能力
コミュニケーション能力
経営層や他部署、外部の関係者と円滑に連携し、複雑な法的問題を分かりやすく説明し、合意形成を図る能力

また、リーガルテックリテラシー向上には、専門セミナーやウェビナー、オンラインコースで知識を習得し、業界レポートで最新動向を把握することが有効です。また、実際に法務AIツールを試用して実践的なスキルを磨き、社内勉強会で知識を共有することで、組織全体のAIリテラシーを高められます。