L1法律・法務系士業1〜9名
法律・法務系事務所A（従業員1〜9名規模）
契約書レビュー・契約管理／LegalOn Technologies（LegalOn）
レビュー作業時間を5時間から10分に短縮※母数規模の記載なし（参考値）
CASE DATABASE
生成AI導入事例データベース
収録49件（うち企業自身の公表・第三者報道 10件、分母つき成果数値あり 25件）。 すべての事例に出典リンクとエビデンスバッジを付けています。ベンダー公表のみの事例（L1）は 企業名を匿名化して掲載しています。
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L1法律・法務系士業1〜9名
法律・法務系事務所B（従業員1〜9名規模）
契約書レビュー・契約管理／LegalOn Technologies（LegalForce）
レビュー作業時間を4〜5割削減（月間40〜50件の契約書レビュー）分母: 月間40〜50件の契約書レビュー
L1法律・法務系士業1〜9名
法律・法務系事務所C（従業員1〜9名規模）
契約書レビュー・契約管理／LegalOn Technologies（LegalForce）
契約書レビュー時間が1件あたり2時間から30分程度へ（約4分の1に短縮）、早いものは数分でファーストレビュー※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス10〜49名
一般企業バックオフィス部門A（従業員10〜49名規模）
契約書レビュー・契約管理／LegalOn Technologies（LegalForce）
契約審査にかかる時間が半減（年20〜30件の契約審査）分母: 年20〜30件の契約審査
L1法律・法務系士業1〜9名
法律・法務系事務所D（従業員1〜9名規模）
契約書レビュー・契約管理／GVA TECH（GVA assist、現OLGA）
30%の業務効率化を実現（従来の契約書業務比）※母数規模の記載なし（参考値）
L1法律・法務系士業1〜9名
法律・法務系事務所E（従業員1〜9名規模）
契約書レビュー・契約管理／GVA TECH（GVA assist、現OLGA）
パートナー・アソシエイト間の指示出しがスムーズになり、アソシエイトが自己解決できる環境が構築され、レビューの方向性の一貫性が確保された。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門B（従業員1,000名以上規模）
契約書レビュー・契約管理／MNTSQ（MNTSQ CLM）
契約審査業務（法務業務全体の20%相当）の負荷を40%削減分母: 年約3,000件の契約相談・法務担当約20名
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門C（規模非公表）
契約書レビュー・契約管理／Hubble
手続き的作業の時間を約62%削減、契約1件あたりの平均ワークフロー時間を44分から17分に短縮（年間数千件の契約書業務）分母: 年間数千件の契約書業務
L1会計・労務系士業1〜9名
会計・労務系事務所A（従業員1〜9名規模）
経理・記帳・経費の自動化／freee（クラウド会計・自動仕訳）
法人決算申告時間を7〜8時間から2時間に短縮、月次決算作業時間を約50%削減分母: 2名体制の事務所の法人決算申告
L1会計・労務系士業10〜49名
会計・労務系事務所B（従業員10〜49名規模）
経理・記帳・経費の自動化／freee（クラウド会計）
紙資料の手入力から脱却して時間とコストを削減し、2021年にfreee専門の経理代行会社を設立するなど新サービス化を実現した。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1会計・労務系士業10〜49名
会計・労務系事務所C（従業員10〜49名規模）
経理・記帳・経費の自動化／マネーフォワード（マネーフォワード クラウド会計・STREAMED・Manageboard）
残業時間を約90%削減し平均9時間へ短縮、記帳時間を最短15分に短縮、月次決算を10日短縮分母: 職員40名以上・繁忙期平均残業90時間超の事務所
L1会計・労務系士業10〜49名
会計・労務系事務所D（従業員10〜49名規模）
書類・規程・文書作成／デジライズ（生成AI導入研修・ChatGPT活用支援）
コラム制作時間が約1/4に短縮※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業1〜9名
会計・労務系事務所E（従業員1〜9名規模）
書類・規程・文書作成／KiteRa（KiteRa Pro）
作業時間40%以上削減※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門D（従業員1,000名以上規模）
経理・記帳・経費の自動化／TOKIUM（TOKIUM経費精算）
全社で年間15,000時間を削減、現金精算件数が約3分の1に減少、月間領収書約5,000枚が10分の1以下に分母: 全社約3,300名・月間領収書約5,000枚
L1一般企業バックオフィス300〜999名
一般企業バックオフィス部門E（従業員300〜999名規模）
経理・記帳・経費の自動化／TOKIUM（TOKIUMインボイス・TOKIUMアシスタント）
月200時間の手作業をゼロへ（月約3,000行の請求書明細のデータ化）分母: 月約3,000行の請求書明細
L1一般企業バックオフィス50〜299名
一般企業バックオフィス部門F（従業員50〜299名規模）
経理・記帳・経費の自動化／LayerX（バクラク請求書受取）
請求書処理業務の工数を50%以上削減（月間約300枚の請求書）分母: 月間約300枚の請求書
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門G（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／ファーストアカウンティング（経理AIエージェント・共同開発）
1件あたり4〜5分の処理を自動化、月10,000件規模で年間約1万時間の削減効果が期待、正答率93.3%（LLM単体53.3%比）分母: 月10,000件規模の経費精算
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門H（従業員1,000名以上規模）
問い合わせ対応・チャットボット／HiTTO（マネーフォワードグループ・社内向けAIチャットボット）
問い合わせ件数70%削減、対応工数を1日6.25時間・月187.5時間削減、回答精度90%以上分母: 1日約250件の問い合わせ
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門I（規模非公表）
問い合わせ対応・チャットボット／PKSHA Technology（PKSHA ChatAgent）
月間問い合わせが2,200件から1,300件に減少（前年比40%減）、応答率75%目標を達成分母: 月2,200件の社内問い合わせ
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門J（規模非公表）
議事録・会議記録／エピックベース（スマート書記、現Otolio）
議事録作成時間を50%削減（3〜6時間が1.5〜3時間に）、文字起こしツール単体利用と比較しても25%削減分母: 月約24時間分の経営会議議事録作成
L2一般企業バックオフィス1,000名以上
パナソニック コネクト株式会社
その他・複合／自社開発「ConnectAI」（OpenAI・Google・AnthropicのLLMを活用したAIアシスタント）
2024年の業務時間削減効果44.8万時間（前年比2.4倍）、利用回数240万回、1回あたり削減時間28分、月間ユニークユーザー率49.1%分母: 国内社員約11,600人
L3一般企業バックオフィス1,000名以上
日清食品グループ（日清食品ホールディングス）
その他・複合／自社開発「NISSIN AI-chat」（GPT-4oベース）＋Microsoft（Microsoft 365 Copilot）
Microsoft 365 Copilotで1人あたり年間79.4時間・年間182,620円相当を削減。ライセンス料年間46,440円/人に対し費用対効果3.9倍、月間利用率85%分母: ライセンス付与約1,700人での効果検証
L3一般企業バックオフィス規模非公表
日本ペイントホールディングス株式会社（法務部）
契約書レビュー・契約管理／自社内専用生成AI「NP ASSISTANT」＋法務チャットボット
約70%の社員がNP ASSISTANTを利用するに至った（時間削減の数値なし）※母数規模の記載なし（参考値）
L3法律・法務系士業規模非公表
西村あさひ法律事務所・外国法共同事業
文書検索・リサーチ・ナレッジ／複数ツール併用（「ベスト・オブ・ブリード」方針。具体的なベンダー名は非開示）
情報検索の効率化、文書要約の迅速化、クライアント報告資料の叩き台作成で実績。利用者としての品質向上とAI法務の専門家としての助言の両面を志向。※定性成果のみ（数値公表なし）
L2会計・労務系士業規模非公表
辻・本郷グループ（辻・本郷 税理士法人／辻・本郷 ITコンサルティング株式会社）
その他・複合／自社構築（生成AIを核とする次世代業務基盤。ベンダー名の記載なし）
定型業務の自動化によるスタッフ工数削減、申告業務の品質向上と知識のばらつき抑制を目標に「AI活用プロジェクト(TH-AI)」を2026年5月に本格始動（成果数値は未公表の始動段階）。※定性成果のみ（数値公表なし）
L3会計・労務系士業規模非公表
社会保険労務士法人Next Partners
書類・規程・文書作成／OpenAI（ChatGPT）＋Python活用
就業規則修正が「約8割の精度」で自動化可能（削減時間の数値はなし）※母数規模の記載なし（参考値）
L2会計・労務系士業1〜9名
海老名佑介税理士事務所
経理・記帳・経費の自動化／株式会社クラビス（STREAMED）＋ScanSnap iX100＋クラウド会計
「手入力した場合の1/10くらいのスピード」（筆者自身による推定値）※母数規模の記載なし（参考値）
L2法律・法務系士業1〜9名
ごとう行政書士事務所
書類・規程・文書作成／Anthropic（Claude Chat/Cowork/Code）、OpenAI（ChatGPT・Codex）、Google（Gemini・NotebookLM）
AIを「事務所の中核」に据え、複数人分に近い業務効率化と資料作成時間の大幅削減、業務の仕組み化による品質安定化を実現したと自ら公表。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1会計・労務系士業50〜299名
会計・労務系事務所F（従業員50〜299名規模）
経理・記帳・経費の自動化／株式会社クラビス（STREAMED）※マネーフォワード クラウド パートナー事例
手入力による記帳代行と比べて「3分の1、ものによっては10分の1程度の負荷」で完了※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門K（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／ファーストアカウンティング株式会社（Remota）
紙の会計台紙件数を78万件（2015年）から21万件（27%）まで削減（電子化施策全体の実績）分母: 年78万件（2015年）の紙会計台紙
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所G（規模非公表）
議事録・会議記録／エピックベース（スマート書記／現Otolio）
議事録作成時間を約70%削減（従来は会議時間の3〜4倍を要していた）。会議中のメモ・音声聞き直し作業がゼロに※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス300〜999名
一般企業バックオフィス部門L（従業員300〜999名規模）
問い合わせ対応・チャットボット／HiTTO株式会社（HiTTO）
導入前は基本的な問い合わせ電話が1日2〜3件・対応5〜10分/件→導入後は基本的な質問が明らかに減少（削減率の公表なし）分母: 1日2〜3件の基本的な問い合わせ電話
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門M（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／株式会社invox（invox受取請求書）
月次決算が6営業日短縮、請求書処理の業務時間を約4割削減※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス300〜999名
一般企業バックオフィス部門N（従業員300〜999名規模）
経理・記帳・経費の自動化／OBC（勘定奉行クラウド）
起票時間を約50%削減、10日以上かかっていた月次決算を5日間に短縮分母: 従業員300名規模の経理部門
L2会計・労務系士業規模非公表
セブンリッチグループ（セブンセンス税理士法人系）
経理・記帳・経費の自動化／自社開発（Tax QA bot／AI-OCR仕訳ツール／社内規定検索ボット、Google File Search等を活用）
AI-OCR仕訳: 1営業日かかっていた作業が30分に短縮（現在20社で運用中）。Tax QA bot: リリース後1ヶ月で約400件の質問に対応分母: 顧問先20社の記帳（1社あたり1営業日→30分）
L1一般企業バックオフィス10〜49名
一般企業バックオフィス部門O（従業員10〜49名規模）
経理・記帳・経費の自動化／OBC（勘定奉行クラウド）
月40時間の経理作業時間を削減、税理士チェックの待機時間ゼロに分母: 従業員25名の建設業の経理
L1その他50〜299名
その他業種A（従業員50〜299名規模）
議事録・会議記録／Notta株式会社（Notta）※大塚商会経由で導入
議事録・報告書作成が30分から最短5分に短縮（全国268名で利用）分母: 全国268名で利用
L1製造50〜299名
製造業A（従業員50〜299名規模）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／any株式会社（Qast）
CAD図面をPDF登録しAI自動要約「ファイルtoナレッジ」とAIチャット「こましりchat」で検索性を向上。Q&Aの匿名投稿で若手の質問がベテランを巻き込む教育プロセスに。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1卸・販売10〜49名
卸・販売業A（従業員10〜49名規模）
コピー・コンテンツ生成／株式会社デジライズ（法人リスキリング／生成AI研修）
実演口上のAI自動生成で資料作成を効率化。チャットボットによる社内教育で企業文化・ノウハウを見える化し、社員の能力標準化と新人立ち上がりの加速を実現。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所F（規模非公表）
その他・複合／AI inside（DX Suite → AI inside Cube）
入力担当の教育期間が半年→2週間に短縮。1日約7,500〜9,000枚の取引履歴を処理する約20名の入力・確認業務量を約20%削減分母: 1日約7,500〜9,000枚・入力確認約20名
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所G（規模非公表）
契約書レビュー・契約管理／Legalscape（AIリーガルリサーチ）
業務時間内のアウトプットの質・量が向上し顧客対応が迅速化。代表は「AIの出力をそのまま用いることはありませんが、参考文献精査により、より正確な判断が下せるようになりました」とコメント。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所H（規模非公表）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／Patentfield株式会社（Patentfield／AI分類予測）
過去約2,000件の査読結果データをAIに学習させたところ「80%ぐらいの精度で正解していました」（マネージングパートナー談）分母: 過去約2,000件の査読結果データ
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所I（規模非公表）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／パテント・インテグレーション株式会社（特許読解AIアシスタント サマリア）
ユーザー報告として「公報のスクリーニング時間が80%程度低減」「読み込み負担が70%程度低減」。個別事務所ではなくユーザー調査の集計値※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業1〜9名
会計・労務系事務所H（従業員1〜9名規模）
書類・規程・文書作成／HRbase（HRbase PRO 労務専門AIエージェント）
調査時間が「2時間から15分程度に短縮」（1案件あたり）※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業10〜49名
会計・労務系事務所I（従業員10〜49名規模）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／HRbase（HRbase PRO 労務専門AIエージェント）
所長に集中していた労務相談の負担を7割削減分母: 顧問先約65社・スタッフ10名の事務所
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所J（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／マネーフォワード（STREAMED＋スキャンセンター for STREAMED）
自動入力を信頼できるようになり記帳効率が大きく向上。スキャンセンター併用で顧客との証憑のやり取りがほぼ不要になり、所内の書類保管も不要になった。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1会計・労務系士業300〜999名
会計・労務系事務所K（従業員300〜999名規模）
経理・記帳・経費の自動化／NTT東日本（AIよみと～る AI-OCR）
手書き文字を含む帳票の自動読み取りで処理時間を削減。原本紛失リスクの低減や税務申告全般のスピードアップ・効率化が期待できるとしている。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1会計・労務系士業10〜49名
会計・労務系事務所L（従業員10〜49名規模）
経理・記帳・経費の自動化／PFU（イメージスキャナー fi-8190＋AI-OCR仕訳システム）
記帳代行業務で年間1,200時間以上の削減見込み分母: クライアント約200法人・約500個人／職員18名
L2法律・法務系士業規模非公表
ゆうき行政書士事務所
書類・規程・文書作成／OpenAI（ChatGPT）ほかPerplexity等を併用
「修正なく完成することは難しいですが、一旦叩き台があると作業が進みやすい」と実務での有効性を自ら公表。行政書士で成果数値つきの導入事例公表はほぼ見当たらず、本件は数少ない実名の一次発信。※定性成果のみ（数値公表なし）