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
法律事務所(大手)/文書検索・リサーチ・ナレッジ/導入ツール: 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)
生成AIの本格活用には「社会的な受容性とセキュリティ技術の成熟を待つ必要がある」としていたが、2025年を『AI元年』と位置づけ全所的に環境提供へ転換。
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) を導入。 用途は「情報検索・文書要約・クライアント報告資料のドラフト作成」(出典元の記載による)。
この事例では成果の数値は公表されていません(定性成果のみ)。当サイトでは数値の推定・補完は行いません。
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。
報道機関・第三者媒体による記事。実名で表示しています。
出典: https://businessandlaw.jp/articles/lawyersguide2026-file11/
最終確認日: 2026-07-03。掲載内容に誤りがある場合はお問い合わせからご指摘ください。
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
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)
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)
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