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）
L1 ベンダー公表
法律・法務系事務所F（規模非公表）
司法書士法人／その他・複合／導入ツール: AI inside（DX Suite → AI inside Cube）
- 業種
- 法律・法務系士業
- 規模帯
- 規模非公表（原文: 入力・確認業務に約20名の社員（導入前））
- 業務領域
- バックオフィス（経理・人事・総務・法務・事務）
- 公表時期
- 2026年02月
課題
導入前に抱えていた問題
1日約7,500～9,000枚発生する取引履歴の入力を、従来OCRの精度・速度不足から専門スタッフの手入力に依存。入力担当の採用・教育に半年を要し、教育担当者が本来業務に注力できなかった。
- 属人化・ノウハウ継承
- 人手不足・採用難
- 作業時間・コスト削減
- 品質・正確性
- 法対応・内部統制
導入
導入したツール・取り組み
AI inside（DX Suite → AI inside Cube） を導入。 用途は「過払い金調査の取引履歴書類のAI-OCRデータ化（自動仕分け→OCR→CSV化→基幹システム取込）」（出典元の記載による）。
成果
公表されている成果
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（母数規模）: 1日約7,500〜9,000枚・入力確認約20名
定性的な変化（出典元の記載を要約）
書類の仕分けからデータ化までを自動化し、教育担当者が本来業務に専念できるようになった。クラウド版からオンプレ版（AI inside Cube）へ切り替えセキュリティ要件にも対応。
出典とエビデンスレベル
L1 ベンダー公表
ベンダー（提供企業）が公表した導入事例。当サイトでは企業名を匿名化し、出典リンクを明示して引用しています。
出典: https://dx-suite.com/casestudy/other/uservoice25/
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。
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契約書レビュー・契約管理／GVA TECH（GVA assist、現OLGA）
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