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）
INDUSTRY HUB
法律・法務系士業の生成AI導入事例
弁護士・司法書士・行政書士・弁理士の事務所における生成AI・AI-OCR導入事例を12件収録。契約書レビューの時間短縮が最も事例が厚く、リーガルリサーチや書類ドラフト作成が続きます。数値はすべて出典元の公表値で、分母（対象件数・人数）の記載があるものだけを見出しに使用しています。
用途分布（収録12件の実数）
- 契約書レビュー・契約管理6件
- 文書検索・リサーチ・ナレッジ3件
- 書類・規程・文書作成2件
- その他・複合1件
用途別・削減率の中央値
分母（母数規模）つきで削減率が公表されている事例のみを母集団とし、n≥3の用途だけ表示します。 n<3 の用途は統計として不十分なため表示しません。
この業種では、分母つき削減率が公表された事例がまだ n≥3 に達した用途がないため、 中央値は表示していません（正直表示）。個別事例は下の一覧をご覧ください。
※中央値は各事例の公表値（レンジは中点）から当サイトが算出した参考値です。効果を保証するものではありません。
CASES
法律・法務系士業の事例一覧（12件）
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
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）
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）
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）
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）