国内外のリーガルテック事例8選に学ぶ─「定着しない」壁を突破し、法務DXを成果に変える実践知

リーガルテックが直面する定着の壁

契約書レビューの自動化、電子契約、法務文書のAI分析──リーガルテックはこの数年で急速に存在感を増し、法務DXを掲げる企業も増加。クラウド型契約管理やAIレビューの導入を検討するケースも珍しくなくなり、市場は明らかに成長局面にあります。

国内では電子契約サービス市場が2024年度に前年比20.7％増、2025年度も22.0％増が見込まれています※1。海外でも、デジタル署名市場は2024年の71億3,000万ドルから2032年には1,044億9,000万ドルへと拡大し、年平均成長率は40.1％に達する見込みです※2。

こうしてリーガルテック技術は発展し、選択肢も広がるなかで、市場は伸び続けていますが、多くの企業が本格導入・定着の段階で足踏みしています。

Authense Consultingの調査によると、契約書作成・レビューツールに対する不満の最多は「導入したのに使われない」（20.0％）、次いで「想定していた効果が出ない」（14.7％）。契約書管理ツールでも「使われない」が最多（10.7％）という結果で、技術と現場の間に根深いギャップがあることが浮き彫りになりました※3。

リーガルテックは、仕組みを導入するだけでは成果は見えません。PoCにとどまらず、業務にどう根づき、事業としてどれだけの価値を生むのかを確かめるProof of Business（ビジネス実証）への転換が欠かせません。 

リーガル領域の課題と変革の方向性

市場が広がり、AIやクラウドの選択肢も整いつつある今、それでもリーガルテックの定着を阻んでいるのは「現場の構造」です。企業の法務・経理部門には次のような根深い課題があります。

契約業務に潜む属人化と非効率の構造

契約書レビューや稟議承認、契約書の保管・検索といった作業は専門知識に支えられ、担当者のスキルや経験に大きく依存しています。担当者の不在や異動で処理が滞る、判断基準が揺れる。そんな状況が常態する企業では属人構造が導入の大きな障壁となっています。

コンプライアンス対応とスピードの両立というジレンマ

法改正や審査の高度化で、法務には正確性とスピードの両立がこれまで以上に求められています。しかし実際には、リスク回避を優先するあまり審査に時間がかかり、「もっと早く判断してほしい」というビジネス側の声と現場のリソースのギャップが埋まらないままです。

部門連携とガバナンスにDX停滞の要因がある

営業が契約を作成し、法務が審査し、経理が請求処理をおこなうという縦割り構造のもと、システムも部門ごとに最適化されています。その結果、契約情報の共有が途切れ、手作業の転記や確認ミスが発生。リーガルテック導入が進まない背景には、こうした部門間の連携不足や情報の断絶があります。
こうした構造的な課題を前に、リーガルテックが力を発揮する領域は大きく3つに整理できます。

• 契約ライフサイクル管理（Contract Lifecycle Management：CLM）
  作成・承認・締結・管理までを一貫してデジタル化し、属人化を防止。
• AIレビューによるリスク可視化と品質の均一化
  AIがリスク条項を抽出し、判断のばらつきを解消。スピードと精度を両立。
• 部門横断型プラットフォームによる業務の統合
  法務・営業・経理が同じ情報を共有し、契約データを意思決定に活用。

成果を生んだ8つの国内外リーガルテック事例

ここからは、「契約ライフサイクルの自動化」「AIレビュー」「業務の統合」といった、前章で整理した主要テーマごとに成果を上げているリーガルテックの実例を紹介していきます。各社の取り組みから、実装の工夫や変革を成功させるためのヒントを探っていきましょう。

クラウドサイン（日本）｜電子契約の標準インフラ化で紙業務を一掃

背景・課題
契約締結の現場にはいまだ紙と押印が残り、印刷・製本・郵送などの手作業が業務の負担となっています。承認までに数日を要するケースも多く、スピード感ある意思決定を妨げる要因となっていました。また、契約書の所在や締結状況が見えづらく、複数部門での確認・保管に時間がかかるなど、情報共有にもムラが生じていました。

解決アプローチ
クラウドサインは、契約書の作成・送信・署名・保管までをクラウド上で一貫しておこなえる仕組みを提供。紙業務のデジタル化にとどまらず、ワークフロー機能やAPI連携を通じて社内システムとの統合も可能にし、契約情報を営業プロセスとつなぐことで、全社レベルでの効率化を実現しています。

効果・成果
キヤノンシステムアンドサポート株式会社の事例では、工事請負契約の約90％を電子化し、年間2,200時間以上の業務削減を実現。さらに、業務システムとのAPI連携により、契約業務の効率化と情報一元化が進み、社内の生産性とガバナンスの両立にも寄与しています。

実装ポイント
電子署名の導入は、紙をなくす手段にとどまらず、契約業務そのものの再設計につながる取り組みです。クラウドサインでは、単にツールを提供するだけでなく、承認フローや社内システムとの接続までを視野に入れた導入支援をおこなうことで、全社的な生産性向上とガバナンス強化を同時に実現しています。

Ironclad（米国）｜生成AI搭載CLMで契約マネジメントを再構築

背景・課題
Rodan + Fields社は、スキンケア製品を展開する米国発のダイレクトセリング企業で、急成長にともない契約処理の負荷が増大していました。契約作成からレビュー、承認、更新といった一連のプロセスは部門ごとに異なるツールで運用されており、情報が分断された状態が続いていました。手作業による契約内容の修正や更新には多くの時間を要し、業務効率やガバナンス体制の整備が課題となっていました。

解決アプローチ
Rodan + Fields社は、契約作成・承認・締結・更新・分析までを一元管理できるCLMプラットフォームとして、米Ironcladのソリューションを導入。分断されていた契約情報を統合し、契約プロセス全体をデジタル基盤で再構築しました。

Ironcladは、契約管理の効率化に加え、契約データを活用した分析やレビューの支援機能も備えており、近年では生成AI「Ironclad AI（Jurist）」の開発にも注力しています。本事例でも、同社の包括的なCLM機能により、契約マネジメントの標準化と業務スピードの向上が実現されました。

効果・成果
契約管理にかかる設定変更の所要時間が従来の3〜4週間から3〜4分に短縮。複数部門が共通のデータ基盤上で業務を進められるようになり、契約リスクの可視化と意思決定の迅速化が同時に進展しました。契約情報を全社的に活用できる体制が整備され、業務スピードとガバナンス強化の両立が図られています。

実装ポイント
Ironcladの成功は、契約情報を単なる文書ではなくデータ資産として捉え直した点にあります。生成AIを含む高度なCLMは、契約業務の属人化を解消し、営業や法務など複数部門の連携を促進。契約プロセスを「業務の効率化」から「企業の意思決定を支える仕組み」へと進化させるための基盤となっています。

マネーフォワード（日本）｜契約と会計を直結して業務精度を向上

背景・課題
多くの企業では、契約書の作成・締結・更新が紙やPDFに分散しており、どこに何があるかが担当者任せになりがちです。契約の進捗や期限を一元管理できないことで、請求処理の遅れや重複契約のリスクも生じやすくなっています。また、契約内容が会計システムに連動していないことから、請求・支払いの処理や経理業務にも影響を及ぼし、企業全体の業務効率や正確性を損なう要因となっていました。

解決アプローチ
マネーフォワードは、契約作成から電子署名、更新・保管までを一貫管理できる「クラウド契約」を提供し、さらに「クラウド会計」や「クラウド経費」と連携させることで、契約情報を経理処理へ自動反映できる仕組みを実現。契約・会計を横断する業務基盤を構築し、部門間の連携とプロセスの一体化を支援しています。

効果・成果
導入企業では、契約の進捗や期限が可視化され、確認作業が削減。更新や通知が自動化されたことで、更新漏れや二重契約のリスクが低減しました。また、会計システムとの連携によって、請求・支払いのリードタイム短縮やデータ整合性の向上にもつながり、年間2,200件の契約業務の負担軽減という成果が報告されています。

実装ポイント
契約を単なる文書ではなく「経営データ」として扱い、法務・経理・営業などが共通基盤上で業務を進められる設計が鍵です。契約と会計のデータを結ぶことで、業務プロセスの一体化とガバナンスの強化を両立できます。

LegalOn（日本）｜AIレビューによるスピードと品質の両立

背景・課題
契約書レビュー業務は、担当者の経験や知識に依存しやすく、判断のばらつきが生まれやすい業務のひとつです。特に、月間で数十件に及ぶ契約を限られた人数で処理する状況では、迅速性と正確性の両立が難しく、法改正への対応や基準の見直しも大きな負荷に。こうした構造的な課題は、法務部門の属人化や業務停滞を引き起こします。

解決アプローチ
LegalOn Technologiesは、契約書レビューの自動化に向けて、リスク条項をAIが自動で抽出し、関連法令や判例、自社基準を踏まえたコメントを提示する仕組みを提供。さらに、自社のひな形や過去の契約書データを学習させることで、企業固有の判断基準に合わせたレビュー支援も可能としました。レビュー依頼から進捗管理、コメントの共有、修正までをクラウド上で一元化することで、チーム全体でプロセスの標準化を推進。チェックの抜けや重複対応といった非効率も削減し、レビュー業務の質とスピードの両面を底上げしています。

効果・成果
LegalOn導入企業のなかには、契約書レビューにかかる時間を最大で3分の1に短縮し、月間160時間の作業削減を実現したケースもあります。膨大な契約書を一元管理する体制を構築したことで、審査の抜け漏れや重複レビューが解消され、業務の可視化とトレーサビリティも向上しました。こうした効率化により、法務担当者が心理的な負荷から解放され、戦略的な案件やビジネス部門との連携により多くの時間を割けるようになったことも、大きな成果のひとつといえます。

実装ポイント
AIレビューを「人の代替」ではなく「判断を支えるパートナー」として設計する姿勢が、定着を後押ししています。一次チェックをAIが担い、最終判断を人がおこなう「アシストモデル」を採用。スピードと品質の両立を図りつつ、チーム全体での業務ナレッジの共有と平準化が進みます。

GVA TECH（日本）｜中小企業にも届く法務オートメーション

背景・課題
多くの中小企業では、契約書のチェックや法務相談がメールや電話など複数の手段でおこなわれており、情報の管理は表計算ソフトに頼りがちです。このような運用では、転記ミスや対応漏れが起きやすく、業務の進捗も把握しづらくなります。専任の法務担当を置けない企業では、こうした対応が営業部門や経営陣に集中し、結果として事業全体のスピードを落とす原因となることもあります。

解決アプローチ
GVA TECHは、AI契約レビュー支援ツール「GVA assist」で、テンプレート契約書を基にリスク条項を自動検出し、修正文案を提示する仕組みを提供。また、法務オートメーション「OLGA」では、依頼受付から契約管理、ナレッジ活用までをクラウド上で一元管理し、メール・チャット・クラウドストレージとの連携により、分散していたやり取りを統合。ワークフローも自動化し、契約・相談対応のプロセスをスリム化しています。

効果・成果
ある導入企業では、年間1万件以上に及んでいたExcelベースの手作業（ファイル格納・管理）がゼロに近づき、法務相談件数は年間約2,700件から約900件へと大幅に削減された例があります。また、案件の優先度を可視化できたことで、対応漏れやスピードのばらつきも解消。法務リソースが限られている企業でも、安定した業務品質を実現できる体制が整いました。

実装ポイント
法務リソース不足という構造的課題に対して、AIとオートメーションを組み合わせることで「法務業務の民主化」を実現した好例です。属人的な判断や手作業を標準化し、人にしかできない判断に集中できるように設計することで、中小企業でも大企業と同等レベルの法務品質を維持できる環境が整備されます。

Luminance（英国）｜生成AIによるM&Aデューデリジェンスの自動化

背景・課題
M&Aや大型契約の現場では、数千件にも及ぶ契約文書を短期間で読み解く必要があり、従来の人手ベースの対応ではスピードにも精度にも限界がありました。契約の要点整理やリスクチェックに法務だけでなく現場担当者も多くの時間を割かれ、特に多言語契約ではレビューの抜け漏れや判断のばらつきが大きな課題となっていました。

解決アプローチ
英国発のLuminanceは、機械学習と生成AIを融合した契約分析プラットフォームを提供。契約文書を自動的に分類・要約し、条項単位でのリスクや異常値を可視化します。英語や韓国語を含む多言語対応AIにより、国際案件のレビューも自動処理でき、M&Aのデューデリジェンスから日常的な契約管理まで、幅広い業務を支援。法務チーム全体の生産性を飛躍的に高める仕組みを構築しています。

効果・成果
実際の導入事例では、デューデリジェンスにかかる工数を最大90％削減し、契約作成から署名完了までのプロセスを5分未満に短縮。年間で500時間以上のドラフト作成作業を削減したケースもあり、非法務部門の担当者が自律的に契約業務を完結できる体制が整いました。標準契約のレビュー時間は30％以上短縮され、ナレッジの標準化と法務コストの大幅削減が同時に進んでいます。

実装ポイント
複雑性・多言語性・時間制約という三重苦を抱える契約実務において、AIを活用した最適解を提示した例です。AIが大量文書の要約・分析を担うことで、法務担当者はより高度なリスク判断や戦略立案に集中でき、法務体制全体の質的転換にもつながっています。

Thomson Reuters（米国）｜AIリーガルアシスタントで調査業務を即応型に再編

背景・課題
判例検索・法令調査・契約書レビューといった知的業務は、膨大な時間を要しており、弁護士や企業法務部門の生産性を大きく圧迫しています。従来のキーワード検索中心のシステムでは、文脈理解や論点整理を人手で補う必要があり、複数の法域・多様な案件に対応する現場は、スピードと精度の両立が困難です。

解決アプローチ
Thomson Reutersは、生成AIを活用したリーガルアシスタント「CoCounsel」を開発。ユーザーが自然言語で質問を投げかけるだけで、関連法令・判例・契約文書を即座に検索・要約・整理できる環境を提供しています。契約ドラフト作成・文書レビュー・要約など複数のタスクを自動化し、法務担当者の思考作業を支援する体制を構築しました。

効果・成果
導入例では、「従来1時間かかっていた調査タスクが5分以内で完了」という報告があります。ドキュメントレビューや契約ドラフト業務でも2.6倍の速さで進行し、法務チーム全体のリサーチ時間が数時間から数分に短縮されたケースも。こうして、担当者が分析・戦略立案といった付加価値の高い業務に集中できる体制が整いました。

実装ポイント
本事例が示すのは、AIが「調べるための道具」から「思考の相棒」へと進化したという点です。文脈理解・論点整理まで踏み込むことで、法務のスピードと正確性を同時に底上げしています。

Harvey AI（米国）｜法律特化型生成AIによる知的支援の高度化

背景・課題
国際法務や訴訟対応の現場では、膨大な判例調査や文書レビュー、契約草案の作成に多くの時間がかかり、専門知識に依存した属人的な業務がキャパシティ拡大の障壁になっていました。しかし、一般的な生成AIでは法律業務特有の精度や専門性に応えるには限界があり、法律領域への適用に壁があったのです。

解決アプローチ
Harvey AIは自然言語での質問に対し、法令・判例・契約条文を踏まえた回答や草案を自動生成。ドキュメントレビュー、要約、論点抽出、質問生成といった知的タスクをAIが担うことで、専門職の思考・判断作業を支援する仕組みを実現しました。

効果・成果
導入事例によると、ケース対応能力が約35%向上し、専門家1人あたり週8時間の作業削減を達成した報告があります。高頻度案件の初期レビュー時間は、従来7〜10日間から数時間〜数分へと短縮。AIが要約・論点整理を担うことで、証人対策や戦略立案など付加価値の高い業務へシフトでき、チーム全体の知識共有と国際案件への対応力の強化につながっています。

実装ポイント
生成AIは「弁護士の代替」ではなく、法的思考を支える“補助輪”として活用することが鍵です。Harvey AIのように、AIが知識整理や文書作成の下支えを担うことで、人は創造性や戦略性が求められる判断に集中できる。専門性の高い領域ほど、人とAIの協働設計が成果に直結する、好例と言えるでしょう。

リーガルテックを現場に根づかせる導入設計の勘所

8つの事例を振り返ると、業種や企業規模を問わず、成功企業には共通する要素が見えてきます。技術の有無以上に、「どのように設計し、根づかせるか」が成果を左右します。ここでは、導入・定着の鍵となるポイントを整理します。

PoC止まりを防ぐROI設計

リーガルテックは、PoCで動作確認しただけでは定着しません。導入効果を「見える化」し、便益を定量的に示す設計が不可欠です。時間の削減に加えて、ミスや更新漏れの減少、財務・営業プロセスとの整合性の向上など、定性的な改善を数値として把握できるかが、導入を判断するうえでの分岐点になります。

たとえばマネーフォワード クラウド契約では、契約情報と会計データを連携することで、経理処理のリードタイム短縮や財務情報の正確性を向上させるといった、部門を横断した改善の効果を明確に示すことができました。こうした「隣接する業務まで含めて便益を可視化する設計」が、経営層の意思決定を支える材料になります。

人の判断をAIが補完するアシストモデル

AIレビューで成果を上げた企業に共通するのは、リスク判断までをAIに全面的に委ねない設計です。LegalOnやGVA assistのように、AIは一次チェックやリスク抽出を担い、最終判断は人がおこなうアシストモデルが効果を発揮しました。このような「ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-loop）」型の運用により、現場はAIを信頼しながら活用できる体制を構築。単純作業はAIに任せつつ、法務担当者は戦略案件やリスク判断といった高付加価値業務に集中できるようになります。AIに任せる領域と、人が関わるべき判断領域を切り分けることで、作業負荷の偏りをなくし、チーム全体の生産性を持続的に引き上げられます。

部門横断で契約のデータ資産化

契約書を「管理する書類」から「活用するデータ」に変換できるかどうか。これが、導入効果を大きく左右します。Ironcladやマネーフォワード契約のように、作成から更新・分析までを一貫して管理できれば、契約情報は営業・法務・経理が横断的に活用できる資産に進化します。そこから、傾向分析やリスク検知といった新たな価値の創出もできます。契約の「見える化」が出発点です。業務の意思決定に生かされて初めて、リーガルテック導入の意義が見えてきます。

生成AI×専門知が、これからの法務・契約機能を変える

既に電子契約はインフラ化へ向かい、CLMやAIレビューも普及のアーリーステージを抜けました。国内外の事例を俯瞰すると、リーガルテックは導入を脱し、組織にどう根づかせるかの段階に入っています。特に生成AIの急速な進化は、リーガルテック市場に二つの問いを投げかけています。

「専用ツールが汎用生成AIで代替されるのか？」
「そのなかで自社にとっての差別化要因は何か？」

こうした問いに直面したとき、企業が目を向けるべきは、「何を使うか」よりも「どう使うか」です。技術の優劣を超えて、専門性・正確性・UX（体験）の3つの軸で、どのように自社の業務や組織文化にフィットさせていくかが問われます。

特に注目すべきは、UX（体験）の重要性が一段と増している点です。法務部門だけが使いやすい仕組みでは、全社での定着は望めません。営業や経理など他部門と自然につながる情報の流れがあって初めて、契約は「データ資産」として組織に機能します。たとえば、契約情報を会計システムと接続し、経理業務と一体化させたマネーフォワード クラウド契約の設計は、その好例といえるでしょう。これからの法務・契約業務では、生成AIと専門知を融合させた「判断の仕組みづくり」が求められます。

生成AIを単体で導入しても、法律業務における信頼性や再現性には限界があります。そこで重要なのが、弁護士・法務担当の知見を体系化し、自社の契約データや業務ログと結びつけたうえで、AIの判断を補強する設計です。たとえばLegalOnのように、専門家が監修した審査基準やナレッジをモデルに組み込むアプローチは、ハルシネーション（誤生成）の抑制に効果があり、現場が安心してAIを使い続けられる基盤になります。

さらに重要なのは、法務機能そのものの位置づけをアップデートすることです。契約審査やリスクチェックに留まる“守りの部署”ではなく、企業のスピードとガバナンスを支える中枢へと再定義する必要があります。リーガルテックは「ツール選び」ではなく、組織の知をどう整備し、AIと人をどう協働させるかという、経営的な議題になりつつあります。

生成AI時代の法務DXとは、専門知とデータを結びつけ、組織全体が迅速かつ正確に動ける状態を作ること。法務を「知のプラットフォーム」へと進化させられる企業こそ、今後の競争環境でスピードとガバナンスを両立できます。この潮流を捉え、自社に根づく形で実装できるかどうかこそが、次の10年の差を生み出します。