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契約書レビュー・契約管理（CLM）AIの導入事例

契約書の初期レビュー・契約審査、契約管理（CLM）、過去案件・法務ナレッジの検索共有、リーガルリサーチまでを対象に、「法務・契約業務の支援」に関する導入事例を掲載しています。この用途で当サイトが収録している導入事例は25件で、法律事務所と企業法務部門の両方の事例を、出典リンク・最終確認日とあわせて確認できます。

AIが担っている範囲と、人の確認が必要な範囲

契約書レビューでAIが担っているのは、自社ひな形や条項例との差分抽出による一次チェック、過去案件・法務ナレッジの検索、契約書からの情報抽出、締結後の契約データの一元管理（CLM）までです。

一方で、条項の最終的な採否、リスクの許容範囲、相手方との交渉方針といった判断まで自動化したと公表している事例は、本ページに収録した25件のなかにはありません。

一般に、この種のツールは条文の比較・検索・整理を支援するもので、法律判断そのものを代替するものではないとされています。自社での使い方が適切かは、契約類型や社内体制によって異なるため、顧問弁護士など専門家にご確認ください。

※当サイトは法的助言を行うものではありません。掲載事例の成果はすべて出典元の公表値です。

導入している業種の分布（収録25件の集計）

一般企業バックオフィスのうち、総務部門の事例は1件です：総務部門の契約書レビュー・契約管理導入事例を見る

この用途の削減率の中央値

分母（母数規模）とともに削減率が公表されている事例のみを母集団とし、n≥3 の場合のみ表示しています。

約45%削減

母集団 n=5件（分母が示された公表値）

※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。

PATTERN

契約書レビュー・契約管理のよくある導入パターンと該当事例

この用途で当サイトが収録している導入事例は25件です。公表されている導入目的の記述にもとづいて4つのパターンに整理しました。件数・事例名はすべて事例データベースの実データにもとづいており、各事例の詳細ページから出典を確認できます。

業務パターン別の収録件数（合計25件）
業務パターン	該当件数	主な導入業種
初期レビュー（一次チェック）・ひな形ドラフトの支援	8件	法律・法務系士業5件・一般企業バックオフィス3件
過去案件・法務ナレッジの検索と共有	8件	一般企業バックオフィス7件・法律・法務系士業1件
契約管理（CLM）・受付から締結後までの一元化	6件	一般企業バックオフィス6件
法務相談の受付・リーガルリサーチの支援	3件	法律・法務系士業2件・一般企業バックオフィス1件

01初期レビュー（一次チェック）・ひな形ドラフトの支援

該当事例 8件

受け取った契約書を自社ひな形や条項例と突き合わせ、抜け・不利な条項の候補を洗い出す一次チェックに活用するパターンです。法律事務所の受任案件レビューから、法務部門を持たない企業の兼務担当による契約審査まで、事務所・企業の双方に事例があります。

法律・法務系事務所A（従業員1〜9名規模）
法律・法務系士業／1〜9名／LegalOn Technologies（LegalOn）
課題: Wordを含む複数のウィンドウを行き来しながら契約書レビューを行っており、レビュー前に知識を確認する下準備にも時間がかかっていた。
導入した用途: 契約書レビュー
法律・法務系事務所B（従業員1〜9名規模）
法律・法務系士業／1〜9名／LegalOn Technologies（LegalForce）
課題: クライアントからの修正への対応や再検討などを含めると月に40〜50件発生する契約書レビュー業務に多くの時間が割かれており、効率化が必要だった。
導入した用途: 契約書レビュー
法律・法務系事務所C（従業員1〜9名規模）
法律・法務系士業／1〜9名／LegalOn Technologies（LegalForce）
課題: ケアレスミスがないよう確認する契約書レビューの効率と精度の両立に時間を要していた。
導入した用途: 契約書レビュー

このパターンに該当するほかの5件（各詳細ページで出典を確認できます）

02過去案件・法務ナレッジの検索と共有

該当事例 8件

過去の相談履歴・修正履歴・条項の判断根拠を蓄積し、検索できる状態にするパターンです。担当者ごとの判断のばらつきや、メール・チャットに情報が散在して過去案件を探せない状態の解消を目的に挙げる事例を収録しています。

法律・法務系事務所E（従業員1〜9名規模）
法律・法務系士業／1〜9名／GVA TECH（OLGA）
課題: 契約書作成のたびに文献からひな型を探すのに時間を取られ、レビューごとにアドバイスの内容やクオリティが違っていないかという不安があった。採用したアソシエイトの育成で、感覚的に行ってきたことをどう言語化して伝えるかも悩みだった。
導入した用途: 契約書レビュー/アソシエイト教育・ナレッジ共有
一般企業バックオフィス部門B（従業員1,000名以上規模）
一般企業バックオフィス／1,000名以上／MNTSQ（MNTSQ CLM）
課題: 2008年に年間200件だった法務相談が2020年には年間3,000件にのぼる一方、社員数は変わらず、法務部への検討依頼システムのベースだったグループウェアも使えなくなることになった。
導入した用途: 契約書レビュー/契約ナレッジ検索・管理
一般企業バックオフィス部門R（従業員1,000名以上規模）
一般企業バックオフィス／1,000名以上／MNTSQ
課題: 法務担当者それぞれの手元に過去の契約書やノウハウがあるものの、全員に共有する仕組みが限られていた。中途採用・異動・育休復帰など様々なキャリアの人がいる中で、法務部で蓄積してきたノウハウを整理して伝える必要があった。法務部に求められる役割が広がり業務も逼迫していた。
導入した用途: ナレッジマネジメント・契約レビュー・過去案件参照

このパターンに該当するほかの5件（各詳細ページで出典を確認できます）

03契約管理（CLM）・受付から締結後までの一元化

該当事例 6件

審査依頼の受付、締結、締結後の契約書の保管・検索までを1つの流れで管理するパターンです。締結前後でシステムが分かれていたことによる見落としや、契約情報の分散を課題に挙げる事例が中心です。

一般企業バックオフィス部門C（規模非公表）
一般企業バックオフィス／規模非公表／Hubble
課題: 大塚製薬では案件や契約書の管理に抜け漏れの恐れがあり、大鵬薬品では締結前の案件管理と締結後の契約書管理に異なるデータベースを用いていて手作業での紐づけが必要だった。
導入した用途: 契約書管理/契約業務ワークフロー
一般企業バックオフィス部門Q（従業員1,000名以上規模）
一般企業バックオフィス／1,000名以上／MNTSQ
課題: 十数年使ってきた全社統一のグループウェア（契約書審査・管理に利用）がサービス終了となり、新たな基盤が必要になった。過去の事例を参照しようにも検索性が低く、メールでの事例相談もキーワードが件名に入っていなければ見つけにくかった。
導入した用途: 契約書審査・管理・法律相談
一般企業バックオフィス部門T（従業員50〜299名規模）
一般企業バックオフィス／50〜299名／MNTSQ
課題: 他社の契約管理ツールを使いながら、契約の相談や案件チェックは社内チャットツールで行っており、先端技術など機密性の高い情報を含む契約の情報漏洩リスクを問題視していた。契約管理ツールの利用は締結後の契約書管理だけにとどまり、相談受付から審査までのフェーズはチャットツールやメールが中心だった。
導入した用途: 契約管理の一元化・ガバナンス強化

このパターンに該当するほかの3件（各詳細ページで出典を確認できます）

04法務相談の受付・リーガルリサーチの支援

該当事例 3件

定型的な法務相談の一次受付やFAQ整備、論点調査・文献検索といった調べ物を支援するパターンです。契約書そのもののレビューではなく、その前後に発生する問い合わせ・調査の負荷を下げる使い方です。

一般企業バックオフィス部門AQ（従業員1,000名以上規模）
一般企業バックオフィス／1,000名以上／AI搭載法務相談受付システム（Zendesk活用）
課題: 法務部門への相談件数増加と対応の属人化により、契約条件見直し時などに従来1か月程度の対応工数を要していた。
導入した用途: 法務相談受付・FAQ自動生成による定型問い合わせ対応の効率化
法律・法務系事務所G（規模非公表）
法律・法務系士業／規模非公表／Legalscape（AIリーガルリサーチ）
課題: 司法書士業界は銀行・不動産会社とのやり取りでFAXが欠かせないなど手作業が残存。専門性の高い業務のため国会図書館や大学図書館から文献を取り寄せており、文献調査の移動時間と手続きが業務負担になっていた。
導入した用途: 契約書チェック時に生じる専門的な疑問の調査（例：「海外在住者への税制適格ストックオプション発行時の注意点」）、顧客からの相談（正式依頼前を含む）への初期回答の準備、書籍執筆の参考文献検索
法律・法務系事務所K（規模非公表）
法律・法務系士業／規模非公表／Legalscape
課題: 。
導入した用途: コーポレート・会社法分野のリーガルリサーチ効率化

TERMS

「契約書レビュー」「契約審査」「CLM」は、収録事例ではどう使い分けられているか

同じ取り組みでも、出典元の表記は「契約書レビュー」「契約審査」「契約管理（CLM）」と分かれます。当サイトに収録した25件について、出典元が記載した導入目的の文面をそのまま数えると、「レビュー」または「審査」を含む事例が16件、「管理」または「CLM」を含む事例が10件、「ナレッジ」「過去案件」「検索」のいずれかを含む事例が8件です（1件が複数に該当する場合があります）。

一般に、「契約審査」は締結前に契約書の内容を確認する社内プロセスを指す言い方として、「CLM（契約ライフサイクルマネジメント）」は審査依頼の受付から締結、締結後の保管・検索までを一続きで管理する考え方として使われます。収録事例でも、締結前の一次チェックを目的にした導入と、締結前後を1つの流れにまとめる目的の導入が分かれて公表されています。

どちらの言葉で探しているかによって、参照すべき事例は変わります。下の業務パターン別の整理から、目的に近いパターンの該当事例をご覧ください。

締結前の契約審査（一次チェック）から入った事例
自社ひな形・条項例との差分抽出を目的に挙げている事例です。
契約管理（CLM）として受付から締結後までを対象にした事例
審査依頼の受付・締結・締結後の保管や検索を一元化することを目的に挙げている事例です。

※語の集計は、出典元が記載した導入目的（当サイトが原文どおり保持している記述）に対する文字列一致で行った機械的な集計です。ツールの機能比較や優劣の評価ではありません。

CASES

契約書レビュー・契約管理の事例一覧（25件）

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BA（規模非公表）

契約書レビュー・契約管理／自社構築の契約書管理AIエージェント（Amazon Bedrock・Claude。非エンジニアが Amazon Q Developer の支援で構築）

契約書からの情報抽出にかかる作業時間を約70〜80%削減。従来1件あたり数十分を要していた作業が数分で完了※母数規模の記載なし（参考値）