リーガルテックVDRとは、AI孔明を統合した機密文書共有・検索基盤のことです。

顧問先の決算資料と証憑を、どこに置き、誰が開けるようにしていますか。この問いに事務所として即答できないまま生成AIを業務に入れると、守秘義務の説明がつかなくなります。本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、製品の仕様はベンダーの公表資料で確認しています。リーガルテック株式会社は2025年4月11日、バーチャルデータルーム「リーガルテックVDR」に生成AI「AI孔明」を統合し、税務申告書類のドラフト作成から税務調査対応文書の要約までを一つの基盤で扱う構成を公表しました（出典: PR TIMES リーガルテック社プレスリリース）。

VDRに生成AIを載せる構成が税理士事務所に持ち込まれた背景

税理士事務所が扱う文書は、性質が二層に分かれています。ひとつは決算書や申告書のように様式が定まった成果物、もうひとつは領収書・契約書・往復メール・調査官とのやりとりのメモのように、様式が定まらないまま量だけが増えていく素材です。生成AIを業務に入れるときに難しいのは後者で、汎用のチャット画面に貼り付けて処理していると、誰がどの顧問先の資料をいつ入力したのかが事務所として追えなくなります。

バーチャルデータルーム（VDR）は、もともとM&Aのデューデリジェンスで買い手候補に資料を開示するために使われてきた仕組みで、閲覧・編集・ダウンロードの権限を相手ごとに分け、誰がいつどの文書に触れたかを証跡ログとして残す点に特徴があります。この基盤の上に生成AIを載せると、AIが読める文書の範囲が権限設計によって最初から区切られます。汎用チャットに貼り付ける方式との差はここにあり、入力の可否を人の注意力ではなく権限の設定で担保する構造になります。

リーガルテック株式会社の公表資料によると、リーガルテックVDRはアクセス制御、証跡ログ、スキャン済み資料も含めた全文検索とタグ管理、暗号化通信と多要素認証を備えた構成として説明されています。ここに統合された生成AI「AI孔明」については、申告書・届出書のドラフト生成、契約書や納税通知書の要約とリスク抽出、税務関連文書の自動翻訳、帳簿・証憑データの分類とナレッジ検索、AIチャットでの文書解説が挙げられています（出典: リーガルテックVDR 税理士向けのお知らせ）。

同社はこの構成を税理士向けだけに展開しているわけではありません。法務、金融、弁理士、行政書士と、対象を横に広げた発表が続いています。士業向けのSaaSが職種ごとに縦割りで作られてきた流れからすると、文書基盤を共通化して職種ごとにAIの用途を差し替える設計思想であり、事務所側は、自分の職種向けに何ができるかではなく、自分の文書資産をどこに置くかという軸で評価を組み直すことになります。

背景にある業務側の圧力も明確です。インボイス制度への対応、電子帳簿保存法への対応、毎年の税制改正が同時に走り、顧問先ごとに確認すべき事項が積み上がっています。本媒体でも青色65万円の要件が2027年から拡がる論点を扱いましたが、こうした制度変更のたびに顧問先へ配る資料と確認記録が増えていきます。文書が増える速度に人手が追いつかない状況が、AIと文書基盤の統合という提案が刺さる土壌になっています。

顧問先資料をVDRに載せて検証する7つの確認軸

導入判断は、機能一覧を見て決めるものにはなりません。事務所の業務に当てて、順番に確かめていく形になります。ここでは職員五名の税理士法人で、月次の記帳代行が百二十件、年間の法人申告が九十件という想定に置いて整理します。

確認軸1 対象文書を1顧問先で切って持ち込む

最初から全顧問先の資料を移すのは避けたほうが検証になります。売上規模が中位で、証憑の形式にばらつきがある顧問先を一社選び、直近一期分の決算資料・証憑・往復メールを載せます。この段階で見るのは精度ではなく、スキャン済みPDFが全文検索に乗るか、手書きの残る証憑がどう扱われるかという入口の詰まりです。

確認軸2 権限設計を顧問先単位と担当者単位の二重で引く

顧問先ごとの専用フォルダに加えて、事務所内の担当者ごとの権限を分けます。担当替えが起きたときに旧担当の閲覧権が残るかどうかは、証跡ログの意味を左右します。移行のたびに手作業で外す運用は漏れが生じやすいため、担当替えの手順書に権限変更を組み込む形にします。

確認軸3 税務調査の想定問答を1件分だけAIに組ませる

税務調査対応は、AIの得手不得手が最も出る領域です。指摘されそうな論点を洗い出し、関連する証憑を紐づける作業までは処理の対象になりますが、どう答えるかの判断は税理士本人の領域です。ここでの検証は、AIが引っ張ってきた証憑が本当にその論点に紐づくかを、担当者が全件照合できる粒度で出力されるかどうかに絞ります。

あなたは税務調査の準備を補助するアシスタントです。以下の条件で作業してください。

1. 添付した総勘定元帳と証憑一覧から、交際費・外注費・貸倒損失の3科目について、
   金額が前期比で二割以上増減している取引を抽出する
2. 抽出した各取引について、紐づく証憑のファイル名と該当ページを併記する
3. 証憑が見当たらない取引は「証憑未確認」と明示し、推測で補完しない
4. 各取引に対して考えられる確認事項を箇条書きで挙げる。ただし
   「この処理は適法である」といった評価は書かず、確認すべき事実の列挙に留める
5. 出力は取引ごとに「日付／科目／金額／証憑／確認事項」の順で並べる

顧問先名・代表者名は「A社」「甲」に置き換えた状態で回答してください。

出力はそのまま使わず、税理士が全件を元帳と突き合わせます。この照合工程を省いた瞬間に、この使い方は成立しなくなります。

確認軸4 申告書ドラフトは前期比較の形でしか使わない

申告書・届出書のドラフト生成は、白紙から作らせるのではなく、前期の申告書と当期の試算表を与えて差分を説明させる形にすると検証しやすくなります。差分の説明が正しいかは担当者が判断でき、判断できる形で出させることが精度管理そのものになります。

以下の2つの資料を比較してください。

資料1: 前期の法人税申告書別表四（添付）
資料2: 当期の決算整理後試算表（添付）

作業内容:
- 別表四の加算・減算項目のうち、当期の試算表から金額が変わると見込まれる項目を列挙する
- 各項目について、変わる理由を試算表のどの勘定科目に基づくのか明示する
- 試算表から根拠が読み取れない項目は「根拠不明」と記載し、金額を推測しない
- 税額の計算はせず、項目と根拠の対応表のみを文章で出力する

法人名は「A社」に置き換えてください。

確認軸5 証跡ログを月1回、実際に読む運用にする

証跡ログは、残していることに意味があるのではなく、読める形で残っていることに意味があります。導入から一か月後に、実際に誰がどの顧問先の資料を何回開いたかを一覧で出し、想定と食い違う動きがないかを見ます。ログの出力形式がCSVで取れるか、期間指定ができるかは、契約前に確認しておく項目です。

確認軸6 電子帳簿保存法の要件を、製品の機能ではなく条文と告示で確認する

電磁的記録による保存の枠組みは、電子計算機を使用して作成する国税関係帳簿書類の保存方法等の特例に関する法律第4条が定めており、具体的な保存要件は財務省令に委ねられています。製品側の説明が「電帳法対応」と書かれていても、事務所として確認するのは国税庁が公表している要件の側です。国税庁は電子帳簿保存法関係の取扱いに関する情報を公表しており、検索要件や訂正削除履歴の扱いはそちらを原典として照合します。

確認軸7 有資格者の最終確認を工程表に書き込む

ここまでの6軸をすべて通しても、成果物を外に出す前の最終確認は税理士本人が行う工程として残ります。工程表にAIドラフト作成、担当者照合、税理士確認の三行を明示的に置き、確認者の名前を記録に残す形にします。この行が工程表に無いと、繁忙期に飛ばされます。

事務所内でこうした工程を測る仕組みそのものについては、士業事務所のAI費用対効果をどう測るかで測定の手順を整理しています。記帳代行側の工程を組み直す観点は記帳代行の月次工程をAI-OCRで組み直す手順にまとめました。

顧問先資料をAIに読ませる前に事務所として決めておくこと

税理士の守秘義務は、税理士法第38条が定めています。同条は、税理士は正当な理由がなくて税理士業務に関して知り得た秘密を他に洩らし、又は窃用してはならないと規定し、税理士でなくなった後も同様と定めています。公認会計士についても、公認会計士法第27条が同趣旨の規定を置いています。条文はいずれも義務の内容を定めているだけで、クラウドサービスの利用がここに触れるかどうかを条文自体が答えているわけではありません。だからこそ、事務所として説明できる状態を作っておくことが論点になります。

決めておく項目は、大きく3つに分かれます。

第一に、入力したデータがモデルの学習に使われるかどうかです。これはベンダーの公式ドキュメントで確認する事項であり、営業資料の記載や口頭説明では足りません。生成AIの法人向けプランと学習利用の関係については、生成AIの法人プランと学習利用の比較で公式記載の読み方を整理しています。VDR側に統合されたAIの場合、文書の保管はVDR事業者、推論は別のモデル提供者という二段構えになっていることがあり、どの範囲が誰の手元を通るのかを契約前に確認する必要があります。

第二に、顧問先への説明と同意の取り方です。顧問契約書に業務委託先への再委託条項があるかどうか、クラウドサービスの利用が再委託にあたる整理をしているかどうかで、必要な手当ては変わります。個人情報保護委員会は生成AIサービスの利用について注意喚起を公表しており、個人情報を含む入力を行う場合の留意点を示しています。顧問先が個人事業主であれば、証憑に含まれる情報の性質がそのまま個人情報の問題になります。プロンプトに入れる情報の範囲そのものについては、プロンプトに個人情報を入れる前に決める運用ルールで7項目に分けて整理しました。

第三に、事務所規程への落とし方です。規程に書く内容を義務として断定する必要はなく、運用の型として定めておく形が実務的です。たとえば、AIに入力してよい文書の種類を列挙する方式、逆に入力を避ける文書を列挙する方式、顧問先ごとに同意の有無を管理台帳で持つ方式など、事務所によって採る形は異なります。重要なのは、担当者が迷ったときに参照できる一枚があることで、規程の精緻さ自体ではありません。

VDR型の基盤を採る場合に固有の論点として、退職者のアカウント処理があります。証跡ログが残る仕組みは、逆に言えば退職後もアカウントが生きていれば記録が残り続ける構造です。人の出入りがある事務所では、入退所の手続きに権限削除を組み込んでおかないと、ログの信頼性そのものが揺らぎます。

導入検証でつまずきやすい3つの場面

ひとつ目は、全文検索の期待値がずれる場面です。スキャンした証憑がテキスト化されて検索できると聞くと、手書きの領収書まで拾えるように受け取られがちですが、実際には印字された文書と手書き文書では精度に差が出ます。検証の初期に手書きの多い顧問先を選ぶと、製品の評価そのものが歪みます。まず印字中心の顧問先で基準を作り、その後に手書きの比率が高い顧問先で追加検証するのが順序として無理がありません。

ふたつ目は、AIの要約を担当者が読み替えてしまう場面です。税務調査の指摘事項について要約が返ると、その要約が調査官の指摘そのものであるかのように扱われることがあります。要約は元文書の圧縮であって、元文書の代わりではありません。要約に元文書の該当箇所を併記させる出力形式にしておくと、読み替えが起きにくくなります。

みっつ目は、導入したのに旧来の共有方法が残る場面です。VDRを入れても、顧問先が従来どおりメール添付で資料を送ってくれば、二重管理になります。顧問先側の運用を変えてもらう働きかけとセットで進めないと、事務所の作業はむしろ増えます。導入の初期に、顧問先向けの短い案内文と操作手順を用意しておくかどうかで、この分岐が決まります。

費用と工数をどう見積もるか

リーガルテックVDRの利用料金は公表資料に記載がないため、金額は個別見積りとして扱う必要があります（要確認）。検討にあたっては、ライセンス費用だけでなく、既存資料の移行工数、顧問先への案内工数、担当者教育の工数を並べて見る形になります。

移行工数は、顧問先一社あたりの資料点数に比例します。前述の想定（記帳代行百二十件）であれば、初年度に全社を移すのではなく、決算期の到来順に段階的に移す設計にすると、繁忙期の負荷が分散します。顧問先への案内は、資料の受け渡し方法が変わる話なので、決算報告や税務相談の面談に合わせて行うと追加の接点を作らずに済みます。

担当者教育で見落とされやすいのは、ツールの操作ではなく判断の教育です。どの文書を入れてよいか、AIの出力をどこまで信用するか、迷ったら誰に聞くかという判断の型を共有しないと、操作だけ覚えた状態で野良運用が始まります。事務所内での教育設計そのものは、独立した検討事項として時間を確保する価値があります。

運用の担い手も決めておく必要があります。権限の付与と削除、証跡ログの確認、顧問先アカウントの管理を誰が持つのか。この役割が空席のまま導入すると、数か月で管理が形骸化します。

文書基盤を先に決めるという発想が広がるか

この構成が示しているのは、生成AIを業務に入れる順序が変わりつつあるということです。従来は、便利なAIツールを見つけて使い、後から情報管理の整理が追いかける流れが多くありました。VDRに統合された形の提案は、逆に情報管理の器を先に決め、その中でAIを使うという順序を採っています。

どちらが事務所に合うかは、扱う文書の量と、顧問先の情報の性質によって変わります。顧問先が少数で、担当者が固定されていて、資料の受け渡しが安定している事務所であれば、汎用のAIツールと既存の管理方法の組み合わせで足りることもあります。逆に、担当者の入れ替わりがある規模になると、権限と証跡を仕組みで持つ意味が大きくなります。

今後の展開として、電子申請APIとの連携や法令改正の自動キャッチアップ機能が予定されていると公表されていますが、これらは実装後に精度を検証する対象になります。法令改正の自動追随は、正確であれば工数削減効果が大きい一方、誤りが混ざったときに気づきにくい領域でもあります。実装されたら、原典との突き合わせを前提に評価する論点になります。

事務所として今できるのは、製品の選定を急ぐことではなく、自分の事務所が扱う文書の種類と量、誰が触れているかを棚卸ししておくことです。この棚卸しがある状態で製品を見ると、機能一覧のどこが自分に効くかが判断できます。棚卸しが無い状態で見ると、機能の多さがそのまま説得力に見えてしまいます。

よくある質問

AI孔明はどのモデルを使っているのですか

公表資料では大規模言語モデル（LLM）を活用した生成AIとしか記載されておらず、基盤モデルの名称は明示されていません（要確認）。守秘義務の観点から確認が必要な事項なので、契約前にベンダーへ直接照会する項目になります。

顧問先の資料をVDRに置くことは守秘義務の問題になりますか

税理士法第38条は秘密を漏らし又は窃用することを禁じていますが、クラウド事業者の利用がこれに触れるかは、契約内容やデータの取扱い方によって論点が変わります。事務所としては、再委託の位置づけを顧問契約でどう整理しているか、顧問先への説明を行っているかを確認する形になります。

汎用のChatGPTやClaudeを使う場合と何が違いますか

違いは主に権限と証跡です。汎用チャットは入力の可否を利用者の判断に委ねますが、VDR統合型は権限設計で読める範囲を制限します。一方、汎用チャットのほうがモデルの選択肢が広く、用途を切り替えやすい面があります。どちらか一方に寄せるのではなく、扱う情報の機微さで使い分ける事務所もあります。

電子帳簿保存法への対応は製品を入れれば完了しますか

製品の導入だけで完了する性質のものではありません。保存要件は財務省令に定められており、国税庁が公表する取扱いを踏まえて事務所と顧問先の運用を組む必要があります。製品はその運用を支える手段として位置づけるのが実務的です。

職員五名の事務所でも導入する意味はありますか

規模だけでは決まりません。担当者の入れ替わりがあるか、顧問先の資料の受け渡しが煩雑になっているか、証跡を求められる場面があるかで判断が変わります。五名でも担当替えが頻繁であれば、権限と証跡を仕組みで持つ意味は出てきます。

税務調査の対応文書をAIに作らせて問題ないですか

作らせる範囲を、事実の抽出と資料の紐づけに限定し、回答方針の判断を税理士本人が行う構成にしている事務所があります。判断部分までAIに委ねると、根拠の説明ができなくなる点が論点になります。

導入検証にどれくらいの期間を見ればよいですか

顧問先一社分の資料で始める場合、権限設計と初期移行に数週間、業務での試用に一決算期分を見る形が現実的です。決算期を一つ通さないと、繁忙期の負荷が見えないためです。

参考文献

• e-Gov法令検索 税理士法
• e-Gov法令検索 公認会計士法
• e-Gov法令検索 電子計算機を使用して作成する国税関係帳簿書類の保存方法等の特例に関する法律
• 国税庁 電子帳簿保存法関係の取扱いに関する情報
• 個人情報保護委員会 生成AIサービスの利用に関する注意喚起等
• リーガルテックVDR 税理士業務向けAI孔明統合のお知らせ
• PR TIMES リーガルテック社プレスリリース

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