LegalOnの原契約参照とは、関連契約を踏まえてAIがレビューする機能のことです。

個別契約書1通のレビューに、基本契約書を探して開き直す時間がどれだけ乗っているでしょうか。この記事では、LegalOnが2026年8月に追加した関連契約書の参照機能を出発点に、契約書レビューAIを弁護士事務所へ入れるときの判断材料を整理します。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、ベンダーの仕様は各社の公式発表で確認しています。LegalOn TechnologiesとOn Technologiesがグローバルで提供するサービスの有償導入社数は9,000社を超えたと公表されています（出典: LegalOn Technologies 2026年8月4日プレスリリース）。

原契約を参照するレビューが2026年8月に何を変えたのか

契約書レビューAIの評価軸が、単体文書の網羅性から文書間の整合性へ動き始めています。理由は、実務で判断を誤らせるのは、その1通に書かれていない前提だからです。

LegalOn Technologiesは2026年8月7日、契約書レビューの対象文書に関連する契約書を参照情報として追加し、その内容を踏まえてレビューできるようにしたと発表しました（出典: LegalOn Technologies「基本契約書や原契約も参照したAI契約書レビューが可能に」）。同社は発表のなかで「担当者が基本契約書や原契約、過去の変更覚書などを探し、複数のファイルを個別に開いて内容を照合する必要がありました」と従来の作業を説明しています。

この記述は、弁護士事務所の日常とほぼ重なります。顧問先から届くのは個別契約書だけで、基本契約書は別のメールに埋もれている。変更覚書が3本積み重なっていて、どれが最新の建て付けなのか送り主も把握していない。こうした状況で、レビュー対象の1通だけをAIに投げても、返ってくる指摘は前提を欠いたものになります。

同社の発表によれば、関連契約書はLegalOnに保存済みの契約書から選ぶか、新たにファイルをアップロードして追加できます。追加した契約書の内容は、既存の契約書レビュー機能やプレイブックにおいて参照情報として活用でき、レビュー時に追加した契約書はレビュー対象の契約書に関連ファイルとして自動で紐づけられます。

同じ月に、同社は関連する機能をいくつも出しています。2026年8月4日にはWordコメント検索機能の搭載を、2026年8月3日には法律事務所ZeLoが作成に関わったプロンプトの追加を発表しました（出典: LegalOn Technologies ニュース一覧）。契約書本文に残らないレビューの知見や、専門分野ごとの確認観点を製品側に取り込む動きが続いている、と読めます。

弁護士事務所の側から見ると、この流れには一長一短があります。関連文書の突き合わせという、時間はかかるが付加価値の説明が難しい作業が機械側へ移ります。一方で、顧問先の法務部が同じツールを持ち始めると、事務所に回ってくる仕事の入口が変わります。1次チェックを顧問先が済ませた状態で相談が来るなら、事務所が売るのは網羅性ではなく判断になります。この構図の変化は、法務AIエージェント比較 弁護士事務所が見る7つの評価軸と72条の線引きでも触れた論点と地続きです。

なお、LegalOnとLegalForceは同社の説明上は別のサービスです。LegalOnは法務の様々な業務をAIで支援するサービス、LegalForceは契約書レビューに特化したサービスと整理されています（出典: LegalOn よくあるご質問）。導入検討の資料を集めるとき、この2つが混在すると比較がずれます。

関連契約を踏まえたレビューを事務所の手順に落とす7ステップ

結論として、原契約参照機能はAIに読ませる材料を増やす機能であり、増やした材料の正しさは人が担保します。だから手順の設計は、材料の準備と最終確認の2か所に重心を置きます。

1. レビュー対象を確定します。個別契約書なのか、変更覚書なのか、原契約そのものなのかを最初に決めます。ここが曖昧なまま参照文書を積むと、AIの指摘がどの文書に向いたものか読めなくなります。
2. 関連文書を洗い出します。基本契約書、原契約、過去の変更覚書、附属の覚書や仕様書を、顧問先に一覧で出してもらいます。この一覧作成そのものを顧問先の作業として設計しておくと、事務所側の工数が読めるようになります。
3. 参照情報として追加します。LegalOnに保存済みの契約書から選ぶか、ファイルをアップロードします（出典: LegalOn Technologies 2026年8月7日プレスリリース）。
4. レビューを実行し、指摘を前提由来と本文由来に仕分けます。基本契約書ですでに定められている事項を考慮した指摘なのか、対象契約書の文言そのものへの指摘なのかで、顧問先への返し方が変わります。
5. 前提由来の指摘を、担当弁護士が原文で照合します。AIが基本契約書の特定の条項を根拠に挙げてきたら、その条番号を実際に開いて確認します。ここを省略すると、後述する架空の参照という失敗が起きます。
6. 事務所の判断を上書きします。AIの指摘に対して、採用・修正・不採用の3択と理由を記録します。この記録が次回以降の資産になります。
7. 関連ファイルの紐づけを確認します。レビュー時に追加した契約書は自動で紐づけられると同社は説明していますが、意図した組み合わせになっているかは人が見ます。

有資格者が最終確認する工程は、上記の5と6です。AIが出すのは指摘の候補であって、顧問先に渡す成果物ではありません。この線引きを手順書に書いておくと、補助者に任せられる範囲がはっきりします。

汎用の生成AIで似たことをする場合の下書きプロンプトを示します。実在の顧客名や固有の取引条件は入れず、架空のA社・B社に置き換えて使う前提です。

あなたは契約実務の確認を補助するアシスタントです。
以下の2つの文書を読み、指摘を「基本契約書の定めに起因するもの」と
「個別契約書の文言自体に起因するもの」に分けて列挙してください。

【基本契約書】
（A社・B社間の基本契約書本文をここに貼る。実在の固有名詞は伏せる）

【個別契約書（レビュー対象）】
（個別契約書本文をここに貼る）

出力形式:
1. 前提由来の指摘（該当する基本契約書の条番号を必ず明示する）
2. 本文由来の指摘
3. 両者が矛盾している可能性のある箇所
条番号を挙げるときは、必ず貼り付けた本文中に実在する条番号だけを使ってください。
本文に無い条番号を推測で書かないでください。

変更覚書のチェーンを整理させるときは、時系列の確定を先に行わせます。

以下は、A社・B社間の原契約と、その後に締結された変更覚書の本文です。
次の3点を出力してください。

1. 各文書の締結日と、変更対象となった条項の一覧
2. 現時点で有効な条項の内容（最終改定後の姿）
3. 変更覚書どうしで打ち消し合っている、または重複している箇所

判断できない箇所は「判断できない」と書き、推測で補完しないでください。
出力はすべて、貼り付けた本文に書かれている内容のみを根拠にしてください。

このプロンプトを使う場合でも、出力の条番号は原文と突き合わせます。生成AIが存在しない条文や判例を出力する問題は繰り返し報告されており、事務所としての検証手順は生成AIの架空判例・架空条文を止める 引用前に通す5つの関門と記録の残し方で整理しています。

システム連携の観点では、LegalOnはGMOサイン、DocuSign、クラウドサインとの連携に対応しており、各電子契約サービスで締結が完了した契約書を自動で取り込めると案内されています（出典: LegalOn よくあるご質問）。締結済み文書が自動で溜まる導線があると、関連契約書の参照は、探す作業から選ぶ作業に変わります。逆に言えば、締結済み契約書がローカルのフォルダに散らばったままの事務所では、この機能の効きは弱くなります。

対応する契約類型は、和文・英文合わせて80種類以上と案内されています（出典: LegalOn よくあるご質問）。英文契約書は主に米国法、英国法に準拠し、30種類以上の類型のレビューを支援するとされています（同FAQ。ユニバーサルアシストの契約が必要と注記されています）。

参照文書を増やすほど、レビュー結果を読む側の負荷も上がります。指摘の数が増えるのではなく、指摘の根拠が対象契約書の外にある割合が増えるためです。事務所として運用に乗せるなら、出力をそのまま顧問先へ転送せず、前提由来の指摘だけを担当弁護士がまとめ直す工程を挟むほうが、結果的に説明の手間が減ります。顧問先が求めているのは網羅的な指摘一覧ではなく、どこを直せば締結に進めるのかという優先順位だからです。

もう1点、事務所の内部での使い分けも設計対象になります。顧問契約に基づく継続的なレビューと、スポットで持ち込まれる単発のレビューでは、参照文書をそろえるコストが違います。前者は関連契約書がすでにツール内に蓄積されているため参照が軽く、後者は毎回ゼロから集める必要があります。単発案件でこの機能を使うかどうかを事前に決めておかないと、見積もりと実工数がずれます。

顧問先の契約書を参照情報として増やす前に決めておく3つのこと

関連契約書の参照は、事務所が預かる文書の量を増やす機能です。だから守秘義務と情報管理の設計は、機能の導入と同時に見直す対象になります。

第一に、そのツールが入力データを学習に使うかどうかです。LegalOnは、外部のAIモデル提供事業者へ送信するデータが各事業者のAIモデル学習に利用されることはないと説明しています。同時に、預かったデータをサービス提供、機能改善、AIの精度向上等の目的で同社が利用する場合があるとも記載しており、詳細は利用規約およびプライバシーポリシーに定めるとしています（出典: LegalOn よくあるご質問）。学習に使わないことと、事業者側で一切利用しないことは別の話なので、顧問先への説明ではここを混ぜないほうが誤解が少なくなります。

保存先も確認事項です。契約書データを含む主要な顧客データはGoogle Cloudの日本国内（東京リージョン）に保存され、一部の監視データやサポート関連データ等はサービス提供上必要な範囲で日本国外のリージョンで取り扱われる場合があると案内されています（出典: LegalOn よくあるご質問）。解約後は90日以内に顧客環境（テナント）を論理的に削除し、その後アカウント情報やアップロードされた契約書データ等も順次削除されると説明されています（同FAQ）。顧問先から、事務所が使うツールを解約した後に自社の契約書がどう扱われるのかと問われたときに、この記述をそのまま提示できる状態にしておくと話が早くなります。

第二に、根拠条文の確認です。弁護士法第23条は、弁護士または弁護士であった者が職務上知り得た秘密を保持する権利を有し、義務を負うと定めています。ただし、法律に別段の定めがある場合はこの限りでない、という但書が置かれています。関連契約書を参照情報として追加する行為は、職務上知り得た情報を外部サービスへ預ける範囲を広げる行為でもあります。どこまでを預けてよいかは、事務所と顧問先の合意でしか決まりません。ここを条文の当てはめで断じることはできず、合意形成の設計が実務の中心になります。

個人情報を含む文書を扱う場合は、個人情報保護法第23条の安全管理措置も並行する論点になります。同条は、個人情報取扱事業者が取り扱う個人データの漏えい、滅失または毀損の防止その他の安全管理のために必要かつ適切な措置を講じることを定めた条文です。契約書には取引先担当者の氏名や連絡先が含まれることが多く、クラウドへ預ける文書が増えれば、この措置の設計も更新の対象になります。

第三に、事務所内の権限です。LegalOnは特定のIPアドレスからのみアクセスを許可するIP制限機能と、ログイン履歴・ユーザー管理・契約書操作・設定変更等を確認できる監査ログ機能を提供しており、監査ログはCSV形式でダウンロードできると案内されています（出典: LegalOn よくあるご質問）。誰が、どの顧問先の、どの文書を参照情報として追加したかが後から追える状態は、守秘義務の運用としても、顧問先への説明としても効きます。

顧問先への説明では、AIに読ませますという言い方ではなく、どのサービスに、どの範囲の文書を、どういう保存条件で預けるのかという粒度で伝えるほうが通りやすくなります。委任契約書や顧問契約書に情報の取扱いに関する条項がある事務所は、生成AIを含むクラウドサービスの利用がその条項の射程に入るかを確認しておく余地があります。事務所規程に落とすなら、参照情報として追加してよい文書の種類、追加前に顧問先の同意が必要な場合、追加した文書の削除タイミングの3点を書いた事務所があります。

原契約参照レビューで起きうる失敗と、その手前で止める方法

失敗の多くは、機能そのものではなく運用の抜けから起きます。

1つ目は、AIが示した参照先が実際には存在しなかったケースです。基本契約書の条項を根拠に挙げた指摘を、条番号を確認せずに顧問先へのコメントへ写すと、事務所の信用に直接効きます。回避策は単純で、参照先の条番号は原文を開いて突き合わせるという1工程を手順に固定することです。この工程を飛ばせる立場の人間を事務所内に作らないことが、実質的な歯止めになります。

2つ目は、参照文書のバージョン取り違えです。変更覚書が複数あるとき、最新版ではない覚書を参照情報として追加すると、レビュー結果は前提から狂います。しかも出力は自然な日本語なので、狂っていることが読み取りにくい。回避策は、参照文書の一覧に締結日を併記させ、時系列の確定を人が先に済ませることです。

3つ目は、顧問先の同意を取らないまま文書の預け先を増やしてしまうケースです。事務所が新しいツールを入れたこと自体は顧問先に伝わっていても、関連契約書もまとめてアップロードする運用に変わったことまでは伝わっていない、という食い違いが起きます。回避策は、運用変更のタイミングで一度だけ、預ける文書の範囲を書面で共有することです。この種の説明の型は、事務所のAI利用ガイドラインの作り方で整理した規程の枠組みと合わせて考えると設計しやすくなります。

4つ目は、事務所内での野良利用です。一部の弁護士だけが個人の判断で参照文書を増やし、他のメンバーが把握していない状態は、監査ログがあっても後追いになります。導入時に、誰が参照文書を追加できるのかを決めておくほうが、後から遡って整理するより手間が小さくなります。

費用と工数をどう見積もるか、誰が運用を持つか

料金は公開されていません。同社は、利用人数や業務内容を聞いたうえで料金プランを提案する形をとっており、詳細は営業への問い合わせと案内しています（出典: LegalOn よくあるご質問）。最低利用期間は1年で、途中で追加契約した機能（モジュール）については原則として元の契約期間に準じるとされています（同FAQ）。年単位のコミットが前提になるため、試して合わなければ止める、という入れ方は取りにくい構造です。

そのため、導入判断の重心は、事務所の契約書レビュー案件が関連文書の突き合わせを伴う類型にどれだけ寄っているか、という点に置くのが現実的です。単発の売買契約や定型のNDAが中心なら、原契約参照の恩恵は限定的です。逆に、継続的な取引の基本契約と個別契約がセットで動く顧問先が多い事務所では、効きが大きくなります。

工数の面では、初期に一度だけ重い作業が発生します。既存の契約書をLegalOnへ取り込み、基本契約と個別契約の関係を紐づける作業です。ここを飛ばして新規案件だけで使い始めると、参照したい原契約が手元になく、結局ファイルを探すところからやり直しになります。電子契約サービスとの連携で締結済み文書が自動で入る導線を先に作っておくと、この初期作業は軽くなります。

運用の持ち主は、パートナー弁護士ではなく、事務局または特定のアソシエイトに置いている事務所があります。理由は、この機能の運用が、文書の整理と紐づけという事務作業の性格を強く持つためです。ただし、参照結果の採否を決める工程だけは有資格者に残します。

導入前に、電帳法対応の要否も確認事項に入ります。同社は、コントラクトマネジメントを契約し締結版としてアップロードした契約書について、電子帳簿保存法の要件を満たすスキャナ保存と電子取引データ保存に対応した形で保管できるとし、日本文書情報マネジメント協会の法的要件認証を取得していると案内しています（出典: LegalOn よくあるご質問）。必要なモジュールが増えれば費用も変わるため、見積もりを取る前に事務所側の要件を固めておくほうが比較しやすくなります。

文書間の整合性チェックが標準になった先に、事務所は何を売るのか

今後の論点は、レビューAIの評価軸が1通の網羅性から文書群の整合性へ移ることで、事務所の付加価値の説明がどう変わるかです。

契約書1通のリスク洗い出しは、すでに製品が担う領域になりつつあります。そこへ関連文書の突き合わせが加わると、従来は経験の差が出ていた作業の一部が平準化されます。顧問先の法務部が同じ道具を持てば、事務所へ来る前の一次整理が済んでいる状態が増えます。

その環境で残るのは、前提が矛盾していたときにどちらを取るかの判断、相手方との交渉でどこまで押せるかの読み、そして紛争になったときの見立てです。いずれも、参照情報を増やしても機械側には移りにくい部分です。事務所の説明資料を作り直すなら、速くレビューしますという打ち出しではなく、前提が食い違ったときの判断を引き受けますという言い方のほうが、道具が普及した後の環境では通りやすくなります。

もう1つの論点は、顧問先がAIレビューの結果をそのまま事務所へ持ち込むケースの扱いです。AIの指摘に事務所が上書きする形の仕事が増えると、成果物の責任範囲の書き方が変わります。ここは業務委託の条件設計として、契約書レビューAIの普及が進むほど詰める必要が出てきます。同種の論点は、LegalOnアシスタントの導入判断でも扱っています。

よくある質問

原契約参照機能は追加費用がかかりますか

公表資料からは判断できません。同社は利用人数や業務内容に応じて料金プランを提案する形をとっており、料金は個別見積もりと案内しています（出典: LegalOn よくあるご質問）。追加契約したモジュールの契約期間の扱いは同FAQに記載がありますが、本機能の課金条件については公開情報が見当たらないため、要確認の事項です。

参照情報として追加した契約書は、AIの学習に使われますか

同社は、外部のAIモデル提供事業者へ送信するデータが各事業者のAIモデル学習に利用されることはないと説明しています（出典: LegalOn よくあるご質問）。一方で、預かったデータをサービス提供や機能改善、AIの精度向上等の目的で同社が利用する場合があるとも記載されています。顧問先への説明では、この2つを区別して伝えるのが安全側の運用です。

顧問先の同意なしに関連契約書をアップロードしてよいですか

一般論として答えを出せる問いではありません。弁護士法第23条は職務上知り得た秘密の保持を定めており、外部サービスへ預ける文書の範囲は、顧問先との合意と事務所の情報管理体制の設計に依存します。同意の要否を事務所として決め、規程に書いておく形が実務的です。

AIが示した基本契約書の条番号は信用してよいですか

原文で確認する前提で扱うのが現実的です。生成AIが存在しない条文や参照先を出力する事象は広く報告されており、条番号は貼り付けた原文と突き合わせる工程を手順に入れておく必要があります。この検証の型は生成AIの架空判例・架空条文を止める方法にまとめています。

小規模な事務所でも導入する意味はありますか

案件の型によります。基本契約と個別契約がセットで動く顧問先が多い事務所では効きが大きく、単発の定型契約が中心なら恩恵は限定的です。最低利用期間は1年とされているため（出典: LegalOn よくあるご質問）、案件構成を先に棚卸ししてから見積もりを取るほうが判断しやすくなります。

LegalOnとLegalForceのどちらを検討すればよいですか

同社の説明では、LegalOnは法務の様々な業務をAIで支援するサービス、LegalForceは契約書レビューに特化したAIレビューサービスと区別されています（出典: LegalOn よくあるご質問）。契約書レビュー単体を強化したいのか、案件管理や契約管理まで含めて設計し直したいのかで、比較対象が変わります。

事務所の情報管理体制として最低限そろえるべきものは何ですか

アクセス制限と操作履歴の可視化が出発点になります。LegalOnはIPアドレス制限と監査ログ機能を提供し、監査ログはCSV形式でダウンロードできると案内しています（出典: LegalOn よくあるご質問）。誰がどの文書を扱ったかを後から追える状態を作ったうえで、個人情報保護法第23条が定める安全管理措置の設計へつなげる流れが取りやすくなります。

参考文献

• LegalOn Technologies「LegalOn」、基本契約書や原契約も参照したAI契約書レビューが可能に
• LegalOn Technologies 有償導入社数が9,000社を突破
• LegalOn よくあるご質問
• e-Gov法令検索 弁護士法
• e-Gov法令検索 個人情報の保護に関する法律

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