OLGAとは、GVA TECHが提供する法務オートメーションSaaSのことです。

契約レビューの一次案を、いまどこで作っているでしょうか。GVA TECHは2026年9月9日、法務オートメーション「OLGA」のAI契約レビュー機能を刷新し、修正文の生成からWordへの反映までを自動化したとプレスリリースで公表しました。この記事では、刷新の中身を一次情報から整理したうえで、弁護士事務所が企業法務の側の道具としてこれをどう見るか、どこまでを外部委託先の作業として扱えるかという判断軸をまとめます。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、行政の見解は各府省庁の公表資料で確認しています。

汎用生成AIでは埋まらなかった契約レビューの3つのギャップ

刷新の背景として同社が挙げているのは、汎用の生成AIを契約レビューに使ったときに残る課題です。プレスリリースは、ChatGPTやCopilot、Geminiなどの汎用生成AIでは出力の精度や再現性にばらつきがある点と、プロンプトの調整や検証に多大な工数がかかる点を挙げています。この2つは、実際に事務所や企業法務部で汎用モデルを試した人なら心当たりがあるはずです。

ギャップは3層に分けて考えると整理しやすくなります。第1層は、判断基準の所在です。汎用モデルは一般的な法務知識を持っていますが、その会社が過去にどの条項をどこまで譲歩してきたかという基準は持っていません。結果、出てくる指摘が教科書的になり、実務では使いどころが限られます。第2層は、再現性です。同じ契約書を同じプロンプトで2回流しても、指摘の粒度がそろわないことがあります。レビューの品質を担保する立場からすると、このばらつきが最も扱いにくい性質です。第3層は、出口の作業です。指摘を読んで、修正文を考えて、Wordに打ち込み直すという工程が人手に残ると、時間短縮の効果は限定的になります。

OLGAの刷新は、この3層それぞれに対応する形で設計されています。同社は、法務業務の思考プロセスを分解し、生成AI活用を前提としたワークフローの構築やプレイブック（自社基準の判断指針）の作成を行うコンサルティングを提供してきたとしており、そこで得た技術とノウハウをSaaS側の機能に落とし込んだ、という説明です。士業のチカラでは、契約レビュー系ツールの評価軸を法務AIエージェントの7つの評価軸と72条の線引きでも扱っており、今回の刷新はその評価軸のうち「基準の外部化」と「出口の自動化」に踏み込んだ更新にあたります。

なお、この種のサービスは企業の法務部門に向けて提供されるものであり、弁護士事務所が使う道具というより、顧問先の企業側が導入する道具という位置づけになります。弁護士の側からは、顧問先がこれを入れたときに相談の入口がどう変わるか、という観点で見ておきたいところです。

刷新のもうひとつの含意は、レビュー品質の根拠が「モデルの賢さ」から「基準の書きぶり」へ移ったことです。プレイブックという形で判断指針を外に出すと、その事務所や法務部が何をリスクと見ているかが文書として固定されます。これは属人性の解消として歓迎される一方、基準そのものが誤っていればAIは誤りを高速に再生産します。導入の議論では、ツールの性能比較より先に、自社基準を文書化できる状態にあるかを確認する順序が合理的です。

刷新された機能で実務の何が変わるのか

公表資料で示されている特長は4つです。順に、実務上の意味を見ていきます。

1つめは、自社の法務ナレッジを活かしたレビューです。従来からあったプレイブックによるレビューに加えて、プレイブックが無くても、自社ひな型やチェックリスト、過去に締結した契約書といった法務ナレッジをそのまま読み込ませることで、それに沿ったレビューを実行できる機能が追加されたと説明されています。背景情報や個別条項の修正方針をテキストで指示するだけで動く、という設計です。プレイブックの作成自体は、顧客の契約書ひな形や過去のレビュー実績をもとに、法務経験のある同社の担当者が行うとされています。

2つめは、初回レビューから修正交渉、Wordへの反映までを続けて扱える点です。リスクの指摘にとどまらず、自社基準に沿った修正文の提案と、社内外向けの修正理由コメントまで自動生成し、Wordへ自動反映する流れになっています。さらに、相手方から修正案が返ってきた後の2度目以降の交渉まで対象に含まれ、過去のやり取りの履歴や修正経緯といった文脈を踏まえたレビューができると説明されています。契約交渉は往復が前提なので、2巡目以降を扱えるかどうかは実務上の差が大きい部分です。手入力やツールの往復による人的ミスと工数を削減する狙いだと説明されており、使い慣れたWord上で作業が完結する設計になっています。

3つめは、AIの判断プロセスの可視化です。AIが条文をどのように分析・判断したのか、そのプロセスを示し、プレイブックで作成した項目ごとにOKかNGか、その根拠や判断理由が表示されると説明されています。同社はこれを、レビュー結果を見たときの違和感、つまりハルシネーションを検知しやすくするための設計として位置づけています。生成AIの出力を業務に組み込むうえで、根拠が見える形で返ってくるかどうかは検証コストを直接左右します。

4つめは、アカウント数が無制限である点です。アカウント数ではなく利用回数による料金体系のため、発行できるアカウント数に制限がない、とされています。事業部門でのNDA審査のニーズを背景に、法務部門だけでなく全社的な利用を想定した設計だという説明です。

弁護士事務所の側から実務の工程を組み直すなら、次のような順序になります。第1に、顧問先がこの種のツールを入れているかを把握します。第2に、ツールが出した修正案のうち、どの類型を事務所に回す運用にするかを顧問先と決めます。第3に、回ってきた案件では、AIの判断理由を読んだうえで、基準そのものの妥当性を検討します。第4に、交渉の2巡目以降で論点が動いた場合に、事務所が介入するトリガーを決めておきます。第5に、最終的な法的判断は弁護士が行う、という線を契約上も明示します。

AIが返した修正案を事務所側で点検するときのプロンプト例を挙げます。ChatGPT、Claude、Geminiのいずれでも動きます。

あなたは企業法務を扱う弁護士事務所のレビュー担当です。
以下は、契約レビューツールが出力した修正案とその理由です。点検してください。

【点検項目】
1. 修正案が元の条項の趣旨を変えていないか。変えている場合はどう変わるか
2. 修正理由に挙げられた根拠（条文・判例・実務慣行）が実在し、内容と対応しているか
3. その修正を入れた場合に、他の条項（解除・責任制限・準拠法）と矛盾が生じないか
4. 当事者の力関係や取引の実態を確認しないと判断できない論点が残っていないか

【出力形式】
- 判定: そのまま採用可 / 要修正 / 弁護士の個別判断が必要
- 理由（根拠が確認できないものは「未確認」と明記）
- 追加で確認すべき事実

【修正案と理由】
（ここに貼り付け）

プレイブックにあたる自社基準を言語化する段階では、次のようなプロンプトが使えます。

以下の過去レビュー記録から、契約類型ごとの判断基準を抽出してください。

【制約】
- 取引先名、金額、担当者名は「甲」「乙」「（数値）」に置き換える
- 条項ごとに「譲れない線」「交渉余地がある線」「相手方案を受け入れた実績」の3段で整理する
- 判断が分かれている条項は、分かれたまま両論を残す（無理に一本化しない）
- 根拠が記録から読み取れない基準には「根拠不明」のタグを付ける

【出力形式】
条項名 / 譲れない線 / 交渉余地 / 受け入れ実績 / 備考

【過去レビュー記録】
（ここに貼り付け）

これらの工程で一貫しているのは、AIが下書きと整理を担い、法的判断は弁護士が持つという構図です。導入の可否より、この線引きを契約と運用に書き込めるかどうかのほうが、実務では重要になります。

弁護士法72条と守秘義務から見た論点の整理

ツール側の機能が進むほど、線引きの議論が具体的になります。法務省は2026年8月21日付で、ビジネス分野におけるAI等法務業務支援サービスの提供と弁護士法第72条の関係についてのガイドラインを公表しており、士業のチカラでも弁護士法72条のAI活用明確化を5つの論点で読むで取り上げました。条文の側から確認すると、弁護士法第72条は、弁護士または弁護士法人でない者が報酬を得る目的で法律事件に関して鑑定などの法律事務を取り扱うことなどを禁じる規定です。この条文とツール提供がどう関係するかの当てはめは、個別の提供形態ごとに検討される領域であり、本記事では条文の紹介にとどめます。

守秘義務の側も整理しておきたいところです。弁護士法第23条は、弁護士または弁護士であった者は、その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。顧問先の契約書をツールに投入する場面では、投入するのが顧問先自身か事務所かで、検討すべき論点が変わります。顧問先が自社の判断で自社の契約書を入れるのと、事務所が受任案件の資料を入れるのとでは、同意の取り方も記録の残し方も別物になります。

ベンダー側のデータ取扱いについては、契約前に確認したい項目が並びます。投入した契約書が学習に使われるか、保存場所と保存期間、プレイブック作成のために同社の担当者が顧客の契約書を閲覧する場合の取扱い、再委託先の有無、退会時の削除手順です。特にプレイブックは、顧客のひな形や過去のレビュー実績をもとに同社の担当者が作成すると説明されているため、その過程でどの資料がどこまで共有されるかは、秘密保持の観点で最初に詰めるべき点になります。

個人情報の面では、契約書に個人名や連絡先が含まれる場合の扱いが論点になります。個人情報保護法第27条は第三者提供について定めており、個人情報保護委員会も生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表しています。契約書は一見すると法人間の文書ですが、担当者名や個人保証人の情報が入る類型もあるため、投入前に確認する手順を置いておくと安全側に倒せます。

事務所の規程に落とすなら、禁止列挙より区分を決めるほうが運用が続きます。顧問先が自社ツールで作った案を事務所が点検するのは通常業務として扱い、事務所が受任資料を外部ツールに投入する場合は依頼者の同意と契約上の根拠を確認してから、という二段構えです。同意の取得状況を案件管理台帳に記録しておくと、担当が替わっても経緯を追えます。

導入した顧問先で起きやすい3つのつまずき

ひとつめは、基準が古いまま固定されるパターンです。プレイブックや自社ひな型を読ませて基準にする仕組みは強力ですが、裏返すと、基準が更新されなければAIは古い判断を再生産し続けます。法改正や取引実態の変化があっても、誰も基準を触らなければ、半年前の譲歩ラインがそのまま出てきます。基準の更新担当と、更新のきっかけになる出来事を、導入時に決めておく必要があります。

ふたつめは、判断理由の可視化を信頼しすぎるパターンです。根拠が表示されること自体は検証の助けになりますが、表示された根拠が正しいかどうかは別の問題です。生成AIは、実在しない条番号や、内容の対応しない判例を根拠として提示することがあります。表示された根拠の実在をe-Gov法令検索などの原典で確認する工程を残しておかないと、可視化がかえって安心材料になってしまいます。

みっつめは、事業部門に開放した結果、法務の把握外で契約が動くパターンです。アカウント数の制限が無い設計は利便性が高い反面、事業部門がAIの出した修正案で相手方と合意してしまい、法務が後から知るという状況を生みかねません。全社開放とあわせて、どの契約類型は法務レビュー必須か、どの金額帯から弁護士に回すかという閾値を、ツールの導入と同時に決めておく組み立てが要ります。この閾値設計は、顧問先からの相談として弁護士事務所に持ち込まれやすい論点でもあります。

よっつめとして、記録が残らないまま運用が回るパターンも挙げておきます。どの基準に基づいてどの修正を採用したのかが後から追えないと、紛争が起きたときに交渉経緯を再構成できません。ツール側に履歴が残る設計であっても、採用・不採用の判断を誰がしたのかという人の側の記録は、別途残す仕組みが要ります。案件管理台帳に、AI提案の採否と判断者を1行残すだけでも、後の説明の負担が変わります。

費用と体制、事務所の関わり方をどこで収益化するか

料金については、公表資料でアカウント数ではなく利用回数による料金体系であることが示されていますが、具体的な金額はプレスリリースからは読み取れないため、見積もりで確認する項目になります。導入効果として同社が挙げているのは、ある企業で年間1万件以上あったExcelでの管理・ファイル格納の工数がゼロになったこと、年間約2,700件あった法律相談が900件以下に減少したことです。数字の大きさより、法律相談の件数が3分の1近くまで減ったという構造のほうに注目する価値があります。

弁護士事務所の立場からすると、この構造変化は収益の前提に影響します。件数課金で受けていた定型的な契約チェックは減る方向に動き、代わりに、基準そのものの設計、閾値の決定、AIが判断できなかった論点への対応が残ります。つまり、単価の低い作業が減り、単価の高い作業の比率が上がる形です。顧問契約の組み立てを、件数ベースから基準設計と例外対応のベースへ移す検討は、こうしたツールが広がるほど現実的な課題になります。

体制面で決めておきたいのは3点です。顧問先のツール導入状況を誰が把握するか、AIの出力を点検する際の事務所内の品質基準を誰が持つか、そして基準の更新を顧問業務の中でいつ行うか。四半期に一度、顧問先のプレイブックを一緒に見直す枠を作ると、顧問料の根拠としても説明しやすくなります。

顧問先に導入を相談されたときの助言の組み立ても、あらかじめ型を持っておくと早くなります。最初に契約類型ごとの年間件数を出してもらい、次にそのうち定型で処理できる割合を見積もり、そのうえで残る非定型の案件に事務所がどう関わるかを設計します。件数が少ない顧問先では、ツールの費用より基準づくりの工数のほうが重くなるため、導入を急がない結論になることもあります。ここで無理に導入を勧めないことが、結果として顧問先の信頼につながります。

顧問料の建て付けを変える場合、説明の順番も設計しておくと話が早くなります。定型チェックの件数が減ることを先に認めたうえで、事務所が引き受ける範囲を基準設計・例外対応・紛争予防の3つに言い換える流れです。顧問先にとっては、払う金額が同じでも中身が変わることの説明になり、事務所にとっては、作業量ではなく判断の価値で値付けする根拠になります。この切り替えは、ツール導入の直後より、導入から半年ほど経って件数の変化が数字で見えた時点のほうが通りやすくなります。

契約レビューの自動化がどこまで進むかの見立て

修正文の生成からWordへの反映までが一本化されたことで、契約レビューという業務の工程の大部分が自動化の射程に入りました。残っているのは、基準を決めること、基準が使えない場面を見分けること、そして相手方との交渉で落としどころを選ぶことです。いずれも、その取引の背景と当事者の関係を知っている人間でなければ判断できない領域です。

一方で、自動化が進むほど新しい論点が出てきます。AIが提案した修正文をそのまま採用して締結した契約で後に紛争が起きた場合、修正案の根拠をどこまで再現できるかという記録の問題です。判断プロセスの可視化は、この記録という観点からも意味を持ちます。誰が、いつ、どの基準に基づいて、どの修正を採用したのか。この履歴が残るかどうかは、ツール選定の項目として今後重みを増していくと見ています。

もうひとつ、弁護士事務所にとっての論点は、顧問先の法務がAIで内製化を進めたときの関わり方です。相談件数が減ることは、関係が薄くなることと同義ではありません。基準の設計と例外の判断に事務所が関わる形へ移行できるかどうかが、分岐点になります。

よくある質問

OLGAは弁護士事務所向けのサービスですか

企業法務向けの法務SaaSとして説明されているサービスです。同社はプレスリリースで、法務案件管理・契約レビュー・契約管理・CLM（契約ライフサイクル管理）を一気通貫で自動化する法務SaaSだと説明しています。弁護士事務所からは、顧問先が導入した場合に相談の入口がどう変わるかという観点で見るのが実際的です。

プレイブックが無くても使えますか

公表資料では、プレイブックが無くても、自社ひな型やチェックリスト、過去に締結した契約書などの法務ナレッジをそのまま読み込ませることで、それに沿ったレビューを実行できる機能が追加されたと説明されています。背景情報や個別条項の修正方針をテキストで指示する形でもレビューが可能だとされています。

AIが出した修正文をそのまま相手方に出してよいですか

社内の確認工程を挟む運用が現実的です。生成AIは、実在しない条番号や内容の対応しない根拠を提示することがあります。判断プロセスが可視化される設計であっても、表示された根拠の実在は原典で確認する工程が要ります。法的判断を伴う修正については、弁護士の関与の要否を判断する閾値を事前に決めておくと運用が安定します。

弁護士法72条との関係はどう整理されていますか

法務省が2026年8月21日付で、ビジネス分野におけるAI等法務業務支援サービスの提供と弁護士法第72条の関係についてのガイドラインを公表しています。弁護士法第72条は、弁護士または弁護士法人でない者が報酬を得る目的で法律事件に関して法律事務を取り扱うことなどを禁じる規定です。個別のサービス提供形態がこの規定とどう関係するかは、提供形態ごとに検討される論点になります。

顧問先の契約書を事務所のアカウントで投入してよいですか

依頼者の同意と契約上の根拠を確認してから、という整理が無難です。弁護士法第23条は職務上知り得た秘密の保持について定めています。顧問先が自社で投入する場合と、事務所が受任資料を投入する場合とでは、確認すべき事項が変わるため、事務所の運用ルールとして区分しておく進め方が実務的です。

導入すると法律相談は減りますか

同社は導入効果の例として、年間約2,700件あった法律相談が900件以下に減少した企業があるとプレスリリースで公表しています。ただしこれは個別企業の事例であり、減る相談の中身は定型的な契約チェックが中心だと考えられます。基準設計や例外対応の相談は残るため、相談の総量より内訳の変化として見るほうが実態に近くなります。

事務所側はどんな準備をしておくとよいですか

顧問先のツール導入状況の把握、AI出力を点検する際の事務所内の基準づくり、そして顧問契約の組み立ての見直しの3つです。件数ベースの契約チェックが減る前提で、基準設計と例外対応を顧問業務の柱に置き換えられるかを先に検討しておくと、収益面の変化に追われずに済みます。

参考文献

• GVA TECH 法務オートメーション「OLGA」、従来のAI契約レビュー機能を刷新して修正文の生成からWord反映までを自動化
• 法務オートメーション OLGA 公式サイト
• e-Gov法令検索 弁護士法第72条
• e-Gov法令検索 弁護士法第23条
• 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

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