東京弁護士会LIBRAの生成AI特集事務所が拾う7つの実務論点

LIBRAとは、東京弁護士会が会員向けに発行している会報誌のことです。

東京弁護士会の会報誌LIBRAが、2026年7月1日発行の第26巻第7号（通巻602号）で、弁護士業務における生成AIの利活用と留意点を特集しました（出典: 東京弁護士会 LIBRA 2026年7・8月合併号特集）。この記事では、その特集が何をどう整理したのかを実務の側から読み直し、事務所として明日から手を付けられる論点に並べ替えます。士業のチカラは有資格者による記事レビュー体制を置いておらず、本記事は一次情報の要約と論点整理であって、個別事案への回答ではありません。判断は各事務所の弁護士が行う前提でお読みください。

特集が置いた前提と、事務所が受け取るべき数字

まず特集の構成を押さえます。総論に続いて、各生成AIの比較、訴訟業務・企業法務・事務所運営の3領域における活用事例、そして活用上の主な注意点という順で並んでいます（出典: 東京弁護士会 LIBRA 2026年7・8月合併号特集）。ツール紹介で終わらせず、注意点の章を最後に厚く置いている構成そのものが、この特集の姿勢を表しています。

総論が引いている数字が、事務所の現在地を測るのに使えます。特集は野村総合研究所のIT活用実態調査を引き、生成AIを導入済みと回答した企業が57.7パーセントで、2023年の33.8パーセント、2024年の44.8パーセントから増加を続けていると紹介しています。同じ調査で、活用の課題として最も多く挙がったのがリテラシーやスキルの不足で70.3パーセント、次いでリスクの把握と管理が難しいという回答が48.5パーセントだったとされています（出典: 野村総合研究所 IT活用実態調査（2025年））。特集は、弁護士業界でも同じではないかと問いかけています。

ここが実務家にとって重要な示唆です。導入率の伸びよりも、課題の1位がツールの性能ではなくリテラシーだという点に目を向けたい。つまり、事務所に足りないのは高性能なツールではなく、誰がどの場面でどう使うかを決める言語のほうだという読み方ができます。

誤情報の話も、規模感が具体的です。特集は、裁判所が当事者の書面に幻覚的な内容や資料への依拠を認定した事例を集めたAI Hallucination Casesというデータベースを紹介し、弁護士がAIを活用して問題になった事件が執筆時点で432件あり、うち65パーセントが米国に集中し、104件は2026年に入ってからの事例だと述べています（出典: AI Hallucination Cases）。最初期の例として、米国ニューヨーク連邦地裁のMata v. Avianca事件で、生成AIが作った架空の判例が原告書面に引用され法廷に提出された経緯も紹介されています。

特集はこの誤情報を4類型に分けて示しています。実際には存在しない裁判例・書面・条文を生成したもの、裁判例自体は存在するがその裁判例に表現されていない文言を引用したもの、関連性のない裁判例や条文を引用したもの、その後の判例や法改正で時代遅れになった裁判例や条文を引用したものです。この4分類は、事務所の確認手順を設計するときにそのまま使えます。存在するかどうかを見るだけでは足りず、内容が一致するか、関連しているか、現行かまで見る必要があるという構造が一目で分かるからです。

訴訟・企業法務・事務所運営で特集が示した使いどころ

特集は活用事例を3領域に分けています。それぞれ、事務所が拾いやすい形に整理します。

訴訟業務では、初回相談と受任判断の局面が挙げられています。相談者から事前に受け取った資料やメモ、初回相談後に自分で作ったメモから当事者に関する情報を除いたもの、あるいは相談内容を抽象化した内容を読み込ませ、事実の時系列整理、適用が考えられる法律の条文構造の解説、含まれる法的論点の検討、追加でヒアリングする事項、想定される証拠、適用される可能性のある経験則といった観点で出力させる使い方です。資料の量が多いほど効くと特集は述べています。

尋問準備の記述はさらに具体的です。主尋問については、提出済みの陳述書と証拠申出書を読み込ませ、必要に応じて個人名を仮名に変えたうえで、質問と回答のドラフトを作らせる。反対尋問については、相手方証人の陳述書を読み込ませ、争点と、客観的証拠のどこと矛盾していると考えているかを入力したうえで、クローズドクエスチョンの形で詰められる質問案を作らせる。いずれも案にすぎないため、証拠内容との整合性を含めて弁護士の目で最終確認を行うことが前提だと明記されています。

企業法務では、リサーチの初動、定型的な規約やポリシーのたたき台作成、ドキュメントレビューでの抜け漏れチェックが挙げられています。抜け漏れチェックの手順が実務的で、相手方から提示された契約書のドラフトと自社の標準ひな形の両方を読み込ませ、自社ひな形には存在するが相手のドラフトには欠落している条項をリスト化させるというものです。損害賠償の上限条項や不可抗力条項のような、書かれていないことに起因する見落としを機械的に拾う補助線として位置づけられています。

事務所運営では、弁護士でなくてもできる業務にこそ効果が大きいという整理がされています。定型メールの作成、領収書や名刺の画像からのデータ抽出、事務所内マニュアルの整備、経営上の壁打ち。特集はプロンプト例も具体的に載せており、たとえば領収書の画像を添付して日付・支払先・金額・摘要を抽出し表形式で出力させる、名刺の画像から氏名・会社名・役職・電話番号・メールアドレスを抽出しCSV形式で出力させる、といった指示が並びます。

この3領域を事務所の導入順に読み替えると、着手順は逆になります。特集自身が、対外的な発信と異なり品質管理の負担が小さく効果を実感しやすいという理由で、事務所内部の業務から始めるのがよいと述べています。訴訟業務から入ると誤情報の確認負荷が最初に来ますが、バックオフィスから入れば、失敗しても被害が事務所内にとどまります。

以下は、特集の考え方を踏まえて事務所内で使えるプロンプトの例です。どちらも下ごしらえ用であり、成果物は担当弁護士の目を通してから使う前提です。

あなたは法律事務所の事務手順を文書化するアシスタントです。
以下の口頭説明を、新人スタッフが読んで再現できるマニュアルに整形してください。

制約:
- 法的な判断や助言は書かない
- 手順は番号付きで、各手順に「何をして、何が完了の合図か」を書く
- 説明に含まれていない手順を推測で足さない
- 情報が足りない箇所は［要確認］と明記する

【口頭説明】
（ここに音声入力の書き起こしを貼り付け）

あなたは書面の校正を補助するアシスタントです。
添付した書面について、以下だけを指摘してください。修正は行わないでください。

1. 誤字脱字と表記揺れ
2. 条文の参照番号（第○条第○項）の前後の不整合
3. 前段の定義と後段の用語の使い方が食い違っている箇所
4. 複数の解釈が生じうる曖昧な表現

出力形式: 該当箇所の引用（20字程度）／指摘内容／該当ページ・行
※法的評価や、事実関係の当否については書かないでください。

東弁ガイドラインと守秘義務を事務所の運用に落とす

特集の最終章は、東京弁護士会の弁護士業務における生成AIサービスの適正利用ガイドラインを軸に注意点を整理しています。このガイドラインは2025年3月27日から施行されており、生成AIサービスの選定基準、誤情報とファクトチェック、依頼者への説明、弁護士報酬、安全管理措置という5つの観点で論点を並べる構成です（出典: 東京弁護士会 LIBRA 2026年7・8月合併号特集）。特集は、このガイドラインが適正利用を促進するための推奨事項であって遵守を義務付けるものではなく、綱紀・懲戒の直接の基準とされるものでもないと明記したうえで、その内容が弁護士職務基本規程の秘密保持義務、信用、法令等調査義務とも関係するため、生成AIを活用する際には確認しておくことが求められると述べています。

サービス選定について特集が挙げる確認項目は、そのまま事務所のチェックリストになります。入力情報が学習に利用されないこと、サービス提供事業者が入出力された情報に正当な理由なくアクセスできないこと、暗号化などの厳格なセキュリティ対策が実施されていること、入出力情報が一定期間経過後に自動的に削除されるか利用者において削除できること。これらを利用規約などにより確認することが推奨されています。執筆者の補足として、無料版と有料版の差、個人版とエンタープライズ版の差、とりわけ学習利用の設定とデータ処理契約の有無は無視できない点、初期設定のままでは意図しない取扱いとなる場合があるため設定変更を含めた対応が要る点も挙げられています。

法令上の根拠にも触れておきます。弁護士法第23条は、弁護士および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こと、ただし法律に別段の定めがある場合はこの限りでないことを、秘密保持の権利及び義務という条見出しのもとで定めています（出典: e-Gov法令検索弁護士法）。個人情報の側では、特集は、個人情報保護委員会が、個人情報取扱事業者があらかじめ本人の同意を得ることなく生成AIサービスに個人データを含むプロンプトを入力し、当該個人データが応答結果の出力以外の目的で取り扱われる場合について、個人情報保護法違反となる可能性を指摘していることを紹介しています（出典: 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（令和5年6月2日））。個人データの第三者提供の制限そのものは、個人情報の保護に関する法律第27条に置かれています（出典: e-Gov法令検索個人情報の保護に関する法律）。

著作権の観点も、入力・生成・利用の各段階に分けて整理されています。生成AIに指示を与える際に著作物を入力する行為自体が複製に当たり得るとしたうえで、情報解析を目的とする限りでは著作権法第30条の4の適用が考えられる一方、既存の著作物と類似する生成物を得る目的で当該著作物を入力する場合には享受の目的も併存すると考えられるため同条の適用が否定される可能性がある、という筋道です（出典: e-Gov法令検索著作権法）。文化庁の資料を出典として挙げている点も、事務所側で原典に当たる際の手がかりになります（出典: 文化庁著作権施策のページ）。

安全管理措置については、2024年6月から施行されている弁護士情報セキュリティ規程と、同規程に基づき各弁護士等において策定する情報セキュリティを確保するための基本的な取扱方法、いわゆるキホトリを改めて確認し、適宜見直すことが必要だとされています。生成AIの導入を、まったく新しいルール作りとしてではなく、既にある枠組みの見直しとして扱う。この位置づけは、規程整備の手戻りを減らすうえで実務的です。

特集が指摘した見落としやすい3つの落とし穴

第一が、AIを介した情報遮断措置の空洞化です。特集は、同一事務所で利益相反関係にある複数の事件を扱っている場面を想定し、従来はアクセス権限の制御やウォールの設定で情報が遮断されていたところ、事務所内で共通の生成AIを使う場合、ある事件の情報を入力しそれが学習または参照の対象になると、他の弁護士が別の事件で同じAIを使った際にその情報が出力される可能性があると指摘しています。形式的にアクセス権限が分離されていても、AIを介して情報が共有される結果になり、実質的には情報遮断が機能しないおそれがある。従来の情報管理の枠組みでは想定されていなかった、生成AI特有のリスクだという整理です。対応例として、事件が係属している間は当該事件の情報をAIに学習させない、あるいは入力自体を制限する運用が挙げられていますが、実効性については技術的専門家の関与も得ながら慎重に検討する必要があるとされています。

第二が、初期設定の思い込みです。特集は脚注で、あるサービスにおいてデフォルト設定として検索履歴がリンクを知っている者であれば誰でも閲覧可能とされており、利用者の認識と異なり意図せず第三者から閲覧可能な状態になっていた事例が報告されていることに触れています。回避策は単純で、導入時に設定画面を1つずつ確認し、確認した日付とともに事務所の記録に残すことです。ベンダーは設定の既定値を変えることがありますから、記録がないと変更に気づけません。

第三が、若手の育成機会の消失です。特集の脚注には、尋問事項案の作成作業が従前はOJTの一環として若手弁護士のスキルアップにつながっていたところ、生成AIの利活用が進むにつれてその場がなくなることへの危惧が記されています。これは失敗というより設計課題です。AIに下書きさせたうえで、若手に添削と根拠確認を担当させる形に組み替えれば、確認の技能は残ります。育成の組み替え方についてはAI時代の若手育成とOJTの記事も併せてご覧ください。

事務所規模別に見た費用と体制の目安

費用面では、特集が事務所運営の章で示した見立てが参考になります。月額数千円の有料AIサービスを1つ導入するだけで日々の業務を大幅に効率化できるという書き方で、特別な技術を必要とせず今日から始められる活用法が紹介されています。実際、特集が比較している主要サービスの法人向けプランは、いずれも1アカウントあたり月額数千円の水準から並んでいます。

体制面で決めておきたいのは3点です。1つ目は、どのプランを事務所の標準にするか。データ処理契約の適用がある法人向けプランを標準にし、個人向けプランでの業務利用は行わないという線引きが、特集の記述からは自然に導かれます。2つ目は、入力してよい情報の範囲。仮名化や抽象化を行ってもなおリスクが残る場合には、当該情報を入力しないという選択も含めて検討するという特集の記述は、そのまま事務所ルールの一文になります。3つ目は、確認の担当と手順。誰がファクトチェックを行い、どの資料で裏を取るかを決めておきます。

導入の工数は、バックオフィスから始めるなら初期設定と規程の見直しで数日、訴訟業務まで広げるなら確認手順の設計にもう少しかかる、というのが現実的な見立てです。事務所規程への落とし込みは事務所のAI利用規程のひな形記事を土台にすると早く進みます。

会報誌の特集が実務に効くという構造

今回の特集が実務に効くのは、ツールの紹介と規範の整理が同じ号に同居しているからです。ツールの記事だけを読むと守秘義務の検討が抜け、ガイドラインだけを読むと現場で何をしていいのか分からなくなる。両方を並べたうえで、注意点の一覧表まで用意している構成は、事務所内の勉強会の教材としてそのまま使える形になっています。

今後の論点として大きいのは、リーガルテック側に生成AIが埋め込まれていく流れです。特集自身が、技術の進展と浸透により、生成AIが生成AIとしてではなく、各位が業務に使用するリーガルテックやその他のITサービスの一機能として意識もされずに利用されるようになる日も近いと述べています。そうなると、事務所として選定するのは生成AIそのものではなく、生成AIを内蔵した業務システムになります。選定基準の当てはめ先が変わるわけです。

もう1つは、日弁連の資料との関係です。特集は、日弁連AI戦略ワーキンググループが2025年9月に弁護士業務における生成AIの利活用等に関する注意事項を取りまとめ、2026年2月に更新版を公表したことに触れています。会員限定の資料であるため詳細な紹介は控えられていますが、各種論点を網羅的に整理している点に特徴があるとされています。会員であれば原典に当たれますので、事務所のルール作りの際は東弁ガイドラインと併せて参照する流れになります。

よくある質問

東京弁護士会のガイドラインに従わないと懲戒になりますか

いいえ、特集は、同ガイドラインが適正利用を促進するための推奨事項であり、遵守を義務付けるものではなく、綱紀・懲戒の直接の基準とされるものでもないと明記しています（出典: 東京弁護士会 LIBRA 2026年7・8月合併号特集）。ただし内容が弁護士職務基本規程の秘密保持義務などと関係するため、確認しておくことが求められるとも述べられています。

特集はどこで読めますか

東京弁護士会のウェブサイトでPDFが公開されています（出典: 東京弁護士会 LIBRA ON LINE 2026年度）。特集部分は2ページから18ページに掲載されています。

依頼者に生成AIの利用を伝える必要はあるでしょうか

ガイドラインは、秘匿性の高い情報を入力する場合などについて、その利用を説明し、必要に応じて同意を得る、委任契約書に明記するといった適切な対応を行うことを求めていると特集は紹介しています。事務所によっては、生成AIの活用方針を対外的に公表している例もあると触れられています。個別の案件でどこまで説明するかは、担当弁護士が依頼者との関係を踏まえて判断する領域です。

生成AIを使って効率化した分、報酬を下げる話になりますか

そうとは限らないという整理が示されています。特集は、ガイドラインが、生成AIの利用によってより高い付加価値を提供できる場合には、提供される価値に応じた柔軟な報酬設計を採用することも否定されないとしている旨を紹介しています。時間短縮だけでなく、提供する価値と責任の所在を踏まえて検討するという考え方です。

どの生成AIを選べばよいでしょうか

用途によって分かれるというのが特集の立場です。長文処理と文章表現、総合力とマルチモーダル処理、指定資料に基づく回答と出典確認のしやすさといった軸で特徴が整理されており、執筆者は日々使ってみるのが一番だとも述べています。事務所としては、まず法人向けプランで統一し、そのうえで用途別に使い分けを詰める順序が現実的です。

事件情報を事務所共通のAIに入れても大丈夫でしょうか

利益相反と情報遮断の観点から慎重な検討が要る論点だと特集は指摘しています。事務所内で共通のAIを使うと、AIを介して事件情報が別の担当者の出力に現れる可能性があり、形式的なアクセス権限の分離だけでは実質的な遮断にならないおそれがあるという整理です。係属中は入力を制限する運用例も挙げられていますが、実効性の検証が前提とされています。

まず何から着手するのが現実的でしょうか

事務所内部のバックオフィス業務からです。特集は、対外的な発信と異なり品質管理の負担が小さく効果を実感しやすいという理由で、事務所内の業務から始めるのがよいと述べています。定型メールの作成や領収書のデータ化あたりから始め、確認の勘所をつかんでから訴訟業務に広げる順序が無理がありません。

参考文献

※士業のチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴事務所の業務に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
https://shigyonochikara.jp/contact/

本記事の作成体制について

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、それぞれ確認したうえで記載しています。引用元は本文中および参考文献にすべて明示しています。

本記事には特定の資格者による監修は入っていません。個別の事案について法令の当てはめや手続の可否を判断する必要がある場合は、当該分野の有資格者にご相談ください。本記事は一般的な情報提供を目的としたものであり、個別具体的な法律判断・税務判断・労務判断を提供するものではありません。

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