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弁護士事務所｜FORGE Custom（RAG）導入

業界・規模

従業員80名規模(弁護士45名、パラリーガル5名、事務スタッフ30名)の企業法務系法律事務所(M&A、一般企業法務、不正調査、保全執行、訴訟等の複合業務)

過去15年分の契約書・意見書・訴訟書面、議事録等の所内サンプルが約35,000件蓄積されているが、既存の所内検索システムは文字列完全一致型のため、たとえば「公開買付届出書」で検索しても「TOB届出書」(同一書類の別称)が検出されない等、一括検索精度が低く、網羅的な検索のためには複数回キーワードを入れ替えながら検索する必要があり相当の時間を要した。
類似性検索ができないため、たとえば「公開買付報告書」(届出書からのコピペが多く参考になる)や関連したリサーチ結果のまとめのような関連文書が検出されず、弁護士が手作業で類似サンプルを探す必要があり、特に類似事案が希少な案件では1件あたりのリサーチに数時間以上を要していた。
「株主総会で議決権行使を制限する条項を含む定款変更の議案を作りたい場合」のような自然言語で検索できず、キーワードを試行錯誤する必要があり、サンプル探しに数時間以上を費やすこともあった。
関連して、リサーチ業務から長く離れており細かくキーワード指定をしない(できない)パートナー弁護士からの「こんな感じのサンプルを見せて」というリクエストへの対応に若手弁護士が苦心する例も少なくなかった。

サンプル検索時間が50%短縮(1時間であれば30分)され、若手弁護士が起案等の業務に集中。
「公開買付届出書」「TOB届出書」「公開買付報告書」等の別称・関連文書が自動的に検出され、検索漏れが大幅に減少。また、検索漏れを回避するための法大な手動検索の必要が消滅。
若手弁護士が自然言語で「株主総会で〜」と質問するだけで適切なサンプルにアクセスできるようになり、より早期の戦力化が実現。また、先輩弁護士の指示出しの大幅な工数削減が実現。
パートナー弁護士の閃きに対する若手弁護士のリサーチ対応の難易度が下がり、若手の負担が軽減。同時に、パートナーの実力もより発揮しやすい環境が実現。

所内の過去サンプル35,000件(契約書、意見書、訴訟書面、議事録等)を完全ローカル環境のRAGシステムに統合し、自然言語で「〇〇という場面で▼▼という文書を作りたいので似たサンプルを探してください」と質問すると、意味的に類似した文書を即座に提示するAI検索エンジンを構築。

文字列一致ではなく意味検索により、別称・類似表現・関連文書も自動的に検出。完全ローカル環境での運用により、クライアント情報を含む文書も安心して検索可能に。約3ヶ月のPoCで検索精度(適合率90%以上)を検証後、本番システムを導入。

約6ヶ月(要件定義〜PoC構築・精度検証 3ヶ月＋本番開発・データ統合 3ヶ月、以降は継続運用・精度改善)