今回はchatGPT-plusのDeep research機能を使って、リーガルテックについて聞いてみることにしました。
ちなみに、本稿のアイキャッチ映像はchatGPTによって生成された画像です・・・。
聞く際には、自分がまだ受験生であること、これまでプログラミングはやってきたので、pythonとか普通に使えること、完全に異分野に入る予定なので、どうやったらこれまでのAI技術が使えるかなど、リーガルテックの分野について色々と教えてください、とお願いしました。
すると、個人でやるつもりか、会社に入るかと聞かれ、個人ですと答えました。
あと、ウェブ開発は？と聞かれ、流石にその経験はないけれど、やろうと思えばできると思うと（えらく不遜な）答えをしました。
という感じで、結構レポートを生成する前に事前質問があるんですよね。
あと、機械学習モデルは、と聞かれ、それは経験ありと答えました。
LLMは使ったことあると答えたかな。
契約書レビューや登記支援など、まぁ法務検索は既存のシステムでできるのでお願いしなかったけれど、そういうことに興味ありと答えて、数分後、詳細なレポートが出てきました。
多少改変しつつ、みなさんと情報共有しますね。
司法書士資格の学習を進めつつ、Pythonによる機械学習・生成AIのスキルを持つエンジニアとして、リーガルテック領域でキャリアを築く道が拓けます。
本レポートでは、日本国内で注目されるリーガルテック企業やプロダクト（契約書レビュー、登記関連、訴訟支援）を概観し、それらでのAI・LLM活用事例を紹介します。
また、将来の独立開業に役立つツールやサービス、Pythonと生成AIのスキルを活かしたプロジェクト事例、さらに今後習得すべき技術スタックについて整理します。
契約書レビューAIと契約業務の効率化
国内の主要サービス: 契約書レビュー支援は日本のリーガルテックで特に活発な分野です。
例えばLegalForce（現LegalOn Cloud）やGVA assist（旧AI-CON Pro）、LeCHECKといったサービスが挙げられます。
これらは契約書をアップロードするだけで、AIが自動でリスクとなりうる条項のチェックや不足条項の指摘を行ってくれるクラウドサービスです。
人手で行うと時間のかかる契約書のリスク洗い出しを高速化し、契約審査の効率と漏れ防止に寄与します。
LegalForce（LegalOn Technologies社）
代表的なAI契約審査プラットフォームで、導入実績は3,500社以上に上ります。
ユーザーは契約書ファイルをドラッグ＆ドロップし契約類型や自社の立場を選ぶだけで、AIが「不利な条文」「抜け落ちた条項」「リスク事項」を網羅的に抽出します。
抽出結果には修正に役立つ参考条文例や解説も表示され、過去の契約書データも瞬時に検索・参照可能です。
画面上でそのまま修正作業まで完結でき、1400種類以上の契約書ひな型も標準搭載されています。
近年はOpenAIの「ChatGPT」APIを組み込み、契約書の内容に即した条文修正アシスト機能を提供しています。
これによりAIが契約条項の修正案を提案し、利用者は参照しながら効率的に修正できます（※契約データは外部に蓄積されず、セキュリティにも配慮）。
こうした生成AI活用で、契約書修正案の作成負担を大幅に軽減できます。
GVA assist（GVA TECH社）
元は「AI-CON」という名称で、中小企業やスタートアップ向けに誕生した契約書チェックサービスです。
AIが契約書に潜むリスクを検知し、1営業日以内にフィードバックする仕組みで、弁護士に依頼すれば数万円かかる作業を低コストで迅速に提供する点が支持されました。
NDA（秘密保持契約）に特化した即時チェック機能では1通500円で重大なリスク項目を指摘し、過去のトラブル事例も合わせて提示します。
これにより利用企業は自社契約書の問題点を学びつつ法務リテラシーを高める効果も報告されています。
現在の製品「GVA assist」は法務OS「OLGA」の一部として位置付けられ、契約レビューAI機能では一般基準と自社基準の双方からチェックを自動化可能です。
一般基準として300種類以上の審査ポイント（関連法令改正情報を含む）を内蔵しつつ、企業ごとの過去契約や審査マニュアルから学習した自社ルールも適用できる柔軟性があります。
さらにOCRによる文書読み取りやWord間の差分検出、条番号ズレの自動補正など便利な機能も搭載し、形式面のチェックも効率化します。
LeCHECK（株式会社リセ）
弁護士が監修したクラウド型の契約書チェック・作成支援ツールです。
AIが日本語・英語双方の契約書を自動チェックし、不利な条項や不足条項を指摘するとともに、専門弁護士による代替条文案や雛型を提示します。
低価格で良質な契約レビューを提供し「1人法務」や法務兼任者でも紛争予防に役立ててもらう狙いがあります。
特徴的なのは英文明細への対応で、アップロードした英文契約を自動翻訳して和文対訳を表示しつつ、国際取引で問題になりやすい裁判管轄などのリスク項目も洗い出します。
英文契約向けの条文案や解説データベースも備え、効率的なレビューを支援します。
またユーザー企業が自社の契約書ひな型を事前登録しておけば、レビュー対象契約と自社ひな型をAIが比較し差分を抽出する機能もあります。
Microsoft Word上で動作するアドイン形式の機械翻訳ツールも提供しており、ローカル環境で契約書を翻訳チェックすることも可能です。
このようにLeCHECKは中小企業法務の人手不足・知見不足を補い、和文・英文問わず契約リスクの見落とし防止に貢献しています。
契約レビューAIの効果
以上のサービスに共通するのは、契約実務における品質向上と効率化です。AIにより専門知識が平易化され、誰もが短時間で契約書の潜在リスクを把握できるようになります。
「契約書に何が書いてあるかよく分からない」といった課題も、AIのフィードバックによって可視化され、修正案まで得られるため、契約交渉や社内決裁までのリードタイムが大幅に短縮されます。
また人間では見落としがちな細かな不備（表記ゆれや条項抜け）も検知でき、属人的になりがちな審査業務の標準化にも寄与します。
例えばLegalForce導入企業では「法務知識が不足する中でも契約審査にかかる時間を約1/3に短縮できた」との報告もあります。
司法書士として独立後に企業法務の相談を受ける際や、自身が契約書を作成・チェックする場面でも、これらAIツールを活用すればスピーディーで漏れのない対応が可能となるでしょう。
契約管理や関連サービス
契約書の管理・共有の分野でもリーガルテックが進展しています。
LegalOn社のLegalForceキャビネは締結済み契約書をOCRでスキャンし全文テキスト化、AIでタイトルや当事者名などを自動抽出して台帳を作成するクラウドサービスです。
契約書原本の所在が不明・内容検索が困難といった課題を解決し、締結後の契約管理やリスク確認を容易にします。
また、電子契約サービスのクラウドサイン（弁護士ドットコム社）やGMOサインなどは契約締結をオンラインで完結させるもので、契約書の作成・締結・保管まで一元管理できるCLM（Contract Lifecycle Management）ツールとの連携も進んでいます。例えば契約管理システムのContractS CLMは電子契約と契約書管理に対応し、さらに先述のGVA assist（AI契約レビュー）とAPI連携することで、プラットフォーム上で契約書リビューまで可能になっています。
このように、契約の作成から締結、管理、レビューまでを統合するエコシステムが整いつつあり、エンジニア司法書士としても契約業務フロー全体を見渡した効率化提案ができると強みになるでしょう。
図表: 契約管理プラットフォームの例
契約管理サービス「ContractS CLM」は契約業務のワンストップ化を掲げ、契約書管理と電子契約機能を備えています。
さらにAIレビューのGVA assistと連携し、管理画面上で契約書のリスクチェックまで完結できます。
下図はContractS CLM公式サイトのイメージで、契約業務の一元管理と業務効率化を訴求しています。
ContractS CLMの公式サイトより。契約のライフサイクルを一元管理するプラットフォームに、AIレビュー機能を取り込むことで契約業務全体を効率化しているtv-tokyo.co.jptv-tokyo.co.jp。
商業・不動産登記のデジタル化・自動化
司法書士の専門分野である登記手続きでも、オンライン化・自動化を目指したリーガルテックサービスが登場しています。
従来、会社の役員変更や不動産権利移転などの登記申請書類は専門知識を要する煩雑な作業でしたが、一部をITで簡略化する取り組みが進んでいます。
GVA 法人登記（GVA TECH社）
商業・法人登記のオンライン申請支援サービスです。
ユーザー（企業経営者など）はウェブ上のフォームに会社情報や変更内容を入力するだけで、必要な登記申請書類一式が自動生成されます。
たとえば本サービスを使えば、**最短7分、5,000円～という低料金で会社の変更登記に必要な書類作成が完了します。
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対応する登記の種類も、本店移転・役員変更・商号変更・目的変更など頻出の変更登記を含め10種類以上に及びます。
登記簿の現在事項を反映するために、法務局の登記情報（PDF）を無料取得してアップロードする機能もあり、既存情報の自動入力によって手作業を削減できます。
GVA TECH社はリーガルテックによる「法務格差の解消」を掲げており、プロダクトを通じて「自社でできる登記」**の裾野を広げています。
実際に利用した中小企業からは「司法書士に依頼せず安価に済んだ」「必要事項の入力ミスによる補正は1割程度で、概ねスムーズに申請できた」といった声もあるようです。
LegalScript（株式会社リーガルスクリプト）
こちらも法人登記書類作成のオンラインサービスです。
会社設立から各種変更登記まで対応し、スマートフォンからでも操作可能な手軽さを売りにしています。
ステップ式の入力フォームに沿って現在の登記情報と変更内容を入力すると、自動で申請用紙が生成され、PDFをダウンロードして提出できる仕組みです。
特徴的なのは、電子定款の作成支援（会社設立時に0円で電子定款対応）や、複数の変更登記を同時に処理する機能など、実務的なニーズを意識した設計になっている点です。
最近ではオンライン申請機能もリリースされ、株式会社・合同会社の設立登記については書類作成から申請送信までWeb上で完結できるようになりました。
こうしたサービスにより、創業間もない企業や地方の事業者でも、自分で登記申請を行いやすくなっています。
変更登記ひとりでできるもん
個人が運営する登記支援サイトで、その名のとおり「専門家に頼まなくても自力でできる」ことを目指した情報提供・書類作成サポートを行っています。
Web上で必要事項を入力すると書類サンプルが生成される仕組みで、費用を抑えたい起業家層などに利用されています。
他のサービス（GVAやLegalScript）と基本コンセプトは同じですが、運営主体が司法書士有資格者である点がユニークです。
専門家目線で作られたテンプレートやマニュアルは実務にも即しており、利用者が安心してDIY登記に挑戦できる工夫がなされています。
登記リーガルテックの位置づけ
これらのサービスは、司法書士に依頼せずユーザー自身で登記を完了させることを支援するものです。メリットは費用節減とスピードであり、スタートアップ企業などでは簡易な変更登記なら自社対応するケースも増えています。
一方で、不慣れなユーザーには申請過程での不安やミスも付きまといますが、その点を補うのがツールのガイダンス機能です。
「本当に申請できるか不安」「不備があったらどうしよう」という声に対し、各サービスとも入力チェックやヘルプを充実させてサポートしています。
実際にGVA法人登記の統計では、ユーザーの約10%が申請後に法務局から補正を指示された経験があるものの、裏を返せば9割は一度で受理されていることになります。
これはAIやシステムによるテンプレート化が一定の品質を担保している証拠と言えるでしょう。
リーガルテックと司法書士
司法書士として見ると、これらリーガルテックは一見競合にも思えます。
しかし、活用の仕方によってはむしろ業務の補助線となり得ます。
例えば単純な役員住所変更登記などはクライアントにこれらサービス利用を案内し、自身は内容確認と認証業務にフォーカスする、あるいはサービスで生成された書類をベースに最終チェックだけ行うことで、低廉な報酬でも効率よく案件を処理できます。
また逆に、ユーザーがDIY登記に失敗した場合の駆け込み先として専門家の出番もあります。実際、登記オンライン申請が普及しても、複雑な案件や例外的事態では専門家の知見が不可欠です。
司法書士エンジニアであれば、これらツールの仕組みを理解した上で「どこまでITに任せてどこから人手介入すべきか」を判断でき、クライアントに最適な手続きを提案できるでしょう。
追記
なお、不動産登記分野でも近年は電子申請システムが整備され、オンラインで登記手続きが可能になっています。
法務省の「登記・供託オンライン申請システム」は司法書士が日常的に使うツールですが、こちらは主に電子署名付きPDFを送信する形式で、民間サービスほどUIは親切ではありません。
今後、AI-OCRで紙の登記原因証明情報（契約書等）から自動で申請書項目を起こすようなソリューションや、ブロックチェーンによる登記情報管理の研究も進む可能性があります。
司法書士として登記Techに関わるなら、公式システムだけでなく民間サービスや新技術の動向もウォッチし、自身の業務効率化やサービス提供に取り入れていく姿勢が重要です。
紛争・訴訟支援におけるAI活用
法務領域では、契約や登記以外にも訴訟・紛争解決を支援するリーガルテックがあります。
日本では企業法務向けにeディスカバリ（電子証拠開示）やフォレンジック調査でAIを活用する事例が見られます。また、近年の生成AIブームにより、訴訟関連文書の作成やリーガルリサーチにLLMを応用する動きも出てきています。
FRONTEO（旧UBIC）
日本発のリーガルテック企業で、独自のAIエンジン「KIBIT（キビット）」を搭載したソリューションを展開しています。
FRONTEOは主に国際訴訟のeディスカバリ支援や企業不正調査（フォレンジック）で実績があり、国際訴訟支援8,500件以上、不正調査2,200件以上という圧倒的な支援件数を誇ります。
KIBITは数学的アプローチによる機械学習アルゴリズムで、少量の教師データと軽量な計算で高精度なテキスト解析が可能という特徴があります。
具体的には、大量の電子メールや文書データから訴訟に有用な証拠を効率的に発見したり、社内コミュニケーションの中から不正の兆候を検知したりします。
法律事務所や企業の調査担当者は、FRONTEOのシステムにキーワードや例示となる文書を与えることで、AIが類似の関連資料をピックアップしてくれるため、従来人海戦術だった証拠探しが飛躍的に効率化されます。
さらに、案件ごとにカスタマイズも可能で、企業独自のデータにも柔軟に対応できるとされています。
司法書士は直接関与する場面は少ないかもしれませんが、例えば債権回収や少額訴訟のサポートで、メールや契約書のやり取りから紛争の争点事実を洗い出すときなど、テキスト解析AIの知見が役立つでしょう。
AI法律相談・リーガルリサーチ
最近注目されているのが、ChatGPTのような大規模言語モデルを法務に応用する試みです。
日本でも「Legal AI」と称してGPTを法律相談に特化させたサービスを無料公開する企業が登場しています。
生成AIの進化により、法令や判例、論文など膨大なテキストから回答を導き出し、一般人の法律質問に即座に答えることが可能になりつつあります。
もっとも、現時点ではAIの回答の正確性や法的妥当性には限界があり、人間の専門家の補助的役割に留まります。
それでも、24時間365日利用できる手軽さや、膨大な情報を短時間で処理できる強みは魅力です。
将来的に司法書士業務でも、登記や簡易な法律相談についてAIチャットボットが一次対応し、そこで得た情報をもとに専門家が最終判断するといった分業が進むかもしれません。
実際、米国ではOpenAIのGPT-4を活用したHarveyという法律業務アシスタントが登場し、世界的な大手法律事務所Allen & Overyなどで試験導入されています。
Harveyは元GoogleのAI研究者と元弁護士が共同創業したスタートアップで、法律特化型のAIチャットボットを提供しわずか1年で約58億円の資金調達に成功しました。
このように技術と法律の交差人材が生み出したサービスが評価されており、日本でも大手法律事務所が独自にChatGPTの研究を始めるなど追随する動きがあります。
訴訟文書の自動ドラフト
生成AIは契約書だけでなく、訴訟関連の書面作成にも応用が期待されています。
LexisNexis社の発表によれば、最新のリーガルAIでは「取引契約書のみならず、訴状や準備書面などの訴訟書面も1つのプロンプトからドラフト生成できる」段階に来ています。
実際に米国では、AIが用意した訴訟文書のドラフトを弁護士が修正して提出した例や、AIが判例リサーチを行って法的主張の下敷きを提示するツールが登場しています。
日本の司法実務では判例や書式の蓄積が重要ですが、将来的に日本語の大規模法令データ・判例コーパスを学習したLLMが登場すれば、下書きやリサーチの時間を大幅に短縮できるでしょう。
ただし、法的文書はフォーマットや表現一つで意味が変わる繊細なものです。生成AIが提案したドラフトのリーガルチェックを怠れば誤った主張につながるリスクもあります。
ゆえにAI＋法律家の協働が重要です。司法書士有資格者でエンジニアでもある強みは、この協働において非常に有利です。
AIのアウトプットを技術的に理解しつつ、法律専門家として妥当性を判断・修正する役割を担えるため、訴訟支援AIの開発や導入において貢献できるでしょう。
大量文書の解析と文章作成補助
訴訟・紛争支援分野のリーガルテックはまだ発展途上ながら、大量文書の解析と文章作成補助という二方向でAI活用が進んでいます。
前者では日本企業のFRONTEOがKIBITで先行し、後者では海外発のGPT系ソリューションが台頭しています。
司法書士として訴訟代理権を行使できる場面（簡易裁判所での140万円以下の訴訟など）では、自らこれらAIツールを使ってみるのも有用でしょう。
例えば少額訴訟の訴状ドラフトをChatGPTに作らせてみて、どの程度使えるか検証することもできます（もちろん最終的な責任は専門家が負う必要があります）。
エンジニアリングの視点では、この領域は自然言語処理(NLP)や知識グラフ、検索エンジンとの連携など技術課題が多く、やりがいのあるフィールドです。
グローバルではリーガルテック企業の買収・統合も活発化しており（※2023年にThomson ReutersがAI契約解析のCaseText社を買収するなど）、日本でも訴訟支援AIが普及してくる可能性があります。
その際に法律とITの両面に通じた人材として、プロダクト開発や運用面で活躍できるでしょう。
独立開業を支えるリーガルテックツール
将来的に司法書士として独立開業する際、日々の業務効率や付加価値向上のために各種ツールの活用が鍵となります。
近年はクラウドサービスや専門ソフトが充実しており、これらを上手に組み合わせることで一人でも高度なサービス提供が可能です。以下に、独立時に有利となる代表的なリーガルテックツール・サービスを紹介します。
司法書士向け業務システム
株式会社リーガルの提供する「司法書士システム 権（ちから）」は、司法書士事務所の案件管理・書類作成を総合的にサポートする老舗ソフトです。
依頼ごとに登記申請書だけでなく関連する書類・情報を一括管理でき、事務所内で進捗やスケジュールを共有する「案件カルテ」機能を備えています。
例えば相続登記案件では、相関図の作成や戸籍収集チェックリスト、進捗管理まで一画面で把握可能です。
こうした専門システムを導入すれば、案件の抜け漏れ防止や職員との情報共有がスムーズになります。
また、「権」には電子署名ツール（マイナンバーカードを使ったオンライン本人確認機能RSS-SR等）や報酬請求管理、書式集データベースも含まれ、独立当初から質の高いサービス提供を支えてくれます。
近年はクラウド型の司法書士業務ソフトも登場しており、データを安全にオンライン保管しつつ在宅でも業務継続できる環境を構築することが望ましいでしょう。
電子契約サービス
契約書類への押印・郵送の手間を省く電子契約ツールは、司法書士業務でも役立ちます。
クライアントとの委任契約や、見積書・請求書の発行に電子サインを利用すれば、遠隔地の依頼者ともリアルタイムで契約を締結できます。
国内シェアNo.1のクラウドサインは、法律上有効な電子署名として主務官庁の認定を受けたクラウド型電子契約サービスで、多くの企業が採用しています。
司法書士が代理で契約書に押印する場合でも、電子署名の代理付与が可能なため、紙の書類を郵送する時間を短縮できます。
特に不動産取引では売買契約書や重要事項説明書の電子化が進んでおり、関連士業者（宅建業者や司法書士）間で電子契約プラットフォームを共有するケースも増えています。
電子契約サービスは契約締結後の文書管理（契約書の一元保管・検索機能）も備えているため、依頼者ごとの書類を紛失リスクなく管理できるメリットも享受できます。
AI契約書レビュー・法律相談ツール
独立司法書士と言えど、顧客から契約書チェックや法律相談を受ける場面が皆無ではありません。
例えば「小規模なNDAを確認してほしい」「内容証明郵便の文案を作ってほしい」といった依頼に対し、前述のLegalForceやLeCHECKを個人利用で契約しておけば、迅速かつ的確な指摘が可能です。
LegalForceは一人法人や個人事業でも導入事例があり「法務知識を補うためにAIツールを使い、契約審査に要する時間を削減した」という声もあります。
司法書士は弁護士と異なり法律相談業務が制限されますが、登記や簡裁訴訟代理関連の相談には応じられます。
そうした際に、ChatGPT等の生成AIを使って下調べをしたり、適切な質問プロンプトを作成してAIから示唆を得ることも考えられます。
Business Lawyersなど専門メディアでは「法務担当者向けChatGPTプロンプト集」等も公開されており、
法務の仕事で使えるAIツールの知見が共有されています。
副業レベルであっても、最新のリーガルテックツールに触れておくことは、独立後にそれを武器としてクライアントに付加価値を提供する下地になります。
OCR・PDF解析ツール
不動産登記や商業登記の現場では、紙の資料やPDF書類を電子データ化する場面が多々あります。
例えば登記原因証明情報（売買契約書や議事録）を預かった際に、その内容を一目で把握し申請書に転記するには、AI-OCRを活用すると効率的です。
近年のAI-OCRサービス（Google Cloud Vision, NTTの「DX Suite」等）は手書き文字や印影があっても高精度で読み取り可能です。
読み取ったテキストをPythonで処理し、自動で必要項目を抽出・整理するスクリプトを作れば、書類作成時間を短縮できます。
実務上もLegalForceキャビネのようにOCR＋AIで契約書情報を台帳化するサービスが登場していることから、紙文書のデジタル化とデータ抽出スキルは今後ますます重要となります。
司法書士業界では長年蓄積された書式やひな型が多いので、これらを自前でデータベース化し検索・再利用する仕組みを構築するのも独立時には有用でしょう。
その他業務効率化ツール
独立開業時には限られたリソースで多様な業務をこなす必要があります。
RPA（Robotic Process Automation）ツールを使えば、登記情報のオンライン取得や法務局サイトへの申請書類アップロードなど定型操作を自動化できます。
Pythonの自動化スクリプトやSeleniumによるブラウザ操作自動化も手軽に導入できるでしょう。
スケジュール管理・顧客管理にはクラウドのCRM/グループウェア（例えばGoogle WorkspaceやサイボウズOffice）を活用し、問い合わせ対応にはチャットボットを設置して簡易な質問に24時間対応することも考えられます。
RPAやチャットボット開発にはプログラミング知識が役立つため、エンジニアスキルを持つ司法書士ならではの強みと言えます。
さらに、セキュリティ面では法律業務に必須の守秘義務をITで担保すべく、通信暗号化や二要素認証、データバックアップなど基本措置をツールで整えておくことも大切です。
総じて、「少人数でも回る仕組み」をどこまで作れるかが独立の成否を左右します。
その点でリーガルテックツールは信頼できる相棒となり、適切な投資・活用によって業務効率と顧客満足度を高めることができるでしょう。
独立時の付加価値提案
また、単に自分の事務所内の効率化に留まらず、クライアントに対してツールを提案する姿勢も差別化に繋がります。
例えば「自社で契約管理をしたい」という企業にはLegalForceキャビネやクラウドサインの導入支援を行ったり、不動産オーナーにはオンラインで権利証や賃貸借契約を管理できるサービスを紹介したりすることで、単なる登記代理に留まらないコンサル的価値を提供できます。
ITリテラシーの高い顧客には最新のAI契約レビュー結果を共有して法務リスクを説明するなど、「テクノロジーに強い司法書士」として信頼を得られるでしょう。
Pythonと生成AIを活かしたプロジェクト事例
エンジニアとしてのPythonスキルと生成AIの知見は、リーガルテック領域で様々な副業・プロジェクトに応用できます。
ここでは、日本国内および海外で参考になる事例をいくつか紹介します。
リーガルテック製品の開発支援（副業）
法務DXを推進するスタートアップやSaaS企業では、外部のAIエンジニアが副業・フリーランスで参画する機会があります。
実際、ある求人では「Pythonを用いたリーガルテックサービスのデータサイエンティスト募集」と銘打ち、週5日リモートで月額110万円規模の案件が提示されています。
その企業は1000社以上のベンチャー支援経験を持つ弁護士が起業しており、「全ての人が法律知識のハンデなくビジネスできる世の中にしたい」という理念でプロダクト開発をしています。
副業エンジニアの業務内容は、自社プロダクトにおける生成AI・大規模言語モデルの応用開発やユーザーデータ分析、新機能の企画提案など多岐にわたります。
必要スキルとしてPythonでのAIモデル開発経験やWebアプリ開発経験が挙げられ、まさに技術と法務知見の融合が求められています。
司法書士エンジニアであれば、法律知識を背景にこうした開発プロジェクトに参加し、モデルの改善や新機能提案において現場感覚を活かせるでしょう。
副業として関わりつつ、将来的に正式にリーガルテック企業のCTO候補やプロダクトマネージャーに転身する道も考えられます。
グローバル事例に学ぶプロダクト開発
海外では、法律の専門知識とプログラミングスキルを併せ持った起業家がリーガルテックを牽引しています。
その代表例がカナダ発のKira Systemsです。
同社は法律事務所出身の弁護士とコンピュータサイエンティストが2011年に創業し、M&Aデューデリジェンスや契約レビュー向けのAIテキスト解析エンジン「Kira」を開発しました。
Kiraは高度な機械学習・NLP技術で複雑な法的文書から重要情報を高速抽出し、従来数週間かかっていた作業を数時間に短縮することを可能にしました。
数百種類の契約条項モデルを事前学習済みで、ユーザーのニーズに合わせたカスタマイズもできる柔軟性を持ちます。
その結果、世界中の大手法律事務所や企業に採用され、2020年には業務支援ソフト大手Litera社に買収されました。
この成功談から学べるのは、法律の実務課題を技術で解決する発想と、AIモデルを実用レベルに高める技術力の両立です。
同様にイスラエル発のLawGeexも、創業者の弁護士が契約審査の非効率に着目しAIによる自動レビューサービスを2014年に開始しています。
日本でも、司法試験合格者や弁護士がプログラミングを学びリーガルテックに参入する動きがあり、例えば**京大法学部出身の弁護士が開発した契約書エディタ（LAWGUE）などがあります。
司法書士の立場からも、日々感じる「ここを自動化できれば楽なのに」というポイントを洗い出し、それを副業プロジェクトとしてソフトウェア化してみる価値があります。
たとえば、相続登記で必要な戸籍収集リストを自動生成するツールや、議事録作成を補助するAIアプリなど、ニッチでもニーズのあるプロダクトは考えられます。
ChatGPTを用いた業務効率化アイデア
個人レベルのプロジェクトとしては、ChatGPT等を使った法務QAボットの構築が挙げられます。
PythonからOpenAI APIを呼び出し、よくある登記や法律相談の質問に答えるLINEボットを作成すれば、知人や顧客向けのサービスとして提供できます（※法的に正確な回答保証が難しいので公には提供できませんが、あくまで実験的な副産物として）。
あるいは、PDFの登記簿謄本を読み込ませて不明点を質問すると、ChatGPTが「これは〇〇を意味します」と解説してくれるような対話型書類説明ツールもアイデアとして面白いでしょう。
既に海外では、法律文書をアップロードして対話形式で内容を質問できるLLM搭載サービス（例：CaseText社のCoCounselなど）が登場しています。
日本でも個人開発者が、司法試験の問題をGPT-4に解かせる検証や、法令データを学習させた対話モデルの試作を行っており、その成果がブログ等で共有されています。
副業プロジェクトとして最新AIを試しながら法律分野への適用を模索することは、知見の蓄積にも繋がります。
副次的に、自らの勉強（例えば司法書士試験科目の学習）にも生成AIを活用すれば、一石二鳥の効果が得られるでしょう。
コミュニティ活動と情報発信
リーガルテック領域では勉強会やハッカソンも活発です。
Global Legal Hackathonといった国際イベントや、国内ロー・テック系のハッカソンでは、法律家とエンジニアがチームを組んで短期間でアプリ開発に挑戦します。
司法書士エンジニアとして参加すれば、自身のスキルアップはもちろん、ネットワーク構築にも有益です。作ったプロトタイプをブログやQiitaで公開し発信することで、自身の専門性アピールにも繋がります。
実際、弁護士で機械学習エンジニアの方がQiitaで「AIと権利」について解説記事を投稿し注目を集めた事例もあります。
副業・プロジェクトの経験や、リーガルテックに関する情報発信は、独立後の集客や信頼形成にも好影響を及ぼすでしょう。
AIのスキルはリーガルテックに活かせる
以上のように、Pythonと生成AIのスキルはリーガルテックの様々な場面で活かせます。
大事なのは「法律実務のニーズ」と「技術ソリューション」を結び付ける視点です。
海外の成功例から学びつつ、小さくても身近な課題解決プロジェクトに取り組むことで、やがてそれが大きなイノベーションの種になるかもしれません。
エンジニア司法書士が習得すべき技術スキル
最後に、リーガルテック領域で活躍するために今後習得・研鑽すべき技術スタックや開発スキルを整理します。
既に機械学習モデル構築や生成AIの知見があるとのことですが、リーガルテック特有の要素も踏まえ、以下のスキルセットが重要です。
文書解析・NLP（自然言語処理）スキル
法律文書の自動解析には高度なNLP技術が必要です。
契約書や判例テキストから特定の条項や事実関係を抽出したり、クラス分類するタスクが典型例です。
前述のKira Systemsのように、事前学習された条項モデルを活用して重要情報を見極め提供するといった機能は、NLPの応用そのものです。
Pythonならば、spaCyやTranformer（BERT/GPT系）といったライブラリでテキスト解析が行えます。
司法書士業務で扱う登記原因証明情報や法律相談メモもテキストデータですから、個人の業務効率化に活かすにもNLPは武器になります。
具体的な習得項目としては、テキスト分類、固有表現抽出、類似度計算、ベクトル検索、トピックモデルなどが挙げられます。
将来的に日本法令コーパスを使った独自モデルの学習や、ドメイン知識を取り入れた知識グラフ構築も検討すると良いでしょう。
AI-OCRと画像解析
紙の書類やPDFのデジタル化にはAI-OCR技術が不可欠です。
LegalForceキャビネではOCRで全文データ化後にAI抽出するプロセスでしたが、このOCR部分は市販APIやオープンソース（Tesseractなど）を組み合わせて自作も可能です。
判読困難な戸籍や古い謄本もあるため、画像前処理（ノイズ除去や傾き補正）や、レイアウト解析（帳票から項目検出）なども習得しておくと現場で役立ちます。
特に戸籍や登記事項証明書のように定型フォーマットの書類は、画像座標ベースで特定欄を抜き出す処理をスクリプト化すれば、大量案件のデータ入力を一気に自動化できます。
AI-OCR関連ではディープラーニングのCNNやAttention機構も登場しますが、クラウドOCRサービスを活用しつつPythonで結果を処理する流れを身につければ十分でしょう。
読み取ったデータの後処理として、日本語テキストの正規化や住所・氏名の標準化（表記ゆれ統一）は司法書士業務でも頻出するため、そのあたりのスクリプト作りも練習に最適です。
Webアプリケーション開発
リーガルテックの多くはWeb上で提供されるSaaS形態です。
エンジニアとしてサービスを作るにしても、自分の業務効率化ツールを共有するにしても、Webアプリ開発スキルは必須と言えます。
PythonであればDjangoやFlask、FastAPIといったフレームワークでサーバーサイド開発ができますし、近年はStreamlitなどで手軽に社内向けWebツールを作ることもできます。
実際、先述の副業求人でもWebアプリ開発経験やGitを用いたチーム開発経験が必須スキルに挙げられていました。
また、フロントエンド（画面側）のスキルも重要です。利用者である法律家はITリテラシーが必ずしも高くない場合もあるため、誰でも直感的に操作できるUI/UX設計が求められます。
HTML/CSS/JavaScriptの基礎に加え、React/Vue等のフレームワーク知識があると尚良いでしょう。
例えば「オンライン登記サービス」の入力フォーム一つとっても、エラーチェックやガイダンス表示の工夫でユーザー体験が大きく変わります。
エンジニア司法書士であれば、自分が欲しいと思うUIを自力で実装できると強みになります。加えて、認証認可やファイルアップロード処理、PDF生成といったWebアプリに共通の機能も押さえておきましょう。
API連携とシステム統合
複数のサービスを組み合わせて価値を生むシステム統合力も重視されます。
現在、リーガルテック各社はAPI経由で相互連携を進めています。
前述のContractS CLMとGVA assistの連携はその典型例で、REST APIを介して契約書データを送受信し、レビュー結果を他システムに埋め込んでいます。
司法書士事務所のIT環境でも、顧客管理システムと会計ソフトを連携したり、チャットツール（Slack/Teams等）と登記進捗管理を連動させたりといったニーズがあるでしょう。
PythonならばRequestsライブラリ等でAPIを呼び出し、JSONデータを処理するのはお手の物です。具体的に習熟すべきは、RESTful API設計の基礎やOAuth認証フロー、Webhook（他サービスからのイベント受信）などです。
例えばクラウドサインのAPIで契約締結完了イベントを受け取り、自動で登記用議事録を生成して担当者に通知する、といった仕組みも作れます。
また公的機関のシステムとも連携の芽があり、法務省の登記所備付地図データや法人番号データベースなどオープンデータを活用したサービス開発も考えられます。
エンジニアと司法書士のダブルライセンスを活かし、異なる世界のシステム同士を橋渡しできれば、新たなビジネスチャンスも生まれるでしょう。
クラウドインフラ・セキュリティ
機密情報を扱う法務領域では、データセキュリティと安定稼働が非常に重要です。
クラウドサービス（AWS, GCP, Azure等）の基礎知識を習得し、サーバ環境の構築・運用スキルも身につけておきましょう。
具体的には、Linuxサーバの設定、Dockerコンテナ化、データベース（PostgreSQL/MySQL）の利用、バックアップとログ監視などです。
独立開業後に自前でちょっとしたウェブサービスを公開する際も、クラウド上にセキュアな環境を用意しなければなりません。
セキュリティ面では、通信のSSL/TLS暗号化はもちろん、個人情報・機密情報の暗号化保管、アクセス権限の適切な設定が求められます。
法律業界向けのクラウドサービスはISOやプライバシーマーク取得がアピールされる傾向にあり、技術者としてもその水準を理解しておく必要があります。
さらに、昨今はプライバシーに配慮した秘密計算やFederated Learningといった高度技術も注目されていますが、まずは基本的なセキュリティ実装を確実に行えるようにすることが大切です。
ドメイン知識の体系化
技術スタックとは少し異なりますが、「リーガル×テック」の世界では法律ドメイン知識をデータモデルに落とし込む力が問われます。
例えば商業登記のシステムを作るなら、会社法や商業登記法の要件をテーブル設計や入力チェックロジックに反映させる必要があります。
契約レビューAIなら、契約実務で問題となるリスクパターンを洗い出しAIに学習させねばなりません。こうした作業には、法律知識を機械にわかる形式で構造化するセンスが求められます。
幸い司法書士試験の学習過程で得た知識は体系的なので、例えば「不動産登記の申請パターン一覧」や「商業登記の登記事項とその変更トリガー」のように、自分なりに整理してデータ化してみると良いでしょう。
これができると、他の技術者に法律要件を説明するブリッジ役としても活躍できますし、自動チェックルールの作成にも応用できます。
今後の展開
以上のような技術・スキルをバランスよく磨いていけば、リーガルテック業界での市場価値は非常に高まります。
実際、リーガルテック企業の求人要件を見ても「PythonでのAI開発経験」「Web開発経験」「契約書や法律知識への興味」といったキーワードが並んでいます。
裏を返せば、法律知識がある人材でこれら技術も使いこなせる人は希少だということです。
今後は司法書士業務のIT化も進む中で、この希少性はますます高まるでしょう。
ぜひ計画的にスキル習得を進め、「法律を語れるエンジニア」「コードが書ける法律家」という独自のポジションを確立してください。
まとめ
リーガルテック分野は、契約書レビュー、登記申請の自動化、AIによる訴訟支援など多岐にわたり進化しています。
本稿で見てきたように、日本国内にもLegalForceやGVA、FRONTEOといった先端企業が存在し、それぞれにAI・生成AIを活用したサービスを展開しています。
司法書士としての法律専門知識と、エンジニアとしての開発スキルを兼ね備えることで、これら革新的プロダクトの利用者であると同時に創り手にもなることができます。
実際に海外では法律家エンジニアがリーガルテック企業を立ち上げ大きな成功を収めた例もあり、日本でもその波は確実に押し寄せています。
将来的に独立開業する際は、今回紹介したようなツール群を積極的に導入し、「ITを駆使して効率よく高品質なサービスを提供する司法書士」としてブランディングすることが有効でしょう。
たとえば、AI契約レビューで付加価値を提供したり、オンライン手続きを駆使して全国のクライアントにリーチするなど、新しい司法書士像を打ち出すことが可能です。
また、副業プロジェクトやコミュニティ活動で培った知見・人脈は、独立後に大きな財産となります。技術トレンドが移り変わっても対応できるよう常に学び続ける姿勢が何より重要です。
リーガルテックは法と技術の架け橋となる領域であり、エンジニア司法書士という希少人材には無限のチャンスがあります。
本レポートが、そのキャリアデザインの一助となれば幸いです。最新情報をウォッチしつつ、自身の強みを最大限に発揮できるフィールドでご活躍ください。
参考文献・出典
契約書レビューAIサービス各社の機能比較
（ASPIC Japan, LegalOn Technologies社 公式サイト, Business Lawyers記事 他）
登記自動化サービス（GVA法人登記、LegalScript等）の概要
（GVA TECH公式サイト, PR Timesリリース 等）
訴訟支援AI・リーガルリサーチに関する情報
（FRONTEO公式サイト, LexisNexisブログ）
独立開業時に有用なツール
司法書士システム「権」機能説明
クラウドサイン紹介
Python/生成AIスキルの副業活用例
および海外リーガルテック事例
（副業求人情報, note記事）
その他、Business Lawyers「リーガルテック活用事例」
弁護士ドットコムニュース
等の公開情報。
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