法務AIの最前線！LegalOn TechnologiesのGoogle Cloud移行と実務活用の裏側

こんにちは。今回は、法務ドメインで急成長を遂げるスタートアップ、株式会社LegalOn TechnologiesのGoogle Cloud導入事例を紐解いていきます。

法律や不動産といった専門性の高い実務において、生成AIやクラウド技術をどう組み込み、ビジネスを加速させるのか。単なる技術論にとどまらず、現場の業務プロセスをどう変革するかという視点で見ると、非常に多くのヒントが詰まった事例です。30代からITを学び直す方や、自身の専門知識とテクノロジーを掛け合わせたい方にとっても、アーキテクチャの思想やAIの実践的な活用方法は大いに参考になるはずです。

プロダクト基盤のGoogle Cloud一本化

同社は、AIを活用した契約書レビュー支援サービス「LegalForce」や、契約管理システム「LegalForceキャビネ」などを展開しています 。

これまで、これらのサービスは目的や用途に応じて異なるクラウドプラットフォーム上で稼働していました 。しかし、次世代のAI法務プラットフォームである「LegalOn Cloud」の開発を機に、プロダクト基盤をGoogle Cloudに統合する決断を下しました 。

選定の決め手となったのは以下の点です。

• コンピューティングリソース基盤としてのGKE（Google Kubernetes Engine）の優位性

• BigQueryを中心とした既存のデータ分析基盤との高い親和性

• 同社が重視するAI分野において、Googleが世界的なリーダーであること

短期開発を支えるGKEと拡張性への挑戦

「LegalOn Cloud」の開発期間はわずか1年という非常にタイトなものでした 。

多数のマイクロサービスを協調動作させつつ、開発と運用の速度を高めるために、同社は以下のようなアプローチをとっています。

• 各開発チームが独立して運用できるマルチテナント体制を作りやすいGKEを採用しました 。

• GKE AutopilotやAnthos Service Meshを活用することで、運用負荷を大幅に抑えています 。

• 開発初期はスピードを最優先し、段階的にデプロイ方法を移行する工夫を行いました 。

リリース後は、将来的なマルチリージョン（海外展開）やマルチプロダクト化を見据え、インフラ構成の大規模なリファクタリングにも取り組んでおり、ビジネスの成長スピードに合わせたシステムアーキテクチャの進化を続けています 。

データ基盤とGeminiによるメタデータ戦略

データ分析の領域でも、Google Cloudの機能がフル活用されています。

• BIツールにLooker、データウェアハウスにBigQueryを採用し、各種KPIのダッシュボード化を推進しています 。

• データ利用者がダッシュボードを有効活用するためには、データの意味（メタデータ）を正しく理解することが不可欠です 。

• このメタデータ管理の課題に対し、LLM（Gemini）を活用してプロセスを自動化しています 。スキーマ情報からGeminiを用いてdbtのソース（説明文など）を生成することで、手作業による入力コストを劇的に削減しました 。

予測AI×生成AIによるセールス変革

技術的な基盤整備だけでなく、ビジネスの最前線であるセールス領域でもAIが結果を出しています。Google Cloud主催の「第4回 生成AI Innovation Awards」において、同社の事例がファイナリストに選出されました 。

• 予測AIを用いて見込み顧客の「有望度」をスコア化しました 。

• 同時に、Geminiを活用してその「有望な根拠」を自然言語で生成し、営業担当者に提示するハイブリッドモデルを構築しました 。

• この取り組みにより、架電数が16.8%増加し、商談化率が15.1%向上するという具体的な成果を上げています 。

まとめ：実務とテクノロジーの融合

LegalOn Technologiesの事例は、最先端のクラウドインフラ（GKEやBigQuery）の構築から、生成AI（Gemini）を用いた地道なメタデータ整備、そしてセールス活動への直接的なAI適用まで、非常に多角的なアプローチを示しています。

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