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Google Cloud، 法務チームの業務を自動化するGemini Enterprise for Legalを発表

Google Cloudは、契約レビュー、法務調査、法規制のフォローアップ、データアクセス要求を自動化するため、法務チームや法律事務所を対象としたGemini Enterprise for Legalをプレビュー段階で提供開始しました。このプラットフォームはAIエージェントを基盤とし、既存の法務システムと連携するほか、ガバナンスおよびデータ保護のためのツールを備えています。

2026-08-26
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certi.news
Google Cloud، 法務チームの業務を自動化するGemini Enterprise for Legalを発表

Google Cloudは、法務部門や法律事務所向けに設計されたAIパッケージであるGemini Enterprise for Legalを発表し、プレビュー段階で提供を開始しました。このプラットフォームは、法務調査、契約レビュー、規制動向のフォローアップ、個人データへのアクセス要求の管理といった業務を対象としており、組織内で使用されている業務システムに接続するAIエージェントを活用します。

Google Cloudによると、初期ユーザーにはCleary、Freshfields、Weil、Williams & Connollyの各法律事務所が含まれます。同社は現時点でプラットフォームの価格を明らかにしていません。

汎用ツールではなく業界特化型プラットフォーム

Gemini Enterprise for Legalは、汎用AIツールにとどまらず、Gemini Enterpriseプラットフォーム上に特定業界向けの専門パッケージを提供するというGoogle Cloudの方針の一環です。同社はGemini Enterprise for Financial Servicesも発表しており、法務版では、法務ワークフロー向けに調整されたエージェント、スキル、データ接続、機能強化に重点を置いています。

対応する業務には、法律メモや法的文書の作成、情報源と引用の検証、契約ライフサイクルの管理、規制変更の追跡、データ主体からの要求、すなわちDSARの処理が含まれます。また、このプラットフォームは法的な最新情報や裁判所の動向を企業ポリシーと比較し、サプライヤー契約や秘密保持契約における高リスク条項の発見を支援できます。

既存の法務システムとの連携

このプラットフォームは、Courtroom5、Docusign、Everlaw、Harvey、iManage、Legora、NetDocuments、RelativityOne、Thomson Reutersなどのサービスと、MCPプロトコルに基づく連携を提供します。これらの連携により、AIエージェントは、既存のアクセス権限を維持しながら、異なるシステムに保存されたファイルやデータにアクセスできるようになります。

これには、法務向けAIに特化したツールであるHarveyとLegoraとの連携も含まれます。このプラットフォームは、複数のシステムに存在する個人データを収集してDSARの処理を迅速化したり、過去の契約に表れている企業の交渉スタイルに基づいて契約証拠資料を作成したりするために利用できます。

Gemini Enterprise for Legalは、裁判所に提出する文書内の個人情報または機密情報を特定し、その非表示を提案する機能に加え、企業の内部基準に準拠した秘密保持契約の作成にも対応します。

法務チームにとって実務上何が変わるのか

公表されている実務上の価値は、法的文書を作成することだけではなく、エージェントを組織の文脈、既存システム、既存の手続きに接続することにあります。これにより、複数のツール間でファイルを手作業で移動させる必要性は減る可能性がありますが、特に法務調査、文書作成、コンプライアンスに関わる判断では、結果を人間が確認する必要性がなくなるわけではありません。

プライバシーとガバナンスは依然として検証の中心

Google Cloudによると、このプラットフォームは接続されたシステムのアクセス権限と情報遮断措置を継承し、すべての顧客データ、リクエスト、出力は組織固有のクラウド環境内にとどまり、基盤となるGeminiモデルのトレーニングには使用されません。また、リスク管理ツール、監査ログ、集中型ガバナンスも備えています。

同社は、法務調査の結果がモデルのトレーニングデータだけに依存するのではなく、一次的な法的情報源に基づくと説明しています。パートナー企業にはAccenture、Deloitte、KPMGが含まれます。製品がプレビュー段階にあり、価格情報もないことから、導入拡大の可能性、コスト、実際の法務用途における結果の精度は、各組織が広範に依存する前に評価する必要がある未解決の問題として残っています。

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