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契約書レビュー・リスク条項抽出

Contract review and risk clause extraction

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

条項抽出の精度は94%超、法律文書分類でMacro-F1 0.921を達成する研究結果もあり、契約書レビューは実務投入が進む

できること

契約書の条項レベル抽出、市場標準との比較ベンチマーク、リスク条項のフラグ付け、レビューサイクルを最大80%短縮

まだできないこと

交渉戦略の意思決定、前例のない条項の法的リスク評価、最終的な契約締結の意思決定権限

なぜそうなのか

パターンマッチングによる条項抽出は成熟済みだが、法的判断とビジネス交渉の統合は弁護士の専門判断領域として残る

これからの予測の根拠

精度向上とプレイブックのカスタマイズ性向上により2028年には大半の定型契約レビューが専門家並みに到達すると予測

いま使える主な道具

TermScout、LegalOn、Definely、Juro

根拠

• Your guide to AI contract review software in 2026 2026
  契約分析の精度が94%を超え、レビューサイクルを最大80%短縮
• AI Contract Review Software Buyer's Guide for 2026 2026
  2026年調査で企業法務チームの52%がAI契約レビューを利用・評価中。AI+人間検証で99%精度の例も

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AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。