【プロジェクト総括（Overview）】

労働法コンサルティングに豊富な実績を持つ大手法律事務所様において、個人顧客からの相談件数の急増に伴い、弁護士の対応工数がひっ迫するという課題が顕在化していました。AMELAは、LLM（大規模言語モデル）を基盤としたAI法律相談チャットボットをわずか2ヶ月で構築。弁護士が蓄積してきた法令データをAIが学習し、エンドユーザーの質問を文脈に沿って理解したうえで、該当する法律情報をわずか3秒で検索・提示する仕組みを実現しました。結果として、個人顧客からの相談件数が1.5倍に拡大、問い合わせ対応時間を60%短縮し、最新の法改正情報の自動更新による正確な回答提供も達成しています。

【プロジェクト情報】

業界（Industry）: 法律業

プラットフォーム（Platform）: WEB

開発カテゴリ（Solution Category）: 業務システム

技術スタック（Technology Stack）: LLM、Chatbot、OAuth 2.0

開発期間: 2ヶ月

お客様の課題・背景（Client Challenges）

当該クライアントは、労働法のコンサルティングに豊富な経験を持つ著名な法律事務所です。これまでに数百万件規模の労働協約に関する紛争解決を支援してきた確かな実績があります。

しかし近年、個人顧客からの認知度が急速に高まったことで、労働問題に関する相談ニーズが増加の一途をたどっていました。その裏側で、現場は以下のような「対応キャパシティの限界」に直面していました。

• 労働法の基本理解が不十分な相談の急増： 寄せられる相談の多くは、現行の労働法を十分に理解していないことに起因するケースでした。弁護士が基礎的な法令の説明から対応せざるを得ず、1件あたりの対応工数が膨れ上がっていました。
• 法改正情報の把握・反映が追いつかない： 労働法は頻繁に施行・改正が行われる分野です。「新しく施行された規則を調べるのが難しい」という声がクライアント側の現場から数多く寄せられており、最新の法令情報に基づいた迅速な回答提供が大きな課題となっていました。
• 弁護士リソースの圧迫： 本来、弁護士が注力すべき高度な法的判断を要する案件に十分な時間を割けず、定型的な問い合わせ対応に追われる状態が常態化していました。

「相談件数は伸びているのに、弁護士のリソースがボトルネックとなりサービス品質を維持できない」。これは、個人顧客市場に本格参入した法律事務所が必ず突き当たるペインポイントでした。

お客様のご要望（Client Requirements）

こうした属人的な運用から脱却し、個人顧客への対応品質とスピードを両立するため、お客様からは以下の明確な要件をいただきました。

• エンドユーザー（個人顧客）が自然言語で質問を入力し、該当する労働法令の情報を**即座に（3秒以内で）**取得できること
• 弁護士が蓄積した法令データや過去の相談ナレッジをAIが学習し、単なるキーワード一致ではなく文脈を考慮した高精度な回答を提供すること
• 法改正が行われた際に、最新の法令情報を自動的に更新・反映する仕組みを備えること
• 個人顧客の相談内容や個人情報を安全に保護する堅牢なセキュリティ基盤を構築すること

AMELAのソリューション（Our Solution）

AMELAは、法律相談業務における「適切な法令情報へ迅速にアクセスできない」という本質的な課題に対し、LLMを基盤としたAI法律相談チャットボットを設計・開発しました。弊社のAI開発・システム開発サービスのノウハウを結集し、以下の技術アプローチを採用しています。

① LLMによる高精度な法令検索と回答生成

弁護士が入力した法令データおよび過去の相談データをLLMに学習させ、質問の文脈を正確に理解・分析するアーキテクチャを構築しました。エンドユーザーが平易な言葉で入力した質問に対しても、その背景にある法的論点を汲み取り、該当する法律データを的確に検索・提示します。これにより、法律の専門知識を持たない個人顧客でも、適切な法的アドバイスへスムーズにアクセスできる環境を実現しました。

② わずか3秒の高速レスポンス

ユーザーが質問を入力してから回答が表示されるまでのレスポンスタイムを3秒以内に抑える高速処理を実現しました。法律相談という心理的ハードルが高い行為に対し、「気軽に・すぐに答えが返ってくる」体験を提供することで、相談のハードルを大幅に引き下げています。

③ 法改正情報の自動更新機能

新たに施行・改正された法規則をデータベースへ自動的に取り込み、常に最新の法令情報に基づいた回答を提供する仕組みを実装しました。弁護士が手動で情報を更新・確認する工数を排除し、情報の鮮度と正確性を担保しています。

④ OAuth 2.0による堅牢な認証基盤

個人顧客の相談内容や個人情報を安全に取り扱うため、OAuth 2.0を採用したセキュアな認証・認可フレームワークを構築。法律事務所に求められる高い情報セキュリティ基準を満たしています。

なお、本プロジェクトで採用したAIモデルの学習・生成技術のアプローチは、美容業界向けGANを活用したシミュレーションアプリの導入事例とも技術的な共通点を有しています。

導入効果（Results / Outcome）

本システムの稼働後、法律相談業務において以下の明確なビジネスインパクトが創出されました。

【導入前 – Before】

• 個人顧客の問い合わせ一件ごとに、弁護士が手動で法令を確認・説明する属人的な対応フロー
• 法改正のたびに弁護士・スタッフが手作業で情報を更新。反映の遅れや見落としリスクが常態化
• 法律相談への心理的ハードルが高く、潜在的な相談ニーズを取りこぼしていた状態

【導入後 – After】

• 個人顧客からの相談件数が1.5倍に拡大： AIチャットボットによる即時対応が実現したことで、従来は相談を躊躇していた個人顧客からのアクセスが増加。相談の入り口が大幅に広がりました。
• 問い合わせ対応時間を60%短縮： AIが一次対応として法令の基本的な説明や該当条文の提示を担うことで、弁護士はより専門性の高い案件に集中できるようになりました。結果として、対応全体の所要時間が劇的に短縮されています。
• 最新の法改正情報に基づく正確な回答を自動提供： 法令データベースの自動更新機能により、新規施行や改正内容を即座に反映。エンドユーザーは常に最新かつ正確な法令情報に基づいた回答を受けられるようになり、サービスの信頼性が飛躍的に向上しました。

まとめ・今後の展望（Conclusion）

本プロジェクトは、LLMを活用したAIチャットボットを法律相談業務に適用することで、「増加する個人顧客への対応スピード」と「弁護士リソースの最適配分」という二律背反の課題を同時に解決したDX成功事例です。法改正への自動追従機能により、クライアントのサービス品質を持続的に維持・向上できる基盤を構築しました。

今後は、蓄積された相談データのさらなる活用による回答精度の向上や、対応可能な法律分野の拡張が検討されています。

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