「探す」「読む」「比べる」をAIが変える — AILEX 文書AI分析の4つの新機能を徹底解説 | AILEX

公開日: 2026年2月
カテゴリ: 機能紹介 / AI新機能

弁護士の仕事の大半は、文書を読むことです。

相手方から届いた準備書面に目を通し、証拠を1枚ずつ確認し、矛盾がないかを頭の中で突き合わせ、時系列を整理する。1つの事件で数十件、複雑な案件では100件を超える文書を扱うこともあります。

日弁連の業務量調査によれば、弁護士の年間労働時間は平均2,321時間。このうちかなりの時間が「文書を読み、整理し、関連性を判断する」作業に費やされています。特に1〜5名規模の小規模事務所では、パラリーガルや事務員の人手も限られ、弁護士自身がこの作業を担うケースがほとんどです。

AILEXはこの課題に対して、4つの新しいAI機能をリリースしました。

🧠 セマンティックサーチ — キーワードではなく「意味」で文書を探す
📋 ワンクリックAI分析 — ボタン1つで要約・年表・Q&Aを生成
📐 縦書き・段組みOCR最適化 — 日本の法律文書特有のレイアウトに対応
🔍 複数文書クロス分析 — 文書間の矛盾と証拠の空白をAIが自動検出

本記事では、各機能の仕組みと実務での活用方法を詳しく解説します。

なぜ「文書を探す」がボトルネックになるのか

訴訟実務において、必要な情報が「どの文書の、どこに書いてあるか」を見つける作業は、想像以上に時間を要します。

たとえば、相手方の準備書面で「令和5年3月の打ち合わせで合意した」という主張がなされた場合、弁護士はまず自分の手元にある証拠の中から、その打ち合わせに関連する文書を探さなければなりません。議事録があるかもしれない。メールのやり取りかもしれない。陳述書の中に言及されているかもしれない。

従来のキーワード検索では、「打ち合わせ」と入力しても「会議」「ミーティング」「面談」と書かれた文書はヒットしません。「令和5年3月」と検索しても、「2023年3月」や「R5.3」という表記の文書は見つかりません。

これが、AILEXがセマンティックサーチを開発した理由です。

機能1：セマンティックサーチ — 意味で探す、AIが要約する

キーワード検索の限界を超える

AILEXの新しいセマンティックサーチは、従来のキーワード完全一致検索とは根本的に異なるアプローチを取ります。

従来のキーワード検索:

「契約違反」で検索 → 「契約違反」という文字列を含む文書のみヒット
「債務不履行」「約束を守らなかった」「履行しなかった」は見つからない

セマンティックサーチ:

「契約違反に関する証拠」で検索 → 意味的に関連するすべての文書がヒット
「期限までに代金が支払われなかった」「納品物に瑕疵があった」なども関連文書として検出
各文書の関連度スコア（0〜100%）と関連理由をAIが生成

2段階のインテリジェント検索

セマンティックサーチは、以下の2段階で動作します。

第1段階：広域候補取得

まず、データベースのFULLTEXTインデックスとLIKE検索を組み合わせて、候補となる文書を広めに取得します。自然言語の検索クエリからキーワードを自動抽出し、ストップワード（「の」「に」「は」「を」等）を除去して効率的な検索を行います。

第2段階：AIリランキング＋要約

取得した候補文書のスニペット（関連箇所の抜粋）をAIに渡し、検索クエリとの意味的な関連度を評価します。AIは各文書を0〜100のスコアで順位付けし、「なぜこの文書が関連するのか」の理由を1文で生成します。さらに、検索結果全体の要約（「売買契約の履行に関する証拠3件と、交渉経緯を示すメール2件が見つかりました」等）も自動生成されます。

実務での使い方

文書一覧の検索バーに「キーワード」と「🧠 AI検索」の切替ボタンが追加されます。

通常は従来のキーワード検索をそのまま使えます。意味ベースで探したい場合は「🧠 AI検索」に切り替えて、自然言語で検索するだけです。

活用例:

「支払い遅延の経緯がわかる文書」→ メール、議事録、陳述書を横断検索
「被告の主張を裏付ける可能性のある証拠」→ 相手方に有利な文書も含めて網羅的に検索
「令和5年の不動産取引に関するもの」→ 日付と内容の両面から関連文書を抽出

AIエージェント（🤖）からも利用可能です。チャットで「契約違反に関する証拠を探して」と聞くだけで、セマンティックサーチが実行され、結果が整理された形で返ってきます。

技術的なポイント：ベクトルDB不要

一般的なセマンティックサーチでは、文書をベクトル化して専用のベクトルデータベースに格納する必要があります。これは導入コストが高く、共有サーバー環境では運用が難しいのが実情です。

AILEXは、既存のMySQLデータベースとAI APIを組み合わせた独自のアーキテクチャにより、ベクトルDBなしでセマンティック検索を実現しています。追加のインフラ費用はかかりません。

⚖️ 免責事項: セマンティックサーチの関連度スコアはAIによる推定値です。重要な確認には従来のキーワード検索との併用を推奨します。

機能2：ワンクリックAI分析 — ボタン1つで、読む時間を10分の1に

「この文書、要するに何？」にAIが即答

訴訟の準備中、弁護士が最初にやる作業は「文書の概要を把握すること」です。20ページの陳述書を最初から最後まで読んで要点を掴むのに、30分。証拠から日付を拾い上げて時系列を整理するのに、さらに30分。

AILEXの新しいワンクリックAI分析は、文書一覧の各行に3つのアイコンボタンを追加します。

ボタン	機能	出力内容
📋	要約	文書概要・主要ポイント・関係者・日付/金額・法的論点
📅	年表	文書内の日付と出来事を時系列で構造化
❓	Q&A	「何が起きた？」「争点は？」など7つの定型質問に自動回答

プロンプトの入力は一切不要です。 ボタンを押すだけで、AIが文書を分析し、結果がモーダルポップアップで即座に表示されます。

📋 要約モード

要約モードは、文書の全体像を5つの観点で構造化します。

文書概要: この文書の種類と主な内容（2〜3文）
主要ポイント: 重要な事実・主張・結論（5〜8項目）
関係者: 登場する人物・組織とその役割
日付・金額: 文書中の重要な日付と金額の抽出
法的論点: この文書に関連する法的な争点

20ページの準備書面でも、30秒で主要ポイントが把握できます。もちろん、AIの要約はあくまで補助であり、最終的な法的判断は弁護士自身が行います。

📅 年表モード

年表モードは、文書から日付と出来事を自動抽出し、タイムラインUIで可視化します。

各イベントには重要度が3段階で表示されます。

🔴 高 — 契約締結、訴訟提起、判決など事案の転換点
🟡 中 — 催告書送付、交渉会議など
⚪ 低 — 事務連絡、軽微な出来事

和暦（令和○年）と西暦の混在も自動認識し、「○月頃」「○年以降」のような曖昧な日付もそのまま記載されます。抽出された年表は、そのまま準備書面の時系列整理に活用できます。

❓ Q&Aモード

Q&Aモードは、弁護士が文書を読む際に最初に確認したい7つの定型質問に自動回答します。

Q1: この文書は何ですか？（種類・性質・目的）
Q2: 誰が関係していますか？（当事者の整理）
Q3: 何が起きましたか？（事実関係の核心）
Q4: 争点は何ですか？（法的な争点・対立点）
Q5: 重要な証拠・根拠は？（この文書が証明する事実）
Q6: 注意すべき点は？（弱点・矛盾・相手方に突かれる可能性）
Q7: 次のアクションは？（弁護士が取るべき次のステップ）

特にQ6（注意すべき点）は、自分では気づきにくい文書の弱点をAIの目で客観的に指摘してくれるため、書面戦略の立案に役立ちます。

AIエージェントからの利用

AIエージェント（🤖）からも分析を実行できます。

チャット例:

「文書ID 42を要約して」
「甲1号証の年表を作って」
「この陳述書をQA形式で分析して」

⚖️ 免責事項: AI分析結果は参考情報です。法的判断は弁護士ご自身の専門的知見に基づいて行ってください。

機能3：縦書き・段組みOCR最適化 — 日本の法律文書を正確に読み取る

見落とされてきた「レイアウト」の問題

日本の法律文書には、一般的なビジネス文書とは異なるレイアウト上の特徴があります。

縦書き文書: 戸籍謄本、登記簿謄本、古い契約書、判決文など
段組みレイアウト: 法律雑誌、判例解説、官報、法令集
表形式: 不動産登記事項証明書、銀行取引明細、保険証書
手書き文字: 和解調書、取調べ調書、覚書の署名部分

従来のOCR（光学文字認識）は、横書き・単一カラムのレイアウトを前提としているため、これらの文書を正確に読み取ることが困難でした。縦書き文書では列の読み順を間違え、段組みでは異なる段のテキストが混在し、表ではセルの区切りが失われるといった問題が発生していました。

法律文書に特化したOCR最適化

AILEXのOCR機能は、以下のルールを組み込んだ専用のAI認識エンジンで動作します。

レイアウト認識ルール:

縦書き文書: 右から左へ列を読み進め、各列の上から下へ文字を認識
段組みレイアウト: 各段を独立ブロックとして認識し、横書きなら左→右、縦書きなら右→左の順で読取
表・罫線: セル単位で読み取り、行ごとにタブ区切りで構造化出力
ヘッダー・フッター: ページ番号、裁判所名、事件番号も含めて完全抽出
手書き文字: 可能な限り認識し、判読困難な箇所は「[判読不能]」と明示

法律文書特有のルール:

「甲第○号証」「乙第○号証」等の証拠番号は1字の誤りもなく抽出
「令和○年○月○日」等の和暦日付は正確に保持
条文番号（第○条、第○項、第○号）の階層構造を維持
金額（○○万円、○○円）の数字は正確に
当事者名（原告、被告、申立人等）の法的用語を正確に認識

影響範囲

このOCR最適化は、AILEXのすべてのOCR処理に自動的に適用されます。

ZIPインポート時のOCR: 新規にインポートする文書のテキスト抽出精度が向上
mints OCR実行: mints提出パッケージ生成時のOCR処理に反映
AI分析の品質向上: 正確にOCRされたテキストを基に、要約・年表・QA・クロス分析の精度が間接的に向上

機能4：複数文書クロス分析 — 矛盾と空白をAIが自動検出

1件の事件に30件の文書。矛盾はどこにある？

訴訟において最も危険なのは、自分の主張と証拠の間に矛盾があることです。

原告の陳述書では「令和5年3月15日に契約を締結した」と述べているのに、実際の契約書の日付は「令和5年3月22日」だった。メールでは「100万円」と記載されているのに、請求書では「120万円」になっている。

こうした矛盾は、証拠が少ないうちは弁護士の記憶と注意力で発見できます。しかし、文書が10件、20件、30件と増えるにつれ、人間の目だけで矛盾を網羅的に検出することは困難になります。

AILEXの新しいクロス分析機能は、事件に登録されたすべての文書を横断的にAIが分析し、矛盾・空白・整合性の問題を自動検出してレポート化します。

6つの分析セクション

事件詳細ページの文書セクションに追加された「🔍 クロス分析」ボタンをクリックすると、AIが以下の6セクションからなる包括的な分析レポートを生成します。

📋 事案の全体像

すべての文書を統合し、事案の概要を時系列順に3〜5文で整理します。個別の文書を読むだけでは見えにくい「事案のストーリー」を、AIが俯瞰的に構築します。

⚠️ 矛盾・相違点の検出

文書間で矛盾する記述を具体的に指摘します。各矛盾について、どの文書の何が食い違っているか、影響度（高/中/低）、そしてどう対処すべきかの提案が含まれます。

例:

矛盾内容: 契約締結日の不一致
文書A: 陳述書「令和5年3月15日に契約を締結」
文書B: 契約書の署名欄「令和5年3月22日」
影響度: 高
対応案: 陳述書の日付を修正するか、署名日と合意成立日が異なることを説明する補充書面の検討

🕳️ 証拠の空白・欠落

文書群から推測される時系列の中で、証拠が欠けている期間を特定します。その期間に何が起きた可能性があるか、どのような追加証拠を取得すべきかまで提案します。

例:

空白期間: 2023年4月〜2023年8月（約4ヶ月間）
推測される出来事: 交渉が継続していた可能性が高い
必要な追加証拠: メール履歴、LINE/SMS記録、電話記録の取得を検討

📅 統合年表

すべての文書から抽出した日付と出来事を1つの統合年表にまとめます。矛盾する日付がある場合は両方を記載し、注記を付けます。

🔍 分析視点の提案

弁護士が見落としている可能性のある分析視点、追加調査すべき事項、戦略上の示唆を3〜5項目で提案します。AIの「第三者の目」による客観的な視点が、案件戦略のブラッシュアップに役立ちます。

💡 要注意ポイント

相手方に突かれる可能性のある弱点や、証拠の信用性に疑義がある箇所を簡潔にまとめます。

使い方

事件詳細ページの文書セクションにある「🔍 クロス分析」ボタンをクリックするだけです。事件に登録されているテキスト付き文書（最大10件）を自動的に分析対象とします。

特定の文書だけを比較したい場合は、AIエージェント（🤖）から「事件ID 5の甲1号証と甲3号証を比較分析して」のように指定することも可能です。

⚖️ 免責事項: クロス分析の結果は参考情報であり、すべての矛盾や空白を検出することを保証するものではありません。最終的な事件分析は弁護士ご自身の判断で行ってください。

AIエージェントが3つの新ツールを獲得

AILEXのAIエージェント（🤖）は、今回のアップデートで3つの新しいツールを獲得し、合計14ツールとなりました。

#	ツール名	機能
12	セマンティック検索	意味ベースで文書を横断検索
13	文書AI分析	指定文書の要約・年表・QAを実行
14	クロス分析	事件内の文書横断分析

チャットで自然に依頼するだけで、適切なツールが自動選択されます。

チャット例:

「支払い遅延に関する文書を探して」→ セマンティック検索が実行
「甲2号証の年表を作って」→ 文書AI分析（年表モード）が実行
「この事件の証拠に矛盾点はない？」→ クロス分析が実行

PII保護：個人情報は外部に送信しない

AILEXの全機能にはPII（個人識別情報）自動マスキングが適用されています。

ワンクリックAI分析とクロス分析では、文書テキストをAI APIに送信する前に、氏名・住所・電話番号・メールアドレス等の個人情報が自動的にマスキングされます。AI APIからの応答を受信した後、マスキングされた情報を元に戻して表示します。

この仕組みにより、依頼者への同意説明なしでAI機能を利用できます。「AI利用の同意書を取る手間が増えるなら使わない」という弁護士の声を反映した、AILEXの基本設計思想です。

まとめ：4機能で変わる文書管理の日常

Before（従来）	After（AILEX新機能）
キーワード完全一致でしか検索できない	🧠 「意味」で探すセマンティックサーチ
20ページの書面を30分かけて読む	📋 ワンクリックで要約・年表・QA
縦書き文書のOCRがガタガタ	📐 法律文書特化OCRで正確に読取
30件の証拠を1件ずつ突き合わせ	🔍 クロス分析で矛盾と空白を自動検出

これら4つの機能は、弁護士の「読む」「探す」「比べる」作業を根本的に効率化します。AIが下準備をし、弁護士は本来の法的判断と戦略立案に集中する。それがAILEXの目指す訴訟実務の姿です。