ABOUT
リーガルテックAIとは
CHALLENGE
法律事務所が直面する構造的な課題
売上を伸ばしたい。しかし、集客も処理能力も追いつかない。売上を伸ばしたい。 しかし、集客も処理能力も追いつかない。
多くの事務所が、同じ壁にぶつかっています。
集客の壁
弁護士広告は日弁連の規程への配慮が不可欠で、一般的なWeb広告のノウハウだけでは成果を伸ばしにくい。運用に割ける人員も限られ、検証が進まず案件獲得の入口が広がらない。
処理能力の壁
法務業務は専門性が高く、裁判所ごとのローカルルールや事務所独自のフローへの対応も必要で属人化しやすい。対応が特定の担当者に依存し、受任件数の拡大に限界。
法務データ活用の壁
個人情報や案件情報などセンシティブな情報が多く、外部AIにそのまま渡しにくい。一方、汎用AIでは実務に必要な深い文脈や判断ノウハウを扱いきれない。
atarayoは、貴所の業務に合わせてAIを構築し、機密性の高い法務データを適切に管理しながら学習・推論を行うアプローチで、この壁を突破します。
APPROACH
貴所のデータを"意思決定と実行"に変え、事業成果につなげる
案件データ・対応履歴・書類・裁判所運用などを、貴所の環境内で活用。意思決定ループの各段にAIを組み込み、回収率・処理量・受任件数といった事業成果につなげます。
意思決定に活かすデータ
案件・要件に応じた構成で、機密データを適切に管理します。
データを動かす意思決定ループ
分析（スコアリング・類型判定）から実行（書類・督促）、計測・学習まで。
対応結果をAIにフィードバックし、使うほど精度が向上。蓄積データと学習済みモデルは競合に複製されません。
OUR SOLUTION
データ・AIで、法務業務を広く支援する
ここで紹介するのは、法務領域におけるデータ・AI活用の代表的な3例です。atarayoは特定の領域・ツールに限らず、貴所の業務に合わせてAI・データ活用を広く支援します（弁護士広告規程に配慮した集客支援なども含む）。AIの出力は参考情報・ドラフトであり、最終判断は弁護士が行う前提です。
回収スコアリングから督促実行・報告まで自動化する債権回収AI
- 回収期待値スコアリング（債権ごとの回収可能性を数値化）
- スコアをもとに回収企画 → SMS・メール・Autocall等の督促ツールへ自動連携し実行（パラリーガルの工数を削減）
- 結果分析もデータ基盤＋AIエージェントで自動化
- 分析をもとに人間がクライアントへ報告 — エージェント×人間の協業で工数削減と成果最大化を両立
最適な手法判定と申立書作成を支援する債務整理AI
- 債務・収入・資産から最適な手法を判定
- 裁判所別ローカルルール対応
- 申立書・計算書のドラフト自動生成
- 進捗・期限の一元管理
証拠収集から内容証明作成まで担う残業代請求AI
- 勤怠・給与・就業規則から証拠を自動整理
- 基礎賃金・割増・時効を踏まえた請求額算定
- 内容証明・請求書のドラフト生成
- 想定争点の事前整理
これらは一例です。集客（弁護士広告規程に配慮した運用）から案件処理、効果測定まで、貴所の課題に合わせてデータ・AI活用を設計します。
SCREEN IMAGE
具体的な支援イメージ
実際にお出しする画面イメージです（すべて仮データ）。それぞれ「なぜ行うのか」「価値はどこにあるのか」をあわせてご説明します。
債権回収AI：スコアリング → 督促実行 → 分析・報告
債権回収は成功報酬型のため、回収戦略の精度が利益率を左右します。スコアリングしても、その先の督促実行や結果分析・報告が手作業のままだと工数が膨らみ、属人化も解消しません。
回収可能性をAIがスコア化し、回収企画からSMS・メール・Autocall等の督促ツールへの自動連携で実行。結果分析もデータ基盤とAIエージェントで自動化し、人間はクライアント報告に集中します。エージェントと人間の協業で、工数を削減しながら回収率・利益率を最大化します。
① 業務フロー全体像（エージェント × 人間の協業）
工数削減
スコアリング・企画・実行・分析をエージェントと自動連携が担い、パラリーガルの手作業（リスト作成・送信・架電・集計）を大きく削減。
成果最大化（協業）
人間はクライアント報告と最終判断に集中。エージェントと人間が役割を分担して協業し、工数を抑えながら回収成果を最大化。
② 回収スコアリング（期待回収額・アクション配分）
| 債権ID | 区分 | 残債 | 経過 | 期待回収率 | 期待回収額 | AutoCall | SMS | 督促状 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| D-100604 | 立替金 | ¥1,240,000 | 11ヶ月 | 42% | ¥520,800 | 月8回 | 月9回 | 月3回 |
| D-100517 | 立替金 | ¥540,000 | 6ヶ月 | 71% | ¥383,400 | 月6回 | 月7回 | 月2回 |
| D-100482 | 公共料金 | ¥182,000 | 3ヶ月 | 88% | ¥160,160 | 月4回 | 月5回 | 月2回 |
| D-100533 | 家賃滞納 | ¥96,000 | 2ヶ月 | 64% | ¥61,440 | 月2回 | 月3回 | 月1回 |
| D-100711 | 公共料金 | ¥38,000 | 1ヶ月 | 29% | ¥11,020 | 月0回 | 月1回 | 月0回 |
期待回収額（＝残債 × 期待回収率）に応じてアクション量を配分。額の大きい債権ほど AutoCall・SMS・督促状の頻度を上げ、小さい債権は自動文面中心にコストを抑える。設定した頻度は各督促ツールへ自動連携して実行する。
債務整理AI：類型判定 → 申立書ドラフト
債務整理は手法ごとに手続きが異なり、裁判所ごとのローカルルールへの対応も必要です。ノウハウが経験者に集中し、新人がすぐに戦力化しにくい領域です。
債務・収入・資産から最適な手法をAIが判定し、裁判所別ルールに沿って申立書・計算書のドラフトを生成。進捗と期限を一元管理し、属人化を解消します。
受 任 通 知 ／ 債務整理
| 債権者 | 状態 | 次アクション | 期限 |
|---|---|---|---|
| A社 | ● 履歴開示待ち | 引き直し計算 | 5/20 |
| B社 | ● 受任通知済 | 和解案提示 | 5/24 |
| C社 | ● 未着手 | 受任通知送付 | 本日 |
残業代請求AIエージェント：証拠収集 → 算定 → 内容証明
残業代請求は勤怠・給与・就業規則など大量の証拠整理と、正確な数値算定が必要で、1件あたりの処理負荷が大きい領域です。
証拠データの収集・構造化から、労働時間の認定、請求額の算定、内容証明のドラフト作成までをエージェントが一気通貫で実行。最終確認・送付は弁護士が行う前提で、処理能力を採用なしで拡張します。
通 知 書
なぜ法律事務所のデータ・AI活用支援にatarayoが最適なのか
法務業務への高い解像度
債権回収は受任後どのフローでいつ・どんな回収施策を打ち、成果をどう報告するか。残業代請求はどんな証拠が必要でどんな内容証明を作るか。複雑で属人化した領域の業務と課題を深く理解しています。
分析で終わらせず、成果まで一気通貫
課題抽出からAIの構築、運用・改善までを一貫して担います。回収率・処理量・受任件数といった事業成果に接続するまで伴走します。
貴所に合わせて構築し、運用で精度向上
独自フロー・判断基準を学習させ、汎用モデルでは届かない精度で対応。使うほど精度が上がり、蓄積は競合に複製されない資産になります。
FAQ
よくある質問
債権回収事業以外も、データ・AI活用の相談はできますか？
可能です。債権回収のほか、債務整理・残業代請求・相続・交通事故・過払い金・労働問題など、幅広い分野に対応できます。案件処理に限らず、集客や業務効率化など、AI・データで解決できる課題であればご相談ください。
法務データはどのように扱われますか？
案件やご要望に応じて、貴所の環境内で扱う構成も、弊社の管理されたクラウド環境で扱う構成も設計できます。いずれの場合も、atarayoはISMS（情報セキュリティマネジメントシステム）認証を取得しており、機密性の高い法務データを適切に管理する体制のもとで支援します。
裁判所ごとのローカルルールにはどう対応しますか？
管轄裁判所ごとの書式・手続き・運用基準を学習させ、申立書や計算書のドラフトに反映します。新しい運用は対応結果のフィードバックで継続的に取り込みます。
弁護士広告の規程に違反するリスクはありますか？
日弁連の業務広告規程に配慮した運用設計とチェック体制を前提とします。リスクをゼロにするものではありませんが、規程に沿った表現・配信となるよう設計し、貴所の確認を経て運用します。
既存のシステムと連携できますか？
可能です。案件管理や会計など既存システムのデータを前提に、必要な範囲を接続します。
AIの判断は法的に有効ですか？
AIの出力は参考情報またはドラフトです。最終的な判断・修正・提出は弁護士が行う前提で、弁護士法第72条に抵触しない運用設計とします。
導入までどのくらいの期間がかかりますか？
パイロット開始まで1〜2ヶ月、本番運用まで3〜4ヶ月が目安です。
集客から案件処理まで、
法律事務所の業務全体をAIで支援する
貴所の課題に合わせた最適なソリューションを
ご提案します。
