一般企業バックオフィス部門A(従業員10〜49名規模)
契約書レビュー・契約管理/LegalOn Technologies(LegalForce)
契約審査にかかる時間が半減(年20〜30件の契約審査)分母: 年20〜30件の契約審査
不動産管理・ビルメンテナンス/契約書レビュー・契約管理/導入ツール: 契約書管理AIエージェント(Amazon Bedrock/Claude、AWS)
テナントごとに契約内容が異なる中、契約書検索が手作業でのPDF確認に依存し、問い合わせ対応に時間を要していた。
契約書管理AIエージェント(Amazon Bedrock/Claude、AWS) を導入。 用途は「プロパティマネジメント業務における契約書検索・情報抽出の自動化」(出典元の記載による)。
情報抽出作業を1件あたり数十分から数分に短縮し、作業時間を約70〜80%削減
※母数規模の記載なし。当サイトの基準により、この数値は見出し・集計には使用していません。
情報抽出作業を1件あたり数十分から数分に短縮し、作業時間を約70〜80%削減
ベンダー(提供企業)が公表した導入事例。当サイトでは企業名を匿名化し、出典リンクを明示して引用しています。
出典: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/179920-2/
最終確認日: 2026-07-11。掲載内容に誤りがある場合はお問い合わせからご指摘ください。
契約書レビュー・契約管理/LegalOn Technologies(LegalForce)
契約審査にかかる時間が半減(年20〜30件の契約審査)分母: 年20〜30件の契約審査
契約書レビュー・契約管理/MNTSQ(MNTSQ CLM)
契約審査業務(法務業務全体の20%相当)の負荷を40%削減分母: 年約3,000件の契約相談・法務担当約20名
契約書レビュー・契約管理/Hubble
手続き的作業の時間を約62%削減、契約1件あたりの平均ワークフロー時間を44分から17分に短縮(年間数千件の契約書業務)分母: 年間数千件の契約書業務
契約書レビュー・契約管理/自社内専用生成AI「NP ASSISTANT」+法務チャットボット
約70%の社員がNP ASSISTANTを利用するに至った(時間削減の数値なし)※母数規模の記載なし(参考値)