
FRAIM、契約業務プラットフォーム「LAWGUE」のMCPサーバー提供開始
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FRAIM株式会社は2026年9月1日、契約業務プラットフォーム「LAWGUE」のMCPサーバーの提供を開始しました。これにより、利用者が普段使っている生成AIから、自社の契約データの検索・分析・レビュー・修正ができるようになります。生成AIが一般的な契約レビューを担う中で、専門サービスが自社の判断履歴という独自データを生成AIと連携させるモデルを示した形です。契約業務の効率化を進める企業や法務担当者にとって、既存の生成AI環境を活かせる選択肢となります。
ポイント
- 1FRAIMが契約業務プラットフォーム「LAWGUE」のMCPサーバーを9月1日に提供開始
- 2ClaudeやChatGPTなど主要生成AIから自社の契約書検索・分析・レビュー・修正が可能に
- 3過去の交渉履歴を条項単位で構造化し、少ないトークン消費で精度の高い結果を実現
MCPサーバー提供の背景
生成AIの利用が契約業務でも広がる中、一般的な観点での契約書レビューは生成AIでも一定の水準に達しています。一方で、生成AIにはその企業が過去に何を受け入れ、何を断ってきたかという判断の履歴は保持されていません。この履歴は契約書や修正コメントの中に分散しており、契約業務の重要なナレッジです。FRAIMはこれまで特許技術を活用して、企業や法律事務所、官公庁の文書に蓄積された自社ナレッジの活用を支援してきました。利用者の業務で生成AIが定着する中、検索からレビュー、修正、反映までを普段使っている生成AIから一連で実行できる環境が求められていました。そこでFRAIMは、汎用AIと競争するのではなく共存しながら契約業務を効率化するため、MCPサーバーの提供を開始しました。
MCP経由でできること
利用中の生成AIアプリに「LAWGUE」のMCPサーバーを接続登録すると、生成AIの画面から自然言語で指示するだけで、自社の契約書や過去の交渉履歴を踏まえた契約書のレビュー・修正、関連情報の検索・分析を実行できます。一般的なストレージサービスと生成AIの接続とは異なり、「LAWGUE」上の文書は登録時に契約類型や当事者が自動判定され、条項単位で交渉履歴も含めて構造化されています。類似契約や条項の検索、条項同士の突き合わせ比較といった「LAWGUE」の機能自体をAIが呼び出せるため、ファイルを一つずつ読み込む方式に比べて、短い時間と少ないトークン消費量で精度の高い結果が得られます。
対応する生成AI
現時点では、Claude Cowork、Claude Code、Microsoft 365 Copilot、Microsoft 365 Copilot Cowork、ChatGPT、OpenAI Codex、Gemini、Google AntigravityなどからMCPサーバーへの接続が可能です。FRAIMの代表取締役社長である宮坂豪氏は、契約業務の効率化のためには自社のAIを売り込むのではなく、顧客がすでに使っている生成AIの能力を最大限引き出すことが近道だと考えていると述べています。生成AIが進化するほど専門サービスに求められる役割も変わり、専門サービスと汎用AIは競う関係ではなく組む関係だとしています。
今後の展開
FRAIMは「LAWGUE」を、契約業務の依頼受付からレビュー・締結までを一気通貫で束ね、人間からも、どの生成AIからも等価に活用できる基盤として提供していきます。今回のMCPサーバー提供はその出発点と位置づけています。FRAIMは今後も、生成AIで契約業務をどこまで効率化できるかを追求し、その価値を届け続けるとしています。
Q&A
Q. LAWGUEのMCPサーバーとは何ですか?
A. 普段使っている生成AIから、LAWGUEに蓄積された自社の契約書や交渉履歴を検索・分析・レビュー・修正できるようにする接続機能です。
Q. 通常の生成AIによる契約書レビューと何が違うのですか?
A. 過去の自社の判断履歴や条項単位の構造化データを参照できるため、より自社の実務に沿った精度の高いレビューが可能です。
Q. どの生成AIから利用できますか?
A. Claude CoworkやClaude Code、Microsoft 365 Copilot、ChatGPT、Geminiなど、主要な生成AIから接続できます。
関連リンク
- https://note.com/miyasakago
- https://youtu.be/HLS4wHPc4yU
- https://lawgue.com/
- https://lawgue.com/request/

O!Productニュース編集部からのコメント
過去の交渉履歴を参照しながら生成AIでレビューできるのはありがたいですね。法務担当が過去の判断を調べ直す時間が減りそうです。
引用元:PR TIMES
この記事の著者
O!Productニュース編集部
