第1回「LegalOn」誕生の裏側：なぜ「LegalOn」開発は始まったのか

はじめに

LegalOn Technologiesが提供する「LegalOn: World Leading Legal AI」は、契約書ドラフト・レビューや案件の管理、法務相談まで、法務業務をワンストップで支援する革新的なサービスです。リリースから1年半、企画開始から約2年半が経った今、プロジェクト立ち上げの背景、開発の進め方、これまでの振り返りや今後の展望、さらには技術面での学びまでを、全9回にわたるブログシリーズとしてお届けしていきます。

日本法務分野のためのNLPベンチマークデータセットLegalRikaiの追加実験報告

はじめに

こんにちは、株式会社LegalOn Technologiesでソフトウェアエンジニアをしている藤田です。LegalOn Technologiesでは、日本の法務分野における自然言語処理（NLP）のための包括的なベンチマークデータセット、LegalRikaiを作成しています。LegalRikaiは日本法に特化したさまざまなタスクを含むベンチマークデータセットで、法務NLPベンチマークデータセットの現状における重要なギャップを埋めることを目的としています。

この記事は、前回公開した以下の続編になります。

tech.legalforce.co.jp

今回の記事では、当時まだ公開されていなかったモデルの性能の検証に加えて、実践的なタスクとしてLegalRikaiに新しく追加したレビュー対象条文特定タスクについて紹介します。

CAIO Reflections - Evaluation, Benchmark and Product Metrics

はじめに

Hi, I’m Joe, Chief AI Officer at LegalOn Technologies. Since joining the company in 2023, I’ve been leading our AI initiatives.

Internally, I’ve been sharing a series called “CAIO Reflections”, where I regularly write about my thoughts and observations on AI. After receiving requests from colleagues who wanted to see these published more widely, I’ve decided to start sharing them here on our tech blog as well.

I hope these reflections offer some useful perspectives—and maybe even spark a few new ideas.

こんにちは、Chief AI Officer（CAIO）のJoeです。2023年にLegalOn Technologiesに入社し、AIに関連するすべての開発プロジェクトの責任者を担当しております。

社内では「CAIO Reflections」というシリーズを通じて、AIに関する考えや気づきを定期的に発信してきました。これらの内容をぜひ社外にも発信してほしいという声をもらい、この度エンジニアリングブログで公開することにしました。皆さんにとって少しでも有益な視点や、新しい発想のきっかけになればうれしいです。

条件付き文書ラベリングをスマートに解く - Structured Outputsでラベルの組み合わせ爆発を回避する方法

はじめに

こんにちは、株式会社LegalOn Technologies で検索・推薦チームに所属している福田と申します。

わたしたちのチームでは、LLM (大規模言語モデル) を用いて文書をラベリングし、そのラベルを検索や推薦のサービスで役立てています。

この記事では、LLMを使って文書をラベリングする際、付与されるラベル同士の制約がある場合に、どうやってLLMに制約を満たすような出力を強制させるかについて説明します。特にラベルの組み合わせ数が多い場合、Structured Outputs (Geminiで言うところのControlled generation) を利用した際にAPIで定められたEnumの要素数 (=ラベル数) の上限に達してしまいます。このようなケースでどう上限を回避しLLMにリクエストを送るかについても解説します。

想定読者

• LLMの文書分類に興味がある方
• Structured Outputsに触れたことがある方

GeminiでdbtのDescriptionを自動補完したら、2,000件以上のメタデータ整備が1分以内で完了した話

はじめに

株式会社LegalOn Technologiesでアナリティクスエンジニアをしている鈴木です。

データ活用の現場では、メタデータの品質が分析や開発の効率を大きく左右します。特に、データベースのカラム定義（description）は、データの意味や使い方を理解する上で重要な役割を果たしています。

今回は、Gemini（生成AI）を活用してBigQueryのテーブルdescriptionを半自動補完する取り組みについてご紹介します。この施策により、データの可視性・可読性が向上し、チーム全体のデータ活用効率が改善されました。

Kubernetes ネイティブなポリシー制御！Validating Admission Policy で開発者の操作を制限してみた

はじめに

こんにちは、株式会社LegalOn Technologies で SRE をしている加藤です。私たちのチームでは、主に GKE (Google Kubernetes Engine) 上でサービスを構築・運用しており、 日々 Kubernetes クラスターと向き合っています。

本記事では、私たちが利用している GKE 環境におけるセキュリティとガバナンスの強化を目的として、特定の Namespace における開発者の Pod 操作を制限したいという課題に対し、Kubernetes v1.30 で GA となった Validating Admission Policy を活用して解決した事例をご紹介します。具体的な設定方法から、それによってどのような効果が得られたかまでを解説します。

AI-powered Development Center of Excellence (AID CoE) 発足！AI駆動開発で LegalOn Technologies の開発を加速する

こんにちは、2025年2月から発足した CTO オフィスでリーダーをしている時武です。

LegalOn Technologies ではこの度、開発組織全体の生産性向上を目指す CTO オフィス主導のもと、「AI-powered Development Center of Excellence (AID CoE)」を新たに立ち上げ、初期的な活動として「Cursor」と「Devin」を全社に導入しました。本稿では、その背景、目的、そして私たちが AI 駆動開発にかける想いについてお伝えします。