William Liu, AI-Powered Law Practice: Boost Efficiency and Profits with AI – A Practical Guide for Solo and Small Law Firms (The AI Business Series, paperback ed., July 30, 2025).
🏃♂️ 第2章の内容は、「マラソン大会」にたとえるとわかりやすいかもしれません。従来の法的調査／リーガルリサーチは、重いリュックを背負ってフルマラソンを走るようなものです。時間も体力も消耗し、ゴールにたどり着くまでにヘトヘトになります。AIは、そのリュックを軽量化し、しかも電動アシスト付きのランニングシューズを与えてくれる存在です。
⏱️ たとえば、本来3時間かかるリサーチが12分で終わるのは、マラソンの42キロが1キロのジョギングに変わるようなものです。結果として、［注：原著者の米国のデータであるが］週末を犠牲にすることなく、数百万円単位の和解金を上乗せする成果を実現できます。道具に投資する費用は月に数万円で済み、得られる利益は数百万円に達するため、効率と収益の差は歴然です。
🛡️ さらにAIは単なる時短だけでなく、隠れた近道を見つける「裏ルート案内人」でもあります。人間の調査では見落とす判例［注：原著者の米国の判例法の環境を念頭に置かれたい］や論点を提示し、戦略の幅を広げてくれます。導入は段階的に行うことで、安全に走力を伸ばせるトレーニング計画と同じです。AIを活用すれば、直感に頼る走りからデータに基づいた戦略レースへと進化し、確実に勝ち残れるのです。
筆者は、実装について、「Phase 1 基盤構築（Day 1〜30）」「Phase 2 ワークフロー最適化（Day 31〜60）」「Phase 3 高度統合（Day 61〜90）」の3段階で進め、主力プラットフォームを選定して既存手順へ段階的に組み込むことを提唱している。
具体的には、習熟のタイムラインとして、「Week 1〜2 基本機能」「Week 3〜4 応用機能」「Month 2〜3 最適化」「Month 4〜6 戦略統合」の時間割で加速させることが良いと説く。
プロダクトの品質と職業倫理は、「検証プロトコル」「引用の通時性確認」「分析レビュー」「AI利用の透明な顧客説明」「記録保全」「継続教育」で担保できるとも述べる。
最終的に、スピードと網羅性の優位は提案力と新規クライアントの獲得に直結し、リサーチを「直感依存」から「データ駆動の戦略設計」へ転換することができるとする。
お休みにお目通しをいただき、ありがとうございます。日本の弁護士業界全体のお役に立てば幸いです。
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（了）
※記事に関しては個人の見解であり、所属する組織・団体の見解でありません。なお、誤植、ご意見やご質問などがございましたらお知らせいただければ幸甚です（メールフォーム）。
毎週日曜日の朝に更新し、日本ではまだ翻訳されていない名著に光を当ててまいります。日本の「弁護士業界」においても、規模を問わず、日々の業務を効率化するためにAIをどのように活用するかが議論されております。
しかし⋯すでに答えが示されているのではないか、と唸らされたのが『AI-Powered Law Practice: Boost Efficiency and Profits with AI』（Amazonでハードカバを購入）という原典でございます。私はAmazonにて原典（ハードカバー）を購入いたしました。これからユースケースを模索し、コミュニティーで議論を重ねることも大切ですが、むしろこの英語で記された原典を丁寧に読み解くことの方が、日本全体にとって大きな学びにつながるのではないかと感じ、新しい書籍としてご紹介させていただきます。
もっとも、私自身もまだ学びの途上にございます。本ブログでは、原典に深い敬意を払いながら、私が理解した範囲を例え話とともに整理し、基礎的な部分のみを備忘録として独自にまとめております。そのため、ぜひ直接原典にあたっていただくことを心からお勧めいたします。