# 弁護士ドットコム（6027） 統合型・法務AIエージェント「LegalBrain エージェント」、 東京大学 田中亘教授がアドバイザリーボードに就任

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/6027/disclosure/20261001544695
種別: その他開示
開示日: 2026-10-01
Komoriの読み（0-100）: 53
企業ページ: https://komori.app/company/6027

## 何が変わったか

法務AIサービス「LegalBrain エージェント」の品質向上に向け、東京大学の田中亘教授がアドバイザリーボードに就任した。田中教授の会社法・立法に関する知見を、回答の正確性や掲載コンテンツの改善に活用する。

## 会社が挙げた理由

法理論の最前線と立法の現場を知る知見を取り入れ、「LegalBrain エージェント」の会社法分野における回答の正確性と掲載コンテンツの質を高めるため。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: LegalBrain エージェント、LegalGraph（リーガルグラフ）、LegalBrain（リーガルブレイン）
- 相手先: 東京大学社会科学研究所 教授 田中 亘氏
- 相手先の概要: 東京大学社会科学研究所教授。法制審議会会社法制（株式・株主総会等関係）部会委員。2015年4月より現職。会社法研究者で、著書『会社法（第5版）』などを執筆。
- 当社との関係: 田中亘氏が当社の提供する『LegalBrain エージェント』のアドバイザリーボードに就任。
- 契約金額: not_disclosed
- 提供価格: not_disclosed
- 契約締結日: not_disclosed
- 提供開始日: not_disclosed
- 適用分野: 法務業務、会社法、M&A、株主総会、コーポレートガバナンス、法学研究
- 受賞名・認証名: not_disclosed
- 授与・認証機関: not_disclosed
- 登録番号・有効期限: not_disclosed
- 拠点所在地: not_disclosed
- 拠点の規模: not_disclosed
- 定量的な効果: 田中教授コメントとして、リサーチ時間が特に専門外の分野で大幅に短縮されたと記載。具体的な数値はnot_disclosed。
- 利用実績: not_disclosed
- 業績への影響: not_disclosed
- 出典: not_disclosed

## 評価の根拠

- この発表が扱う事柄は、どの段階にあるか。: 実施済み（原文: 「「田中亘氏がアドバイザリーボードに就任したことをお知らせします」」）
- 契約の締結や機関決定について、どこまで書かれているか。: 合意の記載なし（原文: 「「アドバイザリーボードに迎えます」」）
- 開始日・発売日・稼働日など、この事柄が効力を持つ時期はどこまで具体的に示されているか。: 時期なし（原文: 「就任年月日の記載はない。」）
- この発表は初出か、既に発表済みの取り組みの続報か、繰り返される事柄の今回分か。: 初出（原文: 「「このたび…田中亘氏をアドバイザリーボードに迎えます」」）
- 発表は、対象の事柄が起きる前か、同日か、起きた後か。: 同日の発表（原文: 「「2026年10月1日」「就任したことをお知らせします」」）
- 会社はこの内容をどれだけ断定的に書いているか。: 概ね断定的（原文: 「「就任したことをお知らせします」「回答の正確性と掲載コンテンツの質を一段と高めていきます」」）
- 相手先はどのような主体として示されているか。: 官公庁・公的機関（原文: 「「東京大学社会科学研究所 教授の田中亘氏」」）
- 相手先は、この発表においてどの役割か。: 共同で行う相手（原文: 「「アドバイザリーボードに迎えます」「アドバイザーとして…協力してまいります」」）
- 相手先の所在地・資本金・事業内容など、会社概要が記載されているか。: あり（原文: 「「東京大学社会科学研究所教授。法制審議会会社法制…部会委員」」）
- 相手先が当社の子会社・グループ会社・役員・大株主など、既存の関係先だと書かれているか。: なし（原文: 「「東京大学社会科学研究所教授の田中亘氏」」）
- 提供先・導入先・受注先の実名が示されているか。: なし（原文: 「「アドバイザリーボードに就任したことをお知らせします」」）
- この発表に付いている数値のうち、最も具体的なものはどれか。: 数値なし（原文: 「効果について「大幅に短縮」とあるが、具体的な数値はない。」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 数値なし（原文: 「具体的な効果、契約金額、利用実績の数値記載はない。」）
- 書かれている主要な事実を、社外の資料で確かめる手段があるか。: 第三者の名称あり（原文: 「「東京大学社会科学研究所教授」「法制審議会会社法制…部会委員」「『会社法（第5版）』（東京大学出版会、2025）」」）
- 主要な主張に、検証できる数値と時期がついているか。: 定性的（原文: 「「回答の正確性と掲載コンテンツの質を一段と高めていきます」」）
- 会社はこの件を、将来の収益にどう結びつけているか。: 収益の柱と位置づけ（原文: 「「リーガル領域のAIプロダクトとして新たな水準を切り拓く」「ユーザーに新たな価値を提供していきます」」）
- 業績への影響について、どう書かれているか。: 業績に触れず（原文: 「売上・利益など業績への影響に関する記載はない。」）
- この発表が扱っている事柄の種類はどれか。: 収益に直結（原文: 「「当社が提供する統合型・法務AIエージェント『LegalBrain エージェント』の品質向上のため」」）
- この事柄はどこまでの広がりを持つと書かれているか。: 一事業・一セグメント（原文: 「「『LegalBrain エージェント』は会社法分野における回答の正確性…を高めていきます」」）
- 会社の製品・サービスにとって、これはどういう新しさか。: 既存製品の拡張（原文: 「「品質向上のため」「知見を取り入れ…回答の正確性と掲載コンテンツの質を一段と高めていきます」」）
- 発表の中心にある製品・サービス・成果は、誰のものか。: 自社の製品（原文: 「「弁護士ドットコムが独自開発したリーガルAI技術基盤『LegalBrain』を搭載」」）
- 発表の対象が当社本体ではなく、子会社・グループ会社の事柄か。: なし（原文: 「「弁護士ドットコム株式会社（…以下当社）」」）
- 「初」「唯一」「No.1」などの優位性の主張があるか、あるとすれば根拠は示されているか。: 根拠なしの優位性主張（原文: 「「第一級の知見」「日本最大級の法律ポータルサイト」」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 国内広域（原文: 「「わが国の会社法研究」「日本の会社法制」」）
- 実際に使われている・売れていることを示す記載はどの程度あるか。: 利用実績の記載なし（原文: 「「論文の執筆や…議論の際に『LegalBrain エージェント』を使っています」」）
- 競合製品や従来手法との違いが、具体的に述べられているか。: あり（原文: 「「汎用AIとの本質的な差別化要因」」）
- 製品名・型番・規格名・特許や認証の番号など、後から特定できる固有の識別子が示されているか。: あり（原文: 「「LegalBrain エージェント」「LegalBrain（リーガルブレイン）」「LegalGraph（リーガルグラフ）」「サービスサイト：https://legalbrain.com/」」）
- この書類はどの様式で書かれているか。: プレスリリース様式（原文: 「「弁護士ドットコム株式会社」「本件におけるお問合せ先」「広報担当」」）
- 評価を表す表現がどれだけ使われているか。: 一部に強調（原文: 「「第一級の知見」「新たな水準を切り拓く」「革新的なサービス」」）
- 前提条件・不確実性・将来見通しに関する注意書きが付されているか。: なし（原文: 「リスク・不確実性に関する注意書きは記載されていない。」）