契約書レビューAI比較3選|LegalOn Cloud・OLGA・MNTSQの違いと選び方

最終確認:2026年8月9日 料金・プラン内容は変更されることがあります。契約前に各公式サイトで最新情報をご確認ください。 当サイトでは料金情報を90日ごとに再確認する運用にしています(確認方針)。

結論

契約書レビューAIを比較するとき、多くの人は「どれがいちばん精度が高いか」を探します。 ですが2026年8月時点で3製品を調べた範囲では、その軸で比べても答えは出ません。 差がはっきり出るのは、それぞれが「何を解決する製品か」のほうです。

• LegalOn Cloud — レビュー・契約管理・法務案件(マター)管理を1つの基盤に集約するAI法務プラットフォーム
• OLGA(旧:GVA assist) — Microsoft Word 中心の作業を支援。ひな型1,500種類で契約書の「作成」からカバーする
• MNTSQ — 法務部門と事業部門の協業が主眼。リスクの度合いで対応先を振り分ける設計

つまり選び分けはこうなります。

• 契約書のレビュー後、管理台帳やマター管理がバラバラ → LegalOn Cloud
• Wordでの作成・修正作業そのものが重い / 予算感を先に固めたい → OLGA
• 事業部からの審査依頼が法務に集中して詰まっている → MNTSQ

そしてもうひとつ、最初に押さえておくべき共通点があります。 3社とも法人向けで、料金は原則として非公開です。 公式サイトで金額を確認してその場で契約する、という進め方ができる製品はありません。

なお、以下で紹介する3製品はいずれも法務担当者の作業を支援するツールです。 AIの指摘は判断材料であり、最終的な法的判断と、その結果に対する責任は利用する企業側に残ります。 この前提は3製品に共通していて、選定でひっくり返る部分ではありません。

課題提起

契約書レビューの現場で起きていることは、だいたい次の3つに集約されます。

1. チェック漏れが怖くて、同じ確認を何度も繰り返す — 自社に不利な条項、あるべき条項の欠落。見落とせないので、結局すべて目視で追う
2. 契約書が「探せない」状態で溜まっていく — レビューは終わったが、締結後の契約書がどこにあるか、どの条件だったかがすぐ出てこない
3. 法務に依頼が集中して、審査が渋滞する — 事業部からの依頼が1か所に集まり、法務の処理速度がそのまま事業のスピード上限になる

ここが重要なのですが、この3つはそれぞれ別の問題です。 そして今回の3製品は、それぞれ違う番号に効きます。

にもかかわらず比較記事の多くは「レビュー精度」「対応類型数」を横並びにして終わります。 それだと、2番で困っている人が1番向けの製品を検討してしまう。 導入後に「思っていたのと違う」となる原因は、たいていここにあります。

だからこの記事では、機能表の勝ち負けではなく、 自社の法務体制のどこが詰まっているかという順序で整理します。

3製品の比較表

2026年8月時点で確認できた各社の公表情報にもとづく整理です。

表を上から見ていくと、料金の行はほぼ同じ結論になります。 3社とも「まず問い合わせる」ところからしか始まりません。 差が出るのは、その下の「主に解決する課題」と「想定する使い手」の行です。

もうひとつ注意点があります。 OLGA は旧製品名 GVA assist から改名しています。 検索すると旧名で書かれた比較記事が多く残っているため、 「GVA assist」と「OLGA」を別製品として並べて比較しないよう気をつけてください。 LegalOn Cloud も旧製品 LegalForce からの流れがあり、同様に古い記事が混在します。

解決方法:法務体制のどこが詰まっているかで選ぶ

LegalOn Cloud — レビューと契約管理が分断している組織へ

株式会社LegalOn Technologies が提供するAI法務プラットフォームです。 契約レビュー単機能の製品ではない、というのがこの製品を理解する出発点になります。

業務目線で言い換えると、「レビューが終わったあとの契約書が迷子にならない」構造をつくる製品です。 契約レビュー、契約管理、法務案件(マター)管理を同一基盤で扱い、 電子契約(サイン)機能も同じプラットフォーム上で提供されます。

これが効くのは、冒頭の課題の2番で詰まっている組織です。 レビュー用のAIツール、締結用の電子契約サービス、管理用のExcel台帳、 依頼受付用のメールやチャット。この4つがバラバラだと、 契約書を1本追いかけるのに4か所を見に行くことになります。 ツールを分散させないというのは、地味ですが日々の探す時間に直結する部分です。

レビュー対象の広さも特徴として公表されています。 100類型以上に対応し、「表」を含む契約書も扱えるとされています。 契約リスクチェックや法令遵守チェックなど複数のレビュー類型を持ち、 蓄積された法務ナレッジがレコメンドとして再利用される仕組みも備えます。

ただし当然ながら、AIが出すのは指摘とレコメンドであって結論ではありません。 採否を決めるのは法務担当者側です。

OLGA(旧:GVA assist)— Wordでの作成・修正作業が重い組織へ

GVA TECH株式会社が提供する法務オートメーションサービスで、 AI契約レビューモジュールを中核としています。

3製品のなかでこの製品が独特なのは、「作成」から支援することです。 弁護士監修のひな型を1,500種類備え、契約書をゼロから作る場面をカバーします。 レビューAIの多くは「出てきた契約書をチェックする」ところから始まりますが、 OLGA は自社から出す契約書を用意する段階に手が入ります。

もうひとつ実務的に大きいのが、Microsoft Word アドインとして提供される点です。 契約書の実作業がWord上で完結している組織は多く、 そこにアドインとして乗るということは、既存の業務フローを変えずに導入できるということです。 新しい画面にファイルをアップロードして、結果を見て、またWordに戻る、という往復が発生しません。 ツール導入が失敗する典型が「使う場所が変わって定着しない」パターンなので、ここは軽視できません。

レビューの中身では、標準搭載の一般基準に加えて自社独自の判断基準を反映できる点が挙げられています。 審査論点・自社ひな型・チェックリスト・リスクワードをAIに学習させ、 自社特有のリスクを検知させる設計です。 締結面では CloudSign と連携し、最終化した契約書のアップロードや締結済み契約書の自動取り込みに対応します。

そして検討プロセス上、この製品には他2社にない利点があります。 3社のなかで唯一、具体的な金額の目安が出回っていることです(詳細は料金の章で後述します)。 ただしこれは一次情報ではないため、扱いには注意が必要です。

MNTSQ — 法務に依頼が集中して渋滞している組織へ

MNTSQ株式会社が提供するAI契約業務・管理クラウドです。 四大法律事務所の一つである長島・大野・常松法律事務所のノウハウを活用している点が公表されています。

この製品の設計思想は他2社とはっきり違います。 リスクの度合いで対応を振り分けるという考え方です。 低リスクの案件は事業部門側で処理し、判断が難しい案件だけを法務へ引き継ぐ。 つまり、法務担当者一人あたりの処理速度を上げる製品ではなく、法務に来る件数そのものを減らす製品です。

冒頭の課題の3番、「法務に依頼が集中して審査が渋滞する」に真正面から効きます。 契約審査の依頼が法務の1部署に集まる構造では、 どれだけ個人の作業を速くしても、依頼量が増えれば渋滞は再発します。 入口で仕分ける仕組みを入れるという発想は、ボトルネックの位置を動かすアプローチです。

レビュー面では、対話型AIが自社ひな型・プレイブック・過去契約と照合し、 抜け漏れ・不要条文・リスク箇所を自動抽出します。 自社の契約ナレッジと法律事務所のノウハウを組み合わせて提示する構成です。

ここでも前提は変わりません。 事業部門側で処理する案件が増えるということは、社内の運用ルールと責任分界をどう引くかを 自社で設計する必要があるということです。ツールが判断を引き受けてくれるわけではありません。

つまずきやすい点と、各製品の限界

導入検討で「思っていたのと違う」となりやすい点を、製品ごとに整理します。

LegalOn Cloud

• 料金が非公開です。導入検討の初期段階でコスト感を掴めません
• プラットフォーム型のため、契約レビューだけを安く使いたい用途には過剰になりえます。管理・案件管理を使わないなら投資が回収しにくい構造です
• 旧製品 LegalForce からの流れがあり、ネット上の情報が旧名で書かれていることがあります。古い記事の内容が現行製品にそのまま当てはまるとは限りません

OLGA(旧:GVA assist)

• 料金について、公式ページからの直接確認ができていません。出回っている目安は一次情報ではなく、条件により変動しうる数字です
• 出回っている目安どおりだとすると1アカウント目から相応の固定費が発生します。小規模な組織には負担が大きい水準です
• 改名(GVA assist → OLGA)があり、旧名の古い記事が多く残っています
• 自社独自の判断基準を活かす設計のため、審査論点やチェックリストを整備する社内工数が別途かかります

MNTSQ

• 料金が非公開です。小さく始めにくい構造になっています
• 事業部門を巻き込む運用設計が前提です。法務部門だけで導入しても価値が出にくく、社内調整のほうが本番になります
• 過去契約データの蓄積がないと、照合による効果が限定的になります。契約書が紙やバラバラのフォルダに散っている段階では、まずそこの整理が先です

3製品に共通する限界もあります。

どの製品も、入れれば契約書レビューが自動で終わるわけではありません。 AIが返すのは「ここに抜けがある」「この条項はリスクがある」という指摘であって、 その指摘を採用するか、相手方とどう交渉するかを決めるのは人です。 繰り返しになりますが、最終的な法的判断と責任は利用企業側に残ります。 個別の契約内容についての判断は、自社の法務部門や弁護士などの専門家にご確認ください。

現実的な期待値としては、 「見落としのリスクを下げ、定型的な確認にかかる時間を圧縮する。判断と交渉は人に残る」 というあたりです。ここを誤って社内に説明すると、期待値のズレが必ず後で表面化します。

料金と、どのプランで足りるか

以下は 2026年8月時点の情報です。料金体系は変わる可能性があるため、 契約前に必ず各社の公式サイトおよび営業窓口で最新の条件を確認してください。

LegalOn Cloud

料金は公開されていません。要問い合わせです。 利用人数・機能・契約条件によって変動するとされています。 この記事では推測の金額は書きません。検討する場合、提供元への問い合わせが最初のステップになります。

OLGA(旧:GVA assist)

公式ページからの直接確認はできていません。 ただし複数の比較サイトで「1アカウント目 月額7.5万円、オプションなしで全機能利用可」との記載があり、 AIレビューの実行回数・ひな型ダウンロード回数・保存容量に制限がないとされています。

ここは慎重に扱ってください。 これは公表されている目安であって、提供元が示した一次情報として確認できたものではありません。 契約条件・利用規模・時期によって変わりうる数字です。 稟議に金額を載せる際は、必ず公式への確認を経てください。

そのうえで、検討プロセス上の意味はあります。 3社のうち唯一、問い合わせる前に「だいたいこのくらいの規模の投資になる」という当たりをつけられるのがOLGAです。 社内で最初の相談を持ちかけるとき、金額のレンジがゼロか目安があるかで進み方は変わります。

MNTSQ

料金は公開されていません。要問い合わせです。 こちらも推測の金額は記載しません。

どう見積もるか

3社とも個別見積が基本になるため、「どのプランで足りるか」を事前に机上で決めることはできません。 代わりに、問い合わせ前に自社側の数字を揃えておくほうが実務的です。

• 月あたりの契約書レビュー件数と、主な契約類型
• レビューを行う人数(法務部門の人数、事業部門を含めるか)
• 締結済み契約書の保管状況(電子化されているか、検索できるか)
• 現在使っている電子契約サービス(CloudSign を使っているかなど)

この4つが揃っていれば、どの会社との商談でも見積の精度と速度が上がります。 逆にこれがないまま問い合わせると、ヒアリングだけで数週間かかります。

こういう人に向く / 向かない

LegalOn Cloud が向く組織 契約件数が多く、レビューだけでなく契約管理・案件管理まで一気に整備したい法務部門。 契約関連のツールが分散していて、情報が追いにくくなっている組織。 向かない組織: 契約レビュー機能だけを最小コストで導入したい組織。個人・小規模事業者。

OLGA(旧:GVA assist)が向く組織 契約書の実作業がWord中心で、フローを変えずに支援を入れたい組織。 自社ひな型からの契約書作成が多い組織。先に予算感を固めてから社内を動かしたい担当者。 向かない組織: 1アカウントあたりの固定費が負担になる小規模な組織。 一次情報で確認できた金額でなければ検討を進められない場合は、まず公式への確認が必要です。

MNTSQ が向く組織 事業部門からの契約審査依頼が法務に集中し、渋滞が常態化している企業。 現場への権限委譲を進めたい組織。過去契約のデータがある程度蓄積されている組織。 向かない組織: 法務部門だけで完結させたい組織。 契約書がまだ電子化・整理されておらず、照合の材料がない段階の組織。

まとめ

契約書レビューAIの比較は、精度の優劣を並べても決まりません。 実務では次の順に判断すると早いです。

1. 自社の詰まりはどこか — レビュー後の管理なら LegalOn Cloud、作成・修正作業なら OLGA、法務への依頼集中なら MNTSQ
2. 既存の作業場所を変えられるか — Word中心の運用を維持したいなら OLGA のアドイン提供が効きます
3. 事業部門を巻き込めるか — 巻き込めないなら MNTSQ の価値は出にくくなります
4. 予算の当たりを先につけたいか — 3社とも料金非公開ですが、目安が出回っているのは OLGA だけです(ただし一次情報ではありません)

そして最後に、選定と同じくらい大事なことがあります。 どの製品を選んでも、契約実務の最終的な判断と責任は自社に残るという点です。 3社の製品はいずれも法務担当者の作業を支援するものであり、判断を代行するものではありません。 社内への説明でここを曖昧にすると、導入後に必ず齟齬が生まれます。

料金・機能はいずれも2026年8月時点の情報です。 LegalOn Cloud と MNTSQ は料金非公開のため金額を記載していません。 OLGA の金額は公表されている目安であり一次情報ではないため、 検討にあたっては必ず各社の公式サイトおよび営業窓口で最新条件をご確認ください。