Harvey、法律業務の文脈を継承する次世代AI「Harvey II」を発表
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法律専門 AI「Harvey」が新バージョン「Harvey II」を発表し、エージェントがプロジェクトごとの文脈や過去の意思決定を継承する機能により、初期設定の手間を省き複雑な法的業務の処理能力を向上させる。
AI深層分析を開く2026年8月20日 22:07
AI深層分析
キーポイント
文脈の継承機能の実装
Harvey II のエージェントは、プロンプト入力時に限らず、開かれた案件やプロジェクトの文脈を自動的に受け継ぐ仕組みを持つ。
ユーザースタイルの記憶
同社によると、AI は弁護士の作業スタイルや好みを記憶し、これに基づいて応答を最適化できるようになる。
複雑な業務への対応拡大
初期設定の手間が省けることで、以前は処理が難しかったより実質的な法的業務をエージェントに任せることが可能となる。
文脈の自動継承と統合
Harvey II はエージェントが作業スペース内で開かれることで、ドキュメントや当事者、権限などの文脈を手動で持ち運ぶ必要をなくす。タスクは弁護士またはエージェントに割り当てられ、完了後は次のステップを担当する専門家にシームレスに移行される。
セキュリティとコスト管理の強化
事務所における権限や倫理的な壁は既存システムから直接同期され、使用量やコストも特定の事案やプロジェクトに紐付けられる。エージェントはチームの指示やプレイブックを継承するが、クライアントデータはスペース間を移動しない。
重要な引用
Now, Harvey's agents are smarter from the start.
They inherit the context of the matter or project they open in, along with Harvey's memory of your style and preferences.
An agent opens inside the matter or project, with the documents, parties, tasks, permissions, and history of the work already there.
Agents always carry your team's instructions and playbooks, but client data never moves from one Space to another.
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編集コメント
法律分野における AI の実用化は、単なる文書生成から、案件の全体像を把握した継続的な支援へと進化している。Harvey II の発表は、AI エージェントが長期的なプロジェクト管理にどのように組み込まれるべきかを示す重要な事例である。
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法律業務には歴史があります。
事件やプロジェクトは数ヶ月にわたって進行し、担当弁護士が代わり、文書が更新され、過去の判断がその後の展開を形作ります。
しかし、現在の多くの法務 AI は、何かを依頼するたびに初期状態からやり直します。ドキュメントを読み込ませ、事件の内容を説明し、何を検索すべきか、回答の構成はどうするかを指示します。そして、実際に使える出力になるまで修正を繰り返すのです。次のタスクに移ると、その設定作業の多くを再び行う必要があります。
毎回初期状態から始まるエージェントでは、事件全体の文脈を理解できず、取り組める業務の複雑さに限界が生じます。弁護士にとっては、実際の作業を開始する前に AI を再起動させるための時間を費やすことになりかねません。
本日、Harvey II の発表です。
これにより、Harvey のエージェントは最初から賢くなります。プロンプトに入力した情報だけでなく、開いた事件やプロジェクトの文脈を継承し、あなたのスタイルや好意に関する Harvey の記憶も引き継ぎます。
これは、エージェントに任せる業務の範囲を広げます。より本質的な法務作業でも、文脈、権限、記憶が既に整った状態で進められるようになります。
エージェントは必要な文脈からスタートする

弁護士がエージェントに伝えるべき情報は、扱う案件によって異なります。例えば、特定の事件では担当メンバーや関連文書、クライアント、適用される権限と倫理的な壁(エシカルウォール)が重要になります。一方、社内での取引案件であれば、相手方、どの書類を扱っているか、チームが過去にどのような立場を取ってきたかなどが焦点となります。
これまで弁護士は、これらの情報を一つずつアップロードしたり指示を出したりして、エージェントに手動で伝えていました。
Harvey II は、そのような文脈を手作業で引き継ぐ必要がないように設計されています。エージェントを事件やプロジェクト内で開くと、関連する文書、当事者、タスク、権限、そして過去の履歴がすべてそこに用意されます。
この「スペース」は、仕事が進行する場所でもあります。タスクは弁護士またはエージェントに割り当てられます。エージェントが一次レビューを終えると、次のステップを担当する専門家に自動的に引き継がれ、別のメールスレッドに作業が行き着くことはありません。
ファームの場合、権限や倫理的な壁は既存システムから直接「スペース」に同期されます。利用状況とコストは常に特定の事件またはプロジェクトに紐付けられるため、AI への支出も仕事の流れに沿って管理されます。
エージェントはチームの指示書やプレイブックを常に保持しますが、クライアントデータが一つのスペースから別のスペースへ移動することはありません。エージェントがスペース内で起動すると、その事件やプロジェクトに関する文脈と境界条件の両方を自動的に把握します。
メモリ機能が Harvey をよりパーソナルに

「スペース」機能は、Harvey が作業の文脈と履歴を把握するための基盤です。一方、「メモリ」機能はあなたとのやり取りを通じて Harvey に記憶を持たせます。これにより、Harvey はあなたが要約をどのように構成するか、何を引用すべきか、そしてどのような文体で書くかを学習します。
一部の情報は直接 Harvey へ伝えればすぐに定着し、残りは編集や修正の過程で自動的に吸収されます。このメモリは Harvey、Word、Outlook をまたいであなたに追従します。エージェントがあなたの代わりに作業を引き受ける際にも、Harvey がすでに把握しているあなたの好みやパターンを活用できます。これにより、同じ指示を繰り返したり、同じミスを修正したりする時間を大幅に削減できます。
Harvey の記憶はいつでも確認でき、変更も可能で、完全に無効化することもできます。また、このデータがモデルの学習に使用されることはありません。
Harvey があなたの作業スタイルをより深く理解すればするほど、実務的な法律業務においてエージェントへの信頼も高まります。これはあなたの好みや過去の成果を出発点とするため、返ってくる結果はあなたが実際に提出しそうな内容にすでに近づいています。
チームの作業スタイルにも同じことが言えます。法務担当者がゼロから始めることはありません。企業には何度も交渉してきた信用契約書があり、社内チームには承認済みの代替案が用意されています。Harvey II もこれらのテンプレートを活用できるため、ドラフトはすでにチームが使っている形式で仕上がります。見出し、番号付け、定義用語、引用スタイルを一度設定すれば、Harvey が一貫して適用します。Harvey を使うほど、説明する手間が減っていきます。
初めて、法務作業に特化した知能が搭載されました
文脈と記憶はエージェントに「何をすべきか」を伝え、モデル自体が「どれだけうまくできるか」を決めます。これまで Harvey は汎用モデルに依存してきましたが、法務作業はその限界を常に超えてきました。今日、その状況が変わります。Harvey Tenet が登場しました。これは法務推論のためにエンドツーエンドでポストトレーニングされた、私たちの最初の専用モデルです。
Harvey Tenet は主要な法務ベンチマークにおいて最先端レベルの性能を発揮し、オープンソースのコストで最強の汎用モデルと同等の結果を出します。これにより、あらゆる事案でエージェントを継続的に運用することが現実的なものとなりました。
また、これは次のステップへの基盤でもあります。組織と連携して、それぞれの法務作業に特化したモデルを構築していくことです。Harvey を利用する二つの企業は、最終的に異なるモデルと異なる出力を持つことになります。なぜなら、それぞれの企業の法務作業がモデルの形成に影響を与えるからです。
ハービーが業務を理解していれば、より信頼して任せられる
実際には、エージェントがゼロから始めるのではなく、既存の文脈を引き継ぐことで何が変わるのか。例えば、朝に M&A の案件を再開したとしましょう。ハービーは夜間にデータルーム内の最新の一連の重要契約書を処理し、あなたのフォーマットで最初のレビュー結果を返却しています。その中には根拠となる引用も含まれています。
ハービーは、あなたが注視すべき契約書を見つけて提示し、担当弁護士が次のレビューステップに進めるように準備を整えています。あなたは文脈を再構築する必要もなく、作業の進め方を繰り返し説明する必要も、各工程を手動でルーティングする必要もありません。
Harvey II は、これらすべての要素を統合します。エージェントは「Spaces」内で起動し、案件やプロジェクトに関するコンテキスト、履歴、関係者、タスク、権限といった情報が、エージェント間や弁護士間で作業が移管される際にも常に紐付いたまま維持されます。「記憶」機能により、ハービーがあなたの業務スタイルについて学習した内容が引き継がれます。さらに、法務に特化した知能が働いており、これらすべての情報を統合的に推論することで、大幅なコスト削減を実現しています。
作業には履歴と文脈が伴います。プロセスには独自の好みがあります。Harvey II はその両方を起点として始動します。
新しいハービーへようこそ。
原文を表示
Legal work carries history.
A matter or project can run for months. Different lawyers step in, documents change, and earlier decisions shape what happens next.
Yet most legal AI starts over every time you ask it to do something. You give it the documents, explain the matter, tell it what to look for and how you want the answer structured. Then you correct the output until it’s something you’d actually use. The next task starts, and you do much of that setup again.
An agent that starts fresh each time can’t understand the full context of the matter, which limits the complexity of the work it takes on. For the lawyer, that means spending time getting the AI back up to speed before the real work can begin.
Today, we’re introducing Harvey II.
Now, Harvey’s agents are smarter from the start. They begin with more than just what you put in the prompt. They inherit the context of the matter or project they open in, along with Harvey’s memory of your style and preferences.
That changes the ceiling on what you can hand an agent. More substantive legal work can move forward with the context, permissions, and memory already in place.
Agents start with the context they need

What an agent needs to know changes with the work. On a firm matter, that might be who’s staffed, which documents belong to it, which client it’s for, and the permissions and ethical walls that apply. For an in-house deal, it could be the counterparty, whose paper you’re on, and the positions your team has taken before. Until now, lawyers have had to bring all of that to the agent themselves, one upload, one instruction at a time.
Harvey II is built so you don’t have to carry that context over by hand. An agent opens inside the matter or project, with the documents, parties, tasks, permissions, and history of the work already there.
That Space is also where the work moves forward. Tasks can be assigned to a lawyer or an agent. When an agent finishes a first-pass review, the task moves to the specialist who owns the next step, without the work disappearing into another email thread.
For firms, permissions and ethical walls sync directly from existing systems into the Space. Usage and cost stay tied to the same matter or project, so AI spend follows the work.
Agents always carry your team’s instructions and playbooks, but client data never moves from one Space to another. When an agent opens in a Space, it picks up both the context and the boundaries of that matter or project.
Memory makes Harvey more personal

A Space gives Harvey the context and history of the work. Memory gives Harvey a history with you. It learns how you structure a summary, what you want cited, and how you write.
Some of this you tell Harvey directly, and it sticks. The rest it picks up as you work, from your edits and corrections. That memory follows you across Harvey, Word, and Outlook. When an agent takes on work for you, it can use what Harvey already knows about your preferences and patterns. You spend less time repeating instructions or fixing the same things. You can see everything Harvey remembers, change it, or turn it off entirely, and it's never used to train models.
And the more Harvey understands how you work, the more you can trust an agent with substantive legal work. It starts from your preferences and prior work, so what comes back is already closer to something you'd actually send.
The same goes for the way your team works. Nobody in legal starts from a blank page. A firm has the credit agreement it's negotiated a hundred times. An in-house team has its approved fallbacks. Harvey II can work from those templates too, so drafts arrive in the shape your team already uses. Set the headings, numbering, defined terms, and citation style once, and Harvey applies them consistently. The more you use Harvey, the less you have to explain.
For the first time, Harvey has intelligence trained for legal work
Context and memory tell an agent what to do. The model determines how well it does it. Until now, Harvey has relied on general-purpose models. Legal work has always pushed against their limits. Today, that changes with Harvey Tenet, our first model, post-trained end-to-end for legal reasoning.
Harvey Tenet is frontier-level on prominent legal benchmarks, performing on par with the strongest general models at an open-source cost and making it practical to run agents continuously across every matter.
It also lays the groundwork for what comes next: partnering with organizations to build specialized models around their own legal work. Two firms using Harvey will end up with different models and different outputs because their legal work has shaped their models differently.
When Harvey knows the work, you can trust it with more
In practice, this is what changes when an agent doesn’t start from scratch. You come back to an M&A matter in the morning. Harvey has worked through the latest batch of material contracts in the data room overnight and returned a first-pass review in your format, with the findings cited. It surfaced the agreements that need your attention, and opened the next review step for the lawyer who owns it. You didn’t have to rebuild the context, repeat how you want the work done, or route every step yourself.
Harvey II brings the pieces together. Agents open inside Spaces, where the context, history, people, tasks, and permissions for a matter or project stay with the work as it moves between agents and lawyers. Memory carries forward what Harvey has learned about how you work. And legal-specific intelligence lets those agents reason across all of it at significantly lower cost.
The work carries history and context. Your process carries preferences. Harvey II starts with both.
Welcome to the new Harvey.
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