Harvey

概要

Harvey は、エリート法律事務所およびエンタープライズの社内法務チーム向けに設計されたリーガル AI アシスタントです。OpenAI の初期エンタープライズパートナーとして資本面でも結びつき、法律分野特化のコーパスで学習されており、AmLaw 100 における商用プレゼンスは業界で最も深いと言えます。2026 年 6 月時点で Harvey は 300M ドルの ARR を突破し、これは 2025 年 8 月の 100M ドルの ARR の約 3 倍にあたります。ユーザーは 1,300 以上の組織にわたる 100,000 人超の弁護士です。2026 年 3 月の GIC と Sequoia が共同主導したグロースラウンドで、評価額は 11B ドルとされました。契約レビュー、リーガルリサーチ、ドキュメントドラフト、マターマネジメントに利用されています。

Legal Ops スタックで採用される理由

• 法務ワークフロー向けに設計。 汎用 LLM とは異なり、Harvey の UI、検索（リトリーバル）、プロンプトのデフォルトは法務コンテキストを前提としています。判例引用、法域認識、契約条項ライブラリに対応します。Workflow Agents は、特定のドキュメントタイプ（M&A ディール、リース契約、クレジット契約）向けに事前構築されたノーコードのシーケンスを提供し、タスクをステップに分解して人間のレビューのために一時停止します。
• エンタープライズグレードのガバナンス。 SSO、監査ログ、マター単位のアクセス制御、エシカルウォール、コンプライアンス認証。クライアントデータを ChatGPT に入れられない事務所にとってのデフォルト選択肢です。
• MCP による組み合わせが可能。 Harvey は現在、MCP クライアントとして（事務所内部の tools やエージェントを Harvey 内で利用可能にする）動作すると同時に、MCP サーバーとしても動作し、他のシステムから Harvey のドキュメント分析、vault レビュー、リサーチを呼び出せるようにします。権限は接続された各システムにわたって一元的に適用されます。すでに 25,000 を超えるカスタムエージェントがプラットフォーム上で稼働しています。
• 大手事務所との深いパートナーシップ。 Harvey は A&O Shearman や PwC Legal といった大手事務所と協働し、ワークフローを共同設計しています。機能は、パートナートラックの弁護士の実際の働き方に沿った形で出荷される傾向があります。

具体的なユースケース

ディールルームの vault に対する M&A デューデリジェンス。Workflow Agent を数百件の契約に向け、change-of-control、assignment、MFN の各条項をレビューグリッドに抽出させ、例外のみをアソシエイトにルーティングします。1 年目の弁護士が全ドキュメントを最初のページから読む必要はありません。

価格

Harvey はカスタム見積もりのみです。公開の価格ページはなく、無料プランもなく、最低契約は通常 25 シート前後から始まります。

• 報じられている価格帯（第三者情報、トライアンギュレーション済み — Harvey は一切公表していません）： ミッドマーケットの社内法務チームや小規模事務所はシートあたり月額 1,000〜2,000 ドル前後、Harvey Assistant のベースラインはシートあたり年額 12,000〜14,400 ドル前後と報じられています。
• エンタープライズのボリュームディスカウント により、AmLaw 100 のシートあたり単価はこれらの数字を大きく下回りますが、事務所全体の展開では依然として年額 7 桁ドル規模に達します。
• 契約に上限がない場合、顧客は年間 10〜25% の更新時アップリフトを報告しています。
• 個人事務所や小規模社内チームには現実的ではありません。小規模では以下の代替案が正しい選択肢です。

適している用途

• AmLaw 100 / Magic Circle 事務所
• エンタープライズの社内法務チーム（売上 10 億ドル以上、法務人員 20 名以上）
• AI 導入の主要なボトルネックが能力ではなくガバナンス／コンプライアンスである事務所

代替案と、代わりに選ぶべきタイミング

• Thomson Reuters CoCounsel — エンタープライズ市場のもう一方の極。Westlaw に grounded されたリサーチの忠実性と引用のトレーサビリティが、ワークフロースイートの幅よりも重要な場合に選びます。
• Legora — 最も成長の速いチャレンジャーで、2026 年のメガラウンドにより Harvey の主要なライバルとなりました。ドキュメント内でのより緊密なコントロールを求めるチームが、欧州発の協調的なドラフトとレビューを行う場合に選びます。
• Spellbook — Harvey の価格下限と調達サイクルが割に合わない、個人〜中規模の Word ネイティブ契約ドラフトに選びます。

注意点

• 不透明で高額な価格と、長い調達サイクル。 ガード：シート数の帯域ごとの見積もりを 2 つのベンダー（例：Harvey と CoCounsel）から並行して取り、更新時アップリフトの上限を 2 本目ではなく 1 本目の契約に盛り込んで交渉します。
• リーガル AI のリードは縮小しつつあります。 2024〜2025 年の Harvey のリードは、CoCounsel、Legora、Spellbook からの圧力を受けています。ガード：自社のマターで指名した競合との有償パイロットを設計し、事務所全体でコミットする前に、固定した条項セットで accuracy をスコアリングします。
• データ保管場所とトレーニングデータのポリシーは、tier と地域によって異なります。 ガード：規制対象のマターをオンボードする前に、DPA と保管場所の条件を書面で入手し、クライアントデータがトレーニングに使われないことを確認します。