harvey vs legora

Harvey と Legora は同じ問いに答えます。法律事務所やインハウスの法務チームが、顧客データを ChatGPT に流し込まずに、ドラフティング・リサーチ・文書レビューを AI 上で回すには、どうすればよいのか。両者は正反対の出発点から答えます。Harvey は AmLaw に根を張ったインカンベントです。OpenAI とのリレーションと AmLaw 100 のガバナンス要件を土台に、ワークフローエージェントと事務所ごとのカスタムパートナーシップを構築してきました。Legora は欧州発のチャレンジャーで、Word ネイティブの共同ドラフティングとレビューから育ち、2026 年に 6 億 USD のシリーズ D を 56 億 USD の評価額でクローズし、米国で本格的に競合する資本を手にしました。

同じ仕事、2 つの出発点です。世界最大級の事務所向けに作られたエージェント型のワークフロースイートか、Word に住むあらゆるチーム向けの文書内ドラフティングとレビューか。

Harvey が勝つところ

• AmLaw 100 グレードのガバナンス成熟度。 Harvey は、A&O Shearman、Paul Weiss、PwC Legal といった事務所のプロキュアメントを最初に通過したリーガル AI です。SSO、監査ログ、マターごとのアクセス制御、データレジデンシーといったコントロールが、BigLaw のセキュリティ委員会が要求する水準と一致します。outside-counsel guidelines が、ベンダーがマターのファイルに触れる前に名指しの SOC 2 コントロールを求めるなら、Harvey が最短ルートです。
• カスタムエージェントと事務所固有のワークフロー。 Harvey のエージェントは、事務所固有の多段プロシージャを回します。デューデリのプレイブック、社内メモのフォーマット、判例引用の検証つきの管轄リサーチなどです。Legora にも自動化はありますが、より浅い構成です。エージェント層は、Harvey のリードが最も広がるレイヤーです。
• デプロイ済みベースの規模。 2026 年 1 月時点で ARR 1 億 9000 万 USD、1,300 組織、10 万人以上の弁護士が稼働する Harvey は、カテゴリで最も広いインストールベースを持ちます。同業ピアの採用状況を判断材料にするプロキュアメント委員会には、この数字が答えになります。
• ワークフロースイートの幅。 判例にグラウンディングされたリサーチ、コントラクトレビュー、ドラフティング、文字起こし、M&A デューデリ、リティゲーション準備までを 1 つのプロダクトに収めています。Legora はドラフティングとレビューはよく押さえていますが、それ以外は薄いです。

Legora が勝つところ

• Word 内のドラフティングとレビューが主な面。 Legora は Word アドインとして配布され、弁護士がすでに編集しているドキュメントの中に、条項解析、リアルタイム提案、レッドラインを埋め込みます。Harvey は別 UI として動き、弁護士は Word を抜けて問い合わせに行きます。成果物が Word から出ないトランザクション系チームにとっては、コンテキストスイッチを減らせる点が見出しです。
• 共同レビューのワークフロー。 複数のレビュアーが同一のドキュメントセット上でコメント、承認、スレッド解決を行えます。Harvey もドラフティングとレビューを扱いますが、マルチレビュアーの面は相対的に未成熟です。
• シート単価がおよそ 5 分の 1。 Legora のリストは 1 ユーザーあたり年 3,000 USD 前後、最低 10 シートで、年 30,000 USD 程度がフロアです。Harvey はシートあたり月 1,200 USD（年 14,400 USD/シート）、最低 20 シートかつ 12 か月コミットでスタートし、AmLaw 系のディスカウント前で年 288,000 USD 程度がフロアになります。ミッドマーケットのインハウスや 50 名規模の事務所にとっては、Legora の方が実予算の余白が大きいです。
• 大量文書処理。 Legora は deal-room コーパスに対するデューデリ走行のために設計されています。Harvey もデューデリは扱いますが、構造化抽出のユースケースには Legora のレビューパイプラインがよりチューニングされています。
• 欧州データレジデンシーのポジション。 ストックホルム本社、EU AI Act を意識した運用、EU リージョンホスティングが標準で選べます。英国・DACH の事務所が US ホストの Harvey を見るとき、Legora が回避しているプロキュアメントの迂回路にぶつかります。

価格の現実

シート単価のギャップが見出しです。Legora のリスト価格は 1 ユーザーあたり年 3,000 USD 前後、10 シートのフロアで、小規模なインハウスチームでは年 30,000 USD 程度です。Harvey はシートあたり月 1,200 USD（年 14,400 USD/シート）、最低 20 シートでスタートし、フロアは交渉前で年 288,000 USD 程度になります。ミッドマーケットのインハウスは Harvey をシートあたり月 1,200-1,500 USD で着地させ、AmLaw 100 はボリューム条件込みで月 1,500-2,000+ USD/シートで走ります。複数年コミットは両者をカットしますが、5 倍のギャップを閉じるには至りません。予算がゲートなら、Legora の方が先にテーブルに着けます。

Harvey の高い数字が買うもの。エージェント層、ドラフティング・レビューの先のワークフロー幅、プロキュアメントのトラックレコードです。エントリーティアでは買えないもの。Legora と比べて Word 内ドラフティング体験がはっきり違うこと、ではありません。

成熟度とデプロイ

Harvey は、カタログ全体を通じて 1 ドルあたりの出荷プロダクトが多く、AmLaw とのパートナーシップが深く、Fortune 500 の GC office がゲートキーパーになるときに効くプロキュアメントの実績を持ちます。Legora はより若く（2023 年創業）、しかしアーリーステージのリスクラインは越えています。50 以上の市場で 800 顧客、シリーズ D 延長時点で ARR 1 億 USD 超、Bird & Bird、Cleary Gottlieb、White & Case、Linklaters、Deloitte、Dentons、Goodwin といった事務所が名指しのユーザーです。「3 年後にもこのベンダーはいるのか」というリスクは縮みましたが、「全ワークフローで Harvey と同じ深さがあるか」という問いは縮んでいません。

結論

• Harvey を選ぶのは、あなたが AmLaw 100 事務所または Fortune 500 のインハウスで、ガバナンスとプロキュアメントの成熟度がゲートになっているとき。ドラフティングとレビューの先のエージェントワークフロー（M&A デューデリのプレイブック、リティゲーション準備、引用検証つきの管轄リサーチ）が必要なとき。名指しのピア採用がプロキュアメントの論拠になるとき。または予算が制約でないときです。
• Legora を選ぶのは、チームの 1 日が Word の中で進み、コンテキストスイッチのコストが支配的なとき。ドラフティングとレビューが主軸のワークフローで、フルのエージェントスイートはまだ要らないとき。予算のゲートが年 30,000-60,000 USD であって、年 300,000 USD 超ではないとき。または EU データレジデンシーがセキュリティレビューを楽にするときです。
• どちらも選ばないのは、スコープが十分に狭くて単一プロダクトの方が合うとき。契約ドラフティングなら Spellbook を 1 ユーザー月 99-249 USD で、Westlaw グラウンディングのリサーチなら Thomson Reuters CoCounsel、Lexis グラウンディングなら Lexis+ AI Protégé です。ソロプラクティスや 5 名規模のインハウスでは、Harvey と Legora のシートフロアがいずれも間違ったサイズです。リーガル特化の Skills を載せた Claude から始めてください。

デフォルトの選択。真空の状態で始めるなら Legora です。Word ネイティブの面が弁護士の実ワークフローに直接乗り、シート単価の算数が CFO レビューを通り、欧州データレジデンシーのポジションが非米国の事務所にとって最も難しいプロキュアメントの問いを 1 つ消します。Harvey に切り替えるのは、エージェント層または AmLaw グレードのプロキュアメント署名が実ブロッカーになったときです。どちらも、ぶつかったときに認識できる条件であって、初日に決め打ちで賭けるものではありません。