LegalOn Technologies、Codexのモデルを使い分けて日次推計コストを65%削減、開発速度は維持
LegalOn Technologiesは、開発にOpenAIのCodexを組み込み、タスクに応じてモデルを使い分けることで、開発スピードを保ったままコストを減らしました。OpenAIの公式導入事例（2026年10月8日付）で紹介されています。
文＝編集部2026年10月8日
約65%（GPT-5.5との比較）
日次推計コストの削減率
20%
成熟した事業ドメインでのコスト削減率
COMPANY
LegalOn Technologies
東京都｜リーガルテック（法務向けAI）
法務をはじめとする経営の主要領域をAIで支援する「Professional AI」をグローバルに展開する会社です。
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BEFORE導入前の課題
開発プロセスにCodexを組み込んで全社的に活用が定着した結果、コストコントロールという新たな課題に直面しました。高性能モデルを無制限に使えば予算を超過する一方、一律に制限すると、AIで引き上げた生産性まで損なうおそれがありました。
ACTION取り組んだこと
当初は開発メンバーが主力モデルGPT-5.5（Fast mode）を制限なく使える環境を整えました。その後、AI専門組織「AI-powered Development CoE（AID CoE）」が推奨モデルの選定指針を整備し、エンジニアがタスクごとに最適なモデルを自分で選べる体制にしました。
要件が明確なコード実装にはGPT-6 Luna、標準的な設計やデータ分析・資料作成にはGPT-6.1 Sol、アーキテクチャ設計など高度な判断にはGPT-6 Astraを割り当てています。Fast modeは原則制限し、必要なときだけ個別申請を認めました。部門や個人ごとに月次の利用上限（キャップ）を設け、成熟した「LegalOn事業」には最大約2割の効率化を求める一方、立ち上げ期の新規事業には潤沢な予算枠を確保しています。
AFTER成果
日次推計コストは、GPT-6・6.1シリーズの使い分けによりGPT-5.5と比べて約65%削減されました。成熟した事業ドメインでは、コストを約20%削減しています。Fast modeを原則制限した後も、タスクの並行処理などの現場の工夫で開発パフォーマンスを落とさずに運用を続けています。
同社は今後、1つの機能リリースを単位に、顧客価値とAIコストをひもづける独自指標の開発を進めています。
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出典：OpenAI 導入事例「LegalOn Technologies、Codex のコスト半減と開発速度を両立」
本記事は出典の内容をもとに編集部がまとめたものです。数字・成果は出典の表現に沿っています。