私は都内のリーガルテックスタートアップで CTO を務めています。先日、とある M&A 案件で過去 10 年分の英文契約書・補足合意書・株主間契約書を AI に一括レビューさせたいという依頼を受けました。総量は 1,800,000 トークン超。従来モデルでは分割投入と要約の繰り返しで「文脈の断裂」が頻発していたのですが、Google が 2026 年 1 月にリリースした Gemini 3.1 Pro（2M コンテキスト対応）を HolySheep AI の統一 API 経由で使うことで、ワークフロー全体を一本化できました。本記事では実際のベンチマーク数値と、実装コード、注意点をすべて公開します。

背景 ― なぜ「今」2M コンテキストが法実務で必要か

日本のエンタープライズ法務部門では、ひとつのディールで数百件の契約書を串刺しで分析する必要が頻発します。従来は Claude の 200K や GPT-4.1 の 1M でも不足し、Retrieval-Augmented Generation (RAG) で擬似的に補っていましたが、以下が課題でした。