Thomson Reuters は 2026 年 8 月 24 日、同社初の独自 AI モデル「Thomson-1」を正式に発表しました。同モデルはまず、Thomson Reuters が提供する法律業務支援サービス「CoCounsel Legal」の文書一括レビュー機能「Tabular Analysis」に組み込まれ、実務での活用が始まっています。CoCounsel Legal は弁護士や法務担当者向けのプラットフォームで、Tabular Analysis は契約書や訴訟関連文書などを大量に一括処理し、特定の条項や情報を自動で抽出・比較・整理する機能です。従来であれば弁護士が何日もかけて行うような書類の読み込みや仕分け作業を、大幅に効率化できます。
開発にあたって同社が選んだのは、ゼロからモデルを作るのではなく、Alibaba が公開しているオープンソース AI「Qwen」をベースに、自社が長年蓄積してきた法律コンテンツと専門的なノウハウを組み合わせるアプローチです。法律データベース Westlaw をはじめとする独自のコンテンツを学習に活用し、数百名の法律専門家がモデルの出力を評価・検証しました。顧客データはトレーニングに一切使用されていません。
開発費は 2 年間で約 4,000 万ドル（約 60 億円）に達しましたが、最終的なモデル学習にかかったコストは約 45 万ドル（約 6,750 万円）に収まりました。CTO の Joel Hron 氏は、Anthropic や OpenAI といった外部 AI サービスへの高額な利用コストを削減したいという考えが開発の出発点にあったと説明しています。「家を借り続けるより、買ってしまった方がいい」という発想です。とはいえ Thomson-1 は万能ではなく、得意な文書処理タスクには Qwen ベースの自社モデルを使いつつ、それ以外の領域では引き続き外部の AI も活用するハイブリッドな運用を続けます。
性能については、同社の自己評価によると、指示への対応精度や法律分野の専門ベンチマークで Anthropic の Claude Opus 4.8 と同等の結果を示しているとのことです。ただし、この数字はあくまで Thomson Reuters 自身による評価であり、第三者機関による独立した検証は現在進行中です。
一方で懸念の声も上がっています。中国企業 Alibaba のモデルを基盤にしている点について、米上院議員の Tom Cotton 氏はセキュリティリスクの可能性を指摘しています。これに対し Hron 氏は、Qwen を大幅に改修しており「Alibaba への技術的依存はない」と強調しています。今回の発表は、法律 AI スタートアップ Harvey が独自モデルを公開したばかりのタイミングとも重なっており、法律 AI 分野での競争が一段と激しくなっていることをうかがわせます。
