拓海先生、最近「法務でLLMを使えるか」と部署から聞かれましてね。うちの現場だと雇用契約のチェックで時間が取られているのですが、本当に使えるのでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！雇用契約の条項を法的に分類する研究がありまして、結論から言うと「条件付きで業務効率化が期待できる」が本質です。ここでは何が効くか、何が利かないかを一緒に整理しましょう。
条件付きというと曖昧ですね。経営的には投資対効果をはっきりさせたい。どの程度の正確さで判定できるのですか？
いい質問です。要点は三つです。第一に、大規模言語モデル（Large Language Models、LLM）は条項を「有効」「不当」「無効」と分類する能力を示した点、第二に、法的文脈を与えることで精度が上がる点、第三に、説明可能性と実運用での情報検索が課題である点です。
これって要するに、モデルに判例や法律の文を読ませれば人手より早く当たりをつけられるけれど、最終判断は人が必要ということですか？
まさにその通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。実務では完全自動化はまだ危険ですが、弁護士や労務担当者の作業を効率化するアシストツールとしては有望です。
導入で怖いのは誤判断です。間違った判定をしたときのリスクと対策はどう考えればよいですか？
良い点検です。リスク管理では三つの手立てを揃えます。まず出力を必ず人がレビューする運用プロセスを組むこと、次にモデルの出力に根拠となる法テキストや判例のリンクを添えること、最後に評価と改善のためのフィードバックループを設けてモデルを継続監視することです。
人がレビューするとなると結局手間が残りますね。どれくらい工数削減が見込めますか、ざっくりでもいいので教えてください。
良い問いです。業務削減割合はケースにより異なるが、初期検出と分類を自動化できればレビュー自体は迅速化し、30％から60％程度の工数削減が期待できるケースはあるんですよ。特に同種の条項が多い場合は効果が高いです。
技術的にどんな実装が必要ですか。外注すべきか社内でやるべきか、判断のポイントは？
判断ポイントは専門性と運用体制です。内製でやるなら法務とITの密な連携とデータ整備が要るが、カスタム要件が強ければ外部の専門家と共同開発するのが早いです。まずは小さなプロトタイプで効果測定を行うのが現実的です。
実際にプロトタイプを作るとき、最初のKPIは何を見ればいいですか？精度だけで良いのか、それとも別の指標も必要かと考えています。
精度は重要ですが単独指標では不十分です。要は第三者が納得できる説明可能性、誤分類の影響度、処理時間とレビュー時間の合計削減がKPIとなります。実務では誤判定のコストを定量化しておくことが肝要です。
よくわかりました。最後に私の理解を一度整理してもよろしいですか。自分の言葉で言うとまとめやすいものでして。
ぜひお願いします。素晴らしい着眼点ですね、田中専務。要点を3つに分けてまとめるとさらに良いですよ。
では一言で言うと、モデルは条項の当たり付けを早くしてくれて、法律文を与えると正確さが上がるが、根拠を示せるかと誤りのコストが問題であり、最終判断は人で行う必要がある、ということでよろしいですか。
完璧です！その認識で進めましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
