拓海先生、最近社内で「契約書のチェックをAIでやれるか」と言われまして。正直、どこまで信用していいのか分からないのです。要するに弁護士と同じことができるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは結論を一言で。今回の研究は「言葉を機械的に理解する大規模言語モデル（LLM）と、人間が書くルールを明確にする論理（Logic）を組ませると、法務の判断がより正確で説明可能になる」ことを示しているんですよ。
なるほど。しかし我々の現場は曖昧な表現が多い。AIに読み取らせるだけで信頼に足る判断が出るのか、そこが心配です。現場に導入した場合のコスト対効果が知りたいのです。
その不安はもっともです。簡単に言うと、この研究が提示する答えは三点です。1) LLMは自然言語から事実を取り出すのが得意、2) 論理プログラムはルールを確実に適用して説明を出せる、3) 両者を組むと現場で再現性と説明性が向上する、ということなんです。
それだと、LLMが契約書を読んで重要な箇所を拾い上げ、論理部分で判断するようにするという理解でいいですか。これって要するに自動でチェックリストを埋めるようなもの、ということですか？
良い整理です！その通りです。ただし重要なのは「自動で」だけでなく「説明できる」点です。論理プログラムはどの条文や事実に基づいて判断したかを出力できるため、結果の裏付けを人間が検証できますよ。
それは安心材料です。ただ、実務では契約文言の解釈で弁護士でも意見が分かれることがあります。AIが誤った判断を出したときの責任や修正の入り方はどう考えればよいですか。
素晴らしい着眼点ですね！研究は責任問題に直接答えるわけではありませんが、仕組みとしては人の介入を前提に設計されています。まずAIが候補を出し、その理由を提示し、人が最終判断するフローを組むのが基本です。これなら修正コストを限定できますよ。
導入の現場感が少し見えてきました。では、具体的にどう評価したのか、成果はどの程度だったのか。投資対効果を示せるデータが欲しいのです。
いい質問です。研究では保険契約の適用可否という実務に近いケースで比較実験をしています。結果としては、単独のLLMに比べて「LLM＋論理」のガイド付き方式が正確性と一貫性で優れているという結果が出ています。ただし完璧ではないため人の確認は残します。
要するに、AIが契約の候補判断と理由を出し、最終的には人間が検証する。これなら導入のリスクを限定できるというわけですね。では社内で試す際の最初の一歩は何をすべきでしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さな領域、たとえば保険や保証に関する標準的な契約書でパイロットを回す。次にAIの抽出精度と論理適用のミスを測り、改善サイクルを回す。この三点を押さえれば実務導入に耐えられますよ。
分かりました。まずは小さい領域で試し、AIが示す理由を現場が検証する。そして改善を続ける。自分の言葉で言うと、AIは補助役で、人が最終責任を持つ体制を作る、という理解でよろしいですね。
