AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「法務にAIを入れれば効率化できます」と言われて困っているんです。AIって実際に裁判資料や条例を正確に扱えるんでしょうか、誤った情報を出したら大問題でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、法務で使うAIのリスクと対応法を順に整理して説明できますよ。まずはAIが何を得意とし、どこで失敗するかを押さえましょう。
それを聞けて安心しました。具体例でお願いします。うちの現場だと条例の条文と運用解釈が混ざっていて、AIが勝手に補ってしまいそうで怖いんです。
その不安は正当です。ここで紹介する考え方は3点に整理できますよ。1つ目、AIの知識は学習データで止まる点。2つ目、外部文書を参照して補う仕組みの重要性。3つ目、参照の精度を状況に応じて変える工夫です。順に説明しますね。
つまり外部の正しい資料を参照すれば誤りは減ると。これって要するに外部データを引っ張ってきて精査する仕組みを作るということ？
その通りですよ。要は「Retrieval-Augmented Generation (RAG)（検索補強型生成）」の考え方だと理解してください。さらに重要なのは、何を検索してくるかと検索の強さを状況に応じて変える機構を組むことです。
検索の“強さ”を変えるって具体的にはどうするんですか。コストや運用の手間が心配でして、機械学習のモデルを毎回変えるのは現実的じゃないんです。
よい指摘ですね。ここで紹介する手法はハイブリッドでコストを抑える工夫があるんです。具体的にはクエリの「複雑さ」を判定して、簡単な問いには軽い検索、難問には深い検索を切り替える。こうすることで無駄なトークン課金を減らし、実用的にできますよ。
それなら現場で段階的に導入できそうです。実務で一番効果が出る場面はどこになるでしょうか。契約書のチェックや社内規程の更新あたりですか？
その通りです。契約書や条例の解釈案作成、FAQ対応、リスクの早期検出に特に効果が出やすいです。重要なのは人間が最終責任を持つ運用ルールを整えることです。AIは補助、意思決定は人が行う運用が安全です。
わかりました。要するに、AIに丸投げせず、外部文献の精度を担保しつつ、用途に合わせて検索や出力の“強さ”を変えれば現場で使える、ということですね。自分の言葉で言うとそんな感じですか。
