拓海さん、最近うちの若手から『法律分野のAIを入れるべきだ』と言われて困っているんです。何がどう変わるのか、まず概要を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！一言で言うと、この論文は『法律に強い大規模言語モデルを少ない実データで効率的に育てる方法』を示しているんですよ。大丈夫、一緒に要点を3つに分けて説明しますよ。
要点3つ、ですか。投資対効果の判断に直結するので具体的に頼みます。若手は専門用語を羅列してくるだけで困るんですよ。
まず1つ目、Synthetic Data Augmentation（合成データ増強）です。実際の法律文書は少ないので、強力な生成モデルを使って問答ペアを作り、学習素材を増やすんです。身近な例で言えば、教科書が足りないときに問題集を先生が追加で作るようなものですよ。
生成モデルとはGemini Proのようなサービスのことですね。で、偽のデータでいいんですか、現場の精度は出るんでしょうか。
重要な疑問ですね。これが2つ目の要点で、Curriculum Learning（カリキュラム学習）を使うことです。簡単なものから順に学ばせていけば、合成データの粗さを補いながらモデルが法律的思考を段階的に身につけます。料理で言えば下ごしらえを丁寧にするような工程です。
これって要するに、まず基本から学ばせて、慣れてきたら難しい事例を教えるということですか？それなら納得できます。
まさにその通りですよ。最後の3つ目は運用面で、既存の基礎モデルにLoRAやPEFTといった軽い微調整手法を使ってコストを抑える点です。重いフルチューニングではなく、効率良く現場で使える形に仕上げるのがポイントです。
なるほど、投資を抑えて現場で使えるモデルにするための工夫というわけですね。現場の法律相談や要約の精度が上がれば、労務や契約書レビューで時間が減る可能性があります。
その通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずはパイロットで検証して、効果が見える部分に段階的に投入するのが現実的です。時間をかけずに価値を出す方法を一緒に設計できますよ。
ありがとうございます。では最初は契約書のキーワード抽出や要約で試し、効果が出たら労務相談や訴訟リスク解析へ広げるのがいいですね。自分の言葉で言うと、まず小さく試して見える成果を作る、ということですね。
