AIと法律の未来：LLMが法的契約レビューを変革

この記事は、大規模言語モデル（LLM）と従来の法的契約レビューアー（ジュニア弁護士および法的プロセスアウトソーシング（LPO））との間で行われた画期的な比較分析について述べています。研究は、精度、速度、およびコスト効率の面でLLMが人間を上回るかどうかを検証しています。その結果、高度なモデルは法的問題を特定する際に人間の精度に匹敵するか、それを超えることが明らかになりました。速度においては、LLMが数秒でレビューを完了し、人間の同僚が必要とする数時間を大幅に下回ります。コスト面では、LLMは従来の方法に比べて99.97％のコスト削減を実現し、法律業界における効率性とアクセシビリティの向上を約束します。

LLMの法的契約レビューにおける優位性

研究は、LLMが高容量の実世界の法的タスクにおいて、ジュニア弁護士やアウトソーシングされた法的実務者と比較して、法的理解の質、精度、効率性において同等またはそれ以上のレベルに達しているかどうかを評価することを目的としています。具体的には、LLMが契約内の法的問題の特定と位置付けにおいてジュニア弁護士とLPOを上回るかどうか、LLMが契約をより迅速にレビューできるかどうか、そしてLLMがより低コストで契約をレビューできるかどうか、の3つの主要な研究質問に焦点を当てています。

法的プロセスアウトソーシング（LPO）とは

法的プロセスアウトソーシング（LPO）は、法律業務を第三者に委託することを指します。これは、法律事務所や企業が、特定の法的業務やプロセスを外部の専門家やサービスプロバイダーに委託することを意味します。

LPOの目的は、法的業務の効率化、コスト削減、スケーラビリティの向上、および専門的な知識や技能の提供です。一般的なLPOサービスには、法的文書の作成やレビュー、契約の管理、特許や知的財産権の調査、訴訟サポートなどが含まれます。

LPOは、グローバルな法律市場の変化やテクノロジーの進化によって促進されています。企業や法律事務所は、LPOを活用することで、法的プロセスを効率化し、専門的なリソースを活用することができます。また、LPOサービスプロバイダーは、法的業務に特化した専門知識や技術を提供することで、顧客のニーズに応えることができます。

LPOの利点には、コスト削減、専門的な知識やスキルの利用、業務の効率化、およびリスクの軽減が含まれます。一方で、LPOを活用する際には、データセキュリティや品質管理などの懸念も考慮する必要があります。

法的契約レビューにおける技術の進歩

関連する研究では、法的契約のレビューと生成に適用される生成AIの技術的進歩の広範なスペクトラムが探求されています。特に、自然言語理解（NLU）と自然言語生成（NLG）の法的領域への適用に焦点を当てた生成AIアプローチが優先されています。この研究は、LLMが契約分析において法的問題を特定し、位置付ける適用に特化しており、より広範な法的推論の観点からの研究とは一線を画しています。

自然言語理解（NLU）とは

自然言語理解（NLU）は、コンピューターシステムが人間の言語を理解し、解釈するための技術です。NLUは、機械学習や人工知能の技術を活用して、テキストや音声などの自然言語データを処理し、その意味や意図を把握することを目指します。

自然言語生成（NLG）とは

自然言語生成（NLG）は、コンピューターシステムがデータや情報を解釈し、それを自然言語の形式で生成するための技術です。NLGは、機械学習や人工知能の手法を用いて、文章や文章の断片、要約、説明、レポートなどを生成することを目指します。

研究方法と結果

研究方法論では、データの収集、分析、準備方法、および研究に含まれるモデルの選択方法に焦点を当てています。実験は、ジュニア弁護士とLPOをLLMと比較するために設計され、シニア弁護士によって設定された基準真実を基にLLM、LPO、ジュニア弁護士の精度を評価しています。結果は、LLMが法的問題の特定と位置付けの両方において高い精度で実行できることを示しており、特にGPT4-1106とLPOが最高のFスコアを達成しています。

まとめとCGPTのコメント

この研究は、LLMが法的契約レビューの分野で人間の専門家と同等またはそれ以上のパフォーマンスを発揮する可能性を示しています。特に、精度、速度、コスト効率の面でのLLMの優位性は、法律業界におけるサービスのアクセシビリティと効率性を大幅に向上させる可能性があります。しかし、これらの技術の導入には、法的専門知識の深さと文脈の理解に関する継続的な改善と評価が必要です。将来的には、LLMのさらなる進化が法律実務にどのように統合されるか、そしてそれが法律業界の構造とプロセスにどのような影響を与えるかを理解することが重要です。テクノロジーと法律の専門家は、この変革の波に乗り、法律サービスの未来を再定義するために協力する必要があります。

参照元:Better Call GPT, Comparing Large Language Models Against Lawyers