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\Volume{32}
\Number{3}
\Month{September}
\Year{2025}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}


\setcounter{page}{972}

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%%%%   タイトル部分                                      %%%
\jsubject{学会記事}
\jtitle{AIと法律の解釈ーLegalViz: Legal Text Visualization by Text To Diagram Generation}
\jauthor{大南　英理\affiref{Author_1}}
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%%%% 英語タイトル・英語著者名
\etitle{LegalViz: Legal Text Visualization by Text To Diagram Generation}
\eauthor{Eri Onami\affiref{Author_1}}
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\headauthor{大南}
\headtitle{AIと法律の解釈ーLegalViz: Legal Text Visualization by Text To Diagram Generation}

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%%%% 所属
\affilabel{Author_1}{東京科学大学}{Institute of Science Tokyo}



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\begin{document}
\maketitle

% 以下，論文を記述して下さい．
% 最後の部分に文献，著者関係の記述がありますので確認して下さい．

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\section{はじめに}

本稿では，国際会議NAACL2025に採択され口頭発表を行った論文``LegalViz: Legal Text Visualization by Text To Diagram Generation'' \cite{onami-etal-2025-legalviz}（以下，原論文）について解説する．
まず原論文の研究の背景と内容を説明し，研究の経緯について述べる．


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\section{原論文の紹介}
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\subsection{背景}
近年，ChatGPTを始めとする大規模言語モデル (LLM) による自然言語処理技術が飛躍的に進展している．
一方で，数学・金融・法律などの特殊なドメイン応用におけるタスク性能は，一般的な自然言語処理タスクと比較して未だ低い状態であり，様々なドメイン応用技術が模索されているが，既存の大規模データセットによる単純なモデル学習のみでは実用化には不十分であることが知られている．
特に法律分野における自然言語処理 (LegalNLP) においては，GPT-4等のように一般的なタスクで高性能とされる商用APIであっても選択式の司法試験正解率 \cite{choi_et_al_2023}が司法試験合格者に及ばず，記述式の司法試験では非常に低品質の回答しか生成できないなど，性能面でまだ多くの課題が残っていると考えられる．

これまでのLegalNLP分野の主要な研究手法は，大きく2つの潮流に分かれる．
1つは，自然言語処理分野一般で行われてきた固有表現抽出・要約・分類等のタスクを，直接法律に関するテキスト上で実施する流れである．
古くは固有表現抽出タスクを各国の裁判例等に対して実施することで，原告と被告の名前や裁判に関連する名詞を取得しようという試みから，判例予測を有罪と無罪の二値分類タスクとして定式化した手法，法律何条の違反が認められるかという多クラス分類と定式化する手法などが提案されてきた．
もう1つは，各国の法律条文，裁判判例などのオープンソースデータを収集したり，既存タスクを収集し，大規模言語モデルの学習用データセットとして公開する流れである．
この手法で代表的な研究として，英語圏の判例データセットを整備した研究 \cite{chalkidis-etal-2023-lexfiles}や，英語圏に限らず多言語でデータセットをベンチマークした研究 \cite{niklaus-etal-2024-multilegalpile}が挙げられる．
しかし，これらの既存の大規模データセットによる学習を行ったとしても，学習済のタスク性能が向上するに留まり，未知のタスクへの応用性能は低いことがわかっている．

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\subsection{原論文の内容}
本研究では，大規模言語モデルを法律分野，特に判例予測に応用する際に大きく2つの課題があるのではないかと考える．
第一の課題は，「法的三段論法」と呼ばれる法律分野の特殊な推論方法を大規模言語モデルが理解していないため，一般的な日常会話やWikipediaなどのの文章と比較してモデルの推論性能が低い点である．
第二の課題は，信頼できるAIの観点から，特に判決の作成作業等を大規模言語モデルで代替する場合，推論過程でなぜその判断がなされたかが示されない（ブラックボックス化してしまう）点である．
この2つの課題を解決するため，法律の基本書等で用いられる法律関係の図示を大規模言語モデルの出力として生成する手法を提案した．


一般に，法律分野で用いられる文章は非常に長く内容も複雑であるため，法律の基本書・大学の法学部講義・試験参考書等では，複雑な法律関係を視覚的に把握する目的で法律関係を図示することが行われている．
法律関係の図示を行うことで，法律のテキストの中の重要な登場人物同士の権利関係や重要な事実関係を視覚的に把握することができる．
更に，関係する法律の条文を図に組み込むことで，図の書き手がどの条文を根拠にしているのか，どのような事実関係が条文に関連すると考えているのかを示すことができる．
そのため，法律関係の図示を行い，根拠の条文・判例や，重要な事実関係を図に組み込むことで，図の書き手が考える法律の解釈と事実関係を視覚的に大規模言語モデルに示すことができると考えた．
この手法により，第一の課題である法律分野の特殊な推論方法を視覚的に大規模言語モデルに示すことができ，第二の課題である信頼できるAIの観点からも，なぜその判断がなされたかを可視化して説明することができる．
日本の裁判判例全文はWeb上に公開されていないため，オープンソースで入手できるEU法の判例を分析対象のデータとして使用した.

本研究の主要な貢献は，上記の課題を解決するため，判例の事実概要を入力すると判例で裁判所が行った法律解釈と同じ内容の法律関係を図示するタスクを提案したこと，及び，法律のグラフ可視化を評価するための手法を提案したことである．
詳しい内容については，NAACL2025に採択された原論文，及び，言語処理学会2025年次大会で発表した『多言語での判例事実概要からの法的関係性のグラフ可視化』を参照されたい．


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\section{研究経緯}
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\subsection{文書画像質問応答 (JDocQA) 研究}
元々筆者は法学部の出身であり，近年のAI技術の進展に興味を持って法律と自然言語処理というテーマで研究を行いたいと考えて情報系の修士課程に入学した．しかし，自然言語処理については初学者の状態であり，いきなり LegalNLP分野のように学際的なテーマを扱うことにも困難を感じていた．そこで，まずは自然言語処理分野の研究に取り組むこととした．

修士課程1年目に行った研究では，文書画像質問応答と呼ばれる分野において，スライド・パンフレット・Webサイト等の文書がテキスト情報と視覚情報の両方を含む点に着目して質問応答タスクを提案した．
本論文で対象としているのは，企業や官公庁で使用されるスライド・PDF等のドキュメントデータである．
これらは読み手にわかりやすく情報を伝えるために，棒グラフ・折れ線グラフ・円グラフなどのグラフ，テーブル，地図，絵などの視覚的な要素を用いており，これらのテキスト部分のみを大規模言語モデルに入力すると図表等の視覚情報は抜け落ちてしまう．
そこで，図表を含む日本語文書を対象として視覚情報とテキスト情報の両方を参照する質問応答データセットJDocQAを提案し，複数の日本語大規模言語モデルや画像を入力とするモデルを使用して，データセットのベンチマーキングを行った．
その結果，JDocQAを用いて大規模言語モデルのチューニングを行うことで，様々な大規模言語モデルの図表を含む日本語文書の質問応答課題の性能を向上することができた．
また，文書中の情報から解答できない質問を学習することにより，モデルのハルシネーション抑制に有効であることを確認した．

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\subsection{原論文の着想から採択まで}
JDocQAの研究を進める中で，自然言語処理分野の論文執筆の流れに少しずつ慣れていったため，次の研究テーマはLegalNLPの分野で行いたいと考えていた．
しかし，先述のような大規模言語モデルの法律テキスト全般の理解度の低さに対処するには，大規模言語モデルのテキスト理解とは何かといった問題を考える必要があり，まだまだ自分の技術不足を感じていた．
そこで，JDocQA研究が文書と画像という自然言語処理とコンピュータービジョンの中間のテーマだったことから，法律の専門書に記載されている法律関係の図示を連想し，更に，可視化することで大規模言語モデルの法律応用における様々な利点があると考えた．
JDocQAの共著者の皆様に法律関係の図示を行いたいと相談したところ，テーマの方針に賛成していただき，原論文の研究を進めることになった．


原論文を作成する上で難しかった点が大きく2つある．
1つ目は，研究に使うことができる法律データが非常に少ないことである．
法律を扱う上で利用したいデータとしては，各国の法律，裁判所の判例，裁判所の書面，弁護士の準備書面，警察や検察の事件調査データ，法律の専門書，法律の論文などが挙げられる．
しかし，裁判判例に関する全てのデータが多くの個人情報を含んでおり，日本をはじめとする国々では裁判所の判例が一般に公開されていない状態であり，弁護士の準備書面や警察・検察の事件調査データも利用することができない．これは裁判判例には関係者の高度なプライバシー情報などが含まれることも一因と考えられるが，一方で，日本語でのLegalNLP研究を困難にしているとも考えられる．
また，法律の専門書は入手可能であるが著作権の観点から利用に制限がある．
理学工学系の論文の多くはarXivという論文公開サービスで全文が公開されているが，法学系の論文は基本的にオープンソースで公開されていないため，論文データも扱うことができない．
そこで，今回はWeb上に公開されているEU法の判例を対象とした．
これにより，EU加盟国23言語，7,010件をカバーするなど，多言語コーパス研究としても重要な側面を持つ研究に進展させることができた．

2つ目は，データセットの作成である．
一般的に，研究でデータセットを作成する際は，研究予算を使ってクラウドソーシングを利用したり，企業に委託したりすることが多い．
しかし，共著者の方々のいずれも法律に関する研究予算を取っておらず，データセット作成の委託ができない状態であった．
そこで，法律系の修士課程を卒業している筆者が監修してデータセットを作成した．
判例を読んで内容を理解する必要があり非常に労力のかかる作業だったが，合計で7,010件のデータセットを作成した．


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\section{おわりに}
本研究は法律と自然言語処理の学際的なテーマを扱っている．
そのため，自然言語処理や情報科学を専門とされてきた共著者の皆様には，提案手法の意義を取り込みつつどのようにして情報学の論文として貢献を出していくかという観点から様々なアドバイスをいただいた．
この場を借りてお礼を申し上げたい．


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%%% Bibliography %%%
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\bibliographystyle{jnlpbbl_1.7}
\bibliography{33refs}

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%%% Biography %%%
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\begin{biography}
\bioauthor{大南　英理}{%
京都大学法学部卒業，同公共政策大学院修了，2025年3月奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科博士前期課程修了．2025年4月より東京科学大学情報理工学院博士後期課程在学．言語処理学会，ACL各会員．

}
\end{biography}


\end{document}


