法的判断への人工知能の応用と、法学にとってのその意義

法的判断への人工知能の応用と︑法学にとってのその意義

いったい彼らは何を作ろうとしているのか

友規範モデルとしての解釈

村㈠

記述モデルとしての解釈

西

㈡

はじめに
本稿の背景と目標

一㈠㈢二種類の推論の区別

六

五

おわりに

その他の応用法学にとってのその意義

本稿の構成

ルールベース型㈣㈡㈠
事例ベース型

伝統的な試み 知識アプローチ

㈡
小

二

㈢
括

㈣

判例の自然言語処理と判決の﹁予測﹂機械学習・分類問題と法的判断

現代的な試み 学習アプローチ

小

㈠

三
㈡

若干の検討

括

㈢
四

海

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第124号（2020. 3）
法学政治学論究

一
本稿の背景と目標

はじめに㈠

現代は第三次人工知能ブームといわれ︑日々人工知能に関する話題が取り沙汰される︒このような状況は法学においても同様であり︑二〇一七年ごろから人工知能を題材とした法的な議論が百出している︒このような状況を背景として︑ときとして人工知能の法的判断への応用と︑それによる裁判の実施という︵ 仮想的な︶制度が議論の対象となることがある︒例えば駒村圭吾は﹁﹁法の支配﹂が﹁人の支配﹂を退けるためのものであったことを考えると︑﹁ＡＩの支配﹂もまた﹁人の支配﹂を退ける点では同じであるばかりではなく︑﹁法の支配﹂を半ば独占してきた裁判官もまた人であるわけであるから︑﹁法の支配﹂を完遂するには﹁ＡＩの支配﹂の方が徹底しているとさえ言い得る﹂と

延べ︑﹁妄想的な預言﹂と謙遜しつつも裁判の正当化に関わる重要な問題を提起している︒他方︑柳瀬昇はそのような制度を﹁気持ちが悪い﹂ものではないかと指摘し︑我々は裁判に対しても﹁我々と同じ人間によって判断されるということの正統性を求めているのではなかろうか﹂と問題提起している︒

しかし︑これらの問題を議論するにあたってやや不足しているように思われるのは︑法的判断への人工知能の応用がいったいどのようにして行われるのか︑という観点である︒とはいえ︑実のところこれは厄介な問題である︒というのも︑法的判断への人工知能の応用は︑多岐にわたるアプローチを抱えているからである︒︵ International Conference on Artificial Intelligence and Law
︶と
ICAIL

JURIX

法的判断への応用は人工知能の応用研究の中でも相対的に歴史の古い研究テーマである︒例えば︑法律分野への人
工知能の応用を取り扱う国際会議としては

166

という二つがあるが︑前者は一九八七年に︑後者は一九八八年に︑それぞれ初回の開催を経ていAnnual Conference
る︒ 人 工 知 能 の 歴 史 は し ば し ば︑ 第 一 次 ブ ー ム︵ 一 九 五 〇 年 代 〜︶︑ 第 二 次 ブ ー ム︵ 一 九 八 〇 年 代 〜︶︑ 第 三 次 ブ ー ム﹂とは全く異なるも﹂︵ 二〇〇〇年代〜︶という三つのブームに基づいて整理されるが︑一見して分かる通り︑法的判断への応用が進んだのは第二次ブーム期にあたる︒ところで︑第二次ブーム期に脚光を浴びた技術は﹁知識表現に関する技術であり︑現代の第三次ブームにおいて脚光を浴びる﹁機械学習のである︒このような状況ゆえに︑法的判断への人工知能の応用を検討するにあたっては︑いわば﹁流行り﹂の技術である機械学習だけではなく︑﹁枯れた﹂技術であるところの知識に基づく推論の技術についても確認する必要があり︑多岐にわたる研究を整理しなければこのような状況を理解することができないのである︒そこで本稿では︑このような状況を改善するため︑法的判断を対象とした人工知能の応用研究の歴史と現状を整理した上で︑法学がそれら本稿の構成の研究を受け止めるに際して︑取りうる基本的な視座を提案することを目標とする︒㈡

上記の目標を達成するため︑本稿は以下のような順序で議論をすすめる︒

第一に︑法的判断を対象とした人工知能の研究を大きく二つに分け︑それぞれのアプローチについて実例を踏まえた説明を行い︑整理を試みる︒特に第二節では法的判断への応用が盛んになった第二次ブーム期のアプローチである︶が︑それぞれ取り扱われる︒
たアプローチ︵ 以下﹁学習アプローチ﹂

第二に︑上記の整理を踏まえ︑これらの研究によって得られるシステムをどのようにして解釈し︑受け止めればよ

いか︑ありうる二種類の解釈として﹁規範モデル﹂としての解釈と﹁記述モデル﹂としての解釈があることを示した

167︶が︑第三節では現代脚光を浴びている﹁機械学習﹂を用い﹁知識表現﹂を用いたアプローチ︵ 以下﹁知識アプローチ﹂

法的判断への人工知能の応用と、法学にとってのその意義

第124号（2020. 3）
法学政治学論究上で︑上述したアプローチのそれぞれをこの二つの仕方で解釈した場合︑どのように理解されうるかを素描する︵ 第四節︶︒

第三に︑これらの検討を踏まえつつ︑法的判断以外を対象とした法律分野への応用研究や実用例を示すことで︑こ知識アプローチ

二種類の推論の区別

伝統的な試みれらの研究の全体的な位置づけを確認し︑結びとしたい︵ 第五節︑第六節︶︒

二㈠

本節では︑法的判断への人工知能の応用が試みられ始めた時期の知識アプローチについて概観する︒

知識アプローチとは︑推論システムによって﹁知識﹂から有意味な情報を導き︑それに基づいて判断を行うシステ

ムを用いて知的な振る舞いをするシステムを開発しようとする立場のことである︒ここで﹁知識﹂とは︑推論システ

ムによって取り扱うことが容易な良い形式を持ったデータのことを指し︑後述する機械学習において用いられる単なるデータとは異なったものである︒

知識アプローチは︑すでに述べたように第二次ブーム期に脚光を浴びた人工知能へのアプローチであるが︑本節で確認するように︑少なくとも法的判断に関しては現代においてなお研究が継続されているアプローチである︒のちに述べるが︑これは︑法的判断が知識アプローチに適した良い性質を持った判断だと考えられていたことに一つの原因がある︒

さて︑法的判断に対する知識アプローチには︑用いる知識の種類に応じて大きく分けてルールベース型と事例ベー

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法的判断への人工知能の応用と、法学にとってのその意義

ルールベース型

ス型の二つがある︒以下では︑研究実例を踏まえつつ︑それらの説明を与える︒㈡

まず︑﹁ルールベース型﹂のシステムから見ていこう︒ルールベース型システムとは︑演繹的な推論を実行する推論システムを基礎として︑﹁もし⁝⁝ならば⁝⁝である﹂という形式の知識︵ ルール型知識︶を用いて︑入力された情報 を こ れ ら の ル ー ル 型 知 識 に 当 て は め る こ と で 結 論 を 導 く︵ 判断を行う︶ よ う な シ ス テ ム で あ る︒ こ の よ う な ア プ

ローチは︑自動定理証明器︵ 一定の範囲の数学的な定理について︑それに対する証明を自動的に構成するようなシステム︶のような第一次ブーム期にすでに成功していたシステムの延長線上で捉えることができるという意味で︑相対的に素朴なアプローチだということができる︒

法的判断がこのような﹁ルール型﹂の知識に基づくと考えることは極めて自然なことであるように思われるだろう︒というのも︑法規範は一般に﹁︿要件﹀ならば︿効果﹀﹂という構造を持つと考えられるからだ︒このことからもわか︶を典型例として念頭に置いたものである︒

Marek

るように︑この種のシステムは︑制定法の知識に基づいて︑それに従うことによって︑法的な問題に対して回答を与えようとするような推論︵ 制定法推論

こ の よ う な 研 究 の 実 例 と し て は︑ 例 え ば︑ イ ン ペ リ ア ル・ カ レ ッ ジ・ ロ ン ド ン の 計 算 機 科 学 者 で あ っ たらが利用したのは論理プログラミング言語
Sergotである︒ Prologとはプログラムをホーン
Prologらによる試みが挙げられる︒ Sergot
らは一九八〇年イギリス国籍法︵ British Nationality Act 1980︶の各条文を命
Sergot
題とみなし︑それをプログラム化することでイギリス国籍法に関する多様な質問に対して回答することができるシステムを開発した︒というが︑ Prolog
節論理の集合として表現するプログラミング言語である︒命題の集合のことを一般に理論はプログラムを一種の理論と捉え︑そこから命題を証明する試みとしてプログラムの実行を表した言語である︒要す

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7

るに︑イギリス国籍法の各条文を Prolog
によって表現することができれば︑ Prolog
はそれに基づいて︑イギリス国
籍法に関する質問に対して︑当該質問項目がイギリス国籍法から﹁証明﹂することができるか否かという形で回答することができるのである︒

この研究の大きな特徴は︑制定法の論理分析がそのまま人工知能の開発になってしまうということを示した点にあを除去する試み

我々に馴染み深い日本法を素材にした研究としては︑例えば︑国立情報学研究所の計算機科学者である佐藤健らにとしてなされてきたものであるが︑本研究によってこれが人工知能研究へと合流することになる︒

11

る︒制定法の論理分析は︑一九五〇年代から主として制定法の統語論的曖昧性

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事例ベース型

実行する推論システムを基礎として︑過去の類似する事例の知識を用いて︑﹁類似する事例に対しては類似する結論

これらのアプローチと区別されるのが︑事例ベース型システムである︒事例ベース型システムとは類推的な推論を㈢訴訟を念頭に置いて定義されているが︑刑事訴訟への拡張も近年試みられている︒

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らの研究とは異なって︑裁判という実際の法適用の場面において用いられる
上記の研究の大きな特徴は︑ Sergot
はあくまでも民事証明責任を考慮した規範であるところの要件事実論を対象にしている点である︒なお︑ PROLEG

当該事案における判決︵ 請求認容／棄却︶を導くことができる︒

は︑このび﹁原則／例外﹂構造という二つの構造を用いて︑要件事実論を記述しようとするものである︒ PROLEG
ようにして表現されたルール知識︵ ルールベース︶および当事者の主張・立証に関する情報︵ ファクトベース︶から︑とは上述したPROLEGを 開 発 し た︒
よ る 試 み が 挙 げ ら れ る︒ 佐 藤 ら は︑ 要 件 事 実 論 に 基 づ い て 法 的 な 判 断 を 行 う シ ス テ ム PROLEGの拡張言語として実装された言語であるが︑﹁︿要件事実﹀ならば︿効果﹀﹂構造およProlog

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法学政治学論究

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法的判断への人工知能の応用と、法学にとってのその意義が導かれる﹂という前提の下︑その事例の結論を借用することで結論を導く︵ 判断を行う︶ようなシステムである︒

ここで念頭に置かれるのは︑過去の判例の知識に基づいて︑それとの類似性を理由として︵ あるいは非類似性を理由として︶その判例と同じ結論を導く︵ あるいは反対の結論を導く︶というような法的判断であり︑要するに判例に基づく推論を表現する試みだといってよい︒

による試みが挙Kevin D. Ashley

る︒各事例はそれぞれの次元について︑どの程度成り立っているかを示す連続的な値を持っており︑これによって事ることがある一定の事実︵ 例えば︑当該秘密について秘密を保持するための手段が講じられていた︑等︶を表現したものであう仕組みであった︒ここで次元とは︑要するに事案を構成する要素であり︑営業秘密に関する事例に於いて認定されは︑アメリカの営業秘密法︵ Trade Secret Law︶を素材として︑当事者間での主張の応酬をシミュげられる︒ Ashley
によって表現される事例知識を用いて類推を行レートするシステムＨＹＰＯを開発した︒ＨＹＰＯは次元

このような研究の実例としては︑例えばピッツバーグ大学の計算機科学者である

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例が特徴づけられていた︒ＨＹＰＯは︑事例知識と同様に次元によって表現された事例を与えると︑過去の類似した事件を検索し︑それを用いて各当事者が為すと想定される主張を構成し︑それに基づいて議論のシミュレーションを生成するという仕組みになっていた︒
ＨＹＰＯにはいくつかの後継システムが存在しているが︑例えばはこの一つである︒

らによって開発されたＣＡＴＯ
Vincent Alevan

16︱ である︒ＨＥＬＩＣ ︱ⅡはＨＹＰＯとは異なり︑制定法に関する知識を用いたルールベース型
システムＨＥＬＩＣ Ⅱ

挙げられる︒新田らが開発したのは︑日本法および日本の判例に基づいて当事者間の主張の応酬をシミュレートする

この種のシステムの日本における研究例としては︑東京工業大学の計算機科学者であった新田克己らによる試みが

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推論システムをも有するハイブリッドなシステムであり︑当事者の主張は基本的にこのルールベース推論システムに

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15

などはそ
MrBengoるのに対して︑事例ベース型のシステムは議論のシミュレーションを行うにとどまっている点も注目すべき点である︒

これは︑演繹的な推論に基づくルールベース型システムのほうが︑類推的な推論に基づく事例ベース型よりも一義的な結論を導くことができるという点に由来している︒

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よって構築される︒事例ベース推論が用いられるのは︑この推論が十分にうまく動作しない場合である︒すなわち︑ルール知識はしばしば﹁抽象的な概念﹂を含んでおり︑これが事件に関する具体的な記述との間にギャップを生む場

括がいくつかあるが︑例えば音声認識技術などを搭載した訴訟のシミュレーションを行うシステムの一つである︒

小

種類があり︑前者は制定法知識と︑後者は判例知識と︑それぞれ結びつきやすい︑というのは予てより指摘のあるこ的判断に関する素直な理解との相性が極めて良いことがわかる︒例えば法的判断に演繹的な推論と類推的な推論の二以上の研究を見ればわかるように︑知識アプローチは極めて素朴なアプローチであり︑それゆえに︑少なくとも法㈣19

法に関する知識と具体的な事例の記述との間の橋渡しをする仕組みであった︒ＨＥＬＩＣ ︱Ⅱにも後継プロジェクトの﹁事例ルール﹂に基づいて構築される意味ネットワークを用いて︑事例間の類似性を計算し︑それに基づいて制定に︑後者は事件固有のルール︵ 法解釈や経験則など︶に︑それぞれ対応すると考えてよいだろう︒ＨＥＬＩＣ ︱Ⅱはこ

ＨＥＬＩＣ︲Ⅱにおいて︑判例は﹁状況の記述﹂および﹁事例ルール﹂によって表現される︒概ね前者は事実認定

合︑これを補完するために事例ベース推論が使われるのである︒

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また︑︵ 少なくとも本稿が紹介した範囲では︶ルールベース型のシステムがいずれも﹁推論﹂を実現するシステムであ

とである︒

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法学政治学論究

法的判断への人工知能の応用と、法学にとってのその意義

なお︑すでに紹介したＨＥＬＩＣ ︱Ⅱがハイブリッドなシステムであったことからもわかるように︑ルールベース型システムと事例ベース型システムは二者択一の関係にはなく︑適した場面に応じて使い分け︑組み合わせることができる︒例えば︑第二次ブーム期に開発が試みられた﹁法律エキスパートシステム﹂もまた︑ＨＥＬＩＣ ︱Ⅱと同様に︑制定法に基づくルールベース型システムを基礎としつつ︑判例に基づく事例ベース型システムでそれを補完する︑

学習アプローチ

機械学習・分類問題と法的判断

現代的な試みという構成になっていた︒

三㈠

前節で論じた知識アプローチが第二次ブーム期に試みられたアプローチであるのに対して︑本節で扱う学習アプ

ローチは現代の第三次ブームにおいて脚光を浴びているアプローチである︒まず︑基本的な事項として機械学習・分類問題について確認した上でそれを法的判断へと応用する方法を確認する︒

機械学習とは︑一定のデータから一般性のある判断基準を構築する技術のことである︒この一般性のある判断基準という︒これが﹁学習﹂と言われるのは︑限られた情報から一般性のあるモデルを導く汎化処理が︑限られた経験から一般性のある振るのことを学習モデルといい︑学習モデルを構築する作業のことを学習または汎化

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舞いを身につける人間や生物の学習能力になぞらえられることによる︒

学習アプローチによる人工知能の開発とは︑この機械学習を用いて人工知能を開発するというアプローチである︒

これが前節で紹介した知識アプローチと異なるのは︑知識アプローチが推論システムにとって利用可能な良い形式を

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174

持ったデータ︵ すなわち﹁知識﹂︶を用いて人工知能を開発しようとするのに対して︑学習アプローチでは︑システム﹂という種にデータから機械学習によって一般性のあるモデルを自動構築させることで人工知能を開発しようとする点にある︒
さて︑このような学習アプローチが用いられる典型的な問題の一つに﹁分類問題

類のタスクがある︒分類問題とは︑入力値をその特徴に応じて適切な分類群︵ クラス︶へと振り分けるタスクのことであるが︑入力値を分類するシステム︵ 分類器︶は多くの場合︑機械学習によって組み上げられるため︑一般的には判例の自然言語処理と判決の﹁予測﹂らによる試みを挙げるこ
この種の研究の一例として︑シェフィールド大学の計算機科学者である
NikolaosAletrasらはサポートベクターマシン︵ SVM: Support Vector Machine︶という機械学習アルゴリズムを用
Aletrasとができる︒

26︶へと分類する問題として定式化することである︒
を除くテキストを︑その結論を表すクラス︵ 例えば﹁認容﹂や﹁棄却﹂タであるから︑このようなタスクの一つの単純な具体化は︑判決の結論に相当する部分︵ 例えば﹁主文﹂相当の記述︶

裁判所が認定するであろう判決のクラスへと分類するような問題として定式化できる︒そして︑判決はテキストデー

る研究である︒すなわち︑上記の定式化を前提とすれば︑判決の﹁予測﹂とは︑判決の結論部分を含まない情報を︑

このようなアプローチに基づく人工知能の応用例にあたるのは︑自然言語処理技術を用いた判決の﹁予測﹂に関す㈡

を解くようなシステムを組み上げる︑というアプローチである︒

えば﹁認容﹂であるとか﹁棄却﹂であるとかいったクラスへと分類するようなものだとみなし︑そのような分類問題

25

題として定式化するというものである︒すなわち︑法的判断を︑入力された情報の集合︵ これが﹁事件﹂である︶を例

法的判断への人工知能の応用に際して学習アプローチを採用するための一つのアイデアは︑法的判断をこの分類問

これは学習アプローチが適した問題だとされる︒

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法学政治学論究

法的判断への人工知能の応用と、法学にとってのその意義

いて︑人工知能に欧州人権裁判所の判決文を学習させることで︑人工知能によってどの程度の精度で判決の予測がなしうるかを検証する︑という試みを行った︒

らが具体的に対象としたのは︑欧州人権規約の三・六・八条の侵害が問題になった事例のみである︒彼ら
Aletrasおよび Topic
情報︶を用いて学習させたＳＶＭの予測精度を︑層化一〇はこれらの判例のテキスト情報︵ Bug-of-Words

分割交差検証法︵ stratified 10-fold cross validati︶
onによって検証した結果︑判決文のうち特にCircumstancesと題されたセクション︵ 要するに争訟の状況が記された箇所︶のテキスト情報とトピック情報を用いて﹁予測﹂を行った場合を含むメンバーによって後に行われた別の研究では︑学習のためのモデルにニューラルネットワー
に対して︑ Aletras
クを用いて︑相対的に多量なデータ︵ 約一一︑五〇〇件︶を学習させるという試みがなされている︒同研究は︑問題とルゴリズムであり︑本研究においても訓練に用いられたデータセットのサイズはたかだか二五〇件程度である︒これ

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このような自然言語処理を用いた﹁予測﹂の研究には︑他にも多様なバリエーションが存在する︒例えば︑ Aletras
らの研究はＳＶＭというアルゴリズムを用いているが︑これは相対的に少数のデータを用いることに長けた古典的アに︑七九％の精度という相当程度高いスコアが達成できたと主張した︒

28は異なって︑条文を予め特定することはせず︑裁判所が侵害を認定するか否か︑侵害すると認定するとして︑どの条なる条文を特定した上での侵害／非侵害を﹁予測﹂するというタスク︵ 二クラス分類問題︶を取り扱った先の研究と30文に基づいて侵害を認定するか︑という複雑な﹁予測﹂タスク︵ 多クラス分類問題︶を試みたという点にも特色があ

㈢

小

括

る︒なお︑筆者の知る限り日本の判例を対象としたこの種の研究は存在しない︒

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上で述べたように︑これらの研究は法的判断を︑入力された情報の総体を判決に対応するクラスへと分類するよう

175

27

176

なものだと定式化するところに成立している︒しかし︑すでに確認した知識アプローチが我々の法的判断に関する素直な理解と適合的であったのに比較すると︑分類問題としての定式化はやや技巧的で違和感のあるものに思えるかもしれない︒特に︑法的判断においては制定法あるいは判例などの﹁根拠﹂に基づく判断が必要だというのが法的判断に関する素朴な理解だろうと思われるが︑上述した研究を見ればわかるように︑このような構造が︵ 当然には︶登場
しないのは︑知識アプローチとの大きな違いである︒

なお︑ここでは自然言語処理を中心的に取り扱ったが︑事件すなわち﹁情報の総体﹂をテキストに限定するべき理である︒

いったい彼らは何を作ろうとしているのか

若干の検討
㈠

その適切なクラスへの分類として法的判断を理解していた︒の類推として︑それぞれ定式化していたのであった︒他方で︑学習アプローチは︑事件を一定の情報の集合とみなし︑造を持つ知識に基づく演繹として︑事例ベース型システムはそれを判例をはじめとした事例型の構造を持つ知識からづく推論として定式化されていた︒その中でもルールベース型システムはそれを制定法をはじめとしたルール型の構を反映して︑多様な仕方で解釈されてきた︒例えば︑知識アプローチからは︑法的判断は一定の︵ 法的な︶知識に基

さて︑ここまで確認してきたように︑法的判断への人工知能の応用に際して法的判断は︑そのアプローチの多様性

四由は︵ 研究上の都合等を除けば︶特になく︑例えば尋問の映像等を用いるなどの応用可能性がある点もまた特色の一つ

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法学政治学論究

法的判断への人工知能の応用と、法学にとってのその意義

では︑これらの技術は︑結局のところいったい何を達成している︵ あるいは達成しようとしている︶と解されるべきであろうか︒ここではこれらの研究が達成している︵ しようとしている︶成果に関する解釈として︑大まかに二つの規範モデルとしての解釈
00

ものを挙げ︑それに基づいてこれらの成果を解釈することで︑ありうる受け止め方を素描することとしたい︒㈡
0

第一のありうる解釈は︑それらの解釈から得られるのは正しい法的判断を生成するようなシステムだ︑という解釈である︒この場合︑それぞれの人工知能に対するアプローチは︑そこで構築されたものが︵ 例えば法哲学的に︶どの

0

0

0

ようにして正当化されるか︑という観点から評価されることになろう︒また︑この解釈によれば︑当該システムから得られる判断は正しい法的判断であるのだから︑仮に我々の判断とそのシステムから得られた判断が齟齬をきたしたとしても問題ではなく︑訂正されるべきは我々の判断だということになろう︒このように解釈した場合︑ここまで見てきたアプローチはどのように理解することができるだろうか︒

まず知識アプローチから見てみよう︒知識アプローチをこのように解釈することは極めて自然であるように思われる︒というのも︑ルールベースにしろ事例ベースにしろ︑そこで構築されたシステムは︑我々が考えてきた伝統的な法的判断の正当化手法を模したものであるように見えるからだ︒

とりわけ︑ルールベース型システムは︑いわゆる﹁法的三段論法﹂のように﹁論理的な﹂構造を持つ︒それゆえ︑

すなわち︑それに従いさえすれば︑判断主体を問わず︑このようなシステムは﹁法的三段論法﹂が持ちうる魅―力― を援用することができるから︑もしもこの法的三段論法の持つ誰にでも理解可能な過程を経て同一な結論に至る

魅力が真に魅力的であるのであれば︑このシステムを規範モデルとして理解し︑それを正当化することは︑容易そうにも思われる︒

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第124号（2020. 3）
法学政治学論究

第二節の小括において指摘したとおり︑ルールベース型は事例ベース型ほどには︑﹁それが正しいとは限らない﹂という留保を伴わない形で取り扱われてきたが︑このように規範モデルとして解釈することが容易である点と関連づ
ければ︑このような取り扱いは自然なことであるように思われる︒

他方で︑学習アプローチを規範モデルとして解釈することは︑あまり自然なことではないように思われる︒というのも︑すでに述べたように知識アプローチと異なって学習アプローチは︑我々が法的判断の正当化に際して重要だと考えるような要素を︵ 少なくとも必然的には︶持たないからである︒

もっとも︑例えば法的判断の全体について︑その正しさを与えることができたとしたら︑そして︑そのような正当化される判断に学習アプローチに基づく判断が一致することが示せるとすれば︑このようなアプローチを規範モデル

記述モデルとしての解釈として解釈する余地が生まれるかもしれない︒㈢

第二のありうる解釈は︑それらの研究から得られるのは︑現実に行われる法的判断をよく写し取った︵ あるいは説明した︶モデルないしシステムだ︑という解釈である︒このように理解された場合︑当該システムから得られる判断は単に法的判断の法則性をよく捉えており︑例えば分析や予測などの用に供すことができるものだ︑ということになる︒また︑このような解釈の下では︑上述した規範モデルとしての解釈とは異なって︑その判断が正しいと主張する

ものではないから︑規範モデルのように何らかの意味で理論的に正当化されていることよりも︑予測精度等の観点から評価されることになる︒このように解釈した場合︑ここまで見てきたアプローチはどのように理解することができるだろうか︒

まず︑学習アプローチから見よう︒すでに述べたように︑学習アプローチで用いられる機械学習という技術は︑与178

法的判断への人工知能の応用と、法学にとってのその意義えられたデータを利用して︑そこから一般性のある法則を組み上げるような技術であった︒したがって︑学習アプ

ローチに基づくシステムは︑これまでに下された判決をよく説明することのできる法則を提示するものとして理解できるから︑記述モデルとして解釈することが容易である︒

これに対して︑知識アプローチを記述モデルとして解釈することは不自然であるように思われるかもしれない︒というのも︑法的判断が実際には厳密な意味で制定法や判例にのみ従っているというのは︑やや楽観的であるように思えるからである︒しかし︑このようなシステムの記述モデルとしての有用性は︑その解釈の容易性にある︒すなわち︑

仮に学習アプローチと異なって︑予測の精度がさほど高くはないようなシステムしか知識アプローチからは得られな法学にとってのその意義かったとしても︑このようなシステムの限度で説明される事柄であれば︑分析などの用に供することができるかもしれないのである︒㈣

では︑これらを踏まえて︑法的判断への人工知能の応用研究は︑どのようにして受け止められるべきなのだろうか︒

まず第一に問題となるのは︑冒頭でも述べたように︑人工知能による裁判官の代替可能性についてどのように考えるべきかという点である︒上述したところですでに述べたように︑もし得られたものを規範モデルとして解釈することができるならば︑そしてそれが規範モデルとして十分に正当化されるのだとすれば︑当該システムは裁判官を代替

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できると考えるのが素直な帰結であろう︒そればかりか︑仮に裁判官の判断が当該システムに反することがありうる

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とすれば︑そのような判断は定義上不正な判断だということになる︒もちろん︑あるシステムが正しい法的判断を導くことと︑あるシステムが全ての正しい法的判断を導くことができることとの間にはなお差があるため︑代替可能性を直ちに帰結するものではない︒しかし︑代替可能性を導きうる主張だということができる︒他方︑記述モデルと解179

記システムを規範モデルとして解釈した場合︑これに一致しない法学者の見解は︑ある種の﹁計算ミス﹂として理解第二に問題となるのは︑法学における利用である︒例えば︑法学︵ とりわけ実定法解釈学︶は︑法的判断︵ またはそ当化されないためである︒もっとも︑十分に一致率が高いシステムが開発された場合には︑例えば少額訴訟制度のよ

うな簡便な紛争解決を重視するような場面においては︑導入を検討する余地が十分にあるだろう︒

れに先立つ法解釈︶を目的の一つとした学術領域だと考えることができるが︑このように考えるとき︑裁判官の判断とシステムの出力結果の不一致と同様に︑法学者の判断との一致／不一致が問題となりうるだろう︒ここでもし︑上されることになるかもしれない︒これは不幸な例だと思われるかもしれないが︑例えば法学者の見解を﹁検算﹂する0のモデルと事実によってそれが決定されるという意味での法リアリズム

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の研究も同様に︑法の予測精度の高低という観点から︑どのような要素が訴訟において重要な役割を演
Medvedeva
じているのか︑という問題を立てていた︒これらは︑古典的な法学における問題に対する︑経験主義的あるいは実証のモデル― の ど ち ら が 実 情 に 適 し て い る か ︑ と い う 問 い に 対 し て 回 答 す る こ と も が 試 み ら れ て い た︒ ま た︑の法形式主義予測が出せるか︑という問いを通じて法的判断に関する二つのモデル― 法によってそれが決定されるという意味でらの研究は︑
基づいて予測研究を行っている者のアプローチを見るとわかりやすい︒例えば︑上で紹介した Aletras
判決の﹁予測﹂を一つの目標としていたが︑同時にそこでは︑どのような事情を用いて﹁予測﹂を行うと精度の高い

他方で︑記述モデルと考えた場合には︑より広い応用の可能性が生じる︒これを見るためには︑学習アプローチにためにシステムを用いるというポジティブな共同作業も考えられるだろう︒

33

主義的なアプローチとして︑受け止める余地があるのではないだろうか︒

35

180

釈した場合にはこのような強い含意を持つことはない︒当然ながら記述モデルとして解釈された場合のそれぞれのシ
第124号（2020. 3）

ステムは︑当該システムから導出された結論が正しいものであることを含意していないから︑その結論が当然には正

法学政治学論究

法的判断への人工知能の応用と、法学にとってのその意義

五その他の応用

最後に︑これらの研究に加えて法的判断以外を対象とした︑法律分野への応用について簡単に触れておこう︒法的判断への応用は︑第二次ブーム期より法律分野への応用における中心的な研究テーマであったが︑必ずしもそれだけが全てではない︒以下︑三種類ほどの応用例を確認することでここまでの議論を相対化したい︒

第一に︑立法や法制執務を対象とした応用研究が存在する︒例えば名古屋大学の外山勝彦らは︑自然言語処理技術
37

日本の判例を対象として︑その議論構造を抽出し︑それに基づいて簡潔な要約を自動生成するシステムを構築するこ

第二に︑判例その他の法律文章からの情報抽出を目的とした応用が存在する︒例えば東京工業大学の山田博章らは︑を応用して︑法令の翻訳支援システムや要約文の自動生成システムなどを開発することを試みている︒

36を用い︑自然文検索や関連する判例の自動検索と通知などの機能を持つシステ
IBM Watson

41

社が提供する Contract Analyzer
や GVA-Techの提供する AI-CONなどが挙
ム ROSがS ︑後者の例としては eBrevia
げられる︒これらの応用例からは︑実務における需要があるのは︑本稿が取り上げたような法的判断のような大掛か

40する︒前者の例としては

第三に︑実務的な応用例としては︑例えば法情報の調査支援システムや契約審査を自動化するシステムなどが存在とを試みている︒

38

りなシステムよりも︑より簡便に利用できるシステムだということが読み取れよう︒

181

39

六

おわりに

冒頭で述べたように︑本稿の目標は多岐にわたる法的判断に対する人工知能の応用研究を︑簡潔に整理することで︑裁判に対する人工知能の応用などの論点を検討するための基本的な視座を構築することにあった︒もっとも︑上で述べたように︑法的判断への応用は法律分野に対する人工知能の応用の一部にすぎず︑また本稿では触れることができなかったアプローチなども登場しつつある︒

第四節で検討したように︑法的判断への応用は︑裁判への応用に限らず多様な問題を含む問題領域である︒本稿では整理を最優先の課題としたため︑これらの分析についてはあくまでも基本的な方向性を示すにとどまっており︑十1分な検討とは言えない︒これらの問題に対するより詳細な検討は︑今後の課題である︒︵﹃ＡＩの支配﹄﹂法学教室四四三号六一頁以下︵二〇一七︶六三頁︒︶ 尾崎一郎﹁ＡＩの奢り﹂法時一一二〇号一頁以下︵二〇一八︶一頁︒

︵
2

vs

︵ ︶
︵

年情報通信白書﹄︵ぎょうせい︑二〇一六︶二三五頁︒︶ . AI and Law: A fruitful synergy.
Rissland, E., Ashley, K. and Loui, ︵R. 2003

pp. 9‑10.
︶ 例えば︑総務省﹃平成

︵

6

5

︵ 1‑︶
, 150
2 , pp. 1‑15,︶ もっとも︑純粋な︵あるいはシンプルな︶演繹的推論ではなく︑非単調推論を含む多様な推論を必要とする︒このような頁︒︶ 新田克己﹁法情報学と人工知能︵特集・法情報学最前線︶﹂人工知能学会誌二三巻四号四九九頁以下︵二〇〇八︶四九九

︵

28

頁︒

︶ 柳瀬昇﹁ＡＩと裁判﹂山本龍彦︵編︶﹃ＡＩと憲法﹄三五四頁以下︵日本評論社︑二〇一八︶三五七頁・三七八︑三八〇︶ 駒村圭吾﹁﹃法の支配﹄

︵
3
4

7

第124号（2020. 3）
法学政治学論究

182

法的判断への人工知能の応用と、法学にとってのその意義︵― ︿原則／例外﹀図式の形式的な分析﹂法学政治学

問題については︑例えば西村友海﹁法的推論における﹁例外﹂の役割
論究一一七号二四三頁以下︵二〇一八︶参照︒︶ . The British Nationality Act as a logic
Sergot, M., Sadri, F., Kowalski, R., Kriwaczek, F., Hammond, P. and Cory, ︵H. 1986︶︵︶

PROLEG論理プログラミング言

︵
act.
,2︶
1 , pp. 40‑52.
︶ . Law and logic: A review from an argumentation perspective.
Prakken, H. and Sartor, ︵G. 2015

program.
,︵29 ︶5 , pp. 370‑386.
︶ 一階述語論理の部分論理であり︑自動定理証明等に適した良い性質を持った論理である︒︵

pp. 214‑245, p. 216.
︶ 西貝吉晃︑浅井健人︑久保田理広︑古川昂宗︑佐藤健︑白川佳︑高野千明︑中村恵﹁九︶︒︶ . Using background knowledge in case-based legal reasoning: A computational model and an intelligent
Aleven, ︵V. 2003. MIT Press.

語を利用した要件事実論のプログラミング﹂情報ネットワーク・ローレビュー一〇巻五四頁以下︵二〇一一︶︒
Prolog︶ 佐 藤 健・ 西 貝 吉 晃﹁ 刑 事 訴 訟 版 の PROLEGの 開 発 ﹂ 二 〇 一 九 年 度 人 工 知 能 学 会 全 国 大 会︵ 第 三 三 回 ︶ 論 文 集︵ 二 〇 一︶ Ashley, ︵︶ .
K. 1990︶ 新田・前掲注︵ ︶︑五〇一頁︒︶

17︶ 新田克己・長谷川修・秋葉友良・神嶌敏弘・栗田多喜夫・速水悟・伊藤克亘・石塚満・土肥浩・奥村学﹁論争支援マルチ

〇四頁︒

︶︑六

︵
︶
‑
‑
learning environment.
, 150
1
2
,
pp.
183
237.
︶ 新田克己﹁法的推論システムＨＥＬＩＣ ―Ⅱ︵特集・事例ベース推論︶﹂人工知能学会誌七巻四号四七頁以下︵一九九二︶
︒

︵

18 17

︶ この﹁抽象的な概念﹂として新田は﹁公共の福祉﹂や﹁基本的人権﹂などを挙げている︒参照︑新田・前掲注︵︵
19に基づく推論も類推推論だという指摘をするものとして︑例えば松浦好治﹁法的推論― 模範例による法思考﹂長尾龍一・

モーダル実験システム MrBengo﹂電子情報通信学会論文誌 D―・―
Ⅱ― ・八号二〇八一頁以下︵一九九七︶︒
2Ｊ Ｄ︶ 例えば亀本洋﹁法解釈の理論﹂大橋智之輔ほか﹃法哲学綱要﹄︵青林書院︑一九九〇︶二二四―二二八頁︒なお︑制定法
80

︵

6

︵

︵

10 9

︵

, 227,︶ . Formalisation of the British nationality
Sergot, M., Cory, T., Hammond, P., Kowalski, R., Kriwaczek, F. and Sadri,︵F. 1986

︵

11

︶

︵

12

︵

13

︵

183

8
16 15 1420

第一巻﹄一六七頁︵東京大学出版会︑一九八三︶など︒

戸常寿︵編︶﹃ロボット・ＡＩと法﹄二三三頁︵有斐閣︑二〇一八︶・二三三―二三四頁︒

1, 2:e93; DOI 10.7717/peerj-cs.93.
個のサブデータセットへと分け︑まずをテスト︶ . Predicting judicial decisions of the European
Aletras, N., Tsarapatsanis, D., Preotiuc-Pietro, D. and Lampos, ︵V. 2016
Court of Human Rights: a Natural Language Processing perspective.
分割交差検証法とは︑データセット全体を⁝, , という
1,
2⁝, , を訓練データとした検証を︑次にをテストデータとし︑⁝, とした検証を︑⁝⁝という
2
2
1,
3,
ようにそれぞれのデータを検証データとし︑残りのデータを訓練データとすることで行われる検証を順次繰り返すことにデータとし︑

よって︑データセット全体にわたる汎化性能を検査するような機械学習アルゴリズムの性能検査手法のことをいう︒層化︵ stratified︶とは︑この際に︑サブデータセット間でのデータ分布に差がないように調整することを意味している︒参照︑
寺田ほか・前掲注︵ ︶︑二五二―二五三頁︒要するに︑本研究では素材となるデータセット全体を用いて︑ＳＶＭによるらが用いたデータセット︵数量としてはMedvedeva, Online-First, p. 6.

らのものと同等またはそれよりも多いとさ
Aletrasれる︶を用いても Aletras
らが主張するほどの精度は出せなかったと指摘する︒ See, Medvedeva, M., Vols, M. and Wieling,︵ 2019︶ . Using machine learning to predict decisions of the European Court of Human Rights.
M.

上で︑少なくとも

は︑ Aletras
らの研究がどの事件をデー
Medvedeva
タセットに用いたか︑その具体的な事件番号が公開されていないために同一の条件での検証ができなかったと留保を付したに欧州人権裁判所を対象とした機械学習による判決予測の研究を試みた︶ もっとも︑この結果に対しては後続する類似した研究において再現性がないと指摘されており︑注意が必要である︒同様

判決の﹁予測﹂がどの程度実効的になしうるかが検証されたわけである︒

24

︵
︵

︶

︵

26
︶

︵

27

184

田中成明︵編︶﹃現代法哲学︶ 佐藤健・新田克己・ Kevin D. Ashley﹁人工知能の法律分野への応用について﹂法と社会研究四号一七七頁以下︵二〇一九︶一八〇頁︒︵︶︑五〇頁︒

22︵ ︶ 寺田学・辻真吾・鈴木たかのり・福島真太郎﹃ Python
によるあたらしいデータ分析の教科書﹄︵翔泳社︑二〇一九︶九頁︒︶ なお︑法的判断がこのように理解できるかもしれないと指摘するものとして︑笹倉宏紀﹁ＡＩと刑事裁判﹂弥永真生・宍︶ 小高・前掲注︵︶ 小高知宏﹃基礎から学ぶ人工知能の教科書﹄︵オーム社︑二〇一九︶六五頁︒

︵

21

︵

25 24 23 2228第124号（2020. 3）
法学政治学論究

法的判断への人工知能の応用と、法学にとってのその意義

︵

︵

︵

︶
条文により用いられた判例の数は異なっているが︑これは単純に利用することが出来たデータの量にnote 26, p. 8.
よるものである︒研究全体で用いられたデータの合計で見てみても︑データセットの総数はたかだか六〇〇件弱であり︑さ

︵

31

30

29

︶ . Neural Legal Judgment Prediction in English.
Chalkidis, I., Androutsopoulos, I. and Aletras, ︵N. 2019

ら は 指 摘 し て い る︒
AletrasSee, Aletras et al.

note 26,

らの研究に対しては少なくとも同量では再現が不可
Aletras︶︑その点でも注意深い検討が必要な問題でもある︒
28︶︑二三七―二四五頁は証拠取調の各過程に即して人工知能の応用可能性を論じるが︑上記のよ25のがある︒例えば︑片山卓也・島津明・東条敏・二木厚吉・落水浩一郎﹁電子社会と法令工学︵特集・法情報学最前線︶﹂︶ 法学の場面ではないが︑法令の作成に際してこのような﹁検算﹂を行うことで法令の品質を向上させることを提案するもうに定式化した場合︑それらの個別の場面に即して論じる必要はなくなるだろう︒︶ 例えば笹倉・前掲注︵

能であったという報告がなされており︵参照︑注

いささか論理の飛躍があるように思われる︒また︑先述の通り

p. ︶4.など数多くの重要な相違点が指摘できる︒判例がより多く公開されることが研究の手助けになるという点については同意するものの︑これらの点を十分に精査することなく︑判例の公開数が十分ではないことが研究不在の原因だとするのは︑常 に よ く 構 造 化 さ れ て お り︑ そ れ が 彼 ら の 研 究 を 助 け た とではなく︑裁判所による選択を経ている︶︑③判決文が適切に構造化されていない点︵例えば欧州人権裁判所の判決文は非すれば︑多くの場合データを適切に加工する必要がある︶︑②データに偏りがある点︵裁判所の公開している判例は無作為いる点︵例えば欧州人権裁判所の判例はＨＴＭＬで公開されているが︑ＰＤＦで公開されたデータを機械学習に用いようとである︒もちろん例えば︑日本語の言語的な特性上 Aletras
らと同等の数では成果を出すことができない︑等の事情がある可能性は否定できないものの︑その他にも例えば︑①データがテキストデータでは公開されておらず︑ＰＤＦで公開されて

一九︶・五二頁は単純に判例の公開数を原因として挙げるが︑すでに触れたように Aletrasの研究が取り扱っている判例の数はさほど大きなものではなく︑裁判所の公開している判例データベースから得られる判例だけでも満足できるような数字, pp. 4317‑4323.
︶ この点について︑町村泰貴﹁民事裁判におけるＡＩの活用︵特集 民事司法のＩＴ化︶﹂法律時報九一巻六号四八頁︵二〇︶は疑問が投げかけられており︑注意が必要な数字である︒

ほど大きいデータセットを扱った研究ではないことがわかる︒もっとも︑前の注で指摘したとおり︑このスコアの再現性に︵

32

人工知能学会誌二三巻四号五二九頁︵二〇〇八︶五三二―五三三頁︒

185

33

第124号（2020. 3）
法学政治学論究︵︶ See, Aletras
もっとも︑駒村が指摘するように Aletrasらによる両モデルおよび
note 26, pp. 11‑12.
容はあまりに単純化されており︑十分に説得的な議論ではない︒参照︑駒村・前掲注︵ ︶︑六四頁︒
2

︵

︵

︵

︵

︵

40 39

38

37

36 35

︶

︵最終閲覧
, https://ebrevia.com/ebrevia-contract-manager,︵
27 ︶2 , pp. 141‑170.
二〇一九年一一月一五日︶ .

の内Discussion

二〇一九年

二〇一九年一一月一五︶ . Building a corpus of legal argumentation in Japanese judgement docuYamada, H., Teufel, S. and Tokunaga, ︵T. 2019
ments: towards structure-based summarisation.
—︵最終閲覧
ROSS Intelligence, https://rossintelligence.com/

eBrevia,ともうみ︶慶應義塾大学大学院法学研究科後期博士課程

友海︵にしむら

中央大学大学院法学研究科博士課程前期課程

日本学術振興会特別研究員︵ＤＣ２︶
日本法哲学会︑法文化学会

分析﹁法的推論における﹁例外﹂の役割― ﹁原則／例外﹂図式の形式的な― ﹂﹃法学政治学論究﹄第一一七号︵二〇一八年︶

法哲学

最終学歴

主要著作

専攻領域

所属学会

所属・現職

西村

日︶ .
︵アイコン︶ＡＩによる契約書チェック支援サービス︑ https://ai-con.lawyer/︵最終閲覧
GVA Tech, AI-CON
一一月一五日︶︒︶︶︶

知能学会全国大会論文集︵二〇一九︶︒︶ 小川泰弘・佐藤充晃・駒水孝裕・外山勝彦﹁法律の要約のためのランダムフォレストを用いた重要文抽出﹂第三三回人工︵二〇〇八︶︒︵

See, Medvedeva
note 28, pp. 25‑27.
︶ 外山勝彦﹁自然言語処理の応用に基づく法令外国語支援︵特集・法情報学最前線︶﹂人工知能学会誌二三巻四号五二一頁

︵ ︶

34
41

186