AI 技術を用いたオンライン調停(ODR)の基本機能の試作と評価
代表研究者
共同研究者
共同研究者

佐藤
新田
渡邊

健
克己
真由

国立情報学研究所情報学プリンシプル研究系教授
国立情報学研究所情報学プリンシプル研究系特任教授
立教大学法学部特任准教授

1 はじめに
紛争解決の手段として，近年はオンライン調停（ODR）が着目されている。オンライン上の議論を効率的に進めるためには，議論支援ツールの利用が有効であるとされる．議論支援のツールには，(1)問題点の整理，(2)議論分析と視覚化，(3)代替案の提示，(4)代替案比較と意思決定，などの異なる目的があり，それぞれの目的に応じたさまざまなツールが開発されてきた．この中の「(2)議論分析と視覚化」においては，ダイアグ
ラムやチャートを用いて意見の間の論理的関係を視覚化し，利用する多くの研究がなされてきている．例えば，Toulmin のダイアグラム[1] や Wigmore のチャート[2] は，議論や論争の論理構造を図示し，結論の論
理的正当性を検証することが可能である．議論分析フレームワーク SPURI では議論の詳細な論理構造をグラフ化し分析する手法を示している[3]．また LARGO [4]はダイアグラムを利用して法学部の議論のスキル評価を行い，ARGUNAUT [5]はダイアグラムの局所的パターンから議論の状況を分類して教師に情報提供を行う，というように教育分野での支援ツールも開発されている．我々もダイアグラムを利用したオンライン議論シ
ステムやそれを支援する機械学習の手法を開発してきており，法科大学院の演習や交渉コンペティションの参加者による評価を受けてきた [6,7,8]．
しかし，ダイアグラムや AI 技法を利用したこれらのシステムの提案にもかかわらず，システムが必ずしも十分に普及していない．それは，ユーザに支援機能のメリットが理解されていないこと，システムのユーザ
インタフェースが複雑で使い勝手が良くないこと，課題が難しい議論ではダイアグラムが大きくなって視認性が損なわれることなどが原因である．
そこで，我々はシンプルで使い勝手の良いユーザインタフェースを持ち，ダイアグラムが大きくなったとき、ダイアグラムを要約する機能を持つ議論支援ツールを開発することを目的とする．このツールは数理議論学で研究されている議論フレームワーク(AF: Argumentation Framework) [9]や双極性議論フレームワーク(BAF: Bipolar Argumentation Framework) [10,11,12]の理論に基づき，議論のダイアグラムからどの論証が成立するかを決定する方法（意味論）が定義されている．
第 2 章では支援ツールの関連理論，第 3 章では支援ツールの機能，第 4 章では実際の議論データにおけるツールの実行例について述べる．さらに第 5 章と第６章ではこの議論支援ツールの補助をするための研究成果を述べる．第５章では上記(1)問題点整理の支援機能として、民事裁判における争点整理ツールを述べる。
第６章では上記(4)代替案比較と意思決定を支援する機能として、労働判例のデータベースからの判決傾向の分析結果を述べる．

2 関連の理論
2-1 議論フレームワーク(AF)、双極性議論フレームワーク(BAF)、信頼性基準議論フレームワーク(RAF)
議論の論理構造を表現し、議論全体から結論を計算する理論である AF，BAF，RAF について図 1 を用いて簡単に説明する．AF とは，論証集合と論証間の攻撃関係の 2 つ組によって定義されるグラフ構造である．
図 1(a)
は 2 つの論証{a,b}と 2 つの攻撃関係{(a,b), (b,a)}で構成される AF である.
この AF において，{a},{b}はいずれも「外部の論証から攻撃されたら，それの論証をいずれかの要素が攻撃している」性質と「”自分が攻撃している論証”によって攻撃されている論証をすべて含む」性質を持つ．
これらの性質を持った{a},{b}はおのおの「完全拡大」であるという．
図 1(b)は 3 つの論証{a,b,c}と 3 つの攻撃関係{(a,b),(b,a),(c,a)}から構成される AF である．
この AF において，{b,c}は「要素が他から攻撃されたらいずれかの要素が攻撃し返している」性質を持つ
が，a は c から一方的に攻撃されており，攻撃し返していない．このようなとき，{b,c}は完全拡大であるが，

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{a}は完全拡大ではない．論証集合が完全拡大になっているときは，その論証集合の要素は議論において負けていないことを表す．完全拡大となる論証集合の中で極小のものを「基礎拡大」とよび，極大のものを「選好拡大」とよぶ．基礎拡大となる論証集合が空集合でない場合，その論証集合は議論の唯一の結論である．
完全拡大であり，基礎拡大でない論証集合はその議論の結論となる可能性があるが唯一の結論でない．
BAF は，AF を拡張し、論証集合と論証間の攻撃関係に加えて，論証間の支持関係によって定義されるグラフ構造である．図１(c),(d)のように支持関係のリンクを持つ BAF は， d から b，e から a には, 間接的な攻撃があるため, その扱いの相違から BAF の意味論には複数の提案がある．本研究では， BAF を AF 形式のダ
イアグラム, meta-AF に変換し, この meta-AF に AF 意味論を適用する方法を採用する[12]。Meta-AF とは, 元の BAF において, 枝分かれのない支持関係で結ばれたノードの連鎖のことを Elementary Coalition(EC)という．BAF のすべての論証は，BAF から検出されたいずれかの EC に対応づけることが可能である．また，BAF
において攻撃関係にある 2 つの論証 x,y があった場合，x を含む EC と y を含む EC の間には EC 間の攻撃関係があるものと考える．このやり方で BAF の論証を全て EC に置き換えると，BAF(＝（論証集合, 支持関係の集合, 攻撃関係の集合)）は meta-AF（＝（EC の集合，EC 間の攻撃関係の集合））に変換することができる．

図1

AF, BAF, RAF の例

RAF とは，
AF を拡張し、AF 中の各論証の信頼度情報(sk,cr,def)を持たせたグラフ構造である(図 1(e),(f))。
論証 c のような信頼度が def の論証は, 意味論を考えるときにはその存在を無視することができるとみなせ
るが，論証 b のような信頼度 cr の論証は，それが成立する場合と成立しない場合を分けて意味論を考えなければならない．信頼度が sk の論証 a にとって，信頼度が cr の論証 b からの攻撃は次の 2 通りの解釈がある：
1. 信頼度 cr という確かな信頼度を持った論証による有効な攻撃,
2. 信頼度 cr という不確かな信頼度を持った論証による無効な攻撃．
このような解釈で論証を評価する基準，意味論を「楽観的 RAF 意味論」とよぶ．また，信頼度が cr の論証からの攻撃を有効とみなし，信頼度が cr の論証は不成立と見なす意味論を「悲観的 RAF 意味論」とよぶ．
2-2 メタ AF の構築
前節で述べたように BAF から EC を検出し, 各 EC を１ノードと考えることで BAF は AF に変換される．このように変換した AF をメタ AF(meta-AF)と呼ぶ。EC は単一の論証, または, 支持関係で結合された論証の集合である。EC を１つのノードに変換することは, 支持関係で連結された複数の論証を１つの論証に対応させることと解釈すると, BAF を meta-AF に変換することは要約の一種と考えることが出来る。
このように, まず BAF を meta-AF に変換した後, この meta-AF に対して第二段の要約（次節で紹介する AFの要約）を行う。

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2-3 AF の要約□
AF 要約をすることとは，AF のある特徴を持った部分グラフ,である房構造を縮退して RAF を作成することである．
(1) 房構造
房構造とは，2 つ以上の論証のノードが含まれ，任意の 2 つの論証間は攻撃関係(攻撃関係の向きは問わない)を介して直接，あるいは間接的に到達可能であり，かつ，局所構造内の任意の根ノード以外の論証は根ノードを介さずに局所構造の外部の論証に到達不可能な構造である．
房構造は議論の中の従となる争点（サブ争点）に関する議論の論理構造に対応するものである(4 章で詳説す
る)．
図 2 の AF を用いて房構造の例を示すと，この AF 全体(実践枠)が房構造となっており，内部に点線枠で囲まれた房構造を持っている．点線枠で囲まれた左側に注目すると，これは，根ノードを b とする房構造，({b,c,d},((c,b),(b,d)))である(右側は根ノードが e の({e,f,g,h},((e,f),(e,g),(f,e),(f,h))))．この房構造に含まれる任意の 2 ノードは，房構造の攻撃関係のリンク(向きは問わない)を辿って房構造の要素のみを通過して到達可能である．例えば，d,c 間は，d から b，b から c と移動することで到達可能である．さらに，根ノード b 以外のノード c,d は房構造の外部のノードと攻撃関係を持たない．

図2

房構造の例

(2) 房構造の縮退
AF の要約は，その中に存在する房構造を検出し，その房構造を 1 つのノード（根ノードとよぶ）に信頼度のラベルを付与したものに置き換える（縮退する）ことである．これは，房構造は議論におけるサブの論点に関する局所的な議論であり，根ノードをその議論の結論に関わる論証と仮定した上で，根ノードと，根ノードの論証が局所的な議論の中でどの程度支持されるかを示す信頼度のラベルで，局所的な議論の結論を表現するという発想に由来する．
ｎ具体的には，信頼度ラベル付き房構造の根ノードを残して，その他の房構造のノードとリンクを削除する（縮約とよぶ）．信頼度のラベルは，房構造を縮退する際に，その房構造内の AF 意味の計算を行い，その根ノードが基礎拡大に属するときは信頼度を sk とし，根ノードが基礎拡大には属さないが，いずれかの完全拡大に属するときは信頼度を cr とし，根ノードがどの完全拡大にも属しないときには信頼度を def としている．
この縮退によって，得られた構造に加えて，縮退された房構造に含まれなかったすべてのノードに信頼度 skを付与することによって，AF 要約が完了し， RAF が得られる．
ｎ図 2 の点線枠で囲まれた 2 つの房構造をそれらの根ノード b,e に縮退して得られた RAF を図 3 に示す．bはそれを根ノードとする房構造において，どの完全拡大にも属さない．また，e はそれを根ノードとする房構造において，規則台には属さないものの，完全拡大の 1 つ，{e,h}に属している．ゆえに，b には def，eには cr の信頼度のラベルが付与され，a は縮退対象の房構造には含まれないので，
sk のラベルが付与される．

図3

AF 要約の例

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2.4 AF と要約結果の RAF の意味論の保存
AF は，房構造を検出して縮退することで RAF に変換されることを示した．この結果，議論グラフのノードが削減され，議論の視認性が向上したが，一方でグラフの形状が変化したことにより，議論の結論がどのように変化するかを考察する．
RAF の意味論は信頼度の扱いにより，楽観意味論と悲観意味論があることは 2.2 節で述べたが，AF 意味論と，そこから要約された RAF 意味論の間には以下の 2 つの定理が成り立つ．
[定理 1] AF 中のある論証集合を S とし，「S∩要約結果の RAF の論証集合」なる論証集合を S’とするとき，
S が AF 意味論で完全拡大ならば，S’は RAF 意味論で楽観完全拡大である．
[定理 2] AF 中のある論証集合を S とし，「S∩要約結果の RAF の論証集合」なる論証集合を S’とするとき，
S が AF 意味論で基礎拡大ならば，S’は RAF 意味論で悲観基礎拡大である．
定理 1 により，AF において論証集合 S が論破されていないならば，AF を要約しても楽観意味論では S’は論破されていない関係が保存されることを示している．定理 2 により，AF グラフの論証集合 S が唯一の結論なら，AF を要約しても S’は悲観意味論での唯一の結論であることが保存されることを示している．
図 2 の AF 意味論において，基礎拡大が{c,d}, 完全拡大が{a, c, d, f, g},{c,d,e},{c,d}．図 3 の RAF
楽観意味論において完全拡大は{a},{e}となり, RAF 悲観意味論において基礎拡大は{}.
このことを用いて, 定理 1 を確認すると，S’={a}となり，これは RAF 意味論で楽観完全拡大となっている(S’={e}も楽観完全拡大になる).
また，定理 2 を確認すると，S’={}となり，これは RAF 意味論で悲観基礎拡大である．

3 オンライン議論支援ツール
3-1 支援ツールの概要
オンライン議論支援ツールは，各ユーザの PC を介して議論サーバに接続して，チャット形式で議論を行う
クライアント・サーバーアプリケーションである．議論支援ツールは，この 3 種類のダイアグラムを用いた
2 つの機能（基本機能，要約機能）で議論をサポートする．図 4 は基本機能と要約機能の関係を示している．

図4

支援ツールの基本機能と要約機能

3.2 節では，基本機能として，議論のプロトコルに従ってユーザがチャット形式で議論を行い，BAF を自動表示して論理構造をユーザ全員に表示することを説明する．
3.3 節で説明する要約機能では，要約の第 1 段階として BAF から EC を検出して meta- AF のダイアグラムに変換してユーザー全員に表示する．さらに，要約の第 2 段階として, 個別のユーザーが meta-AF に AF 要約を行い，(元の meta-AF の)結論を保存する RAF のダイアグラム変換する．この RAF は要約レベルを入力したユーザーに対してのみ表示される．
3-2 議論支援ツールの基本機能□議論支援ツールの基本機能は，議論の各参加者がチャットインタフェースから，議論プロトコルに従って議論を行う．議論参加者は，発言をする際に発言テキストと発話行為を入力し，その情報から BAF が自動表示される．
(1) 発言入力

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ユーザーは，チャットインターフェースにおいて，発言者欄に自分の名前，発話行為欄に発言の意図，発言
内容欄に意見の内容を入力する．発話行為欄はセレクトメニューになっており，“主張”，“攻撃”, “支持”, “論証を認める”,“質問”,”回答” の 6 種類の中からいずれか一つを選んで発話行為欄に入力を行う．入力が完了したら，“送信ボタン”をクリックすることによって，チャットインターフェースに入力情報が反映され，議論参加者全員に発言内容が共有される．図 5 はコロナウイルス対策としてのロックダウンを行うべきかについての議論を太郎と次郎で行っている途中のチャットインターフェイスである．

図 5

チャットインターフェースにおける入力例(2) 議論プロトコル
議論の各参加者が効率よく議論をすすめるため，議論支援ツールは，議論プロトコルに従って相手の発言に対してどのような発話行為を伴う発言で反応すべきか推奨する．この推奨と基準となる規則が議論プロトコ
ルで，各発話行為の使用条件を定めるものである．
1. 主張
いつでも使用可能で，使用条件は無い．
2. 攻撃，支持主張，攻撃，支持，のいずれかの発話行為を伴う発言が少なくとも１つ既に存在している．対象を指定することで攻撃，支持関係が確定する．
3. 攻撃関係の追加
主張，攻撃，支持，のいずれかの発話行為を伴う発言が少なくとも 2 つ既に存在している．対象となる 2
つ組を指定することで追加する攻撃関係が確定する．
4. 論証を認める,質問
主張，攻撃，支持，回答のいずれかの発話行為を伴う発言が少なくとも 1 つ既に存在しており，それを対
象とする．
5. 回答
質問の発話行為を伴う発言が既に存在している．
(3) BAF の表示
チャットインターフェースにおいて，発話行為が“主張”，“攻撃”, “支持”, “攻撃関係の追加”の 4 種のいず5
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れかである入力は, ダイアグラム表示インターフェースによって BAF として自動表示される．図 6 は，図 5の入力情報を BAF として表示したものを示している．チャットインターフェースにおいて指定された発言間の攻撃関係と支持関係が反映された構造を持った BAF となっている．なお，この BAF のノードでは，発言内
容の冒頭 10 文字が内部に表示される．
□□□□□□□□□□
3-3 議論支援ツールの要約機能
チャットインターフェースを介した議論が進行していくにつれて，指定された発言間の攻撃関係と支持関係が反映された BAF は大きく，複雑化していく(図 6)．この状態では，議論全体の論理構造を視覚的に把握するのは困難である．そこで 2 段階の操作で議論のダイアグラムを要約する.
(1) BAF から meta-AF への変換
第 1 段階は EC の概念を用いて BAF の中から支持関係で結合された論証の連鎖を 1 つの EC に置き換えることで，BAF から meta-AF に変換して，ダイアグラム表示インターフェースに表示する．EC は議論で発言された意見に対して，一つの結論を求める論理的推移の過程を整理して表示することに貢献している．このような meta-AF の表示は議論が進んでいくと同時に，BAF とともにダイアグラム表示インターフェースに自動表示される．図 6 の BAF から EC を検出して meta-AF を構築すると，図 7 のような結果が得られる．ここでは，
EC が四角枠のノードで表現されており，内部に BAF の論証を表す楕円枠のノードが存在している．主張の発話行為を伴う発言(“発言 1.ロックダウンをコロナ”)を含む EC は議論の主題にかかわる“主要の EC”として，青枠で表現されている．EC 間の攻撃関係は，BAF のノード間の攻撃関係をそのまま残して表示する形で示し
ている．

図6

入力した発言から自動的に構築される BAF

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図7

BAF を変換した meta-AF(2) 房構造の検出と RAF への変換
(1)で述べた EC 検出による meta-AF への変換は，BAF の支持関係に着目して，議論当事者の意見のうち，論理的な支持関係で結びついた一連のものを一つの EC に集約している．しかし，これは意見間の攻撃関係については着目していない．
そこで，第 2 段階では,第 1 段階で得られた，AF の形式になって，EC の集合と，EC 間の攻撃関係から構成される meta-AF に対して，AF 要約を行う．AF 要約するために，各議論参加者は個別に AF 要約インターフェー
スにアクセスして，要約レベルの数値を選択する(図 8)．要約レベルとは，AF 要約で縮退される房構造の大きさ(房構造に含まれるノードや攻撃関係の数の多さ)の度合いを意味しており，より大きな数値を選択すれ
ば，より大きな房構造が縮退され，要約結果として得られる RAF がより小さくなる．

図8

AF 要約インターフェース

この AF 要約インターフェースで，要約レベルを選択して，“送信ボタン”をクリックすることで，AF 要約の計算が開始され，計算が終了すると計算が終了したことを伝えるメッセージが表示される．このとき，“要約結果を出力”ボタンをクリックすることで，別タブで RAF 表示インターフェイスが表示され，要約結果の RAFが表示される．図 9 は，図 8 の画面において要約レベル 3 を選択した結果得られた，RAF 表示インターフェ

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イスに，説明のための EC の ID を追加したものである．ここでは，EC の信頼度に応じた色で内部の論証ノードが色付けされている．信頼度が sk の EC 内の論証ノードは水色，cr の EC 内では黄緑色，def の EC 内では赤色になっている．また，要約によって，削減された EC は点線枠で囲まれていて，内部の論証ノードは黒色になっている．この図 9 の要約結果は，2 つの房構造を縮退した結果得られた：EC4,5 を含む房構造 1 とEC6,7,8,9,10 を含む房構造 2 である．これらの発言内容に注目してみると，房構造 1 は財源が足りかどうかの対立を表す議論の一部であり，房構造 2 は補償の基準決定が困難であるかの対立を表す議論の一部となっている．図 9 の RAF は，この 2 つの議論の部分を EC4 が(確実ではないものの)信頼できる，EC6 が信頼できないという情報に圧縮して，EC1,2,3,4,6 とそれらの間の攻撃関係と信頼度ラベルによって図 7 の meta-AF
を要約している．

sk

EC10

cr
def

EC7

EC9

EC8

EC5

EC6

EC3

EC2

EC1

図9

要約結果の RAF

ここまでで，図 6 の BAF の議論ダイアグラムが, EC 検出による meta-AF 化，AF 要約による RAF 化の 2 段階の操作を経て要約されたことになる．

4．支援ツールの実行例
本インタフェースを用いて「コロナウィルス感染下での東京オリンピック開催の賛否」について法学部学
生 2 名による議論の例を示す。双方の発言は 38 におよび、そこから抽出した BAF は図 10 に示すように非常に幅の広いグラフになり、グラフ表示したとしても議論の全体像を把握するのは容易ではない（図において、
attack のリンクは赤いマーク、support のリンクは青いマークがついている）。

図 10

交渉コンペの議論の BAF と meta-AF

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図 10 の BAF を要約すると図 11 のようになる。このグラフでは、開催賛成に対して 3 つの反論（Web で出場
選手への批判が多い、開催すると感染が一層拡大する、いろいろなイベント会場が利用できる）があるがこれらの争点はいずれも論破されていること、開催反対に対しては 7 つの反論（ボランティアへの感染対策は十分である、選手には PCR 検査を義務付けている、多くのイベントが開催されている、日本の国際的信用が失われる、成功すれば国際的にアピールできる、高齢者へのワクチン接種が進んでいる、感情的なな反対が多い）などがある。このうち最初の 3 つの反論は、後論の末、論破されているが、他の反論は開催反対に対する有効な反論となっている。

図 12

BAF の要約

5. PROLEG に基づく争点整理支援ツール
PROLEG（PROLOG based LEGal reasoning system）とは法令の記述、検証、検証結果のダイアグラム表示等の機能を持つ法的推論システムである[15]。PROLEG プログラムは
H <= B1,B2,..,Bn（H,B1,B2,..,Bn はアトム）の形式の一般ルール（たとえば、H をヘッドといい、B1,B2,..Bn をボディという）とexception(H,E)（H, E はアトム）の形式の例外ルールからなるルールベースと、
fact(P)（P はアトム）の形式のファクト述語からなるファクトベースからなる。上記の一般ルールと例外ルールは「もし B1,B2,.Bnが成り立ち、E が成り立たないならば H が成り立つ」という意味である。
PROLEG を用いて民事裁判における争点整理を行うことができる．争点整理とは、当事者間で争っている事
実は何であり、その事実を立証するためにどのような証拠調べを行うかを決める手続きである。民事訴訟においては事実の主張は当事者が行わなければならないため、争点整理において正しい法的主張をしないと裁判所が取り上げず、その結果として敗訴することになる。
PROLEG では既に契約法に関する民法および最高裁判例の要件・効果ルールを 2500 程度実装しており、契約における主要事実を入力すると自動的に判決を推論することができる。これを逆方向に推論することによって、所望する判決結果を入力するとどのような主要事実が必要かを求めることができる。これを利用し、対話型 PROLEG システム(int-PROLEG)による争点整理支援ツールを開発した[16]．その概要を以下に示す．
(1)PROLEG リテラルのレベル
一般ルールのヘッドに出現するアトムの中で、他の一般ルールのボディに出現せず、例外ルールの例外部に出現しないものを 0 レベルの結論という。0 レベルの結論から始めてトップダウンに一般ルール飲みを適用し、最終的にファクト述語に至って証明が終わるとき、これらのファクト述語を 0 レベルのファクトという。i レベルのアトムと i レベルのファクトが既に定義されているとき、i レベルのアトムの例外ルールのア
トムを(i+1)レベルの例外ルールという。この(i+1)レベルの例外ルールのアトムに対して一般ルールをトッ
プダウンに適用してファクト述語で証明が終了したとき、このファクト述語は(i+1)レベルのファクト述語である。
(2)int-PROLEG による対話プロセス
まずシステムは 0 レベルの結論を１つ選び、その証明木を作成する。もし原告がその 0 レベルファクトを選択するならば、そのファクトを具体化してファクトベースに格納する。原告がその 0 レベルファクトを選択しないなら、そのファクトにいたるパスを消去する。すべてのファクトが具体化されたらその証明木を表示する。

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t レベルまでの証明が終わったとき、(t+1)レベルの例外ファクトに対して証明木を作成し、(t+1)レベルのファクトに達する。(t+1)が偶数ならば、システムは被告にその(t+1)ファクトを採用するかを尋ね、(t+1)
が奇数ならば、システムは原告にその(t+1)を採用するかを尋ねる。採用するならば、そのファクトを具体化
してファクトベースに格納する。すべてのファクトが具体化されたら証明木を表示する（図 13）。図で実線矢印は論証木を表し、点線矢印は exception による反証を表している。

図 13 PROLEG による争点整理
このように 0 レベルのアトムからスタートして証明木を作成し、その反証の証明木を作成する、というプ
ロセスによって、原告と被告による争点整理を支援するすることができる。

6. BAF を用いた判例分析
図 1(a)のように２つの論証 a と b が相互に攻撃関係にあるとき、{a}も{b}も完全拡大となり、AF や BAFの意味論では決着がつかないことになる。しかし、裁判において相互に攻撃し合う論証が生じたとき、調停員ははどちらの意見を採用することがある。同じような論証の対立（争点）が、いくつもの調停事例に出現するとき、調停結果がどちらを採用する傾向にあるのかを統計的に調査することによって、その争点に関する調停の結果を予測できる可能性がある。そのため、このような調査データは調停における当事者の意思決定を促進することが期待できる。
一般に ODR 事例のデータベースは入手が困難であることから、事例データベースの代わりに労働判例のデータベースを用いて、相場情報を求める手法の検討を行った[17]。
具体的には、賃金や昇進に関する差別（男女の差別、正規雇用/非正規雇用の差別、現役/退職後再雇用の差別）に関する労働判例を 70 選択し、判決書の各パラグラフを原告や被告との発言と見なし、判決書から
BAF を抽出した（図 14）。この図では「同一労働なのか否か」、「定年後再雇用者は現役社員に比べて賃金が低いのは妥当か」などの争点が含まれている。

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図 14

労働判例の BAF による記述

このような労働事件のいろいろな争点に関して、類似判例を統計調査して原告が勝つ確率を知ることができれば、その情報は合意形成に役立つことになる。その一例として図 15 は各争点において原告が勝訴した数と被告が勝訴した数を示したものである。たとえばこの図で 44 番や 45 番は、同一の職務かどうかの争点である。図の(a)定年後再雇用の多くの場合は被告（会社）が勝訴しており、この点では原告側が不利であることがわかる。一方、(b)男女格差の場合、原告が勝訴する率が高くなっている。

(a)現役労働者/定年後再雇用労働者(b) 男性労働者/女性労働者
図 15 争点ごとの勝訴の確率７．おわりにODR において議論を効率的に進めるため，双極性議論フレームワークに基づく議論構造の視覚化と，意味論を保存しながら議論グラフの要約を行い，グラフの視認性を向上する議論支援ツールの概要を示した．この議論支援ツールは発言間の支持関係と攻撃関係だけに着目し，議論の内容には触れていない．そのため，議論の内容に関わる分析や支援を行うのではなく発言間の論理関係にのみ着目することで, 議論全体の結論を導くものである．そのため，どんな議論にも利用できる汎用性を持ち，ユーザー入力の複雑な条件を持たないシンプルなツールとなっている．
また、この議論支援ツールの補助として、PROLEG に基づく争点整理支援機能と BAF に基づく労働判例の分析方法を示した。争点整理支援機能は ODR において議論の発散を防ぐナビゲーション機能として有望であり、労働判例の分析手法は、過去の多くの議論データから、議論の決着を予測し、議論における当事者の意思決

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定を支援する機能として有望である。

【参考文献】[1] S.E.Toulmin, The Uses of Argument, Cambridge University Press，1958.
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公益財団法人電気通信普及財団
研究調査助成報告書 第36号 2021年度

〈発
題

名

議論の要約機能を有する議論支援ツール
BAF を用いたオンライン議論ツールの要約
支援機能

表

資

料〉

掲載誌・学会名等

発表年月

電子情報通信学会教育工学研究会
資料 ET2020-18
情報処理処理学会教育学習支援情報システム研究会資料
2021-CLE-33(5),ファクタと数理議論学に基づく労働判例の分析

社会情報学会誌

Interactive System for Arranging Issues
based on PROLEG in Civil Litigation

Proc. of International
Conference on AI and Law 2021,
pp. 273-274

第9巻3号

2020 年 9 月
2021 年 3 月
2021 年 6 月
2021 年 6 月

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研究調査助成報告書 第36号 2021年度