民事判決のオープンデータ化検討ＰＴ（第７回）
令和３年１月２６日（火）１３：００～１４：００
弁護士会館１７階１７０３会議室
議 事 次 第１ 冒頭挨拶等
２ 実証実験の報告
３ 今後の論点整理について
４ 意見交換５ 次回以降の日程について（配布資料）
１ 民事判決のオープンデータ化検討ＰＴ構成員名簿及び出席者一覧（第７回）
２ 株式会社 Legalscape 提出資料
参考１ 民事判決のオープンデータ化検討ＰＴ第８回以降の日程（案）資料１
民事判決のオーブンデータ化検討ＰＴ

構成員名簿及び出席者一覧（第７回）
２０２１年（令和３年）１月２６日◎：座長○：座長代理構成員

出席者（第７回・1/26）◎ 菊地裕太郎（日本弁護士連合会前会長）

菊地裕太郎（日本弁護士連合会前会長）○ 早稲田祐美子(日弁連法務研究財団専務理事)

早稲田祐美子(日弁連法務研究財団専務理事)※ 日本弁護士連合会

菰田※ 山本和彦（一橋大学教授）

山本和彦（一橋大学教授）※ 町村泰貴（成城大学教授）

町村泰貴（成城大学教授）※ 小塚荘一郎（学習院大学教授）

小塚荘一郎（学習院大学教授）

一般財団法人司法協会
一般財団法人法曹会※※※

優（前事務総長）

松本英司（複写事業部長）
川端素子（出版事業部長）
清水

孝（主事）

八木田樹（代表取締役・最高経営責任者）
株式会社 Legalscape津金澤佳亨（最高執行責任者）
城戸祐亮（取締役・最高技術責任者）※

久本空海（ソフトウェアエンジニア）※ ウエストロー・ジャパン株式会社

中村裕哲（執行役員）※ 株式会社有斐閣

高橋※

田中英弥（代表取締役社長）※

第一法規株式会社

均（常務取締役）

川原﨑晶子（出版編集局編集第一部長）

オブザーバー

出席者（第７回・1/26）※ 内閣官房坂本三郎（内閣審議官）※

渡邊英夫（法務省司法法制部参事官）【代理】※法務省

大野晃宏（法務省民事局参事官）※ 最高裁判所事務総局
事務局※

村田斉志（最高裁判所事務総局総務局長）
出席者（第７回・1/26）

日弁連法務研究財団

大坪和敏（事務局員）

日本弁護士連合会

藤原靖夫（事務次長）

Web 会議システムによる出席者

資料２
Confidential

民事判決オープンデータ化検討PT

自動仮名処理に係る実証実験－追加実験内容及び、最終結果の報告－

2021年1月26日

株式会社Legalscape要旨• 本実証実験（’20年10月-’21年1月実施）では、民事判決オープンデータ化検討に資することを目的とし、機械による仮名処理の技術的可能性を実験・評価した上で、仮名処理の実務体制構築の方向性オプショ
ン・主要検討項目のたたき台を整理した- 前回の実験経過報告（’20年11月PT時報告）では、機械処理の2つの段階「①対象語句の特定」「②語句属性の特定」のうち、①における機械処理性能を初期的に確認・報告した- 以降本日までに「①の性能向上の取組み」及び「②も含めた機械処理の実装・性能評価」を実施した• 機械処理性能は、「①対象語句の特定」において再現率・精度ともに94%前後（箇所ベース）を達成し、「②語句属性の特定」精度は98%（属性グループベース1)）を達成した- とくに、①においては5割超の判例で100%の正解（機械よって完全に正しい仮名処理が行われた）となり、既存の日本語新聞や海外判決文等における自然言語処理性能と比較し、高い性能を達成- 今後、更なる研究開発等により一定の性能向上は不可能ではないと推察されるものの、他方で機械処理のみによる100％の性能実現は原理的に不可能であるため、実務上は人手による追加修正の要否・程度の検討が不可欠• 人手による修正方針には複数のオプションがあるが、いずれにおいても費用・手間等は（今後継続的に
本PTの目的・条件等に立ち返り確認する必要があるものの）実現に向けた詳細検討が可能な範囲である- 人手による確認・修正の方針のオプションには、大きく全文を確認・修正する方針か、機械出力の周辺のみを確認・修正することで、一定の誤りを許容する代わりに確認・修正の手間を削減する方針がある- また、いずれの方針においても人手による修正を効率化するツールの開発が可能であり、仮名化に要する時間を現状比で1/6～1/20程度に削減することが可能な想定- 今後の実務体制構築にあたっては、仮名処理システムの検討・開発・運用に加え、データ公開の規模や方式等を踏まえた全体の公開システム・実務オペレーション体制に係る検討を要する
1.

語句属性の特定精度の定義については本編p.11に記載-1-

本資料の内容
1. 実証実験の概要（目的と位置づけ）
2. 実証実験の結果：自動仮名処理の技術的可能性
3. 実務体制構築の方向性オプション（議論用叩き台）-2-実証実験の目的

民事判決のオープンデータ化を行う上で、仮名処理をどのように／どの程度、施すべきかが検討されている
背景•特に、技術的な観点からは、判決の大量公開にあたって、一定の機械的な自動処理が前提とされる中で、機械的な処理の可能性、精度評価が必須•同時に、機械による自動処理が完全でないことも想定されるため、人手による追加修正の要否・経済性の評価・検討も必須>

目的

本実験は、機械処理精度の評価、及び、人手による修正の費用対効果を検証・推定することで、取るべき仮名処理手法／体制構築の検討に資することを目的とする-3-

実証実験の流れ・位置付け• 約1,600件の判例を対象に実験を行い、自動仮名処理の技術的な可能性を検証・評価• 技術的可能性の評価を踏まえ、実務体制構築の検討材料を提示
仮名処理の実務体制を構築するまでの流れ
1. 機械処理の精度水準を見定める
検討論点

機械処理精度の水準は？
• 各誤りの質の違い、量は？
• どこまで向上可能か？

2. 人手修正の費用対効果を概算する

3. 実務体制の検討・構築を進める

実務的観点から、どの程度、人手で修正すべきか？
• 修正する場合の作業量・費用は？
• 支援ツールでの効率化効果は？

左記の技術的可能性及び、
本件趣旨／政策的観点を踏まえ、どのような実務体制を構築すべきか？

>

検討／実施
アプローチ

実証実験
本実験の範囲約1,600件の判例データを対象に実験
必要に応じて、実験規模・詳細度を上げる• データの追加• 案件類型ごとの分析（精度要求水準の異なる案件類型を設定・分類し、分析）
本資料にて結果を報告

システム開発・体制構築
システムの仕様策定・開発
支援ツールの開発に着手
実務体制（事業モデル含め）を検討・構築• 公開対象者・データ利用目的等による処理精度水準の設定の違いがあれば考慮

本資料にて検討の枠組・材料を提示-4-

本資料の内容
1. 実証実験の概要（目的と位置づけ）
2. 実証実験の結果：自動仮名処理の技術的可能性① 実験のアプローチ② 機械処理の精度水準③ 人手修正の費用対効果
3. 実務体制構築の方向性オプション（議論用叩き台）-5-機械処理の流れ
1
2①対象語句の特定、②語句属性の特定の２つの機械処理を施す

元文書

原告山田太郎（以下「山田」という）は東京都渋谷区にて ...

1

2

対象語句の特定1)

語句属性の特定2)• 山田太郎• 同一: 山田太郎 = 山田

• 山田

• 渋谷区

1. 言語処理分野の研究での「固有表現抽出」に該当
2. 言語処理分野の研究での「関係抽出」などに該当• 住所: 渋谷区

仮名化済文書

原告X（以下「X」という）は 東京都
（以下略）にて ...

-6-

2
機械処理の流れ：②語句属性の特定
置換語の選定には、グルーピング・タイプ分類・名付けの各段階における判定を要し、各判定の精度が最終的な処理精度に影響を及ぼす
対象語句をグルーピング
山田太郎
山田はじめ
山田一郎

同一人物のため
同グループ

一郎
異なる対象のため別グループ

山田システム株式会社

各グループの語句属性を特定

属性に則し仮名付け

タイプ：固有名詞A

タイプ：固有名詞

B

タイプ：固有名詞C

タイプ：固有名詞

D株式会社

東京都文京区本郷１－２－３

タイプ：住所

東京都文京区本郷１－２－３

タイプ：本籍住所＜省略＞

令和1年1月1日生

タイプ：生年月日

令和1年＜省略＞生

仮名処理対象の語句全体の中から、同じラベルを付けるべき語句同士をグループ分け本籍 or Not

各グループに対して、人名／
住所／車両番号／郵便番号、等のタイプを分類東京都＜以下略＞

電話番号／
口座番号等も省略

各グループに対して、タイプに則した適切な仮名を付与-7-

処理誤りの意味合い
1 2①②それぞれの機械処理における誤りは、異なる実務上の問題をもたらす
1「①対象語句の特定」での誤り

2「②語句属性の特定」での誤り

ケースI：
仮名の「漏れ」ケースII：
仮名の「過多」ケースIII：
仮名記号の不一致

山中太郎（旧姓佐藤）は ...

山中の道で …

山中太郎（旧姓佐藤）は ...

X（旧姓佐藤）は ...

Xの道で …

X（旧姓Y）は ...

個人名の漏洩
→ プライバシーリスク

文意の不明／変化→ 閲覧者の利用性・権利の問題

文意の変化→ 閲覧者の利用性・権利の問題• プライバシーリスクの問題は、①の結果のみが影響• 閲覧者の利用性／権利上の問題は、①②両方の結果が影響-8-

1
誤りの種類と評価指標：①対象語句の特定（1/2）
「仮名漏れ（偽陰性）」 と「仮名過多（偽陽性）」という２種類の誤りがある
誤りの種類
仮名対象

機
械
出
力

仮名実施

仮名せず

評価指標

正解

A
正答

C
仮名漏れ

（偽陰性）

一般語句
B
仮名過多

（偽陽性）

D
正答

精度

=

A
A+B

仮名実施のうち何割が正解か（全く特定しなければ100%）

再現率 =

A
A+C

トレードオフの関係

仮名対象のうち何割を仮名できたか（全文字を特定すれば100%）• プライバシーリスクには「仮名漏れ（偽陰性）」が影響• 閲覧者の利用性／権利には「仮名過多（偽陽性）」が影響-9-

1
誤りの種類と評価指標：①対象語句の特定（2/2）
仮名漏れ／仮名過多には、さらに「完全な誤り」と「部分的な誤り」がある
正答

完全な誤り

仮名実施（機械出力）

小山田太郎
仮名対象

人手修正には文書全体の確認が必要

部分的な誤り仮名漏れ

仮名せず（機械出力無し）

小山田太郎
仮名対象

仮名過多
仮名実施（機械出力）

小山田太郎
一般語句

漏れ + 過多
仮名実施（機械出力）

小山田太郎
仮名対象

仮名過多, 部分誤り:
機械出力の確認のみ
正解
機械出力の確認のみ
による人手修正が可能
による人手修正• 人手修正をする場合、修正対象を「完全な誤りのうちの仮名過多」と「部分的な誤り」に絞ることで、修正コストを下げることが可能（＝文書全体を確認するのではなく、機械出力のみ確認することで修正の手間を減らす）- 10 -

２
誤りの種類と評価指標：①語句属性の特定
仮名対象語のグループの一致割合を「精度」として定量評価
正解
A

B

精度

山田太郎

山田次郎

（グループ一致割合）

=

機械出力
山田

山田(次)

A

山田太郎

B

山田

C

正解グループ数

山田(次)

山田次郎

正解と一致する機械出力グループ数

評価

=

1
2

「B」「C」など
仮名記号自体の一致は問わない=50%- 11 -

本資料の内容
1. 実証実験の概要（目的と位置づけ）
2. 実証実験の結果：自動仮名処理の技術的可能性① 実験のアプローチ② 機械処理の精度水準③ 人手修正の費用対効果
3. 実務体制構築の方向性オプション（議論用叩き台）- 12 -

機械処理の精度水準

実証実験の
最終結果

技術詳細
（性能改善の取り組み）- 13 -

実証実験の最終結果：全体像• 判決公開に向け、仮名処理実務に機械処理を採用／組込ことは、充分に検討に値する• 本実験結果は、自然言語処理における1つの研究としても、一定の成果を実現できた
1

再現率（仮名漏れ）
94.5%

仮名箇所数ベース

2

対象語句の特定（部分正解1)含め96.8%）

語句属性の特定精度（仮名過多）

精度（グループ一致割合2)）

93.4%

98.0%

（部分正解1)含め96.4%）

1単語でも複数回カウント

91.8%

出現回数が多い単語
何箇所の修正が必要？
における誤りが比較的少ない（部分正解1)含め96.4%）

仮名単語種類ベース
1つの単語は1回カウント87.6%（部分正解1)含め94.5%）※正解の仮名箇所に対して、②を実施した際の精度5割の判例は修正を必要とせず、必要とする場合でも、平均7箇所・3単語の修正に留まる
1. 「部分正解含め」た再現率／精度とは、p.10記載の「正答」及び「部分的な誤り」の両方を正解とした場合の再現率／精度を指す
2. グループ一致割合の定義は、p.11参照- 14 -

1 対象語句の特定実証実験の最終結果：詳細：①• 誤り全体を仮名対象の語句タイプ別に分類• 誤りの80%以上は、人名、企業・施設名、その他固有名詞の認識誤りによる
仮名漏れ1)
人名43%

仮名過多1)

誤りの具体状況・要因

25%• 一般的でない名前、一般名詞ともなりうる名前• 漢字1文字の姓、外国人名、平仮名表記→ 「機械に未知の名前」が多く、漏れの多くを占める

企業名・施設名

28%

36%• 一般名詞と同表記の名前を誤って仮名• 原告・被告会社名（仮名対象ではない）を誤って仮名→ 仮名過多の多くを占める

その他固有名詞15%

24%• インターネット掲示板でのスレッドタイトル

住所

9%

9%

• 住所の一部分の漏れ・過多• 外国の住所、地名（例：ニューヨーク支部）

数値

4%

6%

• ID等の識別番号（仮名対象）と仮名対象でない単なる数値
の混同

日付

1%

0%

• 「生年月日」（仮名対象）とそれ以外の日付の混同

計
100%
100%
本実験にて各種精度改善（後頁にて詳述）を施した上でも、なお誤るケースは、「未知の人名・ニックネーム」／「一般名だが固有名」等の機械的判断が難しいケース

1.

前頁箇所数ベースの誤りについて、分析- 15 -

1 対象語句の特定実証実験の最終結果：詳細：①••

網羅の困難さから、仮名漏れが発生
逆に一般名詞との混同などにより、仮名過多も発生
人名の誤り

人名の誤り

正解

正解

仮名漏れ
非定形の名

ネットネームのtanaka@net
機械出力

ネットネームのtanaka@net

被告は金を要求した

仮名過多
一般語と混同 機械出力

被告は金を要求した

企業名の誤り企業名の誤り正解

被告は、すみれフラワーに ...

仮名漏れ
既知でない名 機械出力

被告は、すみれフラワーに ...

正解

被告は、国立病院に ...

仮名過多
一般語と混同 機械出力

被告は、国立病院に ...

- 16 -

1 対象語句の特定実証実験の最終結果：詳細：①••

自由度の高い固有名詞や数値は網羅が困難で仮名漏れが発生
住所の誤りはほとんどの場合において部分的な仮名過多・漏れ

固有名詞の誤り

住所の誤り
正解

正解

仮名漏れ
自由記述名

ネット掲示板「東京グルメ案内」
機械出力

ネット掲示板「東京グルメ案内」

東京都北区北部地域

仮名過多
部分的なミス 機械出力

東京都北区北部地域

日付の誤り

数値の誤り

正解

正解

仮名漏れ
未知の形式

ログインID: 12345
機械出力

ログインID: 12345

仮名漏れ
生年月日

被告は1月1日に息子Aを出産
機械出力

被告は1月1日に息子Aを出産- 17 -

2 語句属性の特定
実証実験の最終結果：詳細：②
ルールベースによるシステムで100%に近い精度を達成
機械的アプローチ• 古典的なルールベースによる手法のみ
 チューニングしやすく再現性が高い• 採用したルール
 「○○（以下○○という。）」などの明示的な記述を利用
 「フルネーム」と「姓」「名」の対
応づけ
 ひらがな・カタカナ表記の対応づけ（山田＝ヤマダ）

機械処理の結果• 正解率：98.0 %※1 「正解の仮名語グループ」（仮名記号）のうち「機械処理で正しく出力したグループ」の数の割合。
ステップ①は完璧と仮定し独立に評価※2 旧姓・通称の区別は今回評価対象外とした• 誤り分析
 明示的でない略称
 「東京タナカ病院」 → 「タナカ病院」
 一意に特定できない人名
 「田中太郎」「田中次郎」が登場する判例での「田中」 同表記だが区別される名前
 「田中が所有する田中ビル」→「Aが所有するBビル」
 その他、明示的でない別表記
 ニックネーム「田中直樹」→「ナオ」
 インターネット上の名前「田中」→「TANAKA@PC」•

ステップ②の誤りは人間が読む際には容易に発見できるため、利便性・情報公開性の毀損は限定的と思料•

ステップ①の誤りが後続の②に伝播することを踏まえても、①の方がより重要- 18 -

実証実験の最終結果

技術詳細（性能改善の取り組み）- 19 -

技術詳細：性能改善の取り組み••

主な改善アプローチを網羅的に検討・採用し、性能改善を達成
大規模統計モデルBERT及び個別ルールにより、仮名漏れの大幅削減に成功（仮名過多も減少）

採用手法
前回PT時点

spaCy

最終結果

BERT+ルール

94.5%

93.4%

+ 0.3%(0.6%)

BERT+ 8.8%+ 0.8%

BERT+生データ+ 7.7%+ 0.6%

BERT＋ルール+ 9.3%+ 1.0%

各手法での改善幅 ⅰ spaCy+法律辞書
ⅱ

ⅲ

再現率
精度
（仮名漏れ） （仮名過多）
85.2%
92.4%

一通りの
改善手法
を実施し、

最も改善幅の大きいBERT+ルールによる改善手法を最終結果として採用した
更なる改善余地は小さいため、次のステップでは、仮名処理実務としての要求性能／
人手修正方針検討に進むことが望ましいと思料。次頁以降、各改善手法の詳細を解説- 20 -

ⅰ 手法：spaCy＋法律用語辞書の追加••

法律用語辞書の用語の出現が少なく、性能への影響なし
辞書追加による更なる性能向上は、企業名や稀な人名を入れる必要

追加辞書の詳細•

法律用語辞書として2種類の言語資源を受領
 有斐閣様『法律用語辞典』
 商事法務様『会社法コンメンタール事項索
引データ』

•

これらのデータから、既存の機械処理用辞書に未収録の1.2万語を整備し利用•

今回対象とする判例データの全文約900万語中、0.9%のみが該当する法律用語であった （例）「弁論の全趣旨」、「不法行為」、「訴訟代理人」

追加結果•

性能への影響はなし
 追加された語彙は専門用語・学術語も多く、判例本文中の出現頻度は小さい上、仮名対象と識別が困難な語がほとんど含まれていない
 例えば「訴訟代理人」を「訴訟/代理人」と2単語と解釈していたとしても、結果への影響はなし→ むしろ人名辞書・企業名辞書等のさらなる追加が有効
尚、本実験では、BERTの学習に利用したWikipedia125万
記事に含まれる固有名詞をカバーしており、更なる固有名
詞の充実のためには、特殊・レアな人名等の辞書が必要- 21 -

ⅱ 手法：大規模な統計モデル（BERT）＋生データ
判例データ以外の大規模言語データを活用した統計モデル（BERT）の導入により、特に仮名漏れが大幅に改善
大規模統計モデル（BERT）の概要と結果•

大規模なデータにより事前に学習した超大規模の統計モデルを活用 Google社による「BERT」
 今回は、日本語Wikipedia全記事（125万記事）を利用して学習•

大規模なため一般的なPCでは利用できず、特殊な計算機環境が必要•

前回PT時に比べ、特に仮名漏れが大幅に改善
85.2% → 94.0%

生データ（ 第一法規様判例データ）の活用•

Wikipediaに加えて、第一法規様から受領した2.5
万件の仮名処理後判例データを大規模統計モデ
ルの学習に活用 仮名処理後のみであり、処理前との対応はない 約300万行、1.0GBのテキスト•大幅な性能向上は確認できなかった 他の研究事例と比較して小規模（参考: Google社 - 33億語のテキスト）
 仮名処理後のデータであり固有名詞情報が存在しないため有効性が小さいと想定- 22 -

ⅲ 手法：大規模な統計モデル（BERT）＋ルールの追加••

一部分のみ、ルールにより誤り修正が可能
ほとんどの誤りは固有名詞であり、ルール対応は困難
仮名
漏れ

仮名
過多

人名

43%

25%

企業名・
施設名

28%

36%

その他
固有名詞

15%

24%

住所

9%

9%

数値

4%

6%

1%

0%

日付

ルール設定による改善アプローチと結果
判例の
構造情報
活用

• 「当事者」節を直接ルール解析し、明示されている
原告・被告名を把握→ 1.7%の仮名単語の改善

モデル出力 • 統計モデルがある単語を仮名処理していたら、全文書中で文脈によらずその語を仮名
仮名単語の活用→ 漏れが2.5%改善、一方で過多が3.5%増加

文字
パターン
の活用

• 日付、電話番号等をパターンにより抽出→ 日付パターンでは著しく過多増加 +27%
→ 他の有効なパターンでは 仮名漏れが0.1%減少
上記を総合しての最大の改善量

漏れ: 仮名単語 2.0%（仮名箇所 0.5%）
過多: 仮名単語 0.3%（仮名箇所 0.2%）- 23 -

参考）学習データの追加による性能改善余地
現時点で入手可能性の比較的高い範囲の判例数（最大でも数万程度想定）の範囲においては、更なる判例データの追加による性能向上は限定的な可能性が高いと思料
再現率（仮名漏れ）の学習データ量別変化

精度（仮名過多）の学習データ量別変化

360判例程度で、全判例学習時と同水準に到達360判例（現在利用できるデータの25%）でも全判例利用による学習と同程度の性能（追加するデータの中身によっては、逆に性能が低下する可能性も有り）- 24 -

本資料の内容
1. 実証実験の概要（目的と位置づけ）
2. 実証実験の結果：自動仮名処理の技術的可能性① 実験のアプローチ② 機械処理の精度水準③ 人手修正の費用対効果
3. 実務体制構築の方向性オプション（議論用叩き台）- 25 -

p.3再掲）実証実験の流れ・位置付け• 約1,600件の判例を対象に実験を行い、自動仮名処理の技術的な可能性を検証・評価• 技術的可能性の評価を踏まえ、実務体制構築の検討材料を提示
仮名処理の実務体制を構築するまでの流れ
1. 機械処理の精度水準を見定める
検討論点

機械処理精度の水準は？
• 各誤りの質の違い、量は？
• どこまで向上可能か？

2. 人手修正の費用対効果を概算する

3. 実務体制の検討・構築を進める

実務的観点から、どの程度、人手で修正すべきか？
• 修正する場合の作業量・費用は？
• 支援ツールでの効率化効果は？

左記の技術的可能性及び、
本件趣旨／政策的観点を踏まえ、どのような実務体制を構築すべきか？

>

検討／実施
アプローチ

実証実験
本実験の範囲約1,600件の判例データを対象に実験
必要に応じて、実験規模・詳細度を上げる• データの追加• 案件類型ごとの分析（精度要求水準の異なる案件類型を設定・分類し、分析）
本資料にて結果を報告

システム開発・体制構築
システムの仕様策定・開発
支援ツールの開発に着手
実務体制（事業モデル含め）を検討・構築• 公開対象者・データ利用目的等による処理精度水準の設定の違いがあれば考慮

本資料にて検討の枠組・材料を提示- 26 -

人手修正のオプション••

まず、人手修正の前段の機械処理において、漏れ／しすぎのトレードオフを調整する
その上で、大枠の修正のオプションは、「判決文を全部見る」か「機械出力だけ見る」かの2つ

1 判決文を全部見て修正（全部修正）

機械のトレードオフの調整
誤りの
種類

完全
漏れ

完全
過多

>

原告山田太郎の父であり原告山田はじめ
一部 の祖父である亡山田
過多 一郎（以下「一郎」という。）は令和２年２月14日当時、山田一郎システム株式会社（以下「本件会社」という。）の代
表取締役社長であっ
たが、……

一部
漏れ
完全
漏れ

完全
過多

原告山田太郎の父であり原告山田はじめ
一部 の祖父である亡山田
過多 一郎（以下「一郎」という。）は令和２年２月14日当時、山田一郎システム株式会社（以下「本件会社」という。）の代
表取締役社長であっ
たが、……

一部
漏れ
完全
漏れ

直さない

一部
漏れ

（一部修正）

全部見て直す原告山田太郎の父であり原告山田はじめ
一部 の祖父である亡山田
過多 一郎（以下「一郎」という。）は令和２年２月14日当時、山田一郎システム株式会社（以下「本件会社」という。）の代
表取締役社長であったが、……

2 機械出力だけ見て修正完全過多“漏れ”と”しすぎ”のトレードオフの間でバランスを取る

完全な仮名を行うために、
判決文全体を確認

一部の「漏れ」を許容し、機械が判定した部分の周辺のみを確認• ”全部黒塗り” ⇔ ”何もしない”• 全部見るが、修正ツールによるアシスト・効率化は可能（同一語句の同時選択／
似た語句のサジェスト、等）• 機械が判定した部分から、確認対象をさらに絞り込むことも可（人名／地名／番号、等）• 機械で「多めに仮名」すれば、「漏れ」割合を一定低減可能- 27 -

オプションの評価••

仮名処理に係る費用は大きく分けて、人手処理の人件費と機械処理システムの費用
人手処理については、最大で（全文確認修正の場合）、2,500万円前後のイメージ
11 全文確認

仮に10万件を想定した場合費用イメージ

仮名処理
に係る
費用

22 機械出力

3. 人手修正なし

75円－

機械処理・支援を利用せず、人手で仮名処理した場合は、
1件約1,500円程度
かかる想定

2,500万円／年750万円／年※単純計算による概算※単純計算による概算－※仮名作業時間は約60分を想定

修正

人手修正

1件あた
り費用1)
（時間）

10万件
の場合

250円

（作業時間10分）※従来作業時間が60分かかる判決を想定

のみ修正（作業時間3分）

参考

機械処理
システム
（開発費＋運営費）（システム費用の考え方／方針検討については、次章記載）• 機械処理AIの開発・改善・アップデート• 作業ツール／システムの開発・保守

人手修正作業の人員体制イメージ

年間10万件の判例を、1日ごとに処理・公開する場合は、最大でも9人体制で人手修正を施すイメージ（修正作業量を削減しない場合）• 1日判例公開数＝約417件（10万件÷240日）※営業日ベース• 9人体制であれば、1日約432件を処理可能（1人が1日で修正可能な判例数＝48件）
公開を1日ごとに行わない場合（例えば半年に一回）は、都度短期集中的に作業を実施

1 2
案件ごとの①／②の組合せや機械処理のチューニング等の個々の改善項目含め、より詳細なオプションは存在するも、次章にて大枠の方向性を定めた上での詳細検討が望ましいと思料
1.

人手作業人員の時給を1,500円と仮置きし、試算- 28 -

本資料の内容
1. 実証実験の概要（目的と位置づけ）
2. 実証実験の結果：自動仮名処理の技術的可能性
3. 実務体制構築の方向性オプション（議論用叩き台）- 29 -

p.3再掲）実証実験の流れ・位置付け• 約1,600件の判例を対象に実験を行い、自動仮名処理の技術的な可能性を検証・評価• 技術的可能性の評価を踏まえ、実務体制構築の検討材料を提示
仮名処理の実務体制を構築するまでの流れ
1. 機械処理の精度水準を見定める
検討論点

機械処理精度の水準は？
• 各誤りの質の違い、量は？
• どこまで向上可能か？

2. 人手修正の費用対効果を概算する

3. 実務体制の検討・構築を進める

実務的観点から、どの程度、人手で修正すべきか？
• 修正する場合の作業量・費用は？
• 支援ツールでの効率化効果は？

左記の技術的可能性及び、
本件趣旨／政策的観点を踏まえ、どのような実務体制を構築すべきか？

>

検討／実施
アプローチ

実証実験
本実験の範囲約1,600件の判例データを対象に実験
必要に応じて、実験規模・詳細度を上げる• データの追加• 案件類型ごとの分析（精度要求水準の異なる案件類型を設定・分類し、分析）システム開発・体制構築
システムの仕様策定・開発
支援ツールの開発に着手
実務体制（事業モデル含め）を検討・構築• 公開対象者・データ利用目的等による処理精度水準の設定の違いがあれば考慮
本資料にて検討の枠組・材料を提示- 30 -

実務体制構築に向けた検討のステップ（議論用）
技術的可能性及び、本件趣旨／政策的観点を踏まえ、どのような実務体制を構築すべきか？
① 議論の出発点として、「民事判決オープンデータ化」の対象範囲・方式において、どのようなゴール設定が、選択肢としてあり得るか？
 全判決公開／一部判決公開、一般公開／特定事業者向け、等② 各ゴール設定ごとに、必要となるシステム開発費用、準備・調整期間、等の「取組／検討の “大きさ” 」はどのように異なるか？

本資料では、①②に関し、
たたき台を記載

 同時に、それぞれにおける残論点／詳細化すべき項目はどう変わるか？

③ 取組／検討の “大きさ” を認識しつつ、本件オープンデータ化の趣旨・政策的位置づけに立ち返った際、現時点でゴールとして見定め、詳細検討を進めるべき方向性はどれか？
 今回、重視すべき観点／政策としての評価基準は何か？
 評価基準を踏まえ、選択・詳細化・磨くべき、ゴール／方向性はどれか？

叩き台を元に、今後の方針を議論④ 方向性踏まえ、今後詳細検討すべき事項及び検討ステップ・スケジュールは？
本資料では、プロジェクト全体のシステム費用／準備・調整期間や、今後の詳細検討項目が変わる分岐点（①＋②）を明確化し、議論のたたき台とする- 31 -

①②実務体制構築の方向性オプション（議論用叩き台）••

従前のPTでの議論を踏まえ、公開対象範囲・方式の組合せとして4つの方向性を仮置き選ぶ方向性次第で、プロジェクト全体の費用／調整期間、検討項目が変わる想定

全体費用の
イメージ

B

現在の仮名処理・
公開実務の一部機械化

A

D

削減？
小～中

大

直接一般公開C小• 基本は現在の処理実務を効率化の方針• 加えて、全件公開にあたり、処理工数削減余地を重点的に検討• 一般ユーザー向けのシステム開発、実務体制（問合せ等）構築の検討が必要• 特定案件に鑑みた処理工数削減余地を検討

中～大

C
一 A
部
特定案件に最適化／
現在の仮名処理・＋
特 公開実務の一部機械化 一般公開用システム・
定
体制を整備
判
小
中～大
決
特定事業者／
特定用途向けB• 現在、各判例データサービス事業者様にて行われている現行の仮名処理実務を
機械処理により効率化／移管

小～中

完璧に処理
全
＋
判
＋
一般公開用システム・
決 処理工数は可能な限り
体制を整備

全体費用の
イメージ

各方向性における取組のイメージ

4つの方向性オプション（議論用叩き台）D• 一般ユーザー向けのシステム開発、実務体制（問合せ等）構築の検討が必要

大次に着手すべき検討項目イメージ• 持続的な座組の検討• 仮名処理水準は現状と同水準が前提• 持続的な座組の検討• 特定案件／公開目的
次第での、処理精度低減（修正コスト削減）余地の確認• 公開目的・範囲の整理• その上で、必要処理精度／システム要件
を詳細化• システムの範囲・仕様の検討• 検討会議体・当事者の整理・調整※費用の大まかな内訳・大きさ、変動要因については、次頁に記載- 32 -

②システム費用の規定要因のイメージ（1/2）
ありうるシステム全体像を考えた際、費用を規定する分岐点は、仮名処理関連費用(㋐㋑)の他は、㋒クラウドか否か、㋓決済システムの有無、㋔他システムとの連携要否
仮名処理

データ受領

データ提供
エ
ア

裁判官・
書記官

人手による
確認・修正

一般向け
公開システム

判決データ

オ

データベース
連携？

（判決文 写し）イ

自動仮名処理システム

ウ
事件管理システム

LGWANへの接続が必要？

データベース（仮名処理済み判決文）

クラウド／
オンプレ？

（

提供システム開発運用コストは
比較的小

決
済
シ
ス
テ
ム
？

一
般
利
用
者

特定事業者

）

インターネットへの開放が必要？

裁判所、
弁護士等
- 33 -

②システム費用の規定要因のイメージ（2/2）••

いずれの方向性においても、システムのカバー範囲・仕様次第で、費用は大きく増減
公開目的／ゴールの詳細化と、システム要件・費用の具体化を両輪で進める必要A

費用を規定する主な要因
ア
仮名処理

+
データ公
開システ
ム

+

裁判のIT化全体との連携

人手一部判決→特定B

利用者情報の管理・決済システム等の有無

オ
事件管理システム等

運営・保守

D

全件→一般

• オンプレの場合は、物理的なハードウェアの調達・設置・接続に加え、システム保守に係る人件費を要する• クラウドの場合は、サーバー容量・性能のみに応じて費用が増減• セキュリティポリシー、等に応じて選択

クラウド／
オンプレの選択初期

一部判決→一般

機械処理AI＋作業ツール／システムエ

システム関連金額イメージ

C

処理工数は、「処理件数（全件／一部）」×「処理精度」が規定

イ 処理システム・
ツール
ウ

全件→特定

（データ提供事業者の数や、契約の流動性等次第も、基本は不要なイメージ）• 個人情報・決済情報の管理、決済の実行シス
テムの開発• 提供対象（利用者）／提供方法、等の座組次第で要否が決まる（裁判のIT化は、長期的・大規模であり、本件オープンデータ化にて特定事業者・目的向けにデータ公開する場合は、取組対象として劣後するイメージ）• 一般公開にあたり、利用者目線での「裁判システム」全体の整合性・連続性が必要等故、IT化検討との協働・協調が必要な可能性

数千万円規模～（仮名処理費用がメイン）～数十億円規模（公開用システムがメイン）

詳細な見積もり（初期／運営・保守費用の切り分け含め）のためには、より具体的な要件に基づく仕様検討が必要- 34 -

③④今後の詳細検討事項と進め方イメージ（案）本年度PTにおいて体制構築の方向性を定め、次年度以降、座組・事業形式／
システム要件・仕様含め、詳細化していく進め方が一案
検討項目
体制構築の方向性（現時点）を定める

方向性・ゴール設定の詳細化・明確化

実際に、体制構築／
システム開発に着手

1.

実務体制構築の方向性オプション（Ⓐ～Ⓓ）の内、どれを（優先的に）詳細検討するかを確定

2.

今後、詳細検討に入るために、どのような会議体・スケジュールを設定するかを検討
 協働すべき関連PT、当事者、等

1.

公開目的／ゴールの詳細化・明確化と、システム要件・費用の具体化を両輪で進める
 費用が大幅に変動し得るシステム要件（前頁記載）については優先して有無・内容を検討

2.

公開機関の座組・事業形式を検討・確定する•

具体化された実務体制方針、システム要件をもとに、予算確定・確保、システム開発を開始

時期イメージ（叩き台）

本年度中（本PTにおける
結論の位置付け）来年度以降～- 35 -

参考）総務省における事例
総務省・法制執務業務支援システムe-LAWSにて、採用されている法令データの作成・編集のためのシステム／インターフェースを参考にできる可能性
総務省公開資料1)より：e-LAWSの概要

法案作成・編集システム・
インターフェースのイメージ2)
法令データシステムのデータ形式を
機械可読性の低いHTMLから高いXMLへ変更※画像は日経コンピュータ記事2)より総務大臣談話“e-LAWSの法改正支援ツールで、法令案の立案や参考資料作成の作業を飛躍的に省力化・効率化する”
1.
2.

法令作成者は、Wordのような直感的な編集ソフト／
インターフェースによりXMLを編集• 作成者は、XMLタグが直接見えない形式で法令デー
タを作成・編集可能• 編集結果をもとに（改正前後の法令の差分から）自動的に一部改正法令（改め文）を生成→本件においても、Word等で書く際に、ハイライトや
フォント変更のような動作で仮名対象を指定し、仮名化部分がタグ付されたデータを生成できる可能性

総務省報道資料「法制執務業務支援システム（e-LAWS）の本格運用開始に際しての総務大臣談話」https://www.soumu.go.jp/main_content/000441588.pdf
日経コンピュータ 2017年8月31日号 pp.44-45「紙の聖域に切り込む 戦後初、行政・司法のデジタル改革」- 36 -

End of Document- 37 -