2019/01/24
日本学術会議公開シンポジウム「AIによる法学へのアプローチ」

AIの法学への応用の歴史
新田克己
東京工業大学名誉教授
国立情報学研究所特任教授
産業技術総合研究所人工知能研究センター招聘研究員

講演の内容1. AIの法律応用への期待
2. 法律ESの歴史（概要）
3a. ルールベース推論システム
3b. 事例ベース推論システム
4. ハイブリッドシステム
5. 議論システムと判決システム
6. まとめ

法律ESの進化1 AIの法律応用への期待

AIの法律応用への期待
一般(1) 法律相談、判決予測：
法律ES(2) 法律知識の明確化：
法学部(3) 法律の原案作成、論理検証： 立法者
裁判所(4) 迅速、安価、公平な裁判：(5) 文書の作成、検証、管理支援: 専門家(6) 議論の支援：専門家
裁判官(7) 判決文作成支援：
専門家(8) 文書検索 ：受験生
(9) 司法試験受験支援：
ほか

2 法律エキスパートシステムの歴史（概要）AIの歴史と法律ES
1946 コンピュータの発明 ENIAC
1956 ダートマス会議 AIES1950’-1960’ 第1次AIブーム
1970’ AI冬の時代
1980’-1990’ 第2次AIブーム
2000’ AI冬の時代
2010’第3次AIブーム

探索, 汎用の問題解決
知識ベース，推論
ビッグデータ，深層学習

法律ESの歴史 (1/3)
1970 Buchanan & Headrick“Some Speculation about AI and LegalReasoning”, Harvard Law Review

1972 Prolog言語

1977 税法 TAXMAN McCarty
 1983 トレードシークレット法 HYPO
Ashley & Rissland
 1983 契約法推論システム LES
吉野

1984 DEC-10 Prolog開発

1986 英国国籍法Sergot

法律ESの歴史 (2/3)
1987 契約法と法的推論モデル
新田 1987 特許法 KRIPGardner

1987 1st International Conference on AI and Law (ICAIL)

1990 労災問題 GREBE

Branting1990 1st International Conference on Legal Knowledge andInformation Systems (JURIX)

1991 税法 CABARET Skalak & Rissland
 1993 議論プロトコル Pleadings GameGordon
法律ESの歴史 (3/3)
1993 法的推論システム HELIC-II 1994 法的論争システム New HELIC-II

1995 Argumentation Framework(AF) Dung

1997 トレードシークレット法 CATO






新田
新田Aleven

2002 Carneades Argumentation Framework Gordon & Walton
2002 Value Based Argumentation Framework(VAF)
Bench-Capon2006 法学教育支援 LARGO
Pinkward & Ashley2006 1st Computational Models of Argument (COMMA)
2007 1st International Workshop on Juris Informatics (JURISIN)

2.1 米国税法システム TAXMAN
1977 McCarty (Rutgers University)TAXMAN-Iの問題解決例
New Jersey社(NJ社)は「資産獲得」方式により会社拠点をDelawareに移そうとした。
(1) NJ社は新しくDelaware社（D社）を立ち上げ、D社のすべての新規株と交換にNJ社の資産をD社に移転した。
(2) NJ社は会社を清算し、D社の株をNJ社の持ち株比率にあわせて株主に分配した。
 この2つのステップにおいて、株主の利益には変動はない。しかし、税法により、(1)でNJ社と株主は財産をD社に売ったとして課税され、(2)でD社と株主は株を分配したとして課税するべきか。


TAXMAN-Iの典型判例
関連判例
Lynch v Hornby: 精算時に現金を分配
 Pebody v Eisner: 無関係の会社に株を分配
 Eisner v Macober: 株を共通の株主に分配するときは非課税TAXMAN-Iの知識表現
判例や事実データを意味ネットワークで記述。
「PhellisはNJ社の株を100株所有している」

どの判例パターンにマッチするか。

3A ルールベース推論のシステム

準備：Prolog言語による法令記述
述語論理式でプログラムを書き、演繹推論で検証する。
(B,C,D ならばAである）
ルール A :- B,C,D.
データ A.
（Aである）
殺人罪(X) :- 殺人(X,Y).
殺人(X,Y) :- 暴行(X,Y), 殺意(X), 死亡(Y),因果関係(暴行(X,Y), 死亡(Y)).
暴行（太郎，次郎）. 殺意(太郎). 死亡(次郎).
因果関係(暴行(太郎，次郎), 死亡(次郎)).

?- 殺人罪(太郎).
?- 殺人罪(次郎).

YES
NO

刑法
判例
事実データ

3A.1 英国国籍法の論理式化
1986 M. Sergot (Imperial College)英国国籍法の条文の例
国籍法の条文を論理型言語Prologで表現し、直接、実行して質問に答える。
1-(1) この法律が発効してから英国で生まれた者は、もし生まれたときに父か母が、(a) 英国市民、または(b) 英国に住んでいる、ならば英国市民である。

英国国籍法のPrologによる検証
英国市民(X) :- 誕生地(X,英国),誕生日(X,Y), 法律発効後(Y),親である(Z,X), 英国に住んでいる(Z).
親である(Z,X) :- 父である(Z,X).
親である(Z,X) :- 母である(Z,X).
誕生地(ピーター，英国). 誕生日（ピーター，1980/1/1).
法律発行後(1980/1/1). 父である(ウィリアム,ピーター).
英国に住んでいる(ウィリアム).
?- 英国市民(ピーター).

YES

法律をPrologで表現する

利点
文法的、構文的な曖昧性がない。
読み手によって意味が変わることがない。
 論理的な検証ができる。
結論に至るまでの推論過程がクリアに説明できる。
法律をPrologで表現する

欠点(1/2)
複雑な条文を論理式にするのに手間がかかる。
 個々の条文を論理式で表現しても, 他の条文と論理的につながらないことがある。


暗黙の情報、例外規定、法令間の矛盾

人によってルールの書き方が変わる。
 述語論理は表現力が足りない。
ファジイ論理、認識論理、義務論理、時間論理

法律をPrologで表現する

欠点(2/2)


あいまいな概念で記述されている条文がある。
「open texture 問題」
殺人とは？
殺人:- 殺意、暴行、死亡、因果関係.
暴行 :- 殴る. 暴行 :- 蹴る.
殴る :- 拳で相手と接触する,…
詳細ルールをいくら増やしても定義しきれない！

 ファジイ？、ニューロ？、判例から類推？

3B 事例ベース推論システム

事例ベース推論の仕組み
判例DB
相談したい事件
判決文
結論
事実
原告の主張
被告の主張
裁判官の判断理由

類似判例の検索

類似判例の結論を流用

3B.1 ファクタによる判例ベースの議論システム HYPO / CATO

1983 HYPO Ashley (Pittsburg University)
1997 CATO Aleven (Pittsburg University)ファクタによる判例の記述ファクタ＝事件の事実や主張や争点を抽象化したもの。

トレードシークレット法のファクタ例
F1: Disclosure-In-Negotiations (d)公開した情報は公開の交渉中であった。
F2: Bribe-Employee (p)会社を移籍するのに利益を受けた。
F3: Employee-Sole-Developer (d)被告は原告の製品の開発者だった。
F4: Agreed-Not-to-Disclose (p)被告は秘密情報であることを知っていた。

Mason事件の例
SMILES

レストランのオーナ ーのMasonはJack Danielウィス
キ ー や 7Up な ど を ミ ッ ク ス し た 飲 み 物 を 開 発 し 、Lynchburg Lemonadeと名付けて売り出した。Masonはその調合法をバーテンダーだけに教えたが、彼らにはその調合法に口外しないように命じており、調合は客から見えないところで行われた。
その飲み物は非常に好評だったが、他の誰も同じものを作っていなかった。ただし、専門家によると、複製は容易だったろうとのことであった。
酒製造業者のRandleはこのレストランでLynchburgLemonadeを飲んだ。Masonによると、Masonと彼のバンドを販売促進に使うことを約束したので、Masonは調合法の一部をRandleに教えた。Randleはその調合法が秘密であるという印象を持ったと回想した。
1年後にその酒製造業者は、その調合によるドリンクのキャンペーンを行ったが、Masonは呼ばれなかったし、補償も受けなかった。

F6(p)：安全対策をした
F15(p)：類似物なし
F16(d)：解析可能な情報
F1(d)：公開の交渉中であった
F21(p)：秘密情報であることは知っていた
p: 原告有利
d: 被告有利共通Factorによる判例の類似性

Mason事件
Ｆ16（ｄ）

F1(d)
F6(p)

F15(p)

Ｆ21（ｐ）

共通Factorによる判例の類似性
Yokana事件（被告勝訴）
F10(d)

Mason事件

F7(p)Ｆ16（ｄ）

F1(d)
F6(p)

F15(p)

Ｆ21（ｐ）

共通Factorによる判例の類似性
Yokana事件（被告勝訴）
F10(d)

Mason事件

F7(p)Ｆ16（ｄ）

F1(d)
F6(p)

F15(p)

Ｆ21（ｐ）

American Precision事件（原告勝訴）

Hypoの議論プロトコル
1. 被告： 有利な類似判例を引用「F16が共通するYokana事件では被告が勝訴しているから本事件も被告勝訴とすべきだ」

2. 原告： その判例の相違点を指摘「Yokana事件ではF21が成り立っていないから類似判例ではない」

3. 原告： 反対側に有利な類似判例を引用「F16とF21が成り立つAmerican Precision
事件では原告が勝訴している」

４．被告： その新たな判例の相違点を指摘

CATOのファクタ階層

HYPO CATO
Factor
1342Case
30147

CATOのファクタ階層

HYPO CATO
Factor1342
Case30147

企業秘密情報秘密保持努力
価値ある情報対面の秘密保持努力

公開しないという合意

公開の交渉中3B.2 意味ネットによる事例ベース
推論システム GREBE
1990 Branting (University of Texas)

判例の表現
労働災害賠償法
トラック運転手Vaughnが昼食をとるためにレストランに寄り道したときに起こした事故の労災認定
16 cases
57 rules132 semantic rules
GREBEは正確には事例ベース推論システムではなく、ハイブリッドシステム

新しい事件の表現
鉄道会社のポーター
Jarekが残業を命じられ、家族に知らせに行く途中の事故。
これは労災？

事件と判例の対応付け

4 ハイブリッドシステム= ルールと判例の双方を利用

4.1 法的推論システム HELIC-II
1993 新田克己（ICOT）

HELIC-II
GREBE (Branting 1990)
CABARET (Skalak, Rissland 1991)

法令

ルールベース推論
結論候補

事実＋判断

事件

作業用メモリ事実

複数の結論候補判断

事例ベース推論

判例

非単調推論価値観

結論
判断者の価値観に依存

HELIC-IIと「東名あおり事件」
2018-06HELIC-IIと「東名あおり事件」
自動車運転死傷行為処罰法第2条
自動車運転死傷行為罪(X):- 危険運転（X,Y), 死亡（Y), 因果関係(危険運転(X,Y),死亡(Y)).
危険運転(X,Y):- 通行を妨害する目的(X), 自動車の直前に侵入(X,Y),
危険な速度で運転(X).
通行を妨害する目的(被告）.
東名高速に停車(夫婦）.
自動車の直前に侵入（被告,夫婦）. トラックに衝突(夫婦）.
危険な速度で運転（被告）.
因果関係（トラックに衝突（夫婦）,死亡（夫婦）.
死亡（夫婦））.
因果関係（危険運転（被告）,死亡（夫婦））?
?- 自動車運転死傷行為罪(被告）.
NO判例引用による仮説生成
あおり運転事件
東名高速で停車させた

危険運転

トラックに衝突された因果夫婦は亡くなった因果関係（危険運転（被告），死亡（夫婦））?

浦田事件判例
浦田は首をしめた

夫は気絶

海岸に置き去りにして逃げた

夫は砂を吸って 因果
窒息した因果関係（首締め（浦田），死亡（夫））あり夫は亡くなった判例引用による仮説生成
あおり運転事件
危険運転

東名高速で停車させたトラックに衝突された因果夫婦は亡くなった因果関係（危険運転（被告），死亡（夫婦））通行を妨害する目的(被告）.
自動車の直前に侵入（被告,夫婦）.
危険な速度で運転（被告）.
死亡（夫婦）.
?- 自動車運転死傷行為罪(被告）.
YES

東名高速に停車(夫婦）.
トラックに衝突(夫婦）.
因果関係（トラックに衝突（夫婦）,死亡（夫婦））.
因果関係（危険運転(被告),死亡(夫婦））.

価値判断による結論の選択


2つの結論候補ができる
無罪？
 自動車運転死傷行為罪？


2つのうち1つの結論を選択

価値判断で結論を選択（非単調推論）
厳格適用＞立法目的 → 無罪
法的安定性＜個別救済→ 自動車運転死傷行為罪
価値観

価値判断の基準：法的トポス
価値判断の対立例
表現の自由 vs 社会秩序の保護， 対話 vs お金，
公平な法適用 vs 弱者の保護，財産権の保護 vs 環境の保護､地域ブランドの保護 vs 福祉施設の必要性

 価値基準を分解し、どのような価値が優先されるかを分析

ファクタ階層法的トポス階層5 議論システムと判決システム

法律ESの分離
事実データ

法律ES
(弁護士)
事実データ
法律ES
(弁護士)
弁論・議論
Pleadings

法律ES

議論
記録

結論

法律ES
(裁判官)
判決の意思決定Trial

結論

議論システム

議論のプロトコル発言（主張、賛否、論証、反論、質問、回答）の種類の定義。
Pleadings Game (Gordon 1993)
HYPO (Ashley1983)



論証、反論をどのように作るか。
次ページ以降

議論の戦略はどうするか。
略論証生成のさまざまな方式
Ashley「An Introduction to AI & Laｗ」によるルールによる論証 (Sergot, Gordon, Prakken, Hage,Verheij,…)
 判例による論証 (McCarty, Ashley, Rissland, Branting,
Skalak, Aleven,…) ルールと判例による論証 (Gardner, Branting, Skalak,Nitta, Prakken ,Sartor, Bench-Capon,…) 論理的根拠(Rationale)を使った論証 (Loui, Norman)
 倫理原則による論証 (McLaren) 法原則による論証 (Prakken, Gordon, Loui,..) 価値、目的、政策による論証 (Berman, Hafner, …)
 証拠からの論証 (Prakken, Bex, Walker)
5.1 論争システム
NEW HELIC-II
1994 新田克己（ICOT）

New HELIC-IIの外観

A

法令概念辞書

法令

概念辞書

ルールベース
推論

帰納推論

ルールベース
推論

帰納推論

WM

反論候補

WM

反論候補

事例ベース
推論

非単調
推論

事例ベース
推論

非単調
推論

判例価値観

判例

価値観

A

帰納推論による解釈生成

東工大すずかけ台キャンパス

vs花子

ポチ管理人

管理人の論証
Don’t enter with dog
管理人の解釈（文理解釈）

立ち入り禁止(X,Y) :-人(X), 犬(Y).
人(花子).

犬(ポチ).

?- 立ち入り禁止(花子, ポチ).

YES

Prolog

花子の反論

ルール
演繹Progol

帰納

結論Don’t enter with dog
縮小解釈

帰納推論
目的に応じて、ルールを変形する。

立ち入り禁止(X,Y) :- 人(X), 犬(Y), not ボックス内(Y).
人(花子). 犬(ポチ). ボックス内(ポチ)?- 立ち入り禁止(花子, ポチ)NO花子の反論の根拠

管理人と花子の議論
管1> 花子はポチとキャンパスに入るべきではない.
「犬と入ってはいけない」という規則がある.
花2> 規則の解釈を間違えているわ．
ポチはボックスに入っていたから、この規則は適用されないわ.
管3> ポチが公園内で走っているのを屋上から見た人がいる. ポチをボックスから出したに違いない.
花4> それは別の犬を見間違えたのでは？
屋上からでは信用できない．

5.2 裁判官の意思決定の理論

裁判官の意思決定


原告と被告の論争結果から結論を決める。
一方が他方を論破しているか。
 他の裁判結果との整合性は。
 裁判官の価値観は。
 ニューラルネット、決定木、SVM､…
非単調推論

犬の持ち込み禁止事件の例
Argumentation Framework (Dung 1995)

管1

花2〇××〇

管1花2管3〇×〇

管1

花2管3

花4〇
〇×××〇

〇×××〇
〇

未決着（結論候補が2つ）

管理人が論破（結論が1つ）

未決着（結論候補が3つ）

犬の持ち込み禁止事件の例
管1

花2

管3

花4〇
〇
×××〇

〇×××〇
〇

価値観を考慮

未決着（結論候補が3つ）

規則に忠実

地元住民との交流伝聞でも情報伝聞は信用できない

管1花2管3花4〇
〇
×××〇

〇
×××〇
〇

犬の持ち込み禁止事件の例
管1

花2

管3

花4〇
〇
×××〇

〇
×××〇
〇

価値観を考慮

未決着（結論候補が3つ）

規則に忠実

地元住民との交流伝聞でも情報伝聞は信用できない

管1

花2

管3

花4×〇×〇＜＜

Value Based Argumentation Framework (Bench-Capon 2002)

6 まとめAIの法律への応用：法律ES

さまざまな法律知識
法令、判例、慣習、政策
個人の価値観 AIは中立な判断？

さまざまな推論
ルールベース推論（演繹）と法令
事例ベース推論（類推）と判例  深層学習？
帰納推論と法令の解釈
非単調推論と価値判断



議論モデル
プロトコル、論争戦略

法律ESの評価
実用化できたか。
 問題は何か。
Yes/NO

法令のルール化の困難さ
 Open texture問題
 問題セットがない 判例DBの統計的な偏り
 多くの裁判情報が入手不可： 紙→電子データ



新しい技術の導入。新しい分野の開拓
 次の佐藤先生, 太田先生の講演