AI(Artificial Intelligence)と弁護士業務の未来
２０１７年１１月１４日
弁護士
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AI の進展
法曹界の技術と未来というテーマに関して，AI の活用についての議論が活発になってきた。
弁護士の業務を補助する AI の活用は，法令・判例の調査や国際カルテルやクラスアクション（集団訴訟）の証拠整理等において，すでに海外の一部で始まっている。
AI の発展によって，AI が弁護士に取って代わって，弁護士という職業がなくなるという話まである。
近年の法曹界の国際会議でも必ず取り上げられるトピックの一つである。昨年７月にスリランカで開催されたアジア弁護士会会長会議（POLA）では，私が弁護士業務とＡＩについて講演をした。また，８月には，世界約９０か国の４５歳以下の法曹の組織である AIJA（若手弁護士国際協会）東京大会では，全てのセッションが AIに関連したものだった。さらに９月に開催された４０の国・地域から１６００人を超える法曹関係者が参加した LAWASIA 東京大会２０１７でも，IT・AI のセッションが開かれた。
日本では，法律サービスの市場規模が小さいこと，日本には，クラスアクションやディスカバリー（証拠開示）の制度がなく，国内紛争において大量データ処理の必要性がないこと等から法曹界における IT 化・AI 化は現実には進んでいない。
ただ，昨今の技術革新のスピードを考えると，日本でも数年のうちに法曹界の IT化・AI 化が進んで行くと思われる。
私たち弁護士は，このような技術革新を前にして，どのようにして価値を発揮し，生き残りを図っていくべきかが，問われることになる。
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AI の基礎知識
人工知能の定義は難しく，専門家によって定義が異なっている。例えば，「人工的につくられた人間のような知能，ないしはそれをつくる技術」「人間の頭脳活動を極限までシミュレートするシステム」「計算機知能のうちで，人間が直接・間接に設計する場合を人工知能と呼ぶ」等多様である。
現在，AI が注目を浴びているのは，ディープラーニング（深層学習）といって機械自身が学習する AI が出てきたことによる。つまり，これまでの AI は，条件やルールを人間が設定し，それにデータを入力して算出し，結果を出すという方式であった。ところが，ディープラーニングは，大量のデータから特微量を算出し，それによって判別を繰り返し，さらにパターンを学習し，新たに特微量を算出し，分類1

すべき情報を増やしていって結論を導くことができるようになった。これによって，グーグルの猫認識実験や，AlphaGo がプロの囲碁棋士に勝つということが可能になった。
現在の AI の特徴として，長所は，記憶力が良く，膨大な情報を短時間で扱える。
一日中，働くことができてデータやルールに基づき客観的な判断ができる。AI の弱点は，人間の言葉の意味を十分に理解できない，つまり，人の気持ちの理解と共感は困難である。質問を自ら考えることはできず，大量のデータという過去の経験に基づいてしか判断できない等である。
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AI 進展の課題
まず，以上の AI の基礎知識の下で AI が日本の法曹界で普及するために乗り越えなければならない課題として，次の３点が考えられる。
(1) データの蓄積
AI はあくまで機械であり，AI が学習するためには，大量のデータが必要である。
日本では，全ての裁判例が公表されているわけではないし，判決に至らずに終結する紛争も多数ある。法的紛争に関するデータをどのように蓄積していくのか，検討する必要がある。ちなみに，日本では，デジタルデータ化されている判決は，３％から５％にすぎない。
(2) ルールの策定
AI の普及により，民間業者が，AI を用いたリーガルサービスを提供するビジネスを行うことが考えられる。弁護士でない者が法律事務を行うことは法律で原則として禁止されているが（非弁行為），弁護士ではない者が AI を活用してリーガルサービスを提供した場合において，非弁行為となるのかどうか，AI によるリーガルサービスの提供と非弁行為との関係を検討し，ルールを策定する必要がある。
(3) AI に関する知識の涵養弁護士が AI に関する基礎知識を持っているか，正しく理解をしているかについては，現在では疑問がある。今後 AI が社会の様々な分野で普及していくことは間違いがない。日本では，弁護士がインターネットに関する知識が少ないためにインターネット広告やホームページに関するビジネス（セールス）に惑わされることがある。AI についても，弁護士が，知識不足ゆえに AI 関連のサービス（セールス）に惑わされたり，AI に過度の恐怖感を持つことがないように，基礎知識を得ていくことが必要である。
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AI 活用の課題
次に，AI を法的サービスに適用するに当たっての具体的な問題点を指摘する。依2

頼者に起きた民事紛争事件をどのように解決すべきかというケースで考えてみる。
(1) AI にインプット（入力）する際のデータ処理の問題点
まず，紛争事件において，解決に必要なデータを入力する必要がある。依頼者から正確な事実を聞き出し，さらにこの事実から紛争解決に必要なデータを抽出しなければならない。依頼者の記憶は間違いないか，虚偽の事実が入っていないか等のチェックは質問し，その回答を評価することのできない AI には困難であり，この作業は，AI がするのではなく弁護士が依頼者と面談して行うことになる。
したがって，AI が普及しても依頼者との面談や聞き取りは弁護士がしなければならない。さらに，解決に必要なデータを選別して入力するのも弁護士の仕事である。
(2) AI の精度は過去に蓄積されたデータ量に比例する類似の紛争解決例のデータが多ければ多いほど AI の判断の精度は上がる。しかし，紛争解決は，裁判所の判決例だけではなく，裁判上の和解や私的な和解や，訴訟の取下げ等によっている。これらのデータは，必ずしも全てが取得されるわけではない。また，判断に必要なデータのない紛争もある。例えば，知財紛争では，先端的な発明での先例は乏しいのが一般である。
したがって，データの少ない紛争や先例のない紛争解決には，AI は役に立たない。
(3) アウトプット（結論）の多様性
囲碁等のゲームであれば，勝つか・負けるかの結論だけであるが，人間社会の紛争解決は，単純な勝敗を決める場合に限らず，和解や取下げ等解決が多様である。
従って，全ての紛争解決に AI が機能するとは限らない。
(4) 小括以上の問題点を前提に考えると，AI が有効に機能する紛争類型と，必ずしも機能しない紛争類型とが考えられる。
また，AI が有効に機能する司法事務もあることがわかる。例えば，判例検索や証拠検索，訴状・答弁書・準備書面作成支援，各種雑書類作成支援等である。
そこで，データを大量に処理して，証拠を探索する必要があるクラスアクションや国際カルテル事件等は，AI が機能するであろう。また，交通事故等多くの紛争解決データがあり，紛争解決も金銭解決になる紛争は AI が良く機能すると考えられる。知財紛争のうち，商標や著作権の類似性の判断は AI が機能するが，一方，特許事件など先例が乏しい先端技術では AI は機能しないと思う。また，離婚事件のように依頼者の話や気持ちに耳を傾けて共感することによって，依頼者に精神的な安定をもたらし，依頼者の自己決定を促し，紛争を解決するケースにおいては，AI では，依頼者は満足せず，機能しないであろう。

3５AI の未来予想
米国では，５年から１０年の間に，パラリーガル（弁護士補助職）の仕事の４７％，１年目のアソシエイト（勤務弁護士）の弁護士の仕事の３５％は，AI に取って代わられるという報告がある。
私は，将来の弁護士の業務は，AI を使用し，紛争を解決する弁護士と AI に頼らないで紛争を解決していく弁護士とに分かれると思う。また，AI を導入する法律事務所では，IT・AI の知識を有するシステムエンジニアやコンピューター技術者を採用して，AI を活用することになろう。従って，法律事務の分業化が進むことになる。
経営弁護士は，AI と法律の知識の両方を備えていかなければならなくなるだろう。
一方で，簡単な法律相談は，AI が行うことになるかもしれない。地下鉄の駅や繁華街に AI マシンが置いてあり，それに紛争類型を選択し，必要なデータを入れると簡単に結論を出してくれる時代になるかもしれない。大手の法律事務所には，最初の受付けで AI マシンにデータを入力して，その回答を待って，相談担当の弁護士と面談することになるかもしれない。これからの弁護士は，AI とライバル関係になって競争することになったり，AI を利用しないと迅速・適正な解決に繋がらないことになるのかもしれない。
人々の生活もビジネスもさらに複雑化し，AI が普及していく中にあって，これからの弁護士は，問題状況を理解するための幅広い知識，依頼者から話を引き出すためのコミュニケーション力，依頼者の状況や相手方の反応に応じて，これまでにない解決策を提案するクリエイティブな力がますます重要となる。
このような能力は，AI が発展して普及しても，AI は持ち得ず，したがってこの点では，AI は人間には勝てないのである。
それゆえ，私は弁護士の仕事が全て AI に取って代わられることはないと確信している。先に述べた検討事項を適切に検討し，弁護士業務をうまく助けるツールとして AI を発展・普及させて，より良い仕事をすることが重要と考える。

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