社会情報学

第９巻３号

2021

原著論文
ファクタと数理議論学に基づく労働判例の分析
Analysis of Labor Cases Based on Factors and Computational
Argumentation Theory
キーワード：
人工知能，数理議論学，議論フレームワーク（AF），双極性議論フレームワーク（BAF），拡張議論
フレームワーク（EAF），ファクタ
keyword：
AI, Computational Argumentation Theory, Argumentation Framework （AF）, Bipolar
Argumentation Framework（BAF）, Extended Argumentation Framework（EAF）, Factors

朝日大学法学部

平

田

勇

人

Asahi University, Department of Law: Hayato HIRATA

東京工業大学情報理工学院，国立情報学研究所情報学プリンシプル研究系

新

田

克

己

Tokyo Institute of Technology, National Institute of Informatics: Katsumi NITTA

要

約
近年，同一労働に対する待遇格差が大きな社会問題となり，労働問題を分析するのに労働判例の解析が重要になっている。一般に判例を解読するには多くの時間を要する。それは判例における主張対立の論理構造が複雑なためである。判例の分析を助けるため，重要な特徴的事実（ファクタ）による判例の記述と判例間の類似性を判断する研究や判例の論理構造のダイアグラムによる記述法の提案などがあった。しかし，ファクタだけでは判例の論理構造が表現できないという問題と，複雑なダイアグラム表現
を判例から抽出することは困難であるという問題があった。一方，数理議論学の分野で研究されている
双極性議論フレームワーク（BAF）や拡張議論フレームワーク（EAF）は判例の構造を簡明に記述するのに適しており，論理的裏付けが明確であるという利点がある。そこでわれわれは，ファクタとBAF・
原稿受付：2020年10月12日
掲載決定：2021年２月24日

1

ファクタと数理議論学に基づく労働判例の分析
平田勇人・新田克己

EAFを組み合わせて，判例の論理構造を記述し，（１）判決に影響を及ぼすファクタの分析，（２）裁判所による争点の選択傾向の分析，（３）原告と被告の主張の対立や裁判所の判断の論理検証，という３つ観点から労働判例の分析を行った。その分析結果から，本手法が労働判例の個々の判例の論理構造を詳細に記述して検証を行えること，ファクタや争点に着目することで複数の判例からの判決の傾向分析が有効に行えることを示した。
Abstract
In recent years, the disparity in treatment for equal work has become a major social problem,
and the analysis of labor precedents has become important in analyzing labor issues. In general, it
takes a lot of time to decipher precedents. This is because the logical structure of claims andconﬂicts in precedents is complex. To assist the analysis of precedents, there were studies to judge
the similarity between the description of the case by important characteristic facts（factors）andthe case, and the proposal of the description method by the diagram of the logical structure of thecase. However, there are problems that the logical structure of precedents could not be expressed
only by factors and that it is difficult to extract complex diagrammatic expressions fromprecedents. On the other hand, the Bipolar Argumentation Framework（BAF）and Extended
Argumentation Framework（EAF）, which have been studied in the field of computational
argumentation theory, are suitable for describing the structure of cases simply, and their logicalsupport is clear. Therefore, we combined factors and BAF/EAF to describe the logical structure ofprecedents and analyzed labor cases from three viewpoints:（１）analysis of factors that inﬂuence
the judgment,（２）analysis of the tendency of the selection of issues by the court, and（３）conﬂict of allegations between plaintiff and defendant and logical veriﬁcation of court judgment.
From the results of the analysis, we showed that this method can describe and verify the logicalstructure of individual labor precedents in detail and that it can effectively analyze the trend of
judgments from multiple precedents by focusing on factors and issues.

2

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１

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と称する）のリストを作成しておく。個々の判例

はじめには，その事件でどのファクタが成り立つのかを抽

近年，退職後の再雇用者に対する賃金・手当の出し，成り立つファクタの組と結論（原告勝訴ま格差，短期雇用者に関する賃金・手当格差，男女

たは敗訴）の対で判例を表現し，判例のデータベーの賃金・手当格差の解消を求めて労働判例が増加スを構築する。このデータベースを利用し，与えしている。政府は一億総活躍社会の柱として「働られた事件について，類似判例を引用し合うことき方改革」を推進しているが，雇用社会の変化ので法廷論争をシミュレートできることを示した

情報を分析する上で労働判例には雇用社会（人間［Ashley（1991）］［Aleven（1997）］。このよう社会）の情報の変化や本来のあり方を掴むヒントにHypoやCATOは個々の判例の論理構造を記述が溢れている。2020年10月に雇用条件と待遇のすることよりも，判例間の類似性を利用した論争関係に関する重要事件の最高裁の判決が３つ出さに焦点をあてていた。

れ，新聞やテレビに大きく取り上げられてこの問

一方，個々の判例の論理構造を厳密に記述する

題に対する社会的関心が高いことが示された。このに，論理構造ダイアグラムで表現する方法が提の最高裁判例が今までの判決の動向にどのような案されてきた［Goodwin, J.（2000）］［Wigmore,

影響を及ぼすかを判断するには注意深く判例を読

J.H.（1913，1937）］。ダイアグラムは議論構造

む必要がある。

を視覚化する便利なツールであるが，あまり厳密

しかし，一般に判例解読には多くの時間を要すな記述をすると，判例間の比較がしにくい，といる。それは（１）争点の中にまた争点が存在する

う問題がある。ダイアグラムの中でも，数理議論など，原告と被告の間の論理の対立構造が複雑で学で研究されている議論フレームワーク（Argu-

あり，（２）判例の記述方法が統一されておらず，

mentation Framework；AF）は発言間の攻撃関

裁判官によって表現が異なるからである。その結係をグラフ構造で表現するものであり［Dung果，複数の判例を比較して判決の傾向を分析する（1995）］，表現の簡便さとその適用範囲の広さには多大な労力を要する。

から，多くの議論研究で利用されている。AFはこの問題を克服するには，判例の文章を直接解

その拡張として双極性議論フレームワーク

析するのではなく，判例から当該事件の重要な特（Bipolar Argumentation Framework；BAF），

徴を抽出し，その特徴同士を比較することが有効

価値ベース議論フレームワーク（Value Basedである。このような，どの特徴が判決に影響を及

Argumentation Framework；VAF），拡張議論フぼしたかを分析する方法は古くから行われておレ ー ム ワ ー ク（Extended Argumentation

り，たとえば刑法の量刑や知財の侵害判断を分析

Framework；EAF）などが提案されており，VAFした論文がある［松井（2013）］［山岡（2004）］。

やEAFが判例解析に有望な性質を持つことが指摘されている［Bench-Capon（2009）］。

一方，法律と人工知能の融合領域であるAI &Lawの研究分野でも，重要な特徴に着目した判例

このようにAI & Lawの研究分野においてファの利用法が研究されてきた。代表的な法学教育支

クタや議論フレームワークは判例解析に有望であ援システムのHypoやCATOでは，あらかじめ重ることは指摘されてきているが，論文ではシンプ

要な特徴（これを「ディメンション」や「ファクルなモデルケースの解析の提示にとどまり，それタ」と呼ぶ。ディメンションは多値をとりファク

らを実際の判例解析に適用した例はなかった。

タは二値（真偽値）をとるため，両者は厳密にはそこで本論文では，社会的に関心が集まってい違うものであるが，この論文では以後はファクタる労働判例に着目し，ファクタと議論フレーム3

ファクタと数理議論学に基づく労働判例の分析
平田勇人・新田克己

ワークの併用による判例の分析により，労働判例から新たな知見が得られることを示し，あわせてこの手法がほかの判例解析にも有効であることを示すことを目的とする。
第２章ではファクタとダイアグラムの関連研究を紹介し，第３章ではファクタとBAF・EAFによる判例分析の概要を示す。第４章ではファクタとBAF・EAFによる労働判例の分析を行い，第５章

図１：Mason事件の例

でまとめを行う。

の組からファクタを予測するモデルを作る必要が

２

関連研究

2.1

ファクタを用いた法的論争支援システム

習モデルを開発し，窪沢らも半教師付機械学習のピッツバーグ大学で開発されたHYPOやCATOは手法を利用し，パラグラフ中に含まれるファクタ

法学部における論争の教育支援システムとして知を予測する方法を提案している［Ashley, K. andられている［Ashley（1991）］，［Aleven（1997）］。

Brueningshaus, S.（2009）］，［Kubosawa, S. et

HYPOでは，あらかじめトレード・シークレット（企al.（2013）］。

ある。AshleyはSMILESというファクタ予測の学

業秘密）の侵害事件の数十の判例を比較し，重要2.2

な特徴的事実をファクタとして数十リストアップし双極性議論フレームワーク（BAF）て い る。 図 １ はMason事 件［Mason vs. Jack

議論フレームワークとは，議論内の「論証」をノーDaniel（1987）］（飲み物の調合情報を聞き出したドで表し，｢論証間の関係｣ をリンクで表すことでことがトレード・シークレットの侵害にあたるかが議論全体の論理構造をグラフ表示したものである。

争われた事件）のファクタ抽出例である。図の左側

論証間の関係として ｢攻撃関係（attack）｣ だけにに事件の概要が記述され，右側に抽出された事実着目するものがAF［Dung（1995）］であり，論証

レベルのファクタF1，F6，F15，F16，F21が表示間の関係として「攻撃関係（attack）」と「支持関されている。

係（support）」の２つに着目するものがBAFである（図
２）［Cayrol, C. and Lagasquie-Schiex, M.（2013）］。

HYPOでは新しい事件が生じたとき，その事件についてファクタを抽出し，判例データベース中で共通するファクタを持つ判例を検索すること
で，法廷論争をシミュレートできること，それが法学教育に役立つことを示した。
また，CATOは，事実レベルのファクタだけでなく，中間レベル（解釈レベル）や結論レベル（法令レベル）のファクタのリストも用意し，ファクタ間の類似性も利用することでHYPOより詳細な
論争のシミュレートができることを示した。
図１のような文章からファクタを自動抽出するには，あらかじめ機械学習により，出現する単語

図２：AFとBAFの例

4

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数理議論学では与えられたAFやBAFに対し，いろいろなレベルの結論を抽出することができる。そのうち，完全拡張，選好拡張，基礎拡張を説明する［Dung, P. M.（1995）］。
与えられたAFの論証全部の集合をArgsとし，

図３：EAFによる矛盾解消

その部分集合をS（S⊂Args）とする。ある論証aが他の論証bから攻撃されているとき，Sの中に論証bを攻撃するような論証c（c∈S）が必ず存係への攻撃」が表現できるようにAFを拡張した在するとき，「Sはaを受理可能である」という。

ものである［Modgil, S.（2009）］。
図３（a）は２つの論証が互いに相手を攻撃しまたS中のどの論証についてもSが受理可能なとき，「Sは許容可能である」という。Sが許容可能て基礎拡張が空集合｛｝である状態を表していであるときは，Sが外部からの反論に対して万遍る。これに対し，図３（b）の論証Xは「BからAなく再反論できていることを表している。Sが許への攻撃」を攻撃している。これにより，「Bか容可能であり，Sが受理可能な論証はすべてSのらAへの攻撃」は無効となり，「AからBへの攻撃」

要素になっているとき，「Sは完全拡張である」

だけが有効になるので｛A｝が基礎拡張となる。

という。完全拡張になるようなSは複数ありうる

BAF（又はAF）とEAFを判例にあてはめると，が，その中で極大のものを「選好拡張」，極小の

図３（a）は原告/被告の主張の対立を表しており，ものを「基礎拡張」という。１つの議論について

図３（b）はXを理由とする裁判官の判断によりA

選好拡張は複数あり得るが，基礎拡張は１つしかの主張が認められたことを表している。

存在しない。
図２（a）のAFの例では｛A｝と｛B｝はいず

３ ファクタとBAF・EAFによる判例分析の概要

れかが結論になりうるので選好拡張は｛A｝と｛B｝
であり，基礎拡張は｛｝である（どちらが勝者

本章ではファクタ，BAF，EAFを用いて判例をになるか決着はついていない）。図２（b）では，

どのように分析するかを述べる。

｛B，C｝（BとCの組）が唯一の結論（「基礎拡張」）
である。図２（c）のBAFの例では｛A，D｝と｛B｝

3.1

判例の構造

が選好拡張であり，図２（d）ではEがDへの攻撃

判例には，「裁判年月日」，「裁判所名」，「裁判を介して間接的にAを攻撃しているから，｛B，E｝

区分」，「事件番号」，「事件名」，「裁判結果」，「当が基礎拡張である。

事者」などの書誌的情報以外に，「主文」，「事実個々の判例における原告と被告の主張をBAFで及び理由」等が記載されている。「事実及び理由」

表現したとき，
一方が他方を論破していない限り，は，原告からの請求，事案の概要，前提となる事

BAFから得られた結論は選好拡張となっているは実（争いがないか，証拠によって容易に認められずである。

る事実），争点，争点に関する原告の主張と被告の主張，それに対する裁判所の判断が記載されて2.3

拡張議論フレームワーク（EAF）

いる。

拡張議論フレームワークEAFは，AFが「論証裁判においては，原告の請求に対して，被告がへの攻撃関係」を表現するのに加えて，「攻撃関賛同できない点（争点）に関して反論を行う。さ5ファクタと数理議論学に基づく労働判例の分析
平田勇人・新田克己（１）事前準備：ファクタリストの作成

らにその反論の中で原告が賛同できない点（サブ争点）について再反論を行う。このような双方のファクタによる判例分析の準備として，ファク

論争内容は裁判官によって整理され，裁判官の最タのリストを作る必要がある。まず分析する分野

終判断とともに判決文に記載されている。

（たとえば，課税問題，労働問題，知財問題など）

しかし，判決文の記載の方式の細目は必ずしもの判例を集め，それらの判例に多く出現するよう統一されていない。論理的には全く同じ判例でな特徴・主張・キーワードを多数抽出する。そのあっても，双方の主張が原告単位，被告単位で記後，類似の概念を統合するなどの整理をしながら，載されている場合や，争点単位で記載されているそれを体系化してファクタのリストを作成する。

場合もある。さらに争点とサブ争点の関係の記載

ファクタのリストには，個々のファクタが原告/方法まで含めると多くの記載方法が存在し，それ被告のどちらに有利か，２つのファクタ間に攻撃が判例が読みにくい原因の一つとなっている。

/支持の関係にあるかも記載する。このファクタのリストは判例を分析する際の概念辞書（オント

3.2ロジー）として使用する。

ファクタとBAF・EAFによる判例分析（２）判例からのファクタの抽出とファクタの重第１章で述べたように，従来の判例分析の多く

要度分析

は，事件の重要な特徴に着目し，判決にどのような特徴が影響したかを論じたものが多く，特徴間判決文が与えられたとき，そのパラグラフごとの関係は考慮していなかった。それに対し，本論に，出現する単語の組からファクタを抽出する。

文での判例の分析は判例からファクタとBAFとファクタ抽出の自動化には前述の［Ashley, K.

EAFを抽出し，（１）判例グループ内の判例に出現

and Brueningshaus, S（2009）］［Kubosawa, S.

するファクタの重要度の分析，（２）判例グループ

et al.（2013）］のほか，さまざまなトピック抽

内の判例のBAFによる原告と被告の争点分析，（３）

出の手法を利用することができる。学習データが個別のBAFとEAFによる判決の論理検証，の３つ

十分にないためファクタ抽出の精度が高くない場の分析を行うことが特徴である（図４）。ファクタ

合，最終的には人間が確認を行う必要がある。

の重要度の分析は，従来の特徴の分析と類似して抽出されたファクタに関して「重要度の分析」

いるが，原告と被告の争点分析や判決の論理検証を行う。具体的には，対象とする判例グループには，判例の論理構造に着目した分析である。

おいて，出現頻度の高いファクタの識別や，裁判所の判断に影響を与えるファクタの識別を行うことで判決傾向を求める。
（３）原告/被告の主張からのBAFの抽出と争点分析
判例の各パラグラフをBAFの論証（ノード）と考え，２つのパラグラフ間に ｢攻撃関係があるか，支持関係があるか，いずれでもないか｣ を識別して，ノード間に攻撃関係や支持関係のリンクを張ることによって，BAFの抽出を行う。

図４：ファクタとBAF・EAFによる判例分析

このBAFの各ノード（パラグラフ）にファクタを割り付けたファクタ付きBAFは原告と被告の論
争の論理構造（原告の事実から結論に至るまでの

以下に判例分析の手法を具体的に説明する。

6

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論証の連鎖，その論証の連鎖を断ち切るための被労働契約法20条は，「有期労働契約を締結して告の反論，その反論に対する原告の再反論など）いる労働者の労働契約の内容である労働条件が，を表現している。

期間の定めがあることにより同一の使用者と期間BAFによる争点分析では，個々のBAFにおいての定めのない労働契約を締結している労働者の労原告/被告の間の争点で双方の主張が噛み合って働契約の内容である労働条件と相違する場合においるか（双方の主張が選好拡張になっているか）

いては，当該労働条件の相違は，労働者の業務のの論理検証と，複数のBAFを比較することにより内容及び当該業務に伴う責任の程度（以下この条

争点における裁判所の判断傾向を観察する。

において「職務の内容」という。），当該職務の内（４）裁判官の判断からのEAFの抽出と論理検証

容及び配置の変更の範囲その他の事情を考慮し図４のBAFにおいて，BAFが同じであっても地て，不合理と認められるものであってはならない」

方裁判所，高等裁判所，最高裁判所によって結論と規定している。また労働基準法４条は「使用者が異なることがある。これは争点ごとにどちらのは，労働者が女性であることを理由として，賃金主張を採用するか裁判所の判断が異なるからであについて，男性と差別的取扱いをしてはならない」

る（実際は上級審で新たな主張が補充されることと定めている。
労働条件がこれらの法令に違反し，賃金差別やによりBAFが変化する可能性がある）。その裁判

昇進差別に該当する場合，均衡待遇あるいは均等所の判断を明示するのがEAFである。
EAFにおいて，裁判所の個々の争点の判断と最待遇に反することを理由に原告は訴訟を提起す

終結論（判決）が論理的に一貫していれば，最終る。均衡待遇/均等待遇に反することを原告が立

結論はEAFの基礎拡張に一致していることになる。

証できれば原告の勝訴となり，待遇差に合理的な理由があることを被告が示せば被告の勝訴となる。
われわれは分析対象の判例を定年後再雇用格

４ ファクタとBAF・EAFによる労働判例の分析
4.1

差，正規・非正規格差，男女格差の３グループに分けた。その理由は，まず定年後再雇用の場合，対象とする労働判例

ここでは分析対象として，同一労働に対する待高年齢者の安定雇用確保という高年齢者雇用安定遇差別に関する判例（具体的には労働契約法20

法の趣旨を踏まえて，事業主は合理的な裁量の範条と労働基準法４条に関する判例）を扱う。

囲の条件を提示しなければならず，裁量権の逸脱・働き方改革の主要な柱として，労働契約法20

濫用は許されない点に特徴があるため，正規・非条が，従前のパートタイム契約法（「短時間労働正規格差グループから独立させた。次に，男女格者の雇用管理の改善等に関する法律」）８条に統差をグループ分けした理由は，女性労働者の過半合され，パートタイム契約法の名称も「短時間労数を占めている女性非正規労働者は，性別による働者及び有期雇用労働者の雇用管理の改善等に関差別と雇用形態の違いによる差別という二重の差する法律」（いわゆる「パートタイム・有期雇用別を受けているのが実情であり，その特徴から正労働法」）に変更され，雇用社会に大きなインパ

規・非正規格差グループから独立させた。現在働クトを与えた。しかし，この法律は2020年４月

いている人の３人に１人が非正規雇用であり，女１日施行（中小企業におけるパートタイム・有期性に限ると２人に１人が非正規雇用という現状の雇用労働法の適用は，2021年４月１日）であり，中で，男女間では賃金格差が大きく，男性を100本稿で挙げた事件には適用されないため，本論文とした場合の女性の賃金は73.4（2017年賃金構では労働契約法20条を対象とする。

造基本統計調査）という結果は先進国では最低レ7

ファクタと数理議論学に基づく労働判例の分析
平田勇人・新田克己

ベルであり，2015年10月２日に日弁連が「全て間で作業手当等に格差を設けることが不合理な相の女性が貧困から解放され，性別により不利益を違として争われた事件」など全10事件，35判例（う受けることなく働き生活できる労働条件，労働環

ち原告勝訴15件，被告勝訴20件）。

境の整備を求める決議」を表明したことからもわ

Ⅲ．男女格差グループ

かるように男女格差は重要な問題である。

「秋田相互銀行不当利得返還請求事件：労働契判例の選択は，まず判例データベースWestlaw

約において女子であることを理由として差別的扱

JapanのPower Sort機能（重要度を★の数と数値いを受けたとして争われた事件」など全16事件，で表示）に基づいて246件の労働判例を検索した

23判例（うち原告勝訴14件，被告勝訴９件）。

のち，★が２以上の重要判例110件，さらに，労働判例百選（2016）から20件，労働調査会の書事件数と判例数が合わないのは，１つの事件が籍［社労士時習塾（2019）］で取り上げられてい地裁だけでなく上級審で審理されることがあるこる41件， 企 業 法 務 リ ー ガ ル メ デ ィ ア［Legalと，１つの事件に複数の原告がおり，原告ごとにMedia（2020）］で取り上げられている37件，労判決理由と結論が異なることがあること，裁判所

働新聞社HPで取り上げられている63件，男女差の一部認容判決により争点ごとに判断が異なるこ

別を巡る判例一覧41件［村松（2008）］の計202とによる。
３つのグループの合計70判例のうち，原告が勝件を合わせた総計312件を選択した。これらの労働判例から，労働法専門家の助けを借りて「均衡・訴したのは32判例（45.7%）であり，この比率をグ均等待遇」の点で重要度の高い33事件70判例を

ループごとに見ると，Ⅰ．定年後再雇用グループが抽 出 し た（http://scw.asahi-u.ac.jp/~hirahaya/

25%で一番低く，Ⅱ．正規・非正規格差グループ

Link/ index.htm）。

が42.9%で３グループ合計の勝訴率45.7%に近く，判例データベースに収容されている判例は裁判

Ⅲ．男女格差グループでは原告勝訴率が60.9%と所の全判例の１％程度と言われている。しかも，他のグループに比べて非常に高い。このことから，ありふれた事件は判例データベースにはあまり格裁判所が女性労働者の性別による差別と雇用形態

納されず，話題性のある判例が格納される傾向がの違いによる差別という二重の差別の実態を重く受ある。上記のような判例選択をしたことから，わけ止めていることが分かるとともに，定年後再雇用

れわれが選択した判例群は全判例をランダムサン

では，企業が高年齢者の安定雇用確保という高年

プリングしたものではなく，判例解説で多数引用

齢者雇用安定法の趣旨を踏まえて，合理的な裁量されたり，その分野の専門家が着目したりしていの範囲内にいる限り原告が勝つのは難しいことを示る判例を重点的に選択したことになる。

している。

３グループの概要を以下に示す。
4.2

労働判例からのファクタのリスト

33事件70判例を観測し，労働判例を記述する

Ⅰ．定年後再雇用グループ「愛知ミタカ運輸事件：定年退職後のシニア社

ためのファクタを労働法の専門家の知見に基づい員制度は給与を不当に減額するとして争われた事て以下のように決定した（pは原告有利なファク件」など全７事件12判例（うち，原告勝訴３件，タ，dは被告有利のファクタである）。

被告勝訴９件）。

（１）事実レベル
原告と被告の間に争いがない客観的事実に関す

Ⅱ．正規・非正規格差グループ

るファクタ「ハマキョウレックス事件：正社員と契約社員

8

社会情報学F1

男女間で差あり（p）

F2

正規・非正規間で差あり（p）

F3

定年組と現役組で差あり（p）

F4

賃金に差あり（p）

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F8 生活給手当（住宅，家族手当等，生活に関係する手当）で差あり（p）など全12個。
（２）中間レベル
成否に争いがある事実，事実の解釈，判断の指（a）針など，争点になり得る事実/主張に関するファクタ
F5２割程度の基本給差は許容範囲である
（d）

F12

勤務態度に問題あり（d）

F13

勤務評定に偏見あり（p）

F15‑2

正社員（または男性）と大きな待遇格差（待遇差別）がある（p）

F44

職務・業務内容が正社員と同じ（p）

F45

責任の程度が正社員と同じ（p）

F46

人事異動・配置の範囲が正社員と同じ（a）の部分拡大版（p）
F47

研修義務の有無で正社員と差あり（d）

F49

中核幹部候補者を優先する必要あり（d）など全56個（３）法令レベル
法令の要件に相当するファクタ
F67 均衡待遇に反する（p）：「労働契約法20（b）条に反する」
F68 均等待遇に反する（p）：「労働基準法４条に反する」の２個
これらのファクタ間の関係を図５に示す。ファクタAからBへ支持リンク（support）があるとき
は，AがBの理由づけになっていることを表す。
また，ファクタAからBへ攻撃リンク（attack）
があるときは，BはAに対する反論であることを（b）の部分拡大版示す。図５は多くのノード（ファクタ）があるた

図５：労働事件に関するファクタ間の関係

9

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ファクタと数理議論学に基づく労働判例の分析
平田勇人・新田克己

保という高年齢者雇用安定法の趣旨を踏まえて，め，（a）と（b）に分割して表示している。
図５から，双方向に攻撃リンクがある２つの合理的な裁量の範囲内で運用している限り，再雇ファクタの組が21あるが，これらは裁判のとき用者の給与が多少低くても合理的であると裁判所に争点となりうる。たとえば，F15‑2（正社員（まに判断される傾向にあることが示唆される。

たは男性）と大きな待遇格差あり）とF25（制度
設計の違いにすぎないから差別ではない），F44

当事者主張（定年後再雇用）（職務は同じである）とF47（研修義務や転勤の10有無が違うので職務は同じではない），F60（そ8の労働条件を承知の上で労働契約を結んだ）と6F58（労働契約は一部無効である（全部の条件を承知したわけではない））などが争点候補となる。

42

労働判例のファクタの重要度分析

0
1
5
9
13
16
20
24
28
32
36
40
44
48
52
56
60
64
67

4.3

個々の労働判例に関してファクタを抽出し，どのファクタが多く出現し，どのファクタが原告勝

原告勝訴

被告勝訴

図６：当事者が定年後再雇用で主張するファクタ

訴/被告勝訴に影響を与えるか否かを観測した。
具体的には３つのグループにファクタのどれが何（２）正規・非正規格差グループ回出現したかを集計して，ヒストグラム表示を行った（図６，図７，図８）。図の縦軸は当事者（原図７において，被告勝訴の判例に多く出現する

告又は被告）主張の数，横軸はファクタ番号を示

ファクタは「F10（p）賞与・退職金に差あり」（原している。

告勝訴４：被告勝訴14），「F37（p）賞与は一時（１）定年後再雇用グループ

的賃金ではなく不可欠」（原告勝訴１：被告勝訴

図６において，被告勝訴の判例に多く出現する９），「F23（p）正社員への登用例は少ない（原ファクタは，「F44（d）職務・業務内容が異なる

告勝訴10：被告勝訴12）」も被告有利の結果となっ（定年前より仕事の負荷が少ない）」（原告勝訴３：ている。

被告勝訴８），また「F45（d）責任の程度が異な

他方，原告勝訴の判例に多く出現するファクタる」（原告勝訴２：被告勝訴４），「F25（d）制度

は「F８（p） 生 活 給 手 当 で 差 あ り」（原 告 勝 訴

設計の違い（高年齢者雇用安定法の趣旨を踏まえて合理的な裁量の範囲で雇用している）」（原告勝

当事者主張（

訴１：被告勝訴５）。また,「F５（d）基本給との）25

差異は２割にすぎないから合理的である」（原告

20

勝訴０：被告勝訴４），「F52（d）定年後に賃金が下がるのは合理的」（原告勝訴３：被告勝訴６），「F51定年後は年金があるので余裕がある」
（原

15
10
5

告勝訴２：被告勝訴４）などである。

0
1
5
9
13
16
20
24
28
32
36
40
44
48
52
56
60
64
67

このことから，定年後再雇用の問題では，現役社員と再雇用社員の間で業務の同一性は認められ

原告勝訴

る可能性は少なく，企業が高年齢者の安定雇用確

被告勝訴

図７：当事者が正規・非正規格差で主張するファクタ

10社会情報学

第９巻３号

2021

10：被告勝訴７），「F９（p）職務給手当で差あり」

る原告に対して，制度設計の名の下に差別は許さ（原 告 勝 訴12： 被 告 勝 訴10），
「F34（p） 住 宅/ないとの強い姿勢を示していることが窺われる。

家族/ 物価手当は家計補助的性質を持つ」（原告
4.4

勝訴10：被告勝訴７）であった。
これらのことから，
非正規職員問題に関しては，

ファクタ付きBAFによる争点分析（１）BAFの抽出と論理検証「本給ではなく賞与や退職金の格差に関しては被３つのグループの判例群のうち，定年後再雇用

告が勝訴する可能性が高い」が，「その他の諸手

グループから長澤運輸事件，正規・非正規格差グ

当に関しては原告が勝訴する可能性が高い」といループから日本郵便事件，男女格差グループからう判決傾向が観察される。

鈴鹿市男女昇格差別事件といった典型例を選び，（３）男女格差グループ

その判例のファクタ付きBAFによる論理検証の例を示す。

図８において，原告勝訴の判例に多く出現するファクタは，「F10（p）賞与・退職金の差がある」

図９は長澤運輸事件のファクタ付きBAFであ（原告勝訴９：被告勝訴４），「F21（p）昇進・る。この図においては原告の当初の主張はaの成採用が実行されていない」（原告勝訴８：被告勝立を求めて，支持リンクで結合された｛a, b, c, d,

訴３），「F44（p）職務・業務内容が同じ」（原告e, h, o｝であり，それに対する被告の反論は｛l, m,

勝訴10：被告勝訴４），「F47（d）研修義務に差

f, i, p｝である。その結果，「b 対 l」，「c対m」，「eがある」（原告勝訴５：被告勝訴１）などである。

対p」が争点となる。さらに原告はgやjで再反論を行った結果，「f 対 g」，「i 対 j」という２つのサ

当事者主張（ブ争点が生じている。

）

15
10
5

1
5
9
13
16
20
24
28
32
36
40
44
48
52
56
60
64
67

0
原告勝訴

被告勝訴

図８：当事者が男女格差で主張するファクタ

図９：長澤運輸事件のBAF

この中で「F10（p）賞与･退職金の差がある」

ファクタ付きBAFにより争点間の依存関係を把は正規･非正規問題では被告勝訴となる場合が多握することが可能となる。たとえば，主張iは主いのに対し，男女格差問題では原告勝訴となる場

張bを間接的に攻撃しているが，サブ争点である「i合が多い。また，「F25（d）制度設計の違いに過対 j」の対立において主張iが認められなくても，ぎない」（原告勝訴10：被告勝訴７）は，定年後上位の「b 対 l」の争点で主張lが認められれば，再雇用問題では被告勝訴の場合が多いが，男女格主張bを崩せることがBAFから読み取ることがで差問題では原告が勝訴しやすくなっている。このきる。

ことからも，裁判所が，性別による差別と雇用形

図９では，２つの論証の組態の違いによる差別という二重の差別を受けてい｛a, b, c, d, e, g, h, j, o｝ 原告の論証

11

ファクタと数理議論学に基づく労働判例の分析
平田勇人・新田克己（２）争点の傾向分析｛f, i, k, l, m, p｝ 被告の論証

70判例のBAF中の争点で出現回数の多いもの

はいずれも選好拡張であり，基礎拡張は｛ ｝でについて，その争点の中で裁判所が原告側の主張あるから双方とも勝訴の可能性がある。
図10は日本郵便事件のファクタ付きBAFであを採用した数と，その比率を表１にまとめた。こる。原告の主張｛a, b, d, q, h, r｝に対して被告の表から争点に関して以下のことが観測される。

は｛l, e, i, m, n, p, g｝で反論し，「b対m」,「g対h」などの争点が生じ，さらに原告の再反論により，

図５（b）によると，原告の「F15‑2待遇差別

「n対o」
，
「c対p」
，
「i 対 j」，「e対f」，「k対l」といあり（p）」の主張に対する被告の反論「F60労働うサブ争点が存在する。図10のBAFにおいても条件を承知の上で契約した（d）」に関しては，論証の組｛a, b, c, d, f, q, h, j, k, o, r｝と｛i, l, e,

原告の再反論は「F58労働契約は一部無効である

p, m, n, g｝も選好拡張であり，基礎拡張は｛（p）」と，「F56組合と労使協定が締結されてい｝なかった（p）」と，「F59募集条件が不明確だっなので双方とも勝訴する可能性がある。

た（p）」の３種類がある。そのうち数が多いF58
vs F60とF56 vs F60が表１に掲載されている。
反論が裁判所に採択された率がF58では43％，
F56では67％となり，再反論の選択により，裁判所による採択率が逆転することもある。
労使交渉に関しては，図５（b）によると「F63
労使交渉をしていた」という被告の主張に対し，原告は「F61少数派の組合とは交渉していなかった」と「F62形式的な交渉にすぎなかった」という原告

図10：日本郵便事件のBAF側の反論があるが，表１ではいずれも反論の方が図11は鈴鹿市の男女差別事件のファクタ付き

裁判官に採択される傾向にある。さらに「F64‑2労BAFである。原告の主張｛a, b, c, j, k, h, n, d｝

働条件は非開示」と「F64労働条件は開示していた」

に対し，被告は反論｛e, g, i, l｝を行い，原告はの争点はF64が選ばれる可能性が高い。この結果を再反論｛f, m｝を行い，被告はさらに再再反論｛o｝

図５（b）を参照して考察すると，均衡待遇に反すを行っている。図11においても原告の論証と被るかどうかの判断において，「F65労働条件の改善

告の論証はともに選好拡張となり，基礎拡張はに誠意がない」は採択されない可能性が高く，か｛つ「F60労働条件承知で契約締結」は反論の戦略｝なので双方とも勝訴の可能性がある。

次第であることが示唆される。
4.5

労働判例からのEAF抽出と論理検証

前節で述べたように原告と被告双方の論証を表現したBAF（図９〜11）ではどちらの論証も選好拡張であり，基礎拡張は空集合である。これはBAFから唯一の結論が得られていないことを表している。それに対し，裁判所の判断を加えたEAF
では空集合でない基礎拡張が存在し，それが判決

図11：鈴鹿市の男女昇格差別事件のBAF

12

社会情報学

表１：争点の出現数と裁判官の採用率

F13

(p)

F12

(d)

F13

(p)

F14

定

F15-2

(p)
(d)

F45

(p)

F47
F46

原
告

原
告

用

用

ていることを表す。その検証の例として，まず長澤運輸事件を例にして詳しく説明し，その後，日本郵便事件と鈴鹿市の男女昇格差別事件の検証を

6

6

100

行う。

6

6

100%

「長澤運輸事件の概要」

49

た原告が，同社に有期労働契約で再雇用され勤務運送業務を営む株式会社長澤運輸を定年退職し
51

F25

25

を継続している。勤務内容は以前と同じでありな
16

12

がら，賃金が下がったことに対し，「同一労働同

75%一賃金」の原則に反して不合理であるとし，差額

(d)
事

/

(p)

F47

16

12

75%

6

3

50%

9

2

22%

7

0

0%

29

12

41

賃金の支払いを求めて同社を訴えたものである。
一審の東京地裁（平成28年５月）では，同社

(d)

F61

(p)

F63

の賃金規定は不合理であると認め，請求を全部認

(d)

F62

(p)

F63

容した。ところが，二審の東京高裁（平成28年11月）では，職務内容などに照らして賃金の格

(d)

F64-2

(p)

F64

差は不合理とは言えないとし，一審判決を取り消して同社の勝訴となった。最高裁（平成30年６月）

(d)

F23

用

では，賃金の総額を比較するのではなく，賃金項目の趣旨を個別に考慮すべきものとし，住宅手当，

(p)
F24

役付き手当，賞与に関しては不支給でも不合理と用は言えないが，精勤手当の不支給は不合理である

(d)
F44

/

2021

の結論と一致していれば，結論が論理的に一貫し

(d)

用者

第９巻３号

(p)

F47

20

17

85%

12

8

67%

とする判断を行った。
この最高裁判例により，同一労働同一賃金の判

(d)

F56

断においては，賃金全体ではなく，個別の手当の(p)

趣旨を考慮すべきであるというルールが定着し，

F60

さらに2020年10月の３つの最高裁判決は，対象(d)となる手当の種類がさらに拡大した，という意味

F58

(p)

44

19

を持つ。

43

F60

図９のBAFに対し，裁判官の主張を加えてEAF(d)としたものを図12に示す。図12（a）は一審判決，

F39

17

6

図12（b）は二審判決である。図で太い枠は，裁

35%

(p)

判官が採用した主張であり，×がついている枠は

F40

裁判所が不採用とした主張である。

(d)

図12（a）では地裁の判断理由「会社の経営状

F19 事
F18

(p)

6

1

17%

況から見て賃金を圧縮する必要なし」，「年金も受(d)

けていることは賃金圧縮の合理的理由にならな

13

ファクタと数理議論学に基づく労働判例の分析
平田勇人・新田克己(a)（原告勝訴）

図13：長澤運輸事件（最高裁：被告一部勝訴）のEAFする。
長澤運輸事件は，最高裁では概ね高裁の判断を支持し，賃金の格差は合理的な範囲であるとしている。しかし，一部手当については賃金全体の判断とは異なり原告勝訴としている。図13はその部分の判断をEAFで示したものである。「15．給(b)

与差あり」をさらに細分化して「９．職務手当で（被告勝訴）

差」を追加し，「35．精勤奨励目的という理由に

図12：長澤運輸事件（被告勝訴）のEAF

ついては，全員に等しく適用すべきである」と判い」，「研修義務や転勤に関しては現役社員と実質断し，この部分だけは原告勝訴となったことが表的に差がない」を枠付きの論証で表現している。

現されている。図13でも「F67.均衡待遇に反す

地裁では原告勝訴となっているが，これは図12

る/均等待遇に反する」はEAFの基礎拡張に含ま（a）のEAFの結論でも「F67．均衡待遇に反すれており，判決が論理的に妥当であることを示し

る/均等待遇に反する」は基礎拡張の要素となっ

ている。

ており，
論理的に一貫していることが確認できる。

このように図12（a），図12（b），図13におい

図12（a）では原告の論証は基礎拡張となり，てEAFから得られる結論は，地裁，高裁，最高裁の判決と一致している。

論証aが基礎拡張に含まれるから，原告勝訴という結論とEAFから得られる結論と一致している。
これに対し，高裁の判断である図12（b）では，地裁の５つの争点判断において，「定年後再契約の制度は社会的に妥当である」，「賃金の額を決めるのに年金を考慮するのは社会的に容認されている」，「職務内容等が同じでも，会社の対応は社会的に容認できる」，「社会の実相として一般的には合理的である」などの理由で判断が逆転した結果，被告の勝訴となっている。これは図12（b）の

図14：日本郵便事件（原告勝訴）のEAF

EAFにおいて，「F67．均衡待遇に反する/均等待図14は図10で示した日本郵便事件のBAFに二遇に反する」が基礎拡張に含まれないことと一致

14

社会情報学

第９巻３号

2021

を観察した。次に判例中の原告と被告の主張をBAFで表現して争点間の依存関係を視覚化し，基礎拡大が空集合になることで，議論が決着していないことを確認した。さらに争点に関して裁判所がどちらの主張を採用する傾向にあるかを調べる
ことによって，弁論の戦略に利用できる可能性を示した。さらに，裁判所の争点ごとの判断理由をEAFで表現し，EAFの基礎拡張が裁判結果と一致

図15：鈴鹿市男女昇格差別事件（被告勝訴）のEAF

していることの検証を行った。
本論文では労働判例を対象に分析の方法とその審の裁判官の判断を追加したEAFである。この事有効性を示したが，ファクタリストを作り替える

件では，裁判官は「職務，責任，人事異動の範囲ことで他の分野の判例も分析可能である。また，は正規職員と同じ」「有期労働契約が５年を超え

BAFやEAFの情報を判例文書にタグ付けすると，ると単年度契約は不合理」と判断して原告の勝訴

判例文書の論理構造を即座にグラフ構造として視となっている。原告の論証｛a, b, c, f, j, k, o, r｝

覚化することができ，判例の学習を効率的に行えは基礎拡張であり，裁判官の判決と一致している。

るものと期待できる。

図15は図11に示した鈴鹿市男女昇格差別事件のBAFに二審の裁判官の判断を追加したEAFである。

謝辞

この図においては，「男女の間で職務，責任，人事

本研究は文科省科学研究費基盤 S「裁判過程に異動の範囲が同じ」であるという原告の主張は不おける人工知能による高次推論支援」（課題番号採用となり，「勤務態度に問題あり」「勤務評定は

17H06103），および，電気通信普及財団研究調

使用者側の自由裁量の範囲内」「条件を承知で労査助成「AI技術を用いたオンライン調停（ODR）

働契約締結」「研修義務/研修内容が違う」という支援システムの基本機能の開発」の助成を受けて被告の主張が裁判官に採用されたことにより被告いる。

の勝訴となっている。原告の当初の論証｛a, b, c, f,h, m｝は基礎拡張にならないので争点に関する裁

参考文献

判官の判断と被告の勝訴判決は一貫性がある。

Aleven, Vincent（1997）Teaching Case Based

この例を含む70判例において，そのEAFから

A r g umentat ion T hr oug h a Model and

得られる結論は判決と一致しており，判決が論理

Examples, ph.D thesis, University of Pittsuburg .

的に妥当であることが確認できている。

Ashley, Kevin, D（1991）Reasoning with casesand hypotheticals in HYPO, Int. J.

５

ManMachine Studies 34, pp 753-796.

おわりにAshley, K. and Brueningshaus, S. （2009）

本稿では，ファクタとBAFとEAFの併用により，Automatically classifying case texts and

労働判例の論理構造を詳細に記述し，それに基づ

predicting outcomes, Artificial Intelligence

いて判例の分析を行った。まずファクタの重要度

and Law , 17, pp.125-165.

の分析では，３グループ間のファクタの重要度がBench-Capon（2009）, T.J., M: Case Law in

異なることから，グループごとの判決傾向の相違

Extended Argumentation Frameworks, Proc.

15

ファクタと数理議論学に基づく労働判例の分析
平田勇人・新田克己

ICAIL -2009.

in argumentation frameworksʼ, Artificial

Intelligence , 173（9-10）, pp.901-934.

̶̶ （2017）, T.J., M.: HYPOʼs legacy:
introduction to the virtual special issue, AI

松井宏記（2013）：意匠の類似判断における各要

and Law , 25, pp.205-250.

素の検討―カラーコンタクトレンズ事件―，知Cayrol, C. and Lagasquie-Schiex, M.（2013）

財管理，Vol. 63, No. 6, pp.931-942.

Bipolarity in argumentation graphs: Towards

山岡重行，風間文明（2004）：被害者の否定的要

a better understanding, International Journal

素 と 量 刑 判 断， 法 と 心 理，2004. 1，pp.98-

of Approximate Reasoning, Volume54,

110，2004.
村松歌子（2008）「賃金，昇進・昇格の男女差別

pp.876-899.
Dung, P.M.（1995）On the acceptability ofを巡る判例の動向とその救済」関西福祉科学大arguments and its fundamental role in

学紀要12号表１ 賃金・昇進・昇格の男女差別

nonmonotonic reasoning, logic programmingを巡る判例一覧（時系列順）41件。

and n-person games, Artificial Intelligence ,労働新聞社HPの労働判例Vol. 77, pp.321-357.

（https://www.rodo.co.jp/precedent/，2020年
10月１日最終閲覧）

Kubosawa, S. et al.（2013）: Shumpei Kubosawa,

労働判例百選（2016）別冊ジュリスト230号（第Kei Nishina, Masaki Sugimoto, Shogo Okada

９版）

and Katsumi Nitta, A Discussion Training
Support System and Its Evaluation, The 14th

社労士時習塾編（2019）『働き方改革を実現する

International Conference on AI and Law.

ための労務管理』労働調査会。
Westlaw Japan：ウェストロー・ジャパンの判例

Legal Media（2020）：企業法務リーガルメディ
ア「37の裁判例からみる同一労働同一賃金のデータべ―ス

原則：実務と対策」.

（https://www.westlawjapan.com/，2020年10月１日最終閲覧）（https://houmu.nagasesogo.com/media/

Wigmore, J.H.（1913）The problem of proof,

column/column-1723/，2020年10月１日最終

Illinois Law Review 8（2）, pp.77-103.

閲覧）
Mason vs. Jack Daniel（1987）: Mason vs. Jack

Wigmore, J.H.（1937）The Science of Proof:

Daniel Distillery, 518 So.2d 130（Ala.Civ.

As Given by Logic, Psychology and General

App.1987）.

Experience and Illustrated in Judicial Trials（3rd ed.）. Boston: Little, Brown.

Modgil, S.（2009）ʻReasoning about preferences16