本研究は，⽇本の刑法を対象とした法律相談システムの構築を⽬指して「罪名」「量刑」「量刑根拠」の3つの予測に取り組んだ.弁護⼠へのヒアリングを基に構築した罪名データベースを参照するように設計した罪名予測モジュールは，正解割合の平均が70%となり⽬標の80%には達しなかった.弁護⼠へのヒアリングを基に構築した量刑根拠データベースを参照するように設計した量刑根拠予測モジュールは，正解割合の平均が89%となり，⽬標の80%に達した.過去の量刑事例集を参照させるように設計した量刑予測モジュールは，正解割合の平均が43%となり，⽬標の80%を⼤きく下回った.

1.1背景2022年以降，ChatGPT[1]をはじめとする大規模言語モデル（LLM）の進展により，法律分野でのLLM活用が期待されている.中国では幅広い法律相談に自動で回答するために，弁護士が行っている思考プロセスを反映させたLLMの開発研究[2]が行われている.日本でも民間企業においてそのような取り組みが行われている事例[3][4]はあるが，学術研究として公開されている取り組み事例は少ない.また，JURISIN[5]やCOLIEE[6]などの法的タスクを目的としたワークショップでは，司法試験や民事判決に関するデータを扱うタスク[7][8]は存在するが，刑事事件に関するタスクはない.1.2目的本研究の⽬的は，⽇本の刑法を対象とした再現性のある法律相談システムの構築を通じて，刑事事件に関連する法的⽀援を提供することである.法的なトラブルは⼤きく⺠事と刑事に分かれるが，本研究では類似の先⾏研究が少ない刑事事件に注⽬する.さらに複数のカテゴリが存在する刑事事件の中で件数が多く法的⽀援の需要が⾼い「交通」に関する罪に焦点を当てる.具体的には，「罪名」「量刑」「量刑根拠」の3つの予測を⾏うことを⽬的とする.現状のLLMは類似する罪名の区別や妥当な量刑相場の予測において誤りを犯すことが多いため，本研究ではまずこの問題を解決し，より的確な応答が可能な法律相談システムの構築を⽬指す.本研究で⽬的とする対話例を図1に⽰す.