本研究は日本語・日本法における法的判断予測研究のためのデータセットである，日本語不法行為事件データセット(JapaneseTort-caseDataset,JTD)を提案する．JTDは不法行為判断予測タスク及びその根拠抽出タスク向けに設計されている．根拠抽出タスクは不法行為の成否判断に際して重要な根拠となった主張を，原告または被告の主張の中から抽出するタスクである．JTDには41人の法律専門家によって注釈付けされた3,477件の民事事件判決書に基づいて構築されており，7,978事例（事例に内包される原告・被告らの主張は59,697事例）が収録されている．ベースライン実験によりJTDの各タスクの実現可能性を確認し，さらに不法行為判断予測・根拠抽出の両タスクを同時に学習させることで性能が改善することを示した．

民事における法的な争いにおいて，非専門家の当事者が状況を整理した上で紛争解決の結果を予見することは困難であり，法律専門家への相談にも心理的・時間的・金銭的な障壁がある．紛争解決結果を予測するモデルが当事者に予測結果を提供することでこれらの障壁を解消できる．さらに，当事者間の話し合いにより合意することで紛争の解決を図る調停手続きの進行をモデルによって支援することや，モデルをオンライン裁判外紛争解決手続き(ODR)に組み込むことで，定型的な紛争の解決において省力化を行うことが可能である．このため，紛争解決に伴う法的判断予測(LegalJudgmentPrediction,LJP)を行うモデルの開発が求められている．LJPは国外において盛んに研究されている．欧州人権裁判所のデータを用いた研究[1,2,3,4]はその代表例である．米国においてもKatzら[5]による米国最高裁判所におけるデータを用いた例，Semoら[6]によるクラスアクション訴訟を取り扱った例が挙げられる．中国においては刑事事件向けLJP[7,8,9,10,11]の研究が盛んである．また，Chalkidisら[12]は複数のタスクから構成される英語圏の法律分野向けのベンチマークデータセットLexGLUEを提案している．国内においては，機械学習を用いた実験に適する規模を持つ実事件データを元にしたLJPデータセットは存在しない．法に関するデータを用いたCompetitiononLegalInformationExtraction/Entailment(COLIEE)[13]が存在するものの，COLIEEでは日本の司法試験短答式問題を用いている点で狙いが異なる．言語・法制度は国毎に異なるため，LJP研究において日本独自のLJPデータセットを構築することは重要である．そこで日本の民事事件判決書を用いた大規模なデータセットとしてJapaneseTort-caseDataset(JTD)を構築する．