われわれは，法律分野の文章の特性を利用した，法律分野における自然言語推論（NLI）は，前提根本的に異なるアプローチを提案する．まず，法律（法律）と仮説（法的問題に関する記述）の間の含文は要件と効果で構成される，という点に注目す意関係を予測するタスクである．一般的なNLIに対る．法律に関する仮説も，要件に対応する箇所（以する現在のstate-of-the-artである，事前学習済みの下，単に要件部という）と効果に対応する箇所（以言語モデルを用いた手法は，法律分野においてはそ下，単に効果部という）で構成される．人間が法律れほど有効でない．これは、前提と仮説の抽象度の文を現実の状況に適用する際には，1)事実に適合す違い，ならびに法律文の特殊性によるものと考えらる要件を法律文から選び，2)その効果を特定し，事れる．本研究では，法律文が，原則として要件と効実にあてはめて具体的な効果部を導出する，という果によって構成されるという特性に着目し，NLIの過程を辿る．そこでわれわれは，モデルの学習におタスクをより容易なサブタスクに分解することにいても，このように多段階の手順を踏むことで学習よってこの問題に対処し，既存手法を上回る性能をが容易になるという仮説を立てた．すなわち，タス得た．クを，1)仮説の要件部に対応する法律要件を特定，2)法律効果を仮説の設定にあてはめて，仮説が前提

に含意されるような効果部を生成，3)生成された効自然言語推論(NLI)とは，前提文と仮説文のペア果部と仮説の効果部を比較，というサブタスクに分が与えられたとき，それらの関係を，前提が仮説を割して解く．包含する場合は含意，仮説が前提に反する場合は矛また，要件と効果の区別を考慮したデータ拡張も盾，どちらの関係も成立しない場合は中立(neutral)行う．に分類するものであり，自然言語処理の中心的な課提案手法が有効であると考えられる根拠は，以下題の一つであるといえる。法律分野における，こののようにまとめられる．1)生成された効果部と仮説タスクの最も自然な形態は，「法律問題に関するあの効果部に焦点を絞ることで比較が容易になる，2)る言明が法律に照らして正しいかどうかを判定す条文の論理構造に基づいた擬似データ作成によっる」というものであるが，これは法曹資格を審査すて，複数のルールから，状況に適合するルールを選る司法試験の一部を構成するものであり，法律家のぶという問題にモデルを習熟させることができる，仕事を自動化するシステムの開発のためには不可欠3)事前学習済みの言語モデルが保有している世界知といえる．識（腕時計は動産にあたる，など抽象的な概念と具法律分野に特有のNLIの難しさは，アノテーショ体物の関係）を使うことができる．ンのコストが高いためにデータが不足しがちで，モさらに，生成された結果部は，モデルの予測の説デルに法的概念の意味や具体例を学習させにくいと明ととらえることもできる．なぜなら，モデルは仮いうところにある．説の要件部を受けて，法律に照らして適切と考え最近の研究では，Transformerベースの事前学習済られる効果部を出力するよう学習しているからでみ言語モデルによって，前提と仮説のベクトル表現ある．を求め，これを線形変換によって分類するものが主本研究では，日本の司法試験問題を元に作成され―1232―.[前提]占有者がその占有を奪われたときは、占有回収の訴えにより、その物の返還及び損害の賠償を請求することができる。占有回収の訴えは、占有を侵奪した者の特定承継人に対して提起することができない。ただし、その承継人が侵奪の事実を知っていたときは、この限りでない。[仮説]Ｂが海外出張のため１週間大学を留守にしていた間に，Ｃが甲を盗み出して現に所持している場合，Ｂは，Ｃに対し，占有回収の訴えにより甲の返還を求めることができる。[Label]1(含意)は太字+青字，効果は下線+赤字で示している．た日本語の法律NLIデータセットで実験を行った．その結果，最先端の手法やベースラインと比較して，大幅な性能の向上を確認した．