大規模言語モデル（以下，LLM）の発達に伴い，高度な知識を必要とする法的な業務の自動化が期待されている．本研究では，特に法律相談場面に注目し，法的な相談に回答するための関連法律予測に取り組んだ．法的な相談事例と関連法律のデータセットを用いてGPT-3.5をファインチューニングした結果，提案モデルのF1ScoreがGPT-4に比べて僅差で下回った．また分析の結果，刑法208条の予測においてはベースラインを上回る正答数を示した一方，刑法204条についてはベースラインの正答数を下回った．学習時に使用したデータセットやハイパーパラメータの影響により，提案モデルが過学習を起こしている可能性が示唆された.

1.1背景2022年に登場したOpenAIのChatGPT[1]といったLLMの急速な発展により，法律分野におけるLLMの活用が期待されている．同年，リーガルスケープ社がGPT-4をベースに開発したシステムは日本の司法試験の一部科目において合格水準に達する回答率を出している[2]．また，法律文書処理の国際コンテストCOLIEE（CompetitionforLegalInformationExtractionandEntailment）[3]では，関連条文を問題文に当てはめてYes／Noの解答を導き出すタスクにおいて，70%の正答率が出ている[4]．これらに関連して，司法試験の自動回答を目的とした研究は多く取り組まれてきた[5,6]．一方で，法律分野においては法律相談の自動化のニーズも存在している．2021年度に無料法律相談の件数は31万件に達しており，年々増加傾向にある[7]．弁護士ドットコムのチャット法律相談[8]や，LegalAIのAI弁護士ツール[9]など国内での関連サービスが出てきている中，学術領域で法律相談システムの研究を行なっている事例は海外の研究がほとんどである[10]．そこで本研究では，日本の法律を対象とした法律相談システムの構築を目指す．1.2目的法的なトラブルは大きく民事と刑事に分かれるが，本研究では共同研究先の専門分野である刑事事件に注目する．また，刑事事件の中には様々なカテゴリの事件が存在するが，仮説検証を簡易化するため，まずは刑事事件の中でも件数の多い傷害事件に注目し，コアとなる法律である刑法204条（傷害罪）と刑法208条（暴行罪）の予測に取り組む．図1は本研究が目指す相談者とシステムの対話イメージ図である．204条と刑法208条の違いは，端的にいうと「暴行の結果，怪我を証明できるかどうか」という点にあるが，現状のGPT-4はこの点を上手く処理しきれずミスをするケースが多い．したがって，本研究ではこのミスをなくすことを目標とし，的確な応答が.できる法律相談システムの構築を目指す．この目標が達成できれば，対象範囲を広げることで幅広い罪名予測が可能になるだけでなく，より詳細な量刑予測や法プロセス予測が可能になる．