本論文では，大規模言語モデルを活用して，韓国語における刑事業務に関連する法規の解釈に基づく質問応答の性能を改善する手法を提案する．本論文においては，インターネットで公開されている刑事業務に関する法令の条文および判例情報を蓄積し，RAG(Retrieval-AugmentedGeneration，検索拡張生成)の枠組みのもとで質問に関連する法令条文および判例を検索し，これらの関連法令・判例をふまえて，大規模言語モデルによって質問に関する推論を行うことにより，質問に対する的確な回答を生成するシステムを開発する．本システムの応用事例として，韓国の刑法分野において，捜査における意思決定および法的解釈の局面での支援用途が挙げられる．

近年，法務分野における大規模言語モデル(LLM:LargeLanguageModels)[8]の活用が注目されており，特に法令解釈や判例分析において，その可能性が期待されている．韓国の刑事司法制度では，法改正や判例の蓄積により参照すべき法的情報が増加の一途を辿っていることから，捜査官が迅速かつ正確な意思決定を行うことは容易ではない．ここで，従来のキーワードを用いた検索システムでは，法的文書の文脈や意味的な関連性を十分に考慮できないことから，特に新任捜査官に対して，キーワードを用いた検索システムの効果的な活用法を教育・訓練する点においては，効率的な知識習得が困難であった．このような背景をふまえて，本論文では，最新のLLM技術を活用して，刑事業務関連の法令解釈・判例参照に基づく質問応答のモデル化を目的とする．具体的には，韓国の法制情報サイト1）に掲載されている法令・判例情報を対象と1）http://www.law.go.krしてRAG(Retrieval-AugmentedGeneration，検索拡張生成)[5]の枠組みを適用する．RAGの枠組みにおいては，法令・判例情報を埋め込みベクトルに変換し，FAISS2）によって検索用データベースに蓄積する．そして，与えられた質問に対して，質問に関連する法令条文および判例を検索し，これらの関連法令・判例をふまえて，大規模言語モデルによって質問に関する推論を行うことにより，質問に対する的確な回答を生成するシステムを開発する．RAGの枠組みにより，LLMの幻覚問題を緩和しつつ，捜査における意思決定の質の向上と効率化を実現することが期待される．