裁判官による判決作成では，争点の事実に関連する法律を解釈し事実を当てはめて結論を導く．他方モデルによる判例予測では，法律領域の精度向上とAIの信頼性観点での推論過程の明確化が課題である．本研究では，どのように法律解釈を行ったかを可視化し，モデルが法律解釈を学習することでドメイン知識を向上させるため，EU法判例を用いて判例内の事実の法的関連性のグラフ生成タスクであるLegalVizを提案する．更に，グラフ構造と法律内容の双方を考慮したグラフ可視化評価を行うため評価手法を提案する．実験では，学習したモデルがFew-shot設定のGPTモデルの性能を上回ることから提案データセットの有効性を示した．

大規模言語モデル（LLM）やマルチモーダルモデルの急速な発展により[1,2]，法律や医療，数学等専門領域への自然言語処理の応用が注目される[3,4,5]．特に法律分野では従来専門家に担われていた業務の補助・効率化にLLMを活用できる可能性があり[6,7]，判例予測[8,9,10,11]やデータセット作成[12,13,14,15]が研究されてきた．しかし，法律に関する文章は法的三段論法等の特殊な推論方法を用い，文章中に明示的に記載されない他の判例・法律を考慮するため，一般的な文章理解タスクと比べ活用が十分に進んでいない．中でも裁判所の判決は，裁判で争われる事実に関係する法律を解釈し法規範に事実を当てはめて結論を導くタスクを人間の裁判官が行っており，このタスクのLLMによる効率化が期待される．この判例予測タスクでは，(1)問題となっている事実に関する法律を解釈・適用し，事実を当てはめ結論を導くという推論方法がLLMによって十分に理解されておらず，(2)信頼されるAIの観点から，推論過程でなぜその結論が出たかの理由付けがなくブラックボックス化してしまう課題があった．他方LLMの性能向上に伴い，テキストからコード生成するタスク[16,17]の研究が行われ，GPT-4のようなモデルは一定の図表描画も可能とされる[18]．本研究では，従来裁判官により行われた判決の事実を元に関連する法律を解釈し事実を当てはめる作業を，LLMによるグラフ生成タスクとして定式化し，事実関係と解釈結果を可視化することにより，(1)LLMが法律の解釈・適用の推論精度を向上させ，同時に(2)判決の判断過程を明確化することを目的とし，判例の事実概要を入力として法律上の関係性をグラフ可視化する7,010件のデータセットLegalVizを提案する．LegalVizはEUR-LEXで公開される23言語のEU法判例を対象とし，判例の事実概要を入力として，(a)法主体，(b)契約等の法律上の関係性，(c)判例で解釈対象となった法規範，(d)判例の法律解釈に関連する事実・主張の要約の4つの観点から，DOT言語であるGraphvizコードを出力と判例の法律上の関係性をグラフ可視化する．更に，グラフ生成と法律内容理解の2つの側面から生成したグラフの評価を行うため，グラフ構造と法律内容の2つの評価手法を提案する．