備にとどまっている。我々は条文の内容理解を促進するための条文沿条文沿革の作成作業について、作業効率化を支援革を自動で生成する手法を研究してきた。しかしなするためにはコンピュータでの自動化が必須であがら、予測する結果が手作業で対応付けした資料上る。現在、法学研究者や法律実務者が条文沿革を把の正解と完全に一致させることは困難であるため、握しようとする場合、複数の資料を参照しながら手法学研究のような厳密性を求める場合には、コン作業で対応関係を整理する必要があり、大きな負担ピュータの予測結果の整合性を確認する作業が必要が生じている。日本の法律は「e-Gov法令検索」にな状況である。本研究では、コンピュータの予測結掲載されている現行法令だけでも8,931法令あり果の整合性を確認する作業工数を軽減するための手[1]、改正も継続的に行われているため、条文沿革の法について提案する。旧条文において条番号が連番作成や更新を手作業のみで行うことは、工数の面でになっている条文同士は新条文においても連番に限界がある。したがって、条文沿革作成作業の効率なっているという傾向を利用し、コンピュータで予化を図るためには、コンピュータによる支援が不可測した条番号のような連続値を、誤り検出のための欠である。入力値として利用す手法を提案する。実験には昭和本研究では、条文沿革の自動的な紐づけおよび編13年に改正された商法を用い、ドットマトリクスを集補助機能を備えたツールの開発を最終的な目的と利用して考察を行う。する。我々は、自然言語処理技術を用いて新旧条文間の対応関係を自動的に推定する研究に取り組んで

きた[2,3]。条文の類似度に基づいて新旧の対応関法学研究および法律実務において、条文の解釈を係を推定する手法を提案し、専門家が手作業で対応行う際には、当該条文がどのような立法趣旨や制度付けした新旧条文の対応関係について、90.8%の精的背景の下で制定・改正されてきたのかを把握する度で自動的に条文の紐づけが可能であることを示しことが重要である。しかしながら、条文沿革を把握た。しかしながら、推定結果には、国会で議論されするツールは十分整備されていない。近年、法令情る際に利用する新旧対照表とは異なる対応関係を出報のデジタル化が進み、条文検索や改正履歴の確認力するものもあり、法学研究者がそのまま利用するは以前と比べて容易になりつつある。例えば、政府ことは難しい。現時点の提案モデルでは、人間が全が提供する法令検索サービス「e-Gov法令検索」1）で推定結果を確認し、妥当性を判断する必要があるたは、施行中の法令や近年の改正履歴を確認することめ、確認作業の負担は依然として残されている。ができる。しかしながら、確認できる主な法令は、本研究では法学研究者が条文沿革を容易に把握でサービス開始の2017年以降を対象としており、過きるようなツールの開発に向け、今までに提案して去の法律については十分に網羅されていないというきた新旧条文の対応推定の結果を基に、推定結果の課題がある。また、過去の法令情報を整備する取り誤りを検知する手法を提案する。組みとして、佐野による条文沿革データベース2）も1）https://www.e-gov.go.jp/elaws/2）https://law-platform.jp/org/licenses/by/4.0/).