大規模言語モデルの法廷通訳への導入可能性の検証

外国人の裁判を受ける権利を保障し[1,2,3]、適正な裁判を実現するためには法廷通訳人の存在が必要不可欠である。法廷通訳人になるためには通訳人候補者名簿に登録されることが必要だが、登録通訳人の人数は平成30年時点では3,788人であったところ、令和5年時点では3,208人と減少傾向にある[4]。また、国家資格が存在しないため通訳人の能力が十分に担保されているとは言い難く、通訳内容を検証する制度も確立されていないため、通訳内容の正確さも担保されていない状況である[5,6]。実際に、誤訳が判決に影響を与えたケース[7]や、誤訳による冤罪事件も発生している[8]。このように、今の体制は人数確保、質の保証の問題を抱えている。これらの問題点につき、大規模言語モデル（LLM）が法廷通訳人の役割を担えれば、法廷通訳人の人数不足を補うことができる。また、LLMがチェック・インタープリター（法廷通訳人の通訳内容を検証する立場の通訳人[9]）の役割を担えれば、誤訳による裁判結果のミスリードや後日の紛争を防ぐことができ、通訳の質の保証に繋がる。本研究ではLLMによる法廷通訳、並びにチェック・インタープリターの実現可能性を検証する。法廷通訳においては「法的等価性」の維持、すなわち、日本の法律概念における用語の意味や効果を別の言語に正確に反映させることが重視される。その実現手段として、日本の裁判所は逐語訳を採用している[10]。逐語訳は通訳者の解釈や補足を加えて訳出することが許されない点で一般的な通訳と大きく異なる。また、法律用語や付加疑問文の多用など、法廷特有の言い回しが存在するため訳出そのものの難易度も高い。本研究ではこれらの特色を勘案し、法定通訳に特化した評価基準を定めた。また、法廷通訳能力を検証するデータセット（法廷での具体的なやり取りや、訳出難易度の高い疑問文の用例からなる）を新たに構築し、これらを用いて検証を行った。実験の結果、GPT-4oによる訳出文は通訳内容の法的等価性を高い水準で維持できる一方、法律用語や疑問文の訳出エラー、日本の司法制度に関する知識の不足などといった課題も見つかった。これらの課題を解決することで、将来的にLLMが法廷での通訳機能を担う可能性も十分あると考えられる。