法的ドメインにおける小規模データ問題に対しては、いくつかの解決策が考えられます。まず、転移学習の活用が挙げられます。特に、事前学習済みの言語モデル（例えばBERTやGPT）を利用することで、少量のラベル付きデータからでも高いパフォーマンスを引き出すことが可能です。さらに、データ拡張技術を用いることで、既存のデータセットを増強し、モデルの汎化能力を向上させることができます。具体的には、バックトランスレーションやTF-IDF置換などの手法を用いて、元のデータの意味を保持しつつ新たなデータを生成することが考えられます。また、クラウドソーシングを通じて、専門家によるラベル付けを効率的に行う方法も有効です。これにより、専門知識を持つ人材を活用しつつ、コストを抑えることができます。最後に、アクティブラーニングを導入することで、モデルが不確実な予測を行ったデータに対して優先的にラベル付けを行うことができ、効率的にデータセットを拡充することが可能です。