リーガルテクノロジー

リーガルテクノロジー（リーガルテックとも呼ばれる）は、テクノロジーとソフトウェアを使用して法的サービスを提供し、法律業界をサポートすることを指します。[ 1 ] [ 2 ]リーガルテクノロジーには、判例法やその他の法的権限の検索可能なデータベースなどの従来のソフトウェアアーキテクチャとWebテクノロジーの使用、[ 3 ]および機械学習テクノロジー（デューデリジェンスやディスカバリーの目的で文書を自動的に検索するために使用されるものなど）が含まれます。[ 4 ] : 1329 契約をより使いやすくするための作業には、ユーザーエクスペリエンスデザイン、[ 5 ] : 69 および人工知能の側面が関係しています。[ 6 ]

代替法務サービスプロバイダー（ALSP）は、大規模な取引法務業務を提供するために法務テクノロジーを利用するケースが増えており、社内法務チームがサービス提供を改善し、業務を合理化し、より価値の高い業務に能力を振り向けられるよう支援しています。[ 7 ]

定義

リーガルテクノロジーとは、伝統的に、個々の弁護士、法律事務所、中規模および大規模企業の業務管理、文書自動化、 文書保管、請求、会計、電子証拠開示を支援するテクノロジーとソフトウェアの応用を指していました。[ 8 ] [ 9 ] : 83

歴史

1970 年代から 1990 年代にかけて、知識表現タスクである法的推論を形式化しようとする学術的な試みがいくつかありました。[ 4 ] : 1327 国際人工知能と法律会議 (ICAIL) は 1987 年から開催されています[ 4 ] : 1327 商業的に利用可能になった最初の法的 AI システムは、1988 年にオックスフォード大学によってリリースされたエキスパート システムで、潜在的損害法という新しい法律がユーザーに適用されるかどうかをユーザーに通知するものでした[ 10 ] : 132 2000 年以降、知識表現ではなく機械学習アプローチを使用して法的タスクを容易にする試みが増えています[ 4 ] : 1328 2000 年代半ばには、いわゆる予測コーディングが訴訟の証拠開示プロセスで使用できるようになりました。これらの予測コーディング ツールは、文書のサブセットでトレーニングした後、弁護士が訴訟に関連する文書と無関係な文書を予測するのに役立ちました。[ 4 ] : 1329

1975年、米国では連邦司法センターが裁判記録の電子記録を目的としたCOURTRANプロジェクトを開始した。これは当初刑事事件に使用されたが、後に民事事件の管理にも使用された。COURTRANは、1980年代半ばに統合事件管理システムに置き換えられた。[ 11 ]法律情報研究所は、法律へのアクセス性を高めることを目的として、 1992年にコーネル大学に設立され、[ 12 ]米国最高裁判所の判決へのアクセスを提供し始めた。[ 13 ]裁判記録への全国的なアクセスを目的としたPACERの開発は1990年に始まり、1990年代半ばまでには、180の連邦裁判所がダイヤルアップインターネットアクセスによる裁判記録への有料アクセスを提供していた。[ 14 ] 2002年の 電子政府法は、 料金を必要な範囲のみに制限した。[ 14 ] : 863 2020年の公開裁判所法では、2025年までにPACERを無料にする計画が立てられました。[ 15 ]

一部の法的テクノロジーは、消費者にオンラインソフトウェアへのアクセスを提供し、弁護士への相談の必要性を減らしたり、なくしたり、より効率的に人々と弁護士を結びつけることを目指しています。[ 16 ]例えば、EUの航空補償規則に基づく航空旅客の補償請求を弁護士を必要とせずに支援する企業が登場しています。[ 17 ]

アプリケーション

判例データベース

法律分野では、法的調査を支援するツールの使用は非常に一般的です。Practical Law Company、LexisNexis、Reutersなどの営利企業は、弁護士が判例を検索するために料金を支払えるサービスを提供しています。1990年代初頭、コーネル大学法律情報研究所（ILL）は、米国最高裁判所の判決の全文への無料アクセスの提供を開始しました。カナダ最高裁判所の判決のデータベースは、LexUMという名前でホストされていました。オーストラリアでは、AustLII（Australasian Legal Information Institute）が1995年に設立されました。これは、全国を網羅した最初の無料判例データベースであり、現在ではほぼすべての裁判所と法廷の判例を含む200以上のデータベースで構成されています。英国およびアイルランド法情報研究所（BAILII）は1999年に設立されました。これらの取り組みは、法的研究を支援するために判例への無料の公開アクセスに対する強い需要を示していることを示し、法への無料アクセス運動が2002年に正式に設立されました。[ 18 ]米国では、ハーバード・ロー・スクールが運営する判例アクセス・プロジェクトが、2018年までに報告された米国の州および連邦の判例に関連する4000万件を超える法律文書をスキャンしました。米国の判例法は無料で、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を介してアクセスできます。[ 19 ]欧州人権裁判所、[ 20 ]ドイツ、[ 21 ]韓国、[ 22 ]オーストラリア、[ 23 ]カナダ、[ 24 ]英国、[ 25 ]などの他の管轄区域でも、いくつかの計算法コーパスが公開されているほか、MultiLegalPile [ 26 ]やLexFilesなどの多国籍データセットもあります。 [ 27 ]

ドキュメント自動化

LegalZoomやRocket Lawyerなどの法律テクノロジー企業は、消費者や中小企業に文書自動化サービスを提供しています。文書の作成はルールベースの法律業務であり、契約書や会社設立に必要な文書などの法律文書の草稿は、インタラクティブなウェブサイトを通じて確実に生成できます。[ 28 ] LegalZoomとRocket Lawyer は、米国で公式記録または裁判手続きのために裁判所に提出する必要があるあらゆる種類の法律文書を組み立てることができます。[ 29 ]文書自動化サービスは、空欄補充式のテンプレートから法律文書を作成します。法律文書は、ユーザーが質問に回答する質疑応答プログラムを通じてインタラクティブに作成されます。法律事務所は、サブスクリプション ベースでさまざまな文書自動化サービスにアクセスできます。弁護士は独自のテンプレートを自動化することも、既成のテンプレートにアクセスするために料金を支払うこともできます。[ 30 ] 1970年代以降、65を超える法律文書自動化サービスが弁護士向けに市販されています。[ 31 ]

テンプレートベースの文書自動化は、定型条項、モデル契約、または標準条項を使用する契約に最適です。予測分析を統合することで、予測的な契約が可能になります。予測的な契約では、非標準条項が訴訟や不利な司法解釈の対象となる可能性に関する統計情報が起草者に提供されます。LexPredictとBloomberg LPが提供する契約分析サービスは、自然言語処理（NLP）ツールを使用して、言語構文内の統計パターンを特定することにより、契約内の固有の条項を検出します[ 32 ] 。 [ 33 ]

契約書は伝統的に弁護士による弁護士のための文書とみなされてきたが、そのデザインを改善する試みがなされてきた。契約書のデザインに対する提案された改善は、契約書がどのようにすればより多くの情報を視覚的に伝え、ビジネスニーズにより直接的に対応し、契約当事者間の関係を改善するかを考慮してきた。[ 5 ] : 69 学者たちは、契約条件が事前定義されたルールを使用してコンピューターによって自動的に更新される、いわゆる自己執行契約の使用を提案している。さらなるステップは、契約ライフサイクル管理などの他の自動化プロセスで使用できる、機械が読み取り可能な契約表現を生成することである。[ 5 ] : 74 最近の法務AI分野の論評は、契約レビューにおけるエージェントシステムの成功は、自律性よりも、法務チームが信頼できる検証可能で信頼できる出力を生成することによるところが大きいと強調している。[ 34 ]最近の論評では、弁護士以外のユーザー向けに設計された生成AIツールの出現についても検討されており、弁護士の直接の関与なしに標準化された法的文書や予備的な法的資料の作成を支援することを目的としています。[ 35 ]

サイバージャスティス

司法は、コストを削減し、効率を高める電子申請の可能性[ 36 ] : 18 および請求者のコストを削減して司法へのアクセスを増やす手段としてのオンライン代替紛争解決に関心を示している。[ 37 ] [ 36 ] : 19 一部の裁判所では、量刑や公判前拘留のガイダンスを提供するために技術的なアプローチが使用されており、これには潜在的な人種的偏見の問題で批判されている機械学習ベースのソリューションが含まれる。[ 38 ] : 10 [ 39 ]訴訟結果予測ツールは、大手 3 つの法律調査プロバイダーであるLexisNexis、Westlaw、およびBloomberg Lawによって市場に導入されている。Lex Machina は、裁判官が動議を認めるか却下するかの可能性を予測する。[ 40 ]訴訟結果予測ツールは、訴訟の可能性が司法へのアクセスを害する可能性があると批判されている。これは、請求が斬新すぎる、または実現可能性が低いと判断された訴訟予定者は法的代理を拒否される可能性があるからである。[ 41 ]

アプローチ

人工知能、機械学習、自然言語処理は、訴訟におけるデューデリジェンスや証拠開示など、特に検索に関連する機械学習タスクに適用されています。 [ 9 ]：133

ナレッジグラフは、スマート コントラクトの作成、管理、分析を支援するために適用されています。

ルールベースのエキスパートシステムは、知識の表現と法的知識の照会を目的として使用されており、その一例がTurboTaxです。[ 4 ]：1317 これらのアプローチは法情報学で研究されています。

業界の状況

法律業界は伝統的に新技術の導入が遅れていたが、現在の法環境では技術への適応と統合がより一層求められており、[ 6 ]アメリカ法曹協会は2012年8月にモデル職業行動規範を改正し、弁護士に「関連技術に伴う利点とリスク」を常に把握するよう義務付けることを決議した。[ 42 ] [ 43 ]また、2019年後半にはカナダ法曹協会連合会がモデル職業行動規範に同様の改正を加えた。[ 44 ]市場の飽和により、多くの弁護士が最先端の競争方法を模索している。[ 16 ]訴訟案件でレビューしなければならない文書（主に電子メール）の量が急増したことで、eDiscoveryで使用される技術の導入が大幅に加速し、機械言語や人工知能の要素が取り入れられ、法律事務所によるクラウドベースのサービスが採用されている。[ 45 ]

スタンフォード大学ロースクールは、 CodeX （法情報学センター）という学際的な研究センターを設立しました。このセンターは、法学生やコンピュータ科学者が起業した企業のインキュベーションも行っています。このプログラムから生まれた企業には、Lex MachinaやLegal.ioなどがあります。[ 46 ]

リーガルテクノロジー企業への資金調達は、2025年上半期に前年比44％増の約35億6000万ドルに急増した。[ 47 ]

社会問題

多くの批評家は、量刑判断など機械学習アプローチを用いて訓練されたモデルによる意思決定におけるバイアスのリスクについて懸念を表明しており、モデルは既存の意思決定におけるバイアスを学習する可能性があると主張している。[ 4 ]：1335 また、機械学習モデルによる意思決定の説明可能性について懸念を表明する批評家もおり、そのようなモデルはブラックボックスになり得ると主張している。モデルが客観的で絶対確実であると見なされる可能性についても懸念されている。[ 4 ]：1336

司法へのアクセス向上を目的としたリーガルテクノロジーの活用に関心が寄せられています。司法へのアクセス向上を目指したリーガルテクノロジー活用プログラムでは、プロセスの改善、法的情報やアドバイスへのアクセスの自動化、ユーザーインタラクションの改善などを通じて、司法へのアクセス向上を目指した取り組みが行われています。[ 48 ]

主要分野

リーガルテックの伝統的な分野には以下が含まれます。

リーガルテックの最近の成長分野は次の点に重点を置いています。

  • 顧客と弁護士をつなぐツールやマーケットプレイスの提供
  • 顧客関係管理（CRM）ツール
  • 消費者と企業が弁護士を必要とせずに法的事項を自ら解決するためのツールを提供する
  • データと契約の分析
  • 法律実務の最適化
  • 法的拘束力のあるデジタル署名の使用は、各署名者のデジタルIDの検証に役立ち、文書の保管チェーンを維持し、監査証跡を提供することができます。
  • 法律文書作成や法律実務のその他の実質的な側面の自動化
  • 機械可読契約書[ 49 ]
  • オンラインアプリケーションによる相続計画、つまり遺言書作成のためのプラットフォーム
  • 弁護士を雇う代わりに、移民書類の準備を支援するツールを提供する。[ 50 ] [ 51 ]

参考文献

  1. ^ Whalen, Ryan (2022年4月15日). 「リーガルテクノロジーの定義とその影響」 . International Journal of Law and Information Technology . 30 (1): 47– 67. doi : 10.1093/ijlit/eaac005 .
  2. ^マニア、カロリナ（2023年6月）「リーガルテクノロジー：リーガルテクノロジー業界の潜在的可能性の評価」『知識経済ジャーナル』14（2）：595-619。doi ：10.1007/s13132-022-00924- z 。
  3. ^ 「AustLII – ユーザーツール：Sinoフリーテキスト検索エンジン」 www.austlii.edu.au . 2021年9月26日閲覧。
  4. ^ a b c d e f g hサーデン、ハリー（2019年6月1日）「人工知能と法律：概要」ジョージア州立大学ローレビュー35（4）。SSRN 3411869。 
  5. ^ a b cマルセロ・コラレス、マーク・フェンウィック、ヘレナ・ハアピオ編（2019年）。『リーガルテック、スマートコントラクト、ブロックチェーン』シンガポール。ISBN 978-981-13-6086-2. OCLC  1084757003 .{{cite book}}: CS1 メンテナンス: 場所の発行元が見つかりません (リンク)
  6. ^ a bフエンテス、ルルド・M. 「未来のGenAIを活用した法務テクノロジーのための法務研究の過去からの教訓」 ABA .アメリカ法曹協会. 2025年2月19日閲覧。
  7. ^ 「CrowdStrikeのFactor活用が法務チームの意識をどのように変えたか」 Legal Dive 2025年7月9日閲覧。
  8. ^ Kluttz, Daniel N.; Mulligan, Deirdre K. (2019). 「自動意思決定支援技術と法律専門家」. Berkeley Technology Law Journal . 343 (3): 853-890.
  9. ^ a bスザンヌ・チシュティ編 (2020). 『リーガルテックブック：投資家、起業家、フィンテックのビジョナリーのためのリーガルテクノロジーハンドブック』チチェスター、ウェスト・サセックス、イギリス. ISBN 978-1-119-70806-3. OCLC  1154093755 .{{cite book}}: CS1 メンテナンス: 場所の発行元が見つかりません (リンク)
  10. ^サスキンド、ダニエル; サスキンド、リチャード (2018年6月). 「専門職の未来」.アメリカ哲学会報. 162 (2): 125–138 . JSTOR 45211625. ProQuest 2157781264 .  
  11. ^オーウェン、フォレスターJ (1995). 「連邦司法の自動化プログラムの歴史、L・ラルフ・メカムと連邦裁判所管理局：革新と進歩の10年」アメリカン大学ローレビュー.
  12. ^ 「LII:概要」 。 2010年3月4日閲覧。
  13. ^セント・アマント、カーク（2007年）『オープンソースソフトウェア研究ハンドブック：技術的、経済的、社会的視点』IGI Global、375ページ、ISBN 978-1-59140-999-1。
  14. ^ a b Martin, Peter W. (2008). 「裁判記録へのオンラインアクセス ― 文書からデータへ、詳細からパターンへ」 Villanova Law Review 53 : 855.
  15. ^ Lee, Timothy B. (2020年12月10日). 「米下院、司法のペイウォール撤廃法案を可決」 Ars Technica . 2021年9月26日閲覧。
  16. ^ a b Rubin, Basha (2014年12月6日). 「リーガルテック系スタートアップの歴史は浅いが、明るい未来はある」 . TechCrunch . 2015年5月1日閲覧。
  17. ^クリスティン・リーファ、セヴェリーヌ・サンティエ（2020年）『脆弱な消費者と法：消費者保護と司法へのアクセス』テイラー＆フランシス、229頁。ISBN 978-1-000-20970-9。
  18. ^ Pierre F. Tiako編 (2009).ソフトウェアアプリケーション：概念、方法論、ツール、およびアプリケーション. IGI Global. p. 2805. ISBN 978-1-60566-061-5。
  19. ^ドワイト・スチュワード、ロベルト・カヴァゾス（2019年）「米国裁判所におけるビッグデータ分析」シュプリンガー・インターナショナル・パブリッシング、p.77、ISBN 978-3-030-31780-5。
  20. ^ Poudyal, Prakash; Savelka, Jaromir; Ieven, Aagje; Moens, Marie Francine; Goncalves, Teresa; Quaresma, Paulo (2020年12月). 「ECHR: 議論マイニングのための法的コーパス」 .第7回議論マイニングワークショップ議事録. 計算言語学協会. pp.  67– 75.
  21. ^ライトナー、エレナ、レーム、ゲオルグ、モレノ＝シュナイダー、ジュリアン（2020年5月）。「固有表現抽出のためのドイツ語法律文書データセット」第12回言語資源・評価会議議事録。フランス、マルセイユ：欧州言語資源協会。pp.  4478– 4485。
  22. ^ Hwang, Wonseok; Lee, Dongjun; Cho, Kyoungyeon; Lee, Hanuhl; Seo, Minjoon (2022年12月). 「韓国語の法律言語理解と判決予測のためのマルチタスクベンチマーク」 .ニューラル情報処理システムの進歩. 35 : 32537– 32551.
  23. ^バトラー、ウマル (2024). 「オープン・オーストラリアン・リーガル・コーパス」 . ハギング・フェイス. doi : 10.57967/hf/1771 .
  24. ^ Rehaag, Sean; Wallace, Simon (2025). 「A2AJ カナダ法務データ」 . GitHub .
  25. ^エストリング、アンドレアス;軍曹、ホーリー。謝恵源。ブル、ルートヴィヒ。テレニン、アレクサンダー。ジョンソン、リーフ。マンス、マグヌッソン。ステフェク、フェリックス (2023)。「ケンブリッジ法律コーパス: 法律 AI 研究のためのデータセット」。神経情報処理システムの進歩。36 : 41355–41385 .土井: 10.17863/cam.107551。
  26. ^ニクラス、ジョエル;マトシ、ヴェトン。スターマー、マティアス;ハルキディス、イリアス。やあ、ダニエル E. (2024)。 「MultiLegalPile: 689GB の多言語法律コーパス」。arXiv : 2306.02069 [ cs.CL ]。
  27. ^ Chalkidis, Ilias; Garneau, Nicolas; Goanta, Catalina; Katz, Daniel Martin; Søgaard, Anders (2023). 「LeXFilesとLegalLAMA：英語圏の多国籍法言語モデル開発の促進」. arXiv : 2305.07507 [ cs.CL ].
  28. ^デイヴィッド・フリーマン・エングストロム（2023年）『リーガルテックと民事司法の未来』ケンブリッジ大学出版局、35ページ。ISBN 978-1-009-25535-6。
  29. ^デイヴィッド・フリーマン・エングストロム（2023年）『リーガルテックと民事司法の未来』ケンブリッジ大学出版局、38ページ。ISBN 978-1-009-25535-6。
  30. ^マイケル・レッグ、フェリシティ・ベル（2020年）『人工知能と法曹界』ブルームズベリー出版、179頁。ISBN 978-1-5099-3183-5。
  31. ^ダニエル・マーティン・カッツ、マイケル・J・ボマリート、ロン・ドリン編（2021年）。『法情報学』ケンブリッジ大学出版局、p.76。ISBN 978-1-107-14272-5。
  32. ^マイケル・レッグ、フェリシティ・ベル（2020年）『人工知能と法曹界』ブルームズベリー出版、180頁。ISBN 978-1-5099-3183-5。
  33. ^ダニエル・マーティン・カッツ、マイケル・J・ボマリート、ロン・ドリン編（2021年）。『法情報学』ケンブリッジ大学出版局、p.89。ISBN 978-1-107-14272-5。
  34. ^ Hitesh Talwar (2025年7月10日). 「エージェント型AIの定義をめぐる議論はやめ、成果を要求しよう」 . Bloomberg Law . 2025年7月10日閲覧。
  35. ^ "「弁護士以外の人でも法的文書を作成できる生成AIツール」「 . Idea2PatentAI . AI Inventor Blog . 2026年1月16日閲覧。
  36. ^ a b Neuberger, David (2016). 「英国アイルランド商業弁護士会法律フォーラム：テクノロジーと法律。閉会基調講演」（PDF） .最高裁判所（英国） .
  37. ^オンライン紛争解決諮問グループ。低額民事請求のためのオンライン紛争解決。民事司法評議会。
  38. ^ケール、ダニエル・リア、ケスラー、サミュエル・アリ（2017年）「刑事司法制度におけるアルゴリズム：量刑におけるリスク評価の活用」ハーバード大学S2CID 217366408 
  39. ^ Thomas, C.; Nunez, A. (2022). 「司法裁量の自動化：公判前審理におけるアルゴリズムによるリスク評価は、人種に基づく平等保護権をどのように侵害するのか」 . Law & Inequality . 40 (2): 371– 407. doi : 10.24926/25730037.649 .
  40. ^デイヴィッド・フリーマン・エングストロム（2023年）『リーガルテックと民事司法の未来』ケンブリッジ大学出版局、162頁。ISBN 978-1-009-25535-6。
  41. ^デイヴィッド・フリーマン・エングストロム（2023年）『リーガルテックと民事司法の未来』ケンブリッジ大学出版局、167頁。ISBN 978-1-009-25535-6。
  42. ^ 「依頼者と弁護士の関係、規則1.1 能力 - コメント」アメリカ法曹協会。 2015年5月1日閲覧。
  43. ^アンブロジ、ロバート. 「クラウドの到来：10のリーガルテック革新とその意味」 .ウィスコンシン州弁護士. 2015年5月1日閲覧。
  44. ^ 「インタラクティブモデル職業行動規範」。
  45. ^ James N Dertouzos、Nicholas M Pace、Robert H Anderson、「電子証拠開示の法的および経済的影響」（Rand Institute for Civil Justice、2008年）3；Pavan Mediratta、「法務データ分析を使用した競争優位性の獲得」、LAW.COM（ウェブページ、2017年）< https://www.law.com/native/?mvi=80e16694159446d0ae29f6c93e95806c&slreturn=20200028224509 >。
  46. ^ Bues, Micha-Manuel (2016年3月16日). 「Micha-Manuel BuesがCodeX Executive Director Roland Vogl氏にインタビュー」スタンフォード大学ロースクール. 2025年2月19日閲覧。
  47. ^ 「AI新興企業の台頭でリーガルテックへの資金提供が急増 - Law360 Pulse」 www.law360.com 2025年8月3日閲覧。
  48. ^ 「テクノロジー、司法へのアクセス、そして法の支配」（PDF）。法曹協会。
  49. ^ 「Legal Schema and beyond – Legislate」www.legislate.tech . 2022年2月3日閲覧。
  50. ^ Hobbs, Stephen (2015年12月14日). 「Simplifying idea | Colorado Springs Gazette, News」 . Gazette.com . 2016年12月10日閲覧。
  51. ^ Ho, Catherine. 「FileRightは移民問題解決の支援を目指す」 2017年1月25日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2016年10月18日閲覧。
「 https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Legal_technology&oldid=1334218579」より取得