法情報学

法情報学は情報科学の一分野です。

アメリカ図書館協会は、情報学を「情報の構造と特性の研究、ならびに情報の組織化、保管、検索、および配信への技術の応用」と定義しています。したがって、法情報学は、法的な環境における情報学の応用に関係し、法関連組織（法律事務所、裁判所、法科大学院など）と、これらの組織における情報および情報技術の利用者が関与します。[ 1 ]

政策問題

法情報学における政策課題は、電子メール、検索クエリ、ソーシャルネットワークで見つかった情報に対する召喚状の使用など、法執行における情報技術の活用から生じます。法情報学の問題に対する政策アプローチは世界各国で異なります。例えば、欧州諸国では、データが証拠開示に利用されないように、データの破棄または匿名化を要求する傾向があります。[ 2 ]

テクノロジー

クラウドコンピューティング

クラウドコンピューティングの普及は、法務サービスの提供において多くのメリットをもたらします。法務サービスプロバイダーは、 SaaS（Software as a Service ）モデルを活用し、顧客に利用料金またはサブスクリプション料金を請求することで利益を得ることができます。このモデルは、従来のオーダーメイド型サービスに比べて多くの利点があります。

  • SaaS（Software as a Service）は、はるかにスケーラブルです。従来のオーダーメイドモデルでは、弁護士は顧客が増えるごとに限られたリソース（時間）をより多く費やす必要がありました。SaaS（Software as a Service）を利用することで、法律サービスプロバイダーは製品開発に一度労力を費やし、その後ははるかに限られたリソース（クラウドコンピューティングのパワー）を活用して、顧客が増えるごとにサービスを提供できます。
  • サービスとしてのソフトウェアを使用すると、日常的なタスクを処理することで従来の特注サービスを補完することができ、弁護士は特注業務に集中できるようになります。
  • サービスとしてのソフトウェアは、法務サービスプロバイダーが顧客と同時に対応可能である必要がないため、より便利に提供できます。

サービスとしてのソフトウェアは、弁護士と依頼者の関係を複雑化し、弁護士・依頼者秘匿特権に影響を及ぼす可能性があります。従来のサービス提供モデルでは、弁護士・依頼者秘匿特権が適用される場合と適用されない場合の区別を容易に作成できます。しかし、より複雑な法的サービス提供モデルでは、他のアクターや自動化されたプロセスが依頼者と弁護士の関係を左右し、どのコミュニケーションが法的に秘匿特権となるべきかを判断することが困難になる可能性があります。[ 3 ]

人工知能

人工知能は、最適化アルゴリズムやブラインド入札を利用するオンライン紛争解決プラットフォームに利用されている。 [ 4 ]人工知能はまた、法的オントロジー（「特定のドメインにおけるオブジェクト間の特性と関係を概念化した明示的、形式的、かつ一般的な仕様」）のモデリングにも頻繁に利用されている。[ 5 ]

人工知能と法律（AIと法律）は、人工知能（AI）のサブフィールドであり、主に法情報科学の問題へのAIの応用とそれらの問題に関する独自の研究に取り組んでいます。また、逆の方向、つまり法的問題の文脈で開発されたツールと技術をAI一般にエクスポートすることにも取り組んでいます。たとえば、法的意思決定の理論、特に議論モデルは知識表現と推論に貢献しています。規範に基づく社会組織のモデルはマルチエージェントシステムに貢献しています。法的事例による推論は事例ベース推論に貢献しています。そして、大量のテキストデータを保存および検索する必要性は、概念情報検索とインテリジェントデータベースへの貢献をもたらしました。[ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]

最近の論評では、法務分野におけるAIエージェントの成功は、完全な自律性の達成よりも、検証可能で信頼できる結果を生み出すことにかかっていると強調されています。契約書レビュー、コンプライアンス分析、リスク検出といった法務ワークフローで使用されるエージェントシステムは、多くの場合、推論を段階的に示し、出力を証拠に基づいて裏付けるように設計されています。この設計により、弁護士は結果を迅速に検証することができ、導入を促進し、重要な意思決定において人間による監視が可能になります。[ 9 ]

歴史

Loevinger [ 10 ] 、 Allen [ 11 ] 、Mehl [ 12 ]はAIと法律の分野で重要となるアイデアのいくつかを予見していましたが、AI技術を法律に適用するための最初の本格的な提案は、通常、BuchananとHeadrickによるものとされています。[ 13 ]この時期の初期の研究には、米国のThorne McCartyの影響力のあるTAXMANプロジェクト[ 14 ]と英国のRonald StamperのLEGOLプロジェクト[ 15 ]が含まれます。1980年代初頭の画期的な研究には、Carole Hafnerの概念検索に関する研究[ 16 ]、Anne Gardnerの契約法に関する研究[ 17 ] 、 Edwina Risslandの法的仮説に関する研究[ 18 ]、およびImperial College Londonでの実行可能論理プログラムによる立法表現に関する研究などがあります。[ 19 ]

初期の学者の会合には、スウォンジーでの1回限りの会合[ 20 ] 、フィレンツェでIDGが主催した一連の会議[ 21 ]、および1984年と1985年にヒューストン大学でチャールズ・ウォルターが主催したワークショップ[ 22 ]が含まれていました。1987年には、2年ごとの会議であるAIと法律に関する国際会議（ICAIL）が設立されました。[ 23 ]この会議は、AIと法律の範囲内での出版と発展的なアイデアの主要な場と見なされるようになり、[ 24 ]その後のICAILを組織および招集するための人工知能と法律に関する国際協会（IAAIL）の設立につながりました。これがきっかけとなって、1992年に『人工知能と法律ジャーナル』が創刊されました。[ 25 ] ヨーロッパでは、1988年にJURIX会議（法律知識ベースシステムのためのJurix財団が主催）が始まりました。当初はオランダ語圏（オランダ語とフラマン語）の研究者を集めることを目的としていたJURIXは、すぐに国際的な、主にヨーロッパの会議に発展し、2002年以降はオランダ語圏以外でも定期的に開催されています。[ 26 ] 2007年以降、JURISINワークショップは人工知能学会の後援の下、日本で開催されています。[ 27 ]

相互運用可能な法的文書標準であるAkoma Ntosoは、機械駆動型プロセスがデジタル議会、司法、立法文書の統語的および意味的要素を操作することを可能にし、高品質の情報リソースの開発を促進し、AIツールの基盤を形成します。その目標は、機械支援による起草と機械支援による（法的）分析を通じたベストプラクティスとガイダンスに基づいて、議会および立法活動のパフォーマンス、説明責任、品質、および公開性を大幅に向上させることです。セマンティックウェブ環境に組み込まれたこの標準は、これらのツールが動作および通信できる異種でありながら相互運用可能なエコシステムの基盤を形成し、デジタル法または規則表現に基づく将来のアプリケーションとユースケースの基盤となります。[ 28 ]

2019年、中国杭州市は、電子商取引やインターネット関連の知的財産権に関する紛争を裁定するための人工知能ベースのインターネット裁判所のパイロットプログラムを設立しました。[ 29 ]：124 当事者はビデオ会議を通じて裁判所に出廷し、AIが提出された証拠を評価し、関連する法的基準を適用します。[ 29 ]：124

範囲

今日、AI と法律は、次のような幅広いトピックを包含しています。

  • 法的推論の形式モデル
  • 議論と意思決定の計算モデル
  • 証拠に基づく推論の計算モデル
  • マルチエージェントシステムにおける法的推論
  • 実行可能な立法モデル
  • 自動法律文書分類と要約
  • 法律データベースやテキストからの自動情報抽出[ 30 ]
  • 電子情報開示やその他の法的アプリケーションのための機械学習とデータマイニング
  • 概念ベースまたはモデルベースの法的情報検索
  • 単純で反復的な法律業務を自動化する法律ボット[ 31 ]
  • 機械学習と人工知能を用いた訴訟のリスク評価、価格設定、タイムラインの予測。[ 32 ]

法文と法的推論の形式モデルは、AIと法律の分野で、問題の明確化、より正確な理解の促進、そして実装の基盤の提供を目的として用いられてきました。命題論理と述語論理、義務論的論理、時相論理、非単調論理、状態遷移図など、様々な形式論が用いられてきました。PrakkenとSartor [ 33 ]は、AIと法律における論理と議論の利用について、包括的な参考文献とともに詳細かつ権威あるレビューを提供しています。

形式モデルの重要な役割は、曖昧さを排除することです。実際、法律には曖昧さが溢れています。自然言語で書かれているため括弧が存在せず、「and」や「or」といった接続詞の適用範囲が不明瞭になることがあります。「unless」にも複数の解釈が可能で、法律起草者は「if and only if（もし～ならば）」とは決して書きません。しかし、実際には「if」は多くの場合、そのように意図されているのです。AIと法律における法律モデル化に論理を用いた最も初期の例として、レイマン・アレンは一連の論文の中で、このような構文上の曖昧さを解決するために命題論理を用いることを提唱しました。[ 11 ]

1970年代後半から1980年代を通して、AIと法律に関する研究の重要な流れは、立法の実行モデルの作成であり、その始まりはThorne McCartyのTAXMAN [ 14 ]とRonald StamperのLEGOL [ 15 ]であった。TAXMANは、米国の税法訴訟（Eisner v Macomber ）における多数派と少数派の議論をモデル化するために使用され、 micro-PLANNERプログラミング言語で実装された。LEGOLは、組織を統治する規則や規制の形式モデルを提供するために使用され、エキスパートシステムで使用される種類の条件-アクションルール言語で実装された。

TAXMAN言語とLEGOL言語は実行可能なルールベース言語であり、明示的な論理解釈は持たなかった。しかし、Sergotら[ 19 ]による英国国籍法の大部分の形式化は、法文書の自然言語が第一階述語論理のホーン節サブセットと非常に類似していることを示した。さらに、ルールと例外を表現するために、否定条件を含めることでホーン節の使用を拡張する必要があることが明らかになった。結果として得られた拡張ホーン節は、論理プログラムとして実行可能である。

その後のより大規模なアプリケーション、例えば補足給付に関する研究[ 34 ]では、論理プログラムには、多重相互参照、反事実的条件、みなし条項、修正、および高度に技術的な概念（拠出条件など）などの複雑な問題に対処するために、さらなる拡張が必要であることが示されました。階層的表現の使用[ 35 ] は相互参照の問題に対処するために提案され、いわゆる同型[ 36 ]表現は検証と頻繁な修正の問題に対処するために提案されました。 1990 年代が進むにつれて、この研究の流れはドメイン概念化の形式化（いわゆるオントロジー）の開発に部分的に吸収され、Gruber の研究に続いて AI で人気が出ました[ 37 ] 。 AI と法律の初期の例としては、Valente の機能オントロジー[ 38 ]や Visser と van Kralingen のフレームベースのオントロジーがあります。[ 39 ]法的オントロジーはそれ以来、AIと法律の会議で定期的に開催されるワークショップのテーマとなっており、一般的なトップレベルおよびコアオントロジー[ 40 ]から特定の法律の非常に具体的なモデルに至るまで、多くの例があります。

法は規範の集合から構成されるため、義務論的論理が立法モデルの正式な基盤として試みられてきたことは驚くべきことではない。しかしながら、義務論的論理はエキスパートシステムの基盤としては広く採用されていない。これはおそらく、エキスパートシステムは規範を強制することを想定しているのに対し、義務論的論理が真に興味を持たれるのは規範違反を考慮する必要がある場合のみだからだろう。[ 41 ]法に導かれた義務[ 42 ] 、すなわち、ある義務が別の特定の個人に対して負う義務は、そのような義務違反がしばしば訴訟手続きの根拠となるため、特に興味深い。また、義務論的論理と行為論を組み合わせて規範的立場を探る興味深い研究もいくつかある。[ 43 ]

マルチエージェントシステムの文脈では、規範は状態遷移図を用いてモデル化されてきた。特に電子機関の文脈では[ 44 ] 、このように記述された規範は統制されている（つまり、違反できない）ことが多いが、他のシステムでは違反も扱われ、現実の規範をより忠実に反映している。このアプローチの良い例として、Modgilら[ 45 ]を参照のこと。

法律はしばしば時間に関する問題を扱います。これには、期間や期限といった内容に関する問題と、施行日といった法律そのものに関する問題の両方が含まれます。これらの時相論理を、事象計算[ 46 ]などの計算形式主義と、破棄可能時相論理[ 47 ]などの時相論理の両方を用いてモデル化する試みがなされてきました。

論理を使用して法律をモデル化することを検討する際には、すべての法制度に保障されている控訴権や、法律の解釈が時間の経過とともに変化する様子からもわかるように、法律は本質的に非単調であることを念頭に置く必要がある。[ 48 ] [ 49 ] [ 50 ]さらに、法律の起草には例外があふれており、法律の適用においては、判例が踏襲されるだけでなく覆されることもある。論理プログラミングのアプローチでは、非単調性を処理するために否定を失敗としてよく使用するが[ 51 ] 、破棄可能論理[ 52 ]などの特定の非単調論理も使用されてきた。抽象的議論の発展に伴い[ 53 ]、これらの懸念は、非単調論理の使用ではなく、単調論理での議論を通じて対処されることが増えている。

定量的法的予測モデルには、学術的なものと独自のものの両方が存在する。実用的な定量的法的予測モデルの最も初期の例の1つは、最高裁判所予測プロジェクトの形で現れた。最高裁判所予測モデルは、2002年の最高裁判所の会期におけるすべての訴訟の結果を予測しようとした。モデルは75%の訴訟を正確に予測したのに対し、専門家は59.1%の訴訟しか予測できなかった。[ 54 ] 学術的な定量的法的予測モデルのもう1つの例は、連邦証券集団訴訟の結果を予測した2012年のモデルである。[ 55 ] 一部の学者やリーガルテクノロジーのスタートアップ企業は、訴訟結果を予測するアルゴリズムモデルの作成を試みている。[ 56 ] [ 57 ]この全体的な取り組みの一部には、訴訟資金調達のための訴訟評価の改善が含まれる。[ 58 ]

症例結果予測システムの品質をより適切に評価するために、システム間の比較を可能にする標準化されたデータセットを作成するという提案がなされている。[ 59 ]

実務上の問題という概念領域においては、訴訟と取引に焦点を当てた技術の双方において進歩が続いています。特に、予測コーディングを含む技術は、法律実務における効率性を大幅に向上させる可能性を秘めています。予測コーディングはこれまで主に訴訟分野に適用されてきましたが、取引実務にも浸透し始めており、合併・買収における文書審査の改善に活用されています。[ 60 ]取引契約におけるXMLコーディングや、ますます高度化する文書作成システムといったその他の進歩は、取引法分野における法情報学の重要性を実証しています。[ 61 ] [ 62 ]

法務分野におけるAIの現在の応用では、機械を利用して文書をレビューしており、特に訴訟やデューデリジェンスが重要な役割を果たす場合など、文書分析の品質に対する高いレベルの完全性と信頼性が求められる場合に活用されています。[ 63 ]予測コーディングは、小さなサンプルを活用して類似項目を相互参照し、関連性の低い文書を除外することで弁護士が本当に重要な主要文書に集中できるようにし、統計的に検証された結果を生み出し、人間によるレビューの精度と、特にその速度と同等かそれを上回っています。[ 63 ]

サービスの提供

テクノロジーと法務情報学の進歩は、法務サービスの提供モデルに新たな潮流をもたらしました。従来、法務サービスは専門の弁護士が個々の顧客のために個別に提供する「オーダーメイド」の製品でした。[ 64 ]しかし、より効率的に業務を行うために、これらのサービスの一部は、(1)オーダーメイドから(2)標準化、(3)システム化、(4)パッケージ化、そして(5)コモディティ化へと順次移行していくでしょう。[ 64 ]一つの段階から次の段階へと移行するには、異なるテクノロジーと知識体系を取り入れる必要があります。[ 64 ]

インターネットの普及、法務技術・情報科学の発展により、個人や中小企業にも法律サービスが普及しつつあります。

法務部門が生成型AIの活用を検討する中、代替法務サービスプロバイダーは、AIトレーニングや事前設定済みのツールキットを提供することで、AI導入を支援し始めています。これは、法務デリバリーモデルにおいて、アウトソーシングに加え、能力開発も重視されるようになったという、より広範なトレンドを反映しています。2025年のフィナンシャル・タイムズの記事によると、企業の法務チームの60%以上がAIツールを利用できるものの、自信を持って導入するには、依然として多くのチームがさらなる支援を必要としています。[ 65 ]

企業の法務部門は、特許ポートフォリオの管理[ 66 ]や文書の作成、カスタマイズ、管理などの目的で法務情報学を利用することがある。[ 67 ]

参照

参考文献

  1. ^エルデレス、サンダ；オヘア、シーラ（1997年）「法情報学：法における情報技術の応用」『情報科学技術年次レビュー』32巻367頁。
  2. ^ Dolin, Ron A.「検索クエリのプライバシー：匿名化の問題」Hastings Science & Technology Law Journal、2010年、137ページ。
  3. ^クリス・ジョンソン、「テクノロジーを活用した法務サービスの提供」、23 HARV. JL & TECH.259、279 (2009)。
  4. ^デイビッド・アレン・ラーソン、「兄弟よ、10セントを分けてもらえますか？」テクノロジーは困難な時期の紛争解決コストを削減し、結果を改善することができます、11 Nev. LJ 523, 550 (2011)
  5. ^ Wyner, A. (2008). 「法的事例ベース推論のためのOWLオントロジー」.人工知能と法. 16 (4): 361– 387. CiteSeerX 10.1.1.64.1896 . doi : 10.1007/s10506-008-9070-8 . S2CID 14173766 .  
  6. ^ Rissland, Edwina L. ; Ashley, Kevin D. ; Loui, RP (2003年11月). 「AIと法律：実りある相乗効果」 .人工知能. 150 ( 1–2 ): 1–15 . doi : 10.1016/s0004-3702(03)00122-x . ISSN 0004-3702 . 
  7. ^アシュリー、ケビン・D. (1992). 「事例ベース推論と法律専門家システムへの影響」 .人工知能と法律. 1 ( 2–3 ): 113–208 . doi : 10.1007/bf00114920 . ISSN 0924-8463 . 
  8. ^グエン、ハタン;ピ、マンキエン。ンゴ、スアン・バッハ。トラン、ヴー。グエン、レミン。トゥ、ミンフオン (2022-12-27)。「法的文書検索のための注意深いディープ ニューラル ネットワーク」。人工知能と法律。32 (1): 57–86 . arXiv : 2212.13899。土井: 10.1007/s10506-022-09341-8。ISSN 0924-8463。 
  9. ^ 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、成果を求めよう」 . Bloomberg Law . 2025年9月29日閲覧。
  10. ^ Loevinger, Lee. Jurimetrics--The Next Step Forward. Minn. L. Rev. 33 (1948): 455.
  11. ^ a bアレン、レイマンE. 「記号論理学：法律文書の作成と解釈のための鋭いツール」 Yale LJ 66 (1956): 833。
  12. ^ Mehl, L.法曹界の自動化：法情報の機械処理から「法律マシン」へ、思考プロセスの機械化（1958）：757-787。
  13. ^ Buchanan, Bruce G., Headrick, Thomas E.「人工知能と法的推論に関する考察」Wayback Machineで2019年5月12日にアーカイブ。Stanford Law Review (1970): 40-62。
  14. ^ a bマッカーティ、L. ソーン。『タックスマン：人工知能と法的推論の実験』についての考察。ハーバード・ロー・レビュー（1977年）：837-893。
  15. ^ a bスタンパー、ロナルド・K. LEGOL 1プロトタイプシステムと言語.コンピュータジャーナル20.2 (1977): 102-108.
  16. ^ Hafner, Carole D. (1981).情報検索システムにおける知識の表現. Oddy, R. 他 (編) (1981). Information Retrieval Research. London: Butterworths.
  17. ^ガードナー、アン「法的分析プログラムの設計」 AAAI-83、1983年。
  18. ^リスランド、エドウィナL.法的推論の例：法的仮説。IJCAI。1983年。
  19. ^ a b Sergot, Marek J., et al.論理プログラムとしての英国国籍法Communications of the ACM 29.5 (1986): 370–386.
  20. ^ Niblett, Bryan編『コンピュータサイエンスと法律』CUPアーカイブ、1980年。
  21. ^例えば、Ciampi, Costantino, Martino, Antonio. Artificial intelligence and legal information systems. Elsevier Science Inc., 1982.
  22. ^ウォルター、チャールズ.コンピュータパワーと法言語：法における計算言語学、人工知能、エキスパートシステムの活用. Greenwood Publishing Group Inc., 1988.
  23. ^過去の​​ICAIL会議のWayback Machineで2014年12月17日にアーカイブされたリスト
  24. ^最初の13回の会議から選ばれた論文に関する最新の議論については、Bench-Capon, Trevor, et al. 『 50の論文で見るAIと法律の歴史：AIと法律に関する国際会議25年間』 Artificial Intelligence and Law 20.3 (2012): 215-319を参照。
  25. ^ AIと法律ジャーナルの巻一覧
  26. ^ Jurixカンファレンス一覧
  27. ^ Jurisin 2014 ページのワークショップリストをご覧ください
  28. ^ Flatt, Amelie; Langner, Arne; Leps, Olof (2022). Akoma Ntoso アプリケーションプロファイルのモデル駆動開発 - XML サブスキーマのモデルベース生成のための概念フレームワーク（第 1 版）. ハイデルベルク: Sprinter Nature. ISBN 978-3-031-14131-7。
  29. ^ a bシマルチク、マテイ (2023). 「法による支配」。クリスティーナのキロンスカにて。トゥルスカニー、リチャード Q. (編)。現代中国：新たな超大国？。ラウトレッジ。ISBN 978-1-03-239508-1。
  30. ^ Sargeant, Holli; Östling, Andreas; Magnusson, Måns (2025). 「英国裁判所判決における法的引用の検出」 . 2025年自然言語処理における経験的手法に関する会議議事録: 26798–26824 . doi : 10.18653/v1/2025.emnlp-main.1361 . 2025年11月26日閲覧。
  31. ^ジョーンズ、ルパート。「ローボットの台頭」。カウンセル。レクシスネクシス。 2019年4月24日閲覧。
  32. ^ Shelly, Jared (2019年1月28日). 「人工知能は保険引受業務をいかに変革するか」 . Risk & Insurance . 2019年4月24日閲覧。
  33. ^ H. PrakkenとG. Sartor、「法と論理：議論の観点からのレビュー」、人工知能。2015年6月オンライン版発売。
  34. ^ TJM Bench-Capon、GO Robinson、TW Routen、MJ Sergot、「法律における大規模アプリケーションのための論理プログラミング：補足給付法の形式化」、人工知能と法律に関する第1回国際会議の議事録、ACM Press、ニューヨーク、1987年、190～198ページ。
  35. ^ T. Routen、TJM Bench-Capon、「階層的形式化」、International Journal of Man-Machine Studies 35 (1991) 69–93。
  36. ^ TJM Bench-Capon、FP Coenen、「同型性と法的知識ベースシステム」、人工知能と法律1 (1992) 65–86。
  37. ^ Thomas R. Gruber: 共有可能で再利用可能な知識ベースの実現における共通オントロジーの役割. Knowledge Representation 1991: 601-602
  38. ^ Valente, A. 1995. 法的知識工学; モデリングアプローチ、IOS Press、アムステルダム。
  39. ^ Robert W. van Kralingen、Pepijn RS Visser、Trevor JM Bench-Capon、 H. Jaap van den Herik : 法的知識システムを開発するための原則に基づいたアプローチ。ヒューマンコンピュータ研究の国際ジャーナル。 51(6): 1127-1154 (1999)
  40. ^ Rinke Hoekstra、Joost Breuker、Marcello Di Bello、Alexander Boer:基本的な法的概念の LKIF コア オントロジー。法的オントロジーと人工知能技術に関する第 2 回ワークショップの議事録。 2007: 43-63
  41. ^ AJ Jones, MJ Sergot, 「法とコンピュータシステムの特徴づけについて：規範的システムの観点」, J.-J.Ch. Meyer, R. Wieringa (編), 『コンピュータサイエンスにおける義務的論理：規範的システム仕様』, Wiley, 1993, pp. 275–307
  42. ^ H. Herrestad, C. Krogh、「持参人から相手方当事者への義務」、第 5 回国際人工知能と法律会議の議事録、ACM Press、ニューヨーク、1995 年、210 ～ 218 頁。
  43. ^ MJ Sergot, 規範的立場の計算理論, ACM Trans. Comput. Log. 2 (2001) 581–622.
  44. ^マーク・エステバ、フアン・A・ロドリゲス＝アギラール、ジョセップ・ルイス・アルコス、カルレス・シエラ、ペレ・ガルシア: オープン・マルチエージェント・システムの制度化。 ICMAS 2000: 381–382
  45. ^ Sanjay Modgil、Nir Oren、Noura Faci、Felipe Meneguzzi、Simon Miles、Michael Luck、「電子契約と規範の遵守の監視」、人工知能と法律23(2) (2015)。
  46. ^ R. Hernandez Marin, G. Sartor、「時間と規範：イベント計算の形式化」、第7回国際人工知能と法律会議議事録、ACM、ニューヨーク、1999年、90～100頁。
  47. ^ G. Governatori、A. Rotolo、G. Sartor、「Temporalised normative positions in defeasible logic」、第10回国際人工知能と法律会議の議事録、ACM Press、ニューヨーク、2005年、25～34頁。
  48. ^シャウアー、フレデリック「法規則の想定される不実行可能性について」Current Legal Problems 51.1 (1998): 223.
  49. ^プラッケン、ヘンリー、ジョヴァンニ・サルトル「法律における不履行可能性の3つの側面」Ratio Juris 17.1 (2004): 118-139.
  50. ^ R. Loui: Paths to Defeasibility: Reply to Schauer on Hart （ウェイバックマシンで2016年6月4日にアーカイブ）APA 12:2、2013
  51. ^ロバート・A・コワルスキー「立法表現のための論理プログラムにおける否定の扱い」人工知能と法律に関する第2回国際会議議事録。1989年：11～15ページ
  52. ^ベンジャミン・ジョンストン、グイド・ゴベルナトーリ「法領域における無効化可能論理理論の誘導」第9回人工知能と法に関する国際会議議事録2003年:204–213
  53. ^ファン・ミン・ユン「議論の受容可能性と非単調推論、論理プログラミング、n人ゲームにおけるその基本的な役割について」人工知能77(2):321–358 (1995)
  54. ^セオドア・W・ルガー、ポーリン・T・キム、アンドリュー・D・マーティン、ケビン・M・クイン、「最高裁判所予測プロジェクト：最高裁判所の意思決定を予測するための法学と政治学のアプローチ」コロンビア・ロー・レビュー第104巻、2004年5月
  55. ^ McShane, Blakeley B. (2012). 「証券詐欺の和解額と金額の予測：連邦証券集団訴訟の階層的ベイズモデル」 .経験的法律研究ジャーナル. 9 (3): 482– 510. doi : 10.1111/j.1740-1461.2012.01260.x . S2CID 28041529 . 
  56. ^ Alexander, Charlotte; Al Jadda, Khalifeh; Feizollahi, Mhomamed J.; Tucker, Anne M. (2018年9月5日). 「訴訟結果を予測するためのテキスト分析の利用」. ジョージア州立大学法学部. SSRN 3230224 . {{cite journal}}:ジャーナルを引用するには|journal=（ヘルプ）が必要です
  57. ^ Tromans, Richard (2018年2月13日). 「訴訟予測の戦いが激化：BLMとLSEが提携」 . Artificial Lawyer . 2019年4月19日閲覧。
  58. ^ Tashea, Jason (2018年9月). 「良いデータ、悪いデータ：訴訟結果を予測する際に、アルゴリズムの精度は基礎となる情報の質に左右される」 . ABA Journal . 2019年4月19日閲覧。
  59. ^ Steffek, Felix; Bell, Ludwig (2018年5月24日). 「法律と自律システムシリーズ：法務AIへの道を開く - 訴訟結果予測のための共通データセット」オックスフォード大学. 2019年5月1日閲覧。
  60. ^ 「NC弁護士協会によるNC弁護士 - NC弁護士協会のNC弁護士」ncbar.org . 2016年12月26日閲覧。
  61. ^ダリル・マウンテン、「XML電子契約：自らを記述する文書」、11(3) INT'L JL & TECH. 274 (2003)
  62. ^ Hunziker, R (2017年2月). 「新しい発明開示基準 – なぜ私が気にするのか？」(PDF) . IPO Law Journal .知的財産権所有者協会.
  63. ^ a b Donahue L, 法律専門職における人工知能の利用に関する入門書https://jolt.law.harvard.edu/digest/a-primer-on-using-artificial-intelligence-in-the-legal-profession .
  64. ^ a b c Richard Susskind, From Bespoke to Commodity, LEGAL TECH. J., 2006, 4, 4–7. 「Legal Technology Journal」。2011年1月29日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2011年1月27日閲覧。
  65. ^ Sarah Murray (2025年7月31日). 「法務分野の破壊的イノベーション企業がAIによる生成的対応を強化」 .フィナンシャル・タイムズ. 2025年9月29日閲覧。
  66. ^ボニノア, ダリオ; シアラメラ, アルベルト; コルノ, フルビオ (2010年3月). 「特許情報技術の現状とインテリジェント特許情報科学の今後の発展に関するレビュー」.世界特許情報. 32 (1): 30– 38. Bibcode : 2010WPatI..32...30B . doi : 10.1016/j.wpi.2009.05.008 .
  67. ^スナイダー、ポール（1986年4月1日）「書類でかくれんぼするのはやめよう」ABAジャーナル72 ( 3): 54-56 . JSTOR 20758698 . 
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