はじめに
近年、人工知能（AI）技術は目覚ましい発展を遂げ、様々な業界でその活用が進んでいます。法務分野も例外ではなく、AIは弁護士や法務専門家の業務を大きく変えようとしています。AIを導入することで、業務効率の向上や、より質の高いサービスの提供が期待できる一方で、倫理的な課題やセキュリティ上のリスクも存在します。
本稿では、法務分野におけるAI活用の現状と未来について、世界的な情報サービス企業であるトムソン・ロイター社が公開した記事「Artificial Intelligence and law: Guide for legal professionals」をもとに解説します。
参考記事
- タイトル： Artificial Intelligence and law: Guide for legal professionals
- 著者： Marjorie Richter J.D.
- 発行元： Thomson Reuters
- 発行日： 2025年8月28日
- URL： https://legal.thomson.reuters.com/blog/artificial-intelligence-and-law-guide/
要点
- 法務専門家によるAI、特に生成AIの業務利用は過去1年で倍増しており、急速に普及している（2024年の14%から2025年には26%へ）。
- AIには、一般的な消費者向けツールと、検証済みの法的コンテンツで訓練された専門家向けツールの2種類が存在する。正確性とセキュリティを担保するためには後者の利用が不可欠である。
- AIの主な活用事例は、文書レビュー、リーガルリサーチ、契約書ドラフティング、文書作成など多岐にわたり、業務効率を大幅に向上させる。
- AIの利用には、訓練データのバイアスや事実誤認（ハルシネーション）といった倫理的課題が伴うため、常に人間の専門家による監督が不可欠である。
- AIツールを導入する際は、用途の特定、ツールの評価、関係部署との連携など、体系的な準備が成功の鍵となる。
詳細解説
法務分野におけるAIとは？
まず、AIに関する基本的な用語を整理します。これらを理解することが、AI活用の第一歩となります。
- AI（人工知能）： 学習、推論、問題解決、言語理解といった人間の能力を模倣する技術の総称です。
- 機械学習（ML）： AIの一分野で、データ内のパターンを学習し、予測や意思決定を行う技術です。
- 生成AI（GenAI）： ユーザーの指示（プロンプト）に基づき、新しいテキスト、画像、音声などのコンテンツを生成するAIです。ChatGPT、CoPilot、Geminiなどが有名です。
- 自然言語処理（NLP）： 機械学習を利用して、人間が使う言葉（自然言語）を理解したり生成したりする技術です。
- エージェントAI： 人間の監督と制御のもとで、事前に定義された目標に従って複数のステップからなるプロセスを計画・実行できるAIです。
特に法務分野で重要なのは、「消費者向けAI」と「専門家向けAI」の違いを認識することです。ChatGPTのような消費者向けツールは、インターネット上の膨大で不特定多数の情報を基に学習しており、中には未検証の情報や誤りが含まれている可能性があります。
一方、法務専門家向けに開発されたAIツール（例：CoCounsel Legal）は、信頼できる判例、法令、学術論文といった検証済みの法的コンテンツのみを学習データとしています。これにより、情報の正確性が担保され、機密情報を扱う上で不可欠な高度なセキュリティも備わっています。AIは法的な推論を補助するツールであり、最終的な判断は弁護士自身が行う必要がありますが、その精度と信頼性において両者には大きな差があるのです。
法務AIの発展の歴史
法務分野でのテクノロジー活用は決して新しいものではありません。その発展を時系列で見ると以下のようになります。
- 2000年代初期： e-discoveryツールがAIを活用して文書検索を開始。キーワード検索だけでなく、概念検索も可能に。
- 2010年頃： Thomson Reuters WestlawがAIと機械学習をリーガルリサーチに導入。
- 2017年： LexisNexisも同様の機能を実装。
- 2022年後半以降： 生成AI（GenAI）の登場により、業務効率が10倍向上。Harvey AIなどの新興企業が台頭し、既存のリーガルテック企業も強力なツールを開発。
法務AIの主な活用事例
AIは法務業務の様々な場面で活用され、時間のかかる定型業務を自動化し、専門家がより高度な業務に集中できる環境を創出します。
1. 文書レビューと分析
数百万ページに及ぶ文書の中から関連性の高い情報を探し出す作業は、これまで膨大な時間を要しました。AIは、この作業を数秒から数分で完了させることができます。契約書、訴訟関連書類、社内文書など、あらゆる文書のレビューと分析を効率化します。
2. リーガルリサーチ
専門家向けAIは、信頼性の高い独自のデータベースを用いて、関連性の高い判例や法令を迅速かつ網羅的に調査します。キーワード検索だけでなく、文脈を理解した上でのリサーチが可能です。
3. 文書の要約
長い判決文や複雑な契約書の要点を瞬時に把握するのに役立ちます。これにより、弁護士やスタッフは大幅な時間短縮を実現できます。
4. 準備書面やメモの作成
AIは、準備書面や社内メモの草案作成を支援します。関連する引用や参考文献を提示し、文書全体の一貫性を保つ助けとなります。
5. 契約書のドラフティング
信頼できる情報源から関連する条項を検索したり、過去の契約書を参考に草案を作成したりすることで、ドラフティングのプロセスを大幅にスピードアップさせます。
6. 文書作成（メールや書簡）
日常的なメールや書簡の作成は、弁護士の業務の中で意外と時間を取られる作業です。AIは、適切な表現の提案、文書の要約、文法チェック、プロセスの自動化により、これらの作業を大幅に効率化します。
法廷でのAI使用
法廷でのAI使用については、慎重な姿勢が見られます。有名な事例として、2023年6月に米国の弁護士がChatGPTを使用して作成した準備書面に、存在しない架空の判例を6件も引用してしまい、問題となったケースがあります。
トムソン・ロイターの調査によると、裁判所関係者の感情は以下のように分かれています：
- 懸念を抱く： 31%（最も多い反応）
- 躊躇する： 26%
- 期待する： 15%（全職種中最低）
裁判所の慎重な姿勢は、この新しい技術をどこで、どのように現代の裁判制度に組み込むかを慎重に検討していることの表れと考えられます。ある米国判事は「AIは時間を節約し、特定のタスクや職業において競争条件を平等化するが、検閲されれば必然的に偏見が生じるという点で少し危険でもある。しかし、データの計算や翻訳については、素晴らしいツールだと思う」と述べています。
AI利用における倫理的・規制上の考慮事項
AIの利便性の裏側には、注意すべき倫理的な課題やリスクが存在します。
主なリスクとして、AIの学習データに過去の社会的な偏見などが含まれている場合、AIの回答にもバイアスが生じる可能性があります。また、前述のChatGPT弁護士事件のような「ハルシネーション」（AIがもっともらしい嘘の情報を生成する現象）も深刻な問題です。
こうしたリスクを管理するためには、AIの生成した内容を鵜呑みにせず、必ず人間の専門家が内容を精査し、監督することが極めて重要です。
このような状況を受け、米国法曹協会（ABA）は2024年に生成AIの利用に関する倫理的義務についての公式見解を発表しました。多くの州・地方弁護士会も同様の推奨事項を公表しているか、近々公表予定です。
法整備に関しては、EUが2024年6月に世界初の包括的なAI規制法を採択するなど世界的に動きが活発化しています。米国では連邦レベルでの包括的な規制はありませんが、カリフォルニア州プライバシー権法や連邦信用報告法など、AI利用の特定の側面に影響する既存の法律があります。
データプライバシーとセキュリティ
法務専門家は、依頼者の機密情報を扱うため、データプライバシーとセキュリティの確保が最優先事項です。消費者向けAIツールに機密情報を入力すると、その情報が意図せずAIの学習データとして利用されたり、外部に漏洩したりするリスクがあります。
そのため、厳格なセキュリティ基準を満たした専門家向けAIソリューションを選択することが不可欠です。Thomson Reutersは、包括的な情報セキュリティ管理フレームワークを維持し、データセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスを優先しており、その詳細はTrust Centerで確認できます。
法務リーダーからの声
実際にAIを導入した法務リーダーたちは、その効果を実感しています。
Jarret Coleman氏（Century Communities社 ゼネラルカウンセル）は、「以前なら1時間かかっていた作業が5分以下で完了するようになりました。数週間かかっていた作業が1〜2日でビジネス側に回答できるようになった。これは非常に大きな変化です」と述べています。
John Polson氏（Fisher Phillips LLP 会長兼マネージングパートナー）は、「CoCounselは真に革命的なリーガルテックです。我々の弁護士の効率を向上させる力は、すでに顧客に利益をもたらしています。そして、この素晴らしい技術の表面をかすった程度に過ぎません」とコメントしています。
Scott Bailey氏（Eversheds Sutherland リサーチ・ナレッジサービス部長）も、「CoCounselによってAIの状況は一変しました。安全で信頼性の高い製品に展開されたこの技術の力は、大きな飛躍です」と評価しています。
AI導入に向けた法務チームの準備
AIツールを組織的に、かつ成功裏に導入するためには、計画的なアプローチが求められます。
AIレディネス・チェックリスト
体系的なチェックリストを活用することで、以下を実現できます：
- ユースケースの特定： まず、自組織のどの業務でAIを活用したいのか、具体的な目的を明確にします。
- 責任あるAI利用の理解： 倫理的な課題やリスクを理解し、適切な利用方針を策定します。
- 関係者の合意形成： 同僚や経営陣の理解と協力を得るための戦略を立てます。
- ツールの調査と選定： 後述する評価基準に基づき、最適なツールを選択します。
AI教育とトレーニングリソース
効果的な活用のためには、以下のような教育・研修が重要です：
- 内部でのスキルアップ： 組織内での勉強会や研修会の開催
- ウェビナーやコース： CLE（継続法学教育）単位対象のものを含む外部研修への参加
- ベンダーからの研修： ツール提供会社による専門的なトレーニング
- 専門家グループへの参加： AI活用に関する業界団体やコミュニティへの参加
- 業界レポートの活用： 最新の技術動向や事例研究の継続的な学習
AIツール評価基準
ツールを選定する際は、以下の点を評価基準として、慎重に検討します：
- 信頼できる法務データベースで訓練されているか？ オープンウェブではなく、検証済みの法的コンテンツを使用しているか？
- 法的データソースは何か？ 具体的にどのような法的情報源を使用しているか？
- 特定の業務ニーズに対応しているか？ 自組織が必要とする具体的な法務タスクを支援できるか？
- 既存のシステムと連携できるか？ 現在使用しているプラットフォームとの統合は可能か？
- ベンダーにAI開発の実績が十分にあるか？ どれくらいの期間、AI技術に取り組んでいるか？
- データが常に非公開で安全に保たれるか？ 最も重要な要素として、機密情報の保護が確実に行われるか？
関係部署との連携
AIツール導入は技術的な変更だけでなく、組織全体に影響を与えるため、以下の関係部署との連携が不可欠です：
- IT部門： システム統合、技術的サポート、セキュリティ確保
- コンプライアンス部門： 規制遵守、倫理基準の確保
- リスク管理部門： 潜在的リスクの評価と対策
まとめ
AIは、法務専門家の仕事を奪うものではなく、その専門知識を増幅させ、より質の高いサービスを提供するための強力なパートナーとなり得ます。重要なのは、AIの能力と限界を正しく理解し、それを賢く活用することです。
2025年のトムソン・ロイター調査によると、80%の専門家が今後5年間でAIが自分の仕事に大きな影響または変革的な影響を与えると考えており、特に時間の節約、効率性と生産性の向上、より質の高い成果物の作成に期待を寄せています。
消費者向けAIと専門家向けAIの違いを認識し、倫理的な課題やセキュリティリスクに配慮しながら、体系的なアプローチでAIの導入を進めることが、これからの法曹界で競争力を維持し、成長していくための鍵となるでしょう。
法務分野におけるAI活用の時代はすでに始まっています。人間の専門的熟練に代わるものではなく、それを増幅させるAIの能力を受け入れることが必要となってきています。
