[論文レビュー] Legal interpretation and AI: from expert systems to argumentation and LLMs

Václav Janeček, Giovanni Sartor|arXiv (Cornell University)|Mar 5, 2026

Artificial Intelligence in Law被引用数 0

ひとこと要約

要約: 本論文は法におけるAIを三つの軸—専門家システム、論証、機械学習/LLM—で概観し、各アプローチが法的解釈をどのように扱い、実務への適用をどのように行うかを分析する。

ABSTRACT

AI and Law research has encountered legal interpretation in different ways, in the context of its evolving approaches and methodologies. Research on expert system has focused on legal knowledge engineering, with the goal of ensuring that human-generated interpretations can be precisely transferred into knowledge-bases, to be consistently applied. Research on argumentation has aimed at representing the structure of interpretive arguments, as well as their dialectical interactions, to assess of the acceptability of interpretive claims within argumentation frameworks. Research on machine learning has focused on the automated generation of interpretive suggestions and arguments, through general and specialised language models, now being increasingly deployed in legal practice.

研究の動機と目的

• 法的解釈が専門家システムにおいて知識工学を通じてどのようにアプローチされてきたかを説明する。
• 論証フレームワークにおける解釈的主張の表現とそれらの弁証的相互作用を説明する。
• 一般的および専門的な言語モデルを含む機械学習が、法的実務のための解釈的提案や主張の生成に果たす役割を論じる。

提案手法

• 歴史的および現代のAIによる法的解釈アプローチのレビューと総合。
• 人間の解釈を知識ベースへ移 Transferするための専門家システム知識工学の特徴づけ。
• 解釈的主張の構造化と弁証的評価を行う論証フレームワークの説明。
• 法的実務のための解釈的提案と法的主張を生成する機械学習の適用の議論。
• 法的解釈におけるLLMsの実務的展開の検討。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 専門家システム、論証、機械学習は法的解釈とそれを実務へ転用することをどのようにアプローチしてきたか？
• RQ2 法を解釈し主張する際の各AIパラダイムの利点と限界は何か？
• RQ3 現在のLLMsは法的文脈で解釈的提案と主張の生成にどのように寄与しているか？

主な発見

• 法的解釈に対するAIアプローチは、専門家システムの知識工学から構造化された論証へ、そして現在はデータ駆動型のLLMへと進化してきた。
• 専門家システムは、解釈の人間的転写を知識ベースへ正確に転写することに焦点を当て、一貫した適用を促す。
• 論証フレームワークは解釈的主張とそれらの弁証的相互作用をモデル化し、受容性を評価する。
• 機械学習（一般・専門言語モデルを含む）は、法実務のための解釈的提案や主張を生成するためにますます展開されている。