AIにはできないことはあるのでしょうか？多くの人々がその問いを抱いているようです。この技術は、人々が気づかないうちに、さまざまな方法で世界を変革しています。例えば、ショッピングサイトで誰かが興味を持ちそうな商品を予測したり、ビジネス用テンプレートを作成したりと、AI技術は次々と革新を生み出しています。そして、生成型AIの登場は、さらに多くの機会を創出しました。本シリーズの最初のブログ「法務業界における生成型AIの未来」では、法務分野での利用状況や将来の可能性、透明性を保つ重要性、倫理的責任、そしてAI規制の現状について取り上げました。このブログでは、法務専門家に大きな利益をもたらすツールであるAI駆動のテキスト要約について焦点を当てます。社内調査や文書レビューをどのようにサポートできるかについて、さらに詳しく見ていきましょう。

テキスト要約とは？

Wolters Kluwerの2023年Future Ready Lawyer Survey Reportによると、調査対象の弁護士の87％がテクノロジーが日々の業務を改善したと回答しています。しかし、半数未満の弁護士は、自分たちがツールを十分に活用しているとは感じておらず、50％は法務テクノロジーの使用において移行期にあると答え、4％はツールを十分に活用できていないと感じているとのことです。生成型AIについては、73％が1年以内にこの技術を統合することを期待していると述べています。これは、法務業界がテクノロジースタックを構築し、イノベーションの方法を模索している一例であり、生成型AIがその最優先事項となっています。

テキスト要約の登場。これは新しい概念ではありませんが、進化しているプロセスであり、長文の文書を要約することを目的としています。従来のテキスト要約方法では、元のテキストに含まれる情報を元に出力を作成していましたが、AI駆動のテキスト要約はこのプロセスを次のレベルに引き上げます。この変革的なツールは、複雑なデータセットのレビューを簡素化する力を持っています。ユーザーがデータをAIツールに入力すると、それをスキャンして重要なポイントを強調した、より簡潔で正確な要約を提供します。

生成型AIの機能には、自然言語処理と自然言語生成が含まれており、要約内で元のテキストを超える新しい文を作り出します。言語をよりよく理解し、文脈を推測する能力が、要約を一貫して的確で理解しやすいものにしています。AI駆動の要約ツールに投資する際には、リスクやAIの誤認識（AI hallucinations）を減少させるための倫理的な壁を維持する管理体制について質問することが重要です。

生成型AIテキスト要約が法務において変革をもたらす2つの分野：
1.    内部調査
2.    文書レビュー

使用ケース：内部調査

内部調査は、社内でのハラスメントの申し立てから規制当局の調査まで、様々なリスクを伴う様々な状況に起因する可能性がある。このような問題を扱う法務チームは、核心的な問題、関連証拠、潜在的なリスクを特定する必要がある。しかし、徹底的な調査が必要とされる一方で、内部調査は一般的に通常の証拠開示作業よりも予算が少なく、期間も短いため、迅速かつ理想的には安価でなければならない。

このプロセスの重要な部分は、収集とレビューが必要な潜在的な関連データがどこにあるかを深く掘り下げることである。テキストの要約は、大量のテキストをふるいにかけることに関連する課題を克服することで、内部調査をナビゲートするのに役立ちます。例えば、ハラスメントの事例が発生し、複数のプラットフォームにわたる大量のコミュニケーションをレビューして要約し、クレームにメリットがあるかどうかを判断し、その重大性を評価する必要がある。AI機能を備えたテキスト要約ツールは、すべてのデータを素早く分類し、ハラスメントを示すコミュニケーションをピンポイントで特定し、消化しやすい要約を作成することができる。この機能を利用することで、効率的な要約が得られるため、チームは迅速にメリットを判断し、必要に応じてリスク軽減の取り組みを開始することができ、社内調査に革命をもたらすことができる。

ユースケース ドキュメントレビュー

テキスト要約は、文書レビューにおける大規模なデータセットに対処するための有用なツールとなり得ます。訴訟や規制に関連する膨大な量の文書を扱うのは、しばしば困難です。法務チームは、そのような障害を克服するための革新的なアプローチを考えるために、ツールと専門知識を持ったパートナーを必要としています。各文書レビューは異なり、技術的支援の必要性が異なるため、スケーラビリティが重要であることを忘れないでください。

テキスト要約をAIによる特権検出などの他のツールと組み合わせて使用することは、一つの方法として考える価値があります。膨大な文書の中で、特権情報を手動で特定することは、藁の中から針を見つけるようなものです。自動化された特権検出とテキスト要約を組み合わせることで、効率的でコンプライアンスを維持した文書レビューの未来が開けるかもしれません。

ここで考えてみてください。ある組織が、財務不正の告発を含む高リスクの内部告発案件を扱っているとします。法務チームは、AI駆動のテキスト要約と自動化された特権検出を組み合わせて、50万件の文書を迅速に精査します。数時間以内に、このツールは2,000件の関連する可能性のある文書を特定します。このような能力を持つことは、時間の節約、効率性、コスト管理、コンプライアンス維持など、さまざまな点で画期的です。このようなシナリオを先取りして想像することにより、AIツールは組織が文書レビューのプロセスを調整し、複雑なデータセットのレビューに直面した際により良い準備をするのに役立ちます。

結論

AI駆動のテキスト要約は、法的プロセスをより効率的かつコンプライアントにするためのもう一つのツールです。ここで議論された2つのユースケースに加えて、さらに広範な適用が今後展開されることになります。業界の関係者や提供者と新しい機能について話すことは、生成AIの世界を法務専門家にとって最優先事項にするべきです。これにより、最新の動向を把握し、法務テック投資や戦略に関するつながりを築くことができます。