事実関係を短時間で構造化する「事案整理・分析」の活用

グラディアトル法律事務所森脇先生に、ベンパル書面作成の導入背景や導入後の運用について伺いました。

Q.ベンパル書面作成の導入を決めたきっかけは何ですか？

弊所では、様々なAIツールを積極的に使っていこうという事務所方針があり、その一環でGVA TECH社からベンパル書面作成の紹介を受け、導入してみようとなりました。

現在も様々なAIツールを使っていき良いものを選んでいこうという方針は変わっておりません。

Q.ベンパル書面作成をどのようにご利用されてますか？

今までだと、離婚慰謝料請求の事案、解雇無効の事案、発信者情報開示の事案や名誉毀棄の損害賠償請求の事案等で書面の草案を作成しました。

心裡留保による無効といった若干特殊な事案でも、「類型無限定」機能（事件類型にかかわらず書面の草案を作成できる機能）を使って、作成してみました。

書面の出来不出来は事案ごとにもちろんあるものの、書面の作成のみならず時系列の整理等がされるのは助かります。

具体的な使い方ですが、証拠資料はある程度自分で選別しアップロードしてかけます。

出力内容が変になるのではと思って、とりあえず全部放り込むといったことはしません。

ベンパル書面作成は３stepで出力がされますが、「step3まで自動実行する」を常にオンにしてstep1「証拠解析（データ解析）」→2「主張立証構造の整理（専門処理）」→3「書面の作成（ドキュメント作成）」の全stepをワンクリックで回します。

各stepの見方ですが、step1→2→3と順序通りに読むことはなく、「逆算式」で読みます。

step3で出力された書面の草案を見て、疑問に思ったところや引っかかったところがあれば、step2に戻って、なぜそうなっているのか、どういった整理分析がされているかを見ます。このstep2に戻った段階で、出力の左の欄にある「追加の指示を入力」をクリックして指示を送ることもありました。さらに、step1にまで遡ってみると、「こういった証拠資料が不足しているのか」と気付くこともあります。

step2では、要件事実の整理部分（step2の出力内容における「4. ブロック・ダイアグラム」）はちゃんと見ます。現状「裁判官の認定蓋然性の見立て」もちらっとは見ますが、あくまでもAIによるスコア判定なので盲信はしません。ここら辺の部分は以後の裁判例データベースとの連携による進化に期待してます。

step3は叩き台として活用し、普段使いの汎用AIに入れて膨らませたり省略させたりすることもあります。

Q.魅力に感じるポイントを教えてください。

事案の整理分析に魅力を感じており、実際の利用においてもそこに重きを置いております。

step2の出力では、当事者関係図から時系列、要件事実の整理から、事実認定の構造図の整理、個別証拠の証明力分析などがされ、参考になります。

確かにstep2の出力量は多いのですが、「追加の指示」で要約させたりもできます。

step3の出力はあくまでも草案ととらえてますが、10分～15分でできあがる書面の叩き台としては有用なのではないでしょうか。

Q.ベンパル書面作成にご要望はありますか？

裁判例データベースとの連携機能です。

事実認定の蓋然性といった部分で、類似裁判例との比較分析などがされると嬉しいです。

第一法規のD-1Law 判例体系との連携も進んでいると聞いてますので、これからに期待してます。

あと、対応事件類型ももっと増えると嬉しいですね。