これからの判例検索は、もっと人間らしく。

LEAGLES これからの判例検索は、
もっと人間らしく。
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1. 最も簡単な判例検索
従来キーワード検索のみであった判例検索を、自然文での検索を可能にすることで、検索性能を大幅に向上しました。
もうラジオボタンを操作したり、年代を指定する必要はありません。
文章検索をすれば、直観的に探したい判例と出会うことができます。
2. 先進的なサービス
LEAGLESは様々な大学、研究機関と連携し、先進的な自然言語処理技術を十二分に活用することで、高い検索性能を保持しています。
皆さんのよく知る検索サービスでも、日本で一番低い山を簡単に知ることはできても判例を簡単に検索することはできません。
LEAGLESは、国の革新事業認定も受けています。
3. 検索時間の短縮
LEAGLESは、最も先進的な判例検索サービスとして、今まで判例検索によって奪われていた時間の大部分を、他の生産的な業務、研究活動に割り当てられるようにします。
それは、探したい判例を最も簡単に検索できるLEAGLESだからできることです。

自然文検索が可能にする判例検索の未来形

一定の種類の判例を分析、研究する場合や、研究について参考になる判例を検索する場合に、既存の判例データベースサービスでは、前時代に開発された検索技術を使用しているため、検索精度において、やや難があります。

このため、判例を検索したり、類似の判例を探すのに必要以上に時間をかける必要があり、また適切な判例を見つけることができない場合も出てきます。

例えば「ガン手術による医療事故についての損害賠償請求事件」についての判例を検索したい場合、従来の判例データベースサービスで使われているキーワード検索によると、「ガン」、「医療事故」、「損害賠償」といったキーワードを含む判例を検索することになり、必要でない多数の判例を含む多すぎる判例が検索結果として表示されることになるため、その検索結果を選別するために、人力で1件1件中身を見て確認する必要が出てきます。

この選別作業のために、より重要な業務、研究や論文執筆に使う貴重な時間を多く費やしてしまいます。

そこで、LEAGLESでは、自然文検索を可能にすることによって、よりユーザーの皆様に寄り添った、最も簡単で、最も先進的な判例検索を実現しました。

自然文検索では、先ほどあげた「ガン手術による医療事故についての損害賠償請求事件」のような検索したい判例を端的に示す文章で検索することも出来れば、「昭和60年代で一番引用された租税関連訴訟」のように、検索対象の絞り込みも、まるでパソコンに話しかけるように検索をかけることができます。

LEAGLESでの自然文検索によって、ユーザーの皆様は判例検索の煩雑さから解放され、真に重要な業務、研究活動に今までより多くの時間を割けることになります。判例検索サービスの精度によって、ユーザーの皆様を煩わせることがあってはならないと私たちは考えます。

判例検索の未来は、より人間に寄り添い、「もっと人間らしく」

あらゆる法曹関係者に寄り添った判例検索サービス

LEAGLESでは、開発当初から、社内外問わず、様々な法曹関係者のご協力やアドバイスをいただき、あらゆる法曹関係者に寄り添った判例検索サービスを実現しました。法学者、弁護士、司法書士、公認会計士、税理士など、法曹のプロフェッショナルの皆さんの知見がLEAGLESには詰まっています。もちろん、現代のデジタル世代である、法学部や大学院の学生にも度重なるヒアリングを行い、学生にも使いやすいサービスとなっています。

LEAGLESエンジン

LEAGLESは、自然文検索や口語による検索機能を実現するために独自の検索エンジンを新たに開発しました。 検索対象が膨大であってもパフォーマンスを低下させず高速な検索を実現するために、あらかじめ索引データを作成しておく全文検索ミドルウェアApache™Solrを採用しました。更に、独自に開発・カスタマイズした法律用語に特化した辞書を組み込むことで検索精度を飛躍的に向上させました。また、Microsoft Azure™の活用により、機械学習による検索精度の自動的な向上と安定した動作を実現しています。

■ テキストマイニング

テキストマイニングとは文章データから有益な情報を取得する技術であり、LEAGLESでは膨大な判決文データから検索精度や使い勝手を向上させるために様々な自然言語解析技術を使用しております。例えば法律用語に特化した辞書を用いて形態素解析を行い、判決文特有の難解な長文を単語ごとに分解した上で重要文抽出やラベリング、判決文間の類似度の算出といった自然言語処理を実施しております。このようにマイニングして得られたデータを用いることで、これまでの検索技術では得られなかった検索精度を実現しております。

■ Apache™ Solr

Apache™Solrは高い機能性・拡張性・利便性であらゆる規模の検索ニーズに適用されている全文検索ミドルウェアです。CNET社、ホワイトハウス、Apple社、AOL、Disneyなど、世界中で活用されている実績があります。LEAGLESでは、Solrを判例検索システムに最適化する独自カスタマイズを施しています。

■ Microsoft Azure™

LEAGLESのサービスや技術開発のバックエンドはMicrosoft Azure™(以下Azure)によって支えられています。高可用性SLAが備わったAzureのサービス上で稼働しているのはアプリケーションのサーバーだけではなく、共同研究によって開発した機械学習アルゴリズムをAzure Machine Learning上で実行し、大量の判決文データのテキストマイニングを行っています。Azureにより安定したサービス運用・技術開発が実現しました。

LEAGLESを支える諸機能

1. 絞り込み機能 - ファセット -

  • 検索結果を絞り込む機能「ファセット」を検索結果左に表示しています。
  • 裁判年や賠償金額の範囲を指定して絞り込むことで膨大な判決文データから素早く目的の判決文を見つけることができます。
  • 裁判年、賠償金額の他にも裁判所、参照法条、権利種別、訴訟類型、結果、裁判種別といったカテゴリごとに絞り込むことが可能です。

2. 通称事件名での検索

  • LEAGLESは通称事件名でも検索できます。
  • 正式な事件名と世間一般に知られている事件名(通称事件名)は通常一致しません。LEAGLESてでは正式な事件名と通称事件名を紐付け、通称事件名での検索を可能としています。
  • 例: 地下鉄サリン事件、和歌山毒物カレー事件など

3. 事件・裁判の特徴を表すラベル

  • 事件記録符号は事件や裁判の分野を表しています。
  • LEAGLESでは事件記録符号を元に判決文をラべリングし、その判決文の特徴として表示しています。
  • 例 : 平成20(ワ)7450のラベルは民事通常訴訟事件例であることを表し、平成21(わ)695のラベルは刑事上告事件(旧)例と刑事公判請求事件例であることを表しています。

4. 目次自動生成

  • 通常、判決文は文章量が多いので読みたい箇所を探すだけでも一苦労します。
  • 目次がある場合は読みやすいですが、膨大な判決文データすべてに手動で目次を振るのは不可能と言えます。
  • LEAGLESでは自動的にすべての判決文に目次を生成し、判決文詳細ページでの利便性を向上させています。

5. 重要文抽出・自動要約(近日実装予定)

  • 判決文の中には100頁を超えるものも多くあります。その場合、判決文を全て読み込んで初めて、その判決文が検索したい類のものだったか分かる、ということが頻繁に起こります。
  • LEAGLESでは、機械学習を用いて何が重要文であるかを判定し、抽出します。これにより全文を読まなくても判決文の内容を一目で理解し、簡単に取捨選択をすることが可能となります。
  • 将来的には1判決文を3行程度で要約することを目標としています。

共同研究

荒木健治先生

荒木 健治 先生 北海道大学大学院情報科学研究科 教授 (工学博士)

自然言語処理における完全な自然言語理解システムの開発は,Google初め世界のトップ企業や研究者が取り組んでいるテーマですが,未だ完成していません.LEAGLESは自然文検索や口語検索を可能にすることで法律分野,特に判例,判決文を対象とした分野でこの問題の解決に一歩近づく画期的なシステムです.学術的な側面も含めて,とても先進的な取り組みと言えます.
野中尋史先生

野中 尋史 先生 長岡技術科学大学 情報・経営システム工学専攻 講師 (工学博士)

司法に精通した者でも判例を読みこなすのは容易ではありません。そもそも読みたい判決文を探すのすら難しいと言えます。そのような中で、類似する判決文の検索と判例の要点情報の提供を行う本システムは非常に有意義なものであると考えます。 学術的な立場でいえば,法学者にとって必要な判例が簡単に入手でき、現在よりも幅広い観点における法解釈の研究が発展していくのではないかと想像します。また,訴訟実務においては、たとえば知財訴訟を例に取ると技術分野毎の原告勝率や特許評価スコアと裁判勝率の関係分析などが可能となります。これにより、訴訟の帰結を予測したり、訴訟戦略を策定したりすることに役立ち、大きく業務に寄与することが推測されます。

ものづくり革新事業に採択されました。

LEAGLESは、平成25年度補正事業ものづくり革新事業に採択されました。
また、各地方自治体の認証も取得予定です。(2015年4月末現在)
大学等研究機関とも連携を進めております。