リーガルリサーチにおけるAIの正確性は、まずは信頼できる情報に基づき、そしてAIによって支えられる

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信頼できる情報に基づき、リーガルAIによって支えられる正確性

法曹業界は、AI技術の導入に伴う二面性に依然として課題を抱えています。 LawSitesの2026年3月のレポートによると、法律事務所の経営者の94％が、AIによって収益が増加し、クライアントサービスが向上すると考えている一方で、81％がAI活用には社内でリスクがあると回答しています。

業界のリーダーであるRobert Ambrogi氏は、「初めて、生成AIを利用する弁護士の数が利用していない弁護士を上回った。しかしその一方で、法律事務所の経営者たちは、この技術の信頼性に対して広範な懸念を示している」と述べています。

本記事は、LexisNexisがAI時代におけるリーガル実務の新たなスタンダードをどのように再定義しているかを深掘りする4回シリーズの第3回です。本シリーズの第1回および第2回では、この新たなスタンダードに対するLexisNexisのビジョン、そしてそれが汎用ツールからの単なる転用ではなく、リーガル実務のために設計されなければならない理由について深掘りしました。今回の第3回では、今すべての弁護士が抱いているであろう疑問――AIの引用はどれほど正確なのか、そしてその結果を信頼してよいのか――について深掘りします。

簡潔に言えば、リーガルリサーチにおけるAIの精度は、そのアウトプットが「信頼できる情報に基づいているかどうか」にかかっている、ということです。

導入と信頼のギャップ

導入スピードとアウトプットへの信頼との間にあるギャップは、現在のリーガル業界直面する大きな課題の一つであり、それには十分な理由があります。 米国の裁判所では、2025年だけで487件のAI関連の誤りが 記録 されており、これは2024年の10倍以上の数にあたります。

実際、ABA（米国法曹協会）は、 その報告 の中で、AIツールの利用に関して弁護士が最も懸念している点として、「正確性」と「信頼性」の2つを挙げています。

AIが生成したアウトプットの誤りによって制裁を受けた弁護士や、品質に不安を抱く弁護士に関して大きく報じられることは警鐘として有用ではありますが、本質的な問題を見えにくくしてしまうこともあります。真に問われるべきなのは、どんな技術でも誤りは起こり得るためAIが間違いを犯すかどうかではなく、問題は、AIのアウトプットが何に基づいているのか、という点にあるのです。

なぜ「信頼できる情報」が本質的な問いになるのか

弁護士がリーガルAIの精度に疑問を抱くとき、実際に問うているのはアウトプットの流暢さではなく、その背後にある根拠です。

どれほど高度な汎用AIモデルであっても、汎用AIは、次に来る可能性の高い単語を予測しながら文章を生成していいます。それ自体には、有効な引用とは何か、法域における階層構造とは何か、あるいは説明している判例は覆されているのか、区別されているのか、無効化されているのか、を理解する本質的な概念は備わっていません。

これが重大な問題となるのは、汎用AIツールが生成しているのは「もっともらしさ」であって、「正確性」ではなためです。Model Rule 3.3に基づく法廷への誠実義務や、Model Rule 1.1に基づく有効性義務など、弁護士の 職業上の義務 において、「もっともらしさ」だけでは不十分です。

つまり、AI時代の実務におけるスタンダードは、「アウトプットを信頼すること」にはなり得ません。単なるアウトプットではなく、自らの業務、引用、そして引用元の根拠が、信頼できるものです。実務標準は、これまでも常に、 信頼できる情報であるべきです。変化しているのは、その信頼性をAIそのものに組み込まなければならなくなったという点だけです。

検証こそが新たな実務標準

リーガルリサーチにおけるAIの正確性を高めるためには、より優れたモデルを構築するだけでは不十分です。すべての引用を検証、確認、追跡できるように設計されたシステムが必要です。リーガル業務において、高品質で説明可能なAIアウトプットを生成するためには、以下の3つの異なる情報源に基づく必要があります。

組織内の信頼性の高いドキュメント

メモ、準備書面、過去の提出資料、クライアント別のプレイブックなど、組織のナレッジやクライアント特有のコンテンツが組織内のドキュメントとして存在します。このようなコンテンツを参照できないAIは、空の状況で一から作業しているか、あるいはリーガルチームが既に過去示した見解を、改めて一から作り直すことをしてしまうという無駄な作業となる可能性があります。

信頼できるリーガルコンテンツ

リーガルリサーチにおけるAIの正確性を左右するのは、信頼できるコンテンツを参照しているかどうかです。一次法、専門編集者による分析、引用の検証、判例や法令のリアルタイムの更新情報は、単なる補助的な入力情報ではありません。アウトプットを確認し、検証し、根拠をもって説明するために欠かせない基盤なのです。

一般的なウェブ公開情報

公開情報は、文脈把握、時事情報、一般的な調査などにおいては有用なものです。しかし、弁護士が法廷や文書内で引用に使うためのリサーチなど主要なリーガル業務においては、一般的なウェブコンテンツを基盤とすることはできません。補助にはなり得ても、根拠にはなり得ないのです。

これら3つすべての情報源の上に構築され、かつ用途ごとにどの情報源を重視すべきかを理解しているAIシステムこそが信頼を獲得するための基盤となり、どれか一つだけでは十分ではありません。

リーガルAIコンプライアンス：なぜ検証が必須となっているのか 

リーガルAIにおいて、検証を行うことは倫理上、大前提となります。Law360 のトラッカーによると、現在では数百人の連邦裁判官が、裁判所への提出書面のおける生成AIの利用について、個別命令やローカルルールを定めています。 つまり、すべての引用を検証する義務はAIに委任できるものではなく、その責任を怠った場合、重大な結果につながり得る、ということです。

リーガル実務向けのAIでは、検証は後から追加する機能ではなく、設計段階から中核機能として組み込まれている必要があります。さらに、検証は業務フローに統合されていなければなりません。判例が覆されたり疑義を示された場合に知らせたり、AIが生成した文章からその根拠となる法情報へワンクリックで移動できるという、透明性の高い参照機能も必要不可欠です。 AIが正確に回答できない場合には、もっともらしく回答するのではなく、その旨を明示する必要もあります。

リーガルAIとドラフティングの今後

正確で、生成されたアウトプットが信頼できるものである場合、次に問われるのは、AIが弁護士の業務をどのように置き換えるかではなく、どのように支援するか、です。
本シリーズの最終回では、AI時代のリーガル実務スタンダードの第三の柱―単なる文書作成ではなく、「リーガルプロセスとしてのドラフティング」―について深掘りします。

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