【韓国】4次産業革命とリーガルテック

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4次産業革命とリーガルテック
アン・ジンウ弁護士(法律事務所タオ)入力:2018-07-17午後3:41:02

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最近4次産業革命はグローバルIT大企業を中心に急速に変化している。
これらは人工知能で融合した物のインターネット、自律走行自動車、増強バーチャルリアリティ、フィンティック、ビッグデータ、ヘルスケアなど既存産業にIT産業を融合させた多様な新技術をリリースして4次産業革命を主導している。

リーガルテック(Legaltech)やはり4次産業革命時代の重要キーワードに位置している。
例えば去る2016年4月国際調査報道言論人協会(ICIJ)が暴露した’パナマ文書’事件がある。

これはパナマの最大ローファームが租税回避のためにペーパーカンパニーを設立したと疑われる内部資料が流出した事件で、当時前・現職国家首脳と有名人がリストに含まれて衝撃を与えた。
この事件はリーガルテックの必要性を刻印させた事件としても良く知られている。

当時ICIJで入手したパナマ文書は2.6テラバイト(TB)に肉迫する1千 150万件で、これはウィキリークスの1千 500倍に達する量だ。
膨大な量のデータはリーガルテックのビッグデータ分析ソリューションを通じて全世界政官界人々と金融機関間の流れなどを全体的に把握することができるようになってパナマ文書報道は途方もない衝撃と反響を呼びおこすことになる。

現在リーガルテックの領域でビッグデータ分析技術は法律情報の収集・管理と証拠資料の検討および判別分野、その他にもM&A過程での企業実態調査など多様な法律問題解決過程に広く利用されている。
M&Aでは企業の資産価値を評価する業務として企業実態調査(Due Diligence)を遂行する過程でVDR(Virtual Data Room)ソリューションが利用される。
最近のM&Aはすべての情報がデジタル文書になっていて、膨大な量の企業情報書類を担当者が全部確認するのは容易でない。

この時VDRソリューションを活用すればクラウドで合併関連書類のデータルームを作ってどこでも複数の合併事務担当者がすべての関連資料に対する同時閲覧が可能で検討時間が減ってより正確な作業ができる。

また、クラウド データルームにビッグデータ分析機能を追加すれば資料調査の効率を上げることができる。
ビッグデータ分析技術を結合したVDR形態のクラウド セキュリティー環境はM&Aの企業実態調査過程だけでなく株式市場上場での初期公募(IPO)進行対象企業評価や破産企業の資産分析など多様な法律事務でのビッグデータ分析に活用されている。

法律市場で良質の法律サービスを提供するためには数多くの法令と判例はもちろんで論文や量刑基準に至るまで膨大な量の法律情報を効率的に収集・管理する過程が必要だ。
法律情報データサービスは単純にキーワードが含まれる文書を全部検索(Search)する基本的な形態を越えて、データサービスが提供するアルゴリズムを通じて全体法律情報データのうちでも実質的に関連した内容を調査(Research)・提供することによって弁護士が法令・判例を検索して検討する範囲を広げるということと同時にその時間を大幅に減らすことができるようになる。

進んで法律業務中でも人工知能(AI)の最初の商用化事例になる可能性が最も高いのもすぐに裁判に必要な資料や情報の収集など法律情報データサービスだ。
実際に2016年IBMのAIである‘ワトソン(Watson)’を基盤として開発されたAI弁護士‘ロス(ROSS)’はニューヨークの大型ローファームBaker&Hostetlerに導入されて破産関連判例を収集・分析する業務を遂行している。

2002年アメリカ弁護士協会は2016年弁護士という職業がなくなることがおきると予想したがそんなことは起きなかった。
だが、弁護士業務に代わる人工知能が早く登場している。

人工知能は裁判に必要な資料収集と犯人の個人情報を通じて分析した再犯率に基づいて裁判官の刑量決定に関する情報を提供することができるし、企業の財務諸表および類似不正事例を学習した後に帳簿データを解釈して不正疑惑事実を発見、会計担当者に報告することによって犯罪と不正に関する事前予防装置の機能も遂行できる。

人工知能は電子証拠開始(E-Discovery)でも活用されている。
膨大なデータを検索する検索エンジン技術にAIを導入して証拠になるデータをよりはやくて正確に抽出することができるようにしてくれる。
またE-Discoveryとシステム レビューデータ分析技術を使ってカテゴリーを統合、関連性高い文書を推理して予測コーディング作業を通した文書パターン・人・場所・目的を判別した後にデータ項目に識別子を付与してソリューションによるリンクをすることでビッグデータより一層効率的な証拠検討および判別を可能にしている。

一歩進んで人工知能のディープランニング能力を適用したE-Discoveryソリューションは100万件規模の内容分類を5分内に終わらせることができて、同時に抽出される文書の関連性も飛躍的に高めることができる。

ここに人工知能ディープランニング段階で弁護士のレビューデータを反映して提出する対象文書の関連性学習を経るならば人工知能自ら考えて分析して作成された文書の活用も可能になると予想される。

去る2016年韓国で開催された‘国際法律シンポジウム’でAI活用リーガルテック企業Lex Machinaの創業者ジョシュア・ウォーカー博士は“AIは人間の便利性を高めるための手段として人間それ自体に代わることはできない。しかしAIは法律家の適合した判断を支援して法的争いに決定的役割をするだろう。”と話した。

AIが発展しても人間と機械の役割には明らかな差があるという意味と解釈することができる。
人間はリーガルテックを活用して機械との差を現わすだろう。
今でもリーガルテックのAIを活用した注目するほどの成果が水面下で激しく動いている。

アン・ジンウ弁護士(法律事務所タオ)

【出典】韓国/法律新聞
https://www.lawtimes.co.kr/Legal-Opinion/Legal-Opinion-View?serial=144921&kind=BA27

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Author: hasegawa

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