Explaining Legal Concepts with Augmented Large Language Models (GPT-4)
1. 本研究の学術的な背景と研究が解決する問題は何ですか？
→ 法律の開放的用語の意味を解釈することは、法律プロフェッショナルにとって重要なタスクの1つです。しかし、開放的用語の意味を解釈するためには、以前の裁判事例におけるその用語の適用方法が必要です。この研究は、法律用語の説明文を生成するGPT-4の性能を評価し、GPT-4が従来の裁判事例からの文脈素材を使用する場合にどのような影響を受けるかを調べました。
2. 本研究の目的と独自性は何ですか？
→ 本研究の目的は、GPT-4を用いて法律用語の説明文を生成し、従来の裁判事例からの文脈素材に基づいて生成された説明文の精度を評価することです。このようなシステムは、法律関係者にとって非常に有用です。
3. 研究の着想を得た経緯や、関連する国内外の研究動向とは何ですか？
→ 法律用語の自動生成に関する研究は、近年注目を集めています。従来の研究では、GPT-4を用いた直接的な説明文の生成が行われてきましたが、本研究では、従来の裁判事例からの文脈素材を用いた説明文の精度の向上を図りました。
4. 本研究で明らかにされた成果は何ですか？
→ 本研究では、GPT-4を用いた法律用語の説明文の生成において、従来の裁判事例からの文脈素材を付加することで、説明文が精度向上を達成しました。また、GPT-4の直接的な適用では、生成された説明文の事実的な正確性に限界があることが分かりました。
5. 本研究の有効性はどのように検証されましたか？
→ 本研究では、裁判事例から得られた文脈素材を加えることで、法的用語の説明文の精度が向上することが示されました。特に、モデルが誤った説明文を生成する「幻想法」の問題が解決されました。