核心要約
- AI判事3人、人間と同じ判決
- 核心は判決そのものより入力資料の設計
- 判断の代替ではなく質問予測にまず活用
- 直近の審議会議の準備文書を書き出す
米ノースカロライナ大学ロースクールの模擬弁論で、AI判事3人は人間の判事と同じ判決を下したものの、ニコール・ダウニングAI担当副学部長はAIが判事を代替することはできないと結論付けました。ブルームバーグ通信が2026年10月29日（現地時間）に報じた内容で、同ロースクールの学生と教員は10月22日にキャンパスで開かれたAI関連カンファレンスで模擬弁論を実施しました。今回の実験は、法律テック企業が司法分析や事件結果予測のための生成AIを相次いで開発する中で行われました。
実験はどのように設計されたか
題材は連邦最高裁判所が2025年に実際に審理した事件です。国外退去手続き中の人物が60日以内に自発的に出国しなければならない制度において、60日目が土曜日の場合、その期限が月曜日まで延びるかどうかが争点でした。
主催側は、定員9人の判事のうち3人をAI判事に設定し、3つのAIがそれぞれ文言主義（条文解釈を優先する立場）陣営、実用主義陣営、進歩主義陣営を代表するよう設計しました。AI判事が受け取った資料は以下の通りです。
- 実際の事件の手続き履歴と弁論趣意書
- 関連する主要判例や法令、規則、行政機関の指針
- 自身が代表するアプローチを持つ人間の判事の意見書
結果は何が同じで何が違ったか
人間6人とAI3人の結論は5対4でした。多数派は、自発的退去の期限が週末や祝日に重なる場合は翌営業日まで延長されると判断し、クラレンス・トーマス判事とサミュエル・アリート判事が反対意見を出しました。AI判事のうち進歩主義陣営と実用主義陣営は期限が後ろ倒しになると判断し、文言主義寄りのAIは反対意見を出しました。
過程は異なっていました。AI判事は弁論に立ったロースクールの学生に質問を投げかけましたが、人間の判事のように発言を遮って割り込むことはありませんでした。同ロースクールは昨年AI陪審員を投入し類似の実験を行っており、今回も似た結果となりました。
ダウニング副学部長は「私たちは『AIが判事を代替できるか』という問いを立てたのではない」と述べました。同氏は「連邦最高裁判所の意見書に類似した方式でAIが推論できるかに関心があった」と説明し、AIは弁護士が判事の質問を予測するために活用するものにすぎないと結論付けました。同氏は「AIは人間に似た方法で推論するが、まだ人間に似た方法で行動することはできない」と付け加えました。
韓国企業へのAX示唆点
この実験から企業が得るべき教訓は、判決が正しかったかどうかよりも、AIに何を与えたかという点です。3人のAI判事は同じ事件資料を受け取りつつ、それぞれが代表すべき観点と、その観点を持つ人間判事の意見書を別途受け取りました。社内審議に同様の構成を試すのであれば、観点ごとに根拠資料のセットを分けて設計することから真似てみる価値があります。
国内組織がこの構成を取り入れる際に変わるのは入力資料です。この実験のAI判事は米連邦最高裁判例や法令、行政機関の指針を受け取りました。国内企業であればその代わりに自社規定、過去の審議記録、国内法令を入れる必要があるため、その資料が一か所に整理されているかが出発点になります。
用途に関する結論もそのまま応用できます。ダウニング副学部長の結論は、判断を任せることではなく、弁護士が判事の質問を予測するために使うというものでした。法務・契約・投資審議のように判断責任が人間に残る業務に生成AIを導入するなら、決定を代行させるよりも、審議の場で出てくる質問を事前に洗い出す準備ツールとして先に試すのが順序です。
今週確認すべきことは一つです。直近に開かれた審議・決裁会議を一つ選び、その場で出た質問に答えるために必要だった文書をリストアップしてみてください。そのリストが、AIに渡すべき入力資料の草案になります。