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AI活用・AILEX

機密情報、根拠、判断履歴。検証できるAI活用。

AIの引用符の中に原文どおりの文章があるとは限りません。引用と要約を分け、文字列、前後関係、発言主体、例外条件を原資料で確認する工程を提出前の点検に組み込みます。

裁判所名や事件番号がもっともらしくても、AIが挙げた裁判例が実在するとは限りません。実在の確認と、判示内容が今回の主張に合うかの確認を分け、確認できない引用を提出候補に残さないようにします。

AIの法令説明は、現在の条文と事件に適用される条文を混同する場合があります。法律名、条番号、改正、施行時点、経過措置を確認し、事件の日付に対してどの版を参照したかを残します。

AI要約は短く読みやすくても、重要な条件を落としたり、未確認の説明を事実に変えたりすることがあります。原資料の範囲と要約の用途を決め、主語、否定、時系列、例外を重点的に確認します。

主張と証拠の対応表は確認作業を助けますが、AIが関連しそうな資料を並べただけでは立証の検討になりません。何の事実を、どの箇所が、どの程度支えるのかを人が確認するための表へ整えます。

AIの時系列表は整理の出発点になりますが、作成日、送信日、受領日、出来事の日を混同することがあります。日付の種類と根拠を明記し、順序が不確かな項目を勝手に確定しない運用を紹介します。

AIが元にする文字起こしに誤りがあると、その後の要約や比較も誤った前提に基づきます。OCRの誤認識が判断へ影響しやすい箇所を選び、原画像との照合と修正履歴を組み合わせて管理します。

AIが作った表は整って見えても、単位、税区分、符号、対象期間、集計範囲が誤ることがあります。数値の出所と計算手順を分け、原資料と再計算の両方から確認する方法を整理します。

氏名や法人名の一字違いは、整った文章の中では見逃されがちです。AIの起案を使う前に、識別情報を原資料へ戻して確認し、確認した版と修正履歴を残す所内手順を提案します。

外国語資料の一次理解にAIを使う場合も、訳文をそのまま確定資料にしない工程が必要です。原文と訳文の対応、否定表現、専門用語、確認者の記録を中心に、実務上の点検方法を整理します。

録音から作った文字起こしは、発言を探す補助として有用でも音声そのものではありません。話者や否定表現を取り違えないために、音声へ戻れる時刻情報と確認範囲を残す方法を提案します。

AIへの依頼を具体化するとレビューしやすくなります。TreeeS提出前の資料整理を想定し、入力資料の範囲、出典表示、推測を避ける条件、確認担当者へ渡す形式を設計します。