BriefCatchの創業者兼CEO、Ross Guberman — インタビューシリーズ

Ross Gubermanは、BriefCatchの創業者兼CEOであり、弁護士、裁判官、政府機関、企業、専門家団体の研修に20年以上携わってきた、法律文書の執筆分野を代表する権威です。弁護士として実務に携わった経験を持ち、3大陸で数千回に及ぶ法律文書作成のワークショップを実施してきました。また、連邦裁判所の新任判事を対象に、判決意見書の執筆を10年近く指導してきました。Gubermanは、Yale University、Sorbonne、University of Chicago Law Schoolで学位を取得しています。また、Point Made: How to Write Like the Nation’s Top AdvocatesとPoint Taken: How to Write Like the World’s Best Judgesの著者であり、Deal Struckの共著者でもあります。法律文書の執筆と革新への貢献が認められ、Legal Writing InstituteのGolden Pen Awardを受賞したほか、Fastcase 50にも選出されています。

BriefCatchは、弁護士がより明快で正確、かつ説得力のある文書を作成できるよう支援する、法律文書の執筆・編集プラットフォームです。効果的な法律文書の執筆に関するGubermanの数十年にわたる研究を基盤とし、Microsoft Word上で動作します。AIと自然言語処理を活用して、法律専門家に特化したリアルタイムの編集提案、文章の分析、ガイダンスを提供します。法律事務所、裁判官、裁判所、政府機関で利用されており、訴状、申立書、判決文、メモ、契約書などの文書の質を高めるとともに、弁護士が継続的に文章力を磨くためのツールとしても設計されています。

弁護士、裁判官、法律事務所を対象に法律文書の執筆を長年指導した後、2018年にBriefCatchを創業されました。法律文書に繰り返し見られ、ソフトウェアで解決できると考えるに至った問題にはどのようなものがありましたか。また、AIが法律業界に浸透するなかで、当初の構想はどのように発展してきましたか？ 

同じ問題を何度も目にしました。複数の前置きが重なった文、動詞や文型の繰り返し、そして説明不要であるかのように扱われる長い引用です。こうした癖は、経験豊富な弁護士の成果物にもよく見られます。依頼人への対応や締め切りに追われていると、どれほど優れた書き手でも、「明快かつ簡潔に」といった決まり文句ではなく、具体的な提案を求めるものです。

私の主な仕事だった単発のワークショップでは、優れた法律文書の書き手たちの仕事から得たヒントや工夫、テクニックを共有していました。参加した弁護士や裁判官は熱心で、ときには大いに刺激を受けた様子でしたが、ワークショップが終われば日常の業務に戻らなければなりません。適切なソフトウェアがあれば、昼夜を問わずいつでも同じような支援を提供できるのではないかと考えました。気がつけば、法律文書に見られる何千ものパターンを、理由を説明でき、コード化も可能な修正案や例に変えるスタートアップを、思いがけず立ち上げていました。

生成AIは、私が人生をかけて取り組んできた仕事にとって、地震のような衝撃でした。人を魅了するほど洗練された初稿を生成できます。さらに懸念されるのは、弱い論拠であっても、実際に成り立つかどうか誰も検証していない段階で、揺るぎない主張であるかのように見せ、最も鋭い読者さえ欺きかねないことです。しかし、適切なツールやワークフローに組み込めば、生成AIは法律文書の表現を磨き、正確性と完全性を検証し、人間が書いたものか機械が書いたものかを問わず、論拠や分析の弱点を突き止めるうえで大きな力となります。

BriefCatchは現在、主に編集ツールとしてではなく、法律文書の執筆を支援する統合スイートとして再展開されています。この進化のきっかけは何でしたか。また、法律業務における生成AIの急速な普及は、どの程度影響しましたか？

生成AIによって開発が加速しましたが、誰が、あるいは何が初稿を書くかにかかわらず、これらのツールはもともと一体であるべきものでした。

弁護士が考えるべきことは、互いに関連する3つの問いです。自分の主張を十分に伝えられているか。根拠となる法令や判例は、その主張を裏付けているか。この草稿から、次の文書に生かせることは何か。BriefCatch、CiteCheck、RealityCheck、Learning Hubは、こうした問いに答えるために設計されています。文には優れた論拠が盛り込まれていても、読者に過度な負担を強いることがあります。逆に、文章が見事でも、裏付けを欠いている場合があります。

利用しやすさも重要です。私のキャリアの大半は世界有数の大手法律事務所を支援することに費やしてきましたが、個人で開業する弁護士にも、Am Law 200の法律事務所と同じ文章作成のガイダンスや検証ツールを活用してほしいと思っています。目指しているのは、精査と学びを、年に一度の研修ワークショップで得るものではなく、弁護士の日々の業務の一部にすることです。

生成AIは法律文書の初稿作成を大幅に速められますが、BriefCatchは、その初稿ができた後の工程にますます重点を置いています。法律分野のAIでは、最終的に、生成そのものよりも検証と品質管理の重要性が高まるとお考えですか？ 

はい。法律分野のAIがもたらす価値の大部分は、既存の草稿を推敲し、検証し、内容を深めることから生まれると考えています。執筆を速めるのは魅力的ですが、どの論拠が相手の心に響くのか、どの法令や判例がそれを裏付けているのか、どの文が論理の飛躍を含んでいるのかを見極める助けにはなりません。

難しいのは、引用をふんだんに盛り込んだ洗練された段落が、実は砂上の楼閣だとどう見抜くかです。

RealityCheckは、判例や引用の存在を確認するだけでなく、その根拠が、引用された命題を実際に裏付けているかどうかも評価します。この違いが重要なのはなぜですか。また、AIシステムや弁護士にとって、特に見抜くのが難しい誤りにはどのようなものがありますか？ 

判例としては今も有効で、引用にも問題がなく、引用文も判決文と一字一句一致している。それでも、その判例が、準備書面で主張している論点を裏付けていないことはあります。

裁判官は、短い決めぜりふのような形で判決を書くわけではありません。裁判所は、当事者の主張をその当事者自身の言葉で詳しく示したうえで、それを崩すために3ページを費やすこともよくあります。準備書面にぴったりだと思った一節が、実は同意意見からの引用だったということもあります。類推はさらに厄介です。一見問題ないように見えても、事実関係を改めて読んで初めて問題に気づくことがあります。

そこでRealityCheckは、引用された箇所と、準備書面でその箇所について述べている内容を照合します。単純に一語一句を比較すればよい場合もあります。一方で、裁判所が実際にその箇所を根拠としていたのか、それとも別の論点に移る途中で触れただけなのかを見極めるため、前後の文脈まで読む必要がある場合もあります。

検証ツールには、自らの限界を把握することも求められます。解釈に議論の余地があるだけで、誤りとは言えない場合もあれば、ツールが信頼できるデータを取得できなかった場合もあります。「確認できませんでした」と「これは誤りです」はまったく異なるメッセージです。弁護士には、どちらのメッセージなのかを、確認できるよう出典箇所とともに示してもらう権利があります。

法曹界におけるAIへの懸念の多くは、完全にでっち上げられた判例に向けられてきました。しかし、引用文の改変、判示内容の誤った記述、あるいは裏付けのない主張の根拠として実在の判例を引用するといった、より微妙な誤りのほうが見つけにくいかもしれません。AIが生成する誤りのうち、最も懸念しているのはどのようなものですか。 

私が懸念しているのは、出典が実際よりも少し役に立つように見せてしまう誤りです。架空の判例は、いずれ発覚することが多いものです。一方、わずかな歪曲は、そのまま見過ごされかねません。

たとえば、控訴審の判決が、一定の条件のもとで第一審裁判所が何かを「してもよい」と判示していたとします。それが草稿では「する」と書き換えられてしまう。あるいは、引用自体は正確でも、その条件がひそかに省かれてしまうことがあります。

正確な引用であっても、過度な役割を担わされていることがあります。「裁判所は判示している」と準備書面に書かれていても、引用箇所を確認すると、実際にはある裁判官の付随的な見解にすぎない。そもそも判示ですらありません。

つまり、言葉の照合は出発点にすぎません。準備書面が出典の意味や射程を変えていないかを確かめるために、RealityCheckを開発しました。もっとも、公平を期して言えば、弁護士はAIが登場するずっと前から、こうした誤りを犯していました。

法律文書の作成において、AIによる自動化と人間の判断の境界はどこに引くべきでしょうか。準備書面の調査、起草、編集、検証のうち、常に弁護士が責任を負うべきだと考える部分はありますか。 

文章の生成が終わり、戦略が始まるところに、おおよその境界があると思います。

調査、起草、編集、確認にAIを活用することには賛成ですし、議論の弱点を見つけるのも得意です。アイデア出しにも使ってください。ただし、事件の理論を組み立てるのはあなたです。何を認め、何を省き、懐疑的な裁判官を前に不利な事実にどう対処するかも、あなた自身が決めることです。こうした判断は、記録に残された事実、依頼人の希望、そしてモデルには完全には見通せないリスクに左右されます。

今、身につけるために力を入れたいのは、見直す力です。弁護士には、主張をその出典までたどること、議論の中で飛ばされた論理の段階を見つけること、提案された修正によって文の意味が変わっていないかに気づくことを、練習する必要があります。

BriefCatchは、問題のある引用や裏付けのない法的主張がないか、相手方弁護士の準備書面を分析するためにも使えます。AIを活用した検証によって、弁護士同士が互いの主張を見直し、反論する方法はどのように変わると考えていますか。 

私たちのような検証ツールによって、相手方弁護士も仕事の質を高めざるを得なくなると思います。相手が、その主張を裏付けるにはまったく不十分な判例を引用していると見抜くのは、ユーザーにとってどこか皮肉な楽しさがあります。

同じツールは、自分の主張を補強するためにも使えます。主張を「根拠がない」と断じたり、判例を「本件には当てはまらない」と切り捨てたりする代わりに、問題となる命題を特定し、引用された裁判所が実際に何を判断したのかを説明したうえで、その違いが重要な理由を示せます。

ただし、些細なことを武器にしてはいけません。ピンポイント引用の小さな誤りだけで、信用性を攻撃する理由にはなりません。解釈に議論の余地があるからといって、不誠実さが証明されるわけでもありません。指摘があったら、反論書に何かを書く前に、さらに調べるきっかけとして受け止めてください。

同じ基準は、自分の準備書面にも適用しなければなりません。すべてがうまくいけば、技術が生み出した大げさな表現に満ちた準備書面を応酬するのではなく、より公平で、より鋭い議論が見られるようになるでしょう。

拡張されたプラットフォームでは、ソフトウェアにLearning Hubと法的文書作成のカリキュラムが組み合わされています。ますます高性能なAI編集ツールを提供するだけでなく、製品に教育を取り入れることが重要だったのはなぜですか。 

文書を改善することと、弁護士を成長させることは別の目標であり、私たちはその両方を大切にしているからです。「すべて承認」は魅力的かもしれませんが、それで文章力が向上するわけではありません。

「因果関係」とだけ記した見出しを考えてみてください。それを、因果関係が認められない理由を説明する見出しに変えるのは、表現を変えるだけではありません。法理が事実関係にどう当てはまるのか、どこに問題があるのかを明確にすることになります。

だからこそ、当社のソフトウェアに解説や優れた法律文書の書き手による実例、Learning Hubを組み合わせています。提案機能は提出前に草稿を整え、スイート全体を活用することで、その根底にあるパターンを身につけられます。

BriefCatchは、実際の判決文や法律文書に根ざした提案を重視しています。大規模言語モデルの能力が高まるなか、専門分野に特化したデータや法的な文脈は、専門特化型のリーガルAIと汎用AIアシスタントを差別化するうえで、どれほど重要になるでしょうか。 

汎用モデルが進歩するたびに、専門特化型製品に求められる水準も上がります。私はそれを歓迎しています。そうしたモデルが決して特定の事柄を学ばないという期待に基づくビジネスは、あまり成り立つものではありません。

法律分野に特化したデータは重要ですが、それだけでは到底十分ではありません。何より大切なのは、弁護士や裁判官がどのように考え、仕事をし、さらには何を感じるのかを深く理解することです。

法律文書の文章を滑らかにするのは簡単なことです。編集によって意味は保たれたでしょうか。提案された見出しは論旨を前に進めたでしょうか。検証ツールは重大な食い違いを見つけたのでしょうか。それとも、十分に成り立つ解釈を誤って問題視したのでしょうか。専門特化型の製品には、こうした判断を的確に行うことが求められます。

法律文書には独自の要件があるため、実際の訴訟書面や判決文を参考にしています。しかし、製品を専門特化型と呼ぶだけでは、何も証明されません。長く価値を保つのは、確かな判断力、厳格なテスト、そして弁護士が結果を確認して活用できるワークフローです。

数年先を見据えたとき、AIを活用した理想的な法律文書作成のワークフローとは、どのようなものでしょうか。AIは、より優れた起草パートナーになるのでしょうか。それとも、常時稼働するレビュアー兼検証レイヤーになるのでしょうか。あるいは、さらに自律性の高い存在になるのでしょうか。

私にとって中核となるのは常時稼働するレビュアーであり、起草パートナーと連携しながら、重要な判断は弁護士に委ねるものです。

私が思い描く将来のワークフローでは、弁護士またはAIが草稿を修正すると、システムが変更内容の実質を追跡します。「一部の裁判所」が「すべての裁判所」に変わった場合は、根拠を改めて確認する必要があります。重要な例外が編集によって削除された場合、ツールは弁護士に警告します。変更が重要なときには指摘し、それ以外のときは静かにしているべきです。

提出前に弁護士は、何が確認されたのか、どの懸念が未解決なのか、そしてシステムが信頼できる結論に至らなかったのはどこなのかを把握できます。文書が「検証済み」だと一律に押印するだけでは、ほとんど何も分かりません。

多くの作業は自動化できます。しかし、最終的な判断は自動化できません。私が理想とするのは、距離を置いて機械を監督する弁護士ではありません。訴訟書面に何を書くべきかを判断する時間が増え、さらに、それを最適な表現で書き上げる力を存分に発揮できる弁護士です。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。さらに詳しく知りたい方は、BriefCatchをご覧ください。