[4P3-OS-8] リーガルテックとAI～法務・契約業務への応用～

[4P3-OS-8-02] 契約書のリスク判定のための条文マルチラベル分類

〇藤井 美娜¹、阿部 智彦¹、高橋 宏治¹、岩城 安浩¹、加藤 恒昭² (1. GVA TECH株式会社、2. 東京大学大学院総合文化研究科)

キーワード：機械学習、自然言語処理、リーガルテック、マルチクラス分類、マルチラベル分類

一般に契約書審査では，審査者は契約書の記載項目に目を通し，自社または自身に課される義務が後の経済活動等の支障にならないかをチェックする．そして，この過程で契約書のリスクを洗い出し，必要であれば修正を行う．このリスクの判定は，「損害賠償」や「秘密保持義務」等のいわゆる条文の分類項目に大きく依存しているため，契約書の自動修正を実現する場合には，まず該当箇所の分類項目に基づくリスク判定，次に分類項目に基づく修正が必要となる．また，契約書テキストには，修正の必要ない（つまりリスクのない）条項がある一方，複数の修正を必要とするリスクを含む条項が多く存在している．このような背景から，契約書自動修正の第一歩として，本稿ではニューラルネットワークモデルを用いた条文分類項目のマルチラベル分類を行った．この結果，任意の契約書テキストにおける複数の条文分類項目の予測を可能にした．さらに，未知の契約書テキストに対してマルチラベルの所属確率推移を分割条件に用いることで，異なるリスク箇所ごとへのテキスト自動分割が可能になった事例を報告する．