[2I4-GS-3] 知識の利用と共有：

[2I4-GS-3-01] 契約書リスクチェックのためのオントロジー自動構築とパターンマッチ手法

〇湯浅 晃¹ (1. 株式会社NTTデータグループ)

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キーワード：オントロジー、ナレッジグラフ、大規模言語モデル

契約書レビューは法務担当者にとって大きな負担であり、様々なAIツールが開発されている。 近年の研究では、大規模言語モデル（LLM）が若手弁護士を上回る精度を示し、大幅なコスト削減が可能であると報告されている。しかし、人間を補助する使い方でAIを用いる場合、LLMによる出力の解釈性が課題となる。 本稿では、解釈性向上を目的として、リスクとなる表現をオントロジーを用いて事前に定義し、入力文の問題箇所との照合によってリスクを判定するパターンマッチ手法を提案する。 実験の結果、提案手法は、リスク判定精度に関してはプロンプトベースの分類手法を約10ポイントほど下回るものの、一定の精度でリスク判定が可能であることを確認した。結論として、リスク判定自体はプロンプトベースの分類手法により高い精度で実現し、判定されたリスクに関して、提案手法により根拠との照合を行い解釈性を支援するハイブリッドアプローチが有望であることを示した。