AIリーガルリサーチ

ある中堅事務所のアソシエイトの従来のリサーチプロセス：幅広いキーワード検索から始め、数十件の結果を精査し、判例を一つずつ読み、メモを取り、関連性で整理し、リサーチメモにまとめる。複雑な論点なら丸一日以上かかることもあった。

新しいプロセス：まずAIでリサーチマップを作成——主要な法的原則、関連法令、先例の方向性を特定する。次に法的データベースで検証、深掘り、引用チェック。所要時間は約2〜3時間。従来の8時間が3分の1に。

AIリサーチの4ステップ

AIに良い質問をすることがすべての出発点：

以下の法的問題についてリサーチして：

管轄：日本法
法分野：労働法
具体的問題：テレワーク中の従業員の労災認定基準
調査範囲：関連法令、裁判例、厚生労働省のガイドライン
出力形式：主要な法的論点の整理と関連判例リスト

フレーミングのルール：

AIの回答をそのまま使わない。リサーチの「地図」として使う：

AI出力を以下で検証する：

以下のリサーチ結果を構造化されたメモにまとめて：

検証済みの情報：
- 法令：[確認した法令・条文]
- 判例：[検証済みの判例]
- ガイドライン：[確認したガイドライン]

形式：
1. 問題の概要
2. 適用される法令
3. 主要な判例（判旨のサマリー付き）
4. 分析と結論の方向性

✅ Quick Check: 自分が最近取り組んだリーガルリサーチを思い出そう。そのリサーチを上の4ステップに当てはめると、どのステップで最も時間を節約できる？

日本の法務リサーチには独自の考慮点がある：

判例法と制定法の関係： 日本は大陸法系で、制定法が基本。ただし判例も事実上の法源として重要。AIでの調査では法令と判例の両方を網羅する必要がある。

行政ガイドラインの重要性： 厚生労働省、金融庁、経済産業省等のガイドライン・通達は、法令の解釈に大きな影響を持つ。AIリサーチではこれらも調査範囲に含める。

法改正の頻度： 近年、労働法制、個人情報保護法、会社法等で頻繁に改正がある。AIの学習データが最新でない可能性を常に意識し、最新の条文をe-Govで確認する。

以下の事実関係から、法的論点を整理して：

事実関係：[匿名化した概要]
関連しそうな法分野：[労働法 / 契約法 / 知財法 等]

各論点について：
1. 適用される法令・条文
2. 争点になりそうなポイント
3. 調査すべき先例の方向性

以下のテーマについて、日本の主要な裁判例を概観して：

テーマ：[具体的な法的問題]
対象期間：[直近10年 等]
裁判所レベル：[最高裁 / 高裁 / 地裁]

各判例について：
- 事件名と裁判所・日付
- 主要な事実
- 判旨の要点
- 実務上の意味

※引用は検証前の参考情報として扱います

レッスン3：契約書レビューと分析では、AIを使って契約書の条項を体系的に分析し、リスクを特定する方法を学ぶ。