AIリーガルリサーチ
AIを使ってより速く、より包括的なリーガルリサーチを行う。検証ステップを組み込んだリサーチワークフローを構築する。
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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
ステップ1:問題のフレーミング
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:
- 管轄と法分野を必ず指定
- 「○○について教えて」ではなく具体的な法的問題を提示
- 求める出力の形式を指定(リスト、メモ、比較表等)
ステップ2:AIリサーチマップの作成
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:
- 関連する法的原則のリスト
- 調査すべき法令・条文の特定
- 先例として検索すべき判例のキーワード
- 論点の構造(争点の整理)
ステップ3:公的データベースでの検証
AI出力を以下で検証する:
| データベース | 用途 |
|---|---|
| 裁判所ウェブサイト | 判例の全文確認 |
| 判例秘書 / LEX/DB | 判例検索と引用チェック |
| e-Gov法令検索 | 法令の条文確認 |
| 厚労省 / 経産省サイト | ガイドライン・通達の確認 |
| 法律情報総合データベース | 学説・論文の調査 |
ステップ4:リサーチメモの作成
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?
日本のリーガルリサーチの特徴
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。
プロンプトテンプレート集
論点整理
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
判例サーベイ
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
Key Takeaways
- AIリサーチの最初のステップは法的問題の明確なフレーミング(管轄、法分野、具体的論点を指定)
- AI生成の判例引用はすべて公的データベースで検証する——例外なし
- AIはキーワード検索では見つからない概念的な関連性を持つ判例を発見できる
- リサーチの4ステップ:フレーミング→AIマップ→検証→メモ作成
- 日本では制定法+判例+行政ガイドラインの3層を網羅する
- AIの学習データは最新でない場合があるため、e-Govで最新法令を必ず確認
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