法律調査の世界で知られるLexisNexisが法律実務家向けAIアシスタント「Protégé」を開発しました。注目すべきは、巨大AIモデルではなく、用途別に最適化された小規模モデルの組み合わせで実現している点です。なぜLexisNexisはこの道を選んだのか、その戦略と実際の効果について詳しく見ていきましょう。
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目的特化型の小規模モデルが持つ実力
驚くべきことに、大きいことが必ずしも良いとは限らないのです。LexisNexisはこの真理を「Protégé」開発で証明しました。彼らが採用した「マルチモデルアプローチ」は、一つの巨大AIではなく、タスクごとに最適なモデルを組み合わせるという、シンプルでありながら非常に効果的な方法です。
LexisNexis Legal and ProfessionalのCTO、Jeff Reihl氏が語るように、「最良の結果と最速の応答時間」こそが重要なのです。実務では、ユーザーの質問を最初に分析するのは比較的軽量なMistralモデル。その後タスクに応じて別のモデルへ切り替えるという、流れるような連携がProtégéの魅力です。このアプローチの中核にあるのが「蒸留」という技術。これは大規模言語モデルから必要な能力だけを小さなモデルに移し替える手法です。例えば、単純なクエリ評価には巨大なGPT-4oは不要で、微調整された小さなモデルで十分対応できるのです。これは「小さな道具でも、正しく使えば大きな価値を生む」という原則を体現しています。
LexisNexisでは現在、主に微調整されたMistralモデルを使用していますが、OpenAIの新しい強化微調整機能やo3なども評価中です。以前はClaudeモデルも活用していたとReihl氏は語ります。この柔軟なモデル選択が、ユーザーにとっての応答性と正確性を最大化しているのです。
AI開発の主流は「より大きく、より強力に」という方向ですが、LexisNexisは異なる道を示しました。法律という高度に専門的な領域では、汎用性よりも専門性と速度が重要なのです。この洞察は、これからのAI活用において私たちに貴重な示唆を与えています。
法律AIの進化とProtégéの位置づけ
LexisNexisのAI探求は2017年にまで遡ります。当時はIBMのWatson搭載の「Ross」と競合するAIアシスタントのテストを実施していましたが、真のブレークスルーは別の瞬間に訪れました。Reihl氏によれば、「本当の変化は2022年11月にChatGPTが登場したとき」に起きたのです。それまで静かに舞台裏で働いていたAIが、会話能力と生成能力を身につけ、法律業界の可能性を一変させました。この変化を受けて誕生したのが、2024年7月に発表された「LexisNexis + AI」プラットフォームの中核を担うProtégéです。前述のマルチモデルアプローチの強みを活かし、法的文書作成から引用確認まで、パラリーガルやアソシエイトの日常業務を幅広くサポートします。
特筆すべきは、単なる文書生成を超えた機能性です。法的準備書面の作成補助、次のワークフロー提案、証言録取の質問草案作成——これらすべてが法律事務所の業務フローに自然に溶け込むよう設計されています。特に「引用の正確性確認」機能は、一つの引用ミスが訴訟の帰趨を左右する法律の世界では計り知れない価値を持ちます。このシステムを支えるのが、LexisNexis独自の知識グラフとRAG技術の組み合わせです。RAGは、生成AIの創造性と外部データベースの正確性を融合させる技術で、「事実と先例が命」の法律分野では不可欠な要素です。
「すべての法律専門家が、自分自身のニーズに合わせたパーソナルアシスタントを持つこと」というReihl氏のビジョンは、AIの真価が汎用性ではなく個別適応性にあることを示しています。法律AI市場の競争が激化する中、Protégéの強みはこの「適材適所」の哲学にあるのです！
まとめ
いかがだったでしょうか？
小規模で目的に合わせて微調整されたAIモデルが、法律という高度な専門分野で効果を発揮していることがわかりました。LexisNexisの取り組みは、最大のモデルが必ずしも最適ではないという重要な示唆を与えています。AI活用の成功には、使用目的に合った最適なモデル選択と、業界特有のニーズに応じたカスタマイズが重要なのです。
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