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判例・法令調査
Case law & statute research
2030年（予測）: 4/5 専門家並み
0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。
専門家と比べて
Stanford RegLab研究(JELS 2025、202件の法律クエリを専門家採点)で幻覚率 Lexis+AI 17%、Westlaw AI-Assisted 33%、GPT-4 43%。ベンダーの「hallucination-free」主張は過大と実証。一方Vals AI(2025-10)ではフロンティアモデルが研究タスクで弁護士(71%)を上回るスコア(~80%)を記録するなどベンチマーク上は互角〜優位だが実務誤用は多発。
できること
大量法令・判例の意味検索・要約、初期リサーチメモ作成
まだできないこと
引用の完全性保証(捏造判例リスクは0にならない)、稀少法域・新しい法解釈、判例の射程の機微な判断
なぜそうなのか
RAGでも「hallucination-free」を保証できないとStanford研究が実証。ベンダー主張と実態のギャップが公式に確認された。
これからの予測の根拠
モデル精度は年々向上する一方、実務での誤用による懲戒事例は同時に急増しており、技術力と実務リスクの乖離が続く。2027-2030はベンダー側の引用検証機能標準化で信頼性向上見込みも人間確認義務は残存。
いま使える主な道具
Lexis+ AI、Westlaw AI-Assisted Research、CoCounsel、Harvey
根拠
- Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools 2025-01
Stanford RegLab, JELS掲載、Lexis+AI17%/Westlaw33%/GPT-4 43%幻覚率 - Vals AI's Latest Benchmark Finds Legal and General AI Now Outperform Lawyers in Legal Research Accuracy 2025-10
フロンティアモデルが研究タスクで弁護士71%を上回るスコア
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AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。