平成８年度　委託研究ソフトウェアの提案

(14) ゴールに依存した抽象化を用いた法的推論

研究代表者：原口　誠　教授
　　　　　　北海道大学工学部

［目次］

研究体制
２年目の研究内容
想定されるソフトウェア成果

［研究体制］

　　　　　　　氏名　　　　　　　　所属
研究代表者　原口　誠　　北海道大学工学部教授
研究協力者　佐藤　健　　北海道大学工学部助教授
研究協力者　大久保好章　北海道大学工学部電子情報工学専攻助手
研究協力者　櫻井成一朗　東京工業大学大学院社会理工学研究科助教授
研究協力者　國藤　進　　北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科教授
研究協力者　東条　敏　　北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科助教授

［２年目の研究内容］

１年目の研究において、ＧＤＡ（ゴールに依存した抽象化）を用いた法的推論の研究）の基本アルゴリズムを順序ソート論理表現に対して設計し、その実装をProlog および KlIC により行った。本年度は当初の予定にしたがって、その実装プログラムによる実験を行い、さらなる方式の洗練化を行うことにある。そのために次のような研究計画をたてている。

　（研究項目１）

公開したフリーソフトウエアに添付した例題は、法的類推を考えるための典型的かつ著名なものであり、十分な一般性があると考えている。

しかしながら、その反面、特定の国の特定の法分野に限定されていない法規範であり、例題としては一般的すぎるきらいがある。本ＧＤＡ方式を、より強力かつ魅力的なものにするためには、個別的な国家の個別的な条文、そして、個別的なケース記述に対し本システムがいかに振る舞いそしてどの程度の興味深い類似性を検出するかを批判的に吟味しなければならない。

こうした観点から、本年度においては、実際の法廷で行われた類推判断を本ＧＤＡアルゴリズムで模倣的に導出できるかのハンドシュミレーションおよび実装プログラムによる実験を行う。
その際、下記の項目研究を遂行するさいの要求仕様と問題点を同時に明らかにする。

（研究項目２）
領域知識の批判的吟味アルゴリズムの設計と実装：

１年目の成果報告書において既に述べたように、ＧＤＡは法益に関する十分な領域知識が与えられたときに、法益に関する類似性と非類似性を区別し、その分析結果を仮想的な階層知識として抽出する方式であった。一方、領域知識は常に不完全であり、ＧＤＡの出す出力階層が、ユーザの直観と会わない下記のような事態が起こりえる。

　［リコール問題］

これはユーザは意図しているが、ＧＤＡシステムがそれを検出できなかった場合である。この場合、ＧＤＡはユーザが妥当と思う類似性を棄却している。したがって、その棄却理由をユーザに提示し、領域知識の補完を促す。

　［プレシジョン問題］

リコール問題の逆で、ユーザが意図していない階層をＧＤＡシステムが出力・提示した場合である。この場合、システムが類似していると判断した法的概念クラスを識別する領域知識が欠けていたことを意味する。この場合システムはゴールに関連した範囲で識別すべき概念クラスの存在をユーザに通知し、分節化等のユーザがとりえる領域知識更新手法を提示し知識更新を支援する。

このように、本研究では主として、プレシジョン問題の解決を支援するアルゴリズムを設計し、実装する。

（研究項目３）
高度知識表現言語に対するＧＤＡの設計と実装：

１年目に設計したＧＤＡアルゴリズムは、知識表現言語としては、順序ソート論理を仮定していた。これは理論的な表現力においては十分であるが、伝統的な語彙的知識表現研究(例えば Brachman の KL/ONE)で採用されているロールフィラー制約等を組み込んでおらず、現実の複雑な法律関係を自然に表現する観点からはまだまだ非力である。
そこで本年度では、順序ソート論理にロールフィラー制約を組み込んだ、いわゆる「記述論理(description logic)」に対し、ＧＤＡ方式を拡張し、表記項目（研究項目１）に対処可能なソフトウエアに進化させる。

（タスクグループ活動イメージ）

タスクグループは研究サイトが分離しているためにネットワークをベースにした討論を基本として運営する。これらの討論結果をまとめるため、北大もしくは北陸先端で計１回の小規模な研究会を開く。
また東京にて、少数の法律専門家を交えた研究集会を開催し、より広い立場からの法的推論システムに関する集中討議を行う。
こうした活動をとうして、本研究を深化させると同時にＩＣＯＴ法的推論タスクグループの活動を継承し、本邦における法的推論研究の一翼を担う。

［想定されるソフトウェア成果］

(1)作成されるソフトウェア名称: GDA-LES　
(2)そのソフトウェアの機能／役割／特徴
まず、階層知識に加え、多くの語彙的知識表現言語や電子化辞書で採用されているロールフィラー関係制約を組み込んだ記述言語で書かれた法的領域知識に対し、ゴールに依存し動的な類似性を切り出すソフトウエアである。
本方式においては、基本ＧＤＡプログラムが算出した同値類から適当な複数の写像を抽出し、法律家が行う吟味の対象となる仮想的ケースを自動的に生成し、ユーザに提示する機能を持つ（研究項目 \ref{kennkyuu2}を参照）。
さらに、法律家が想定している論証と対立する論証を持つ先例を検索することにより、法律家自身に先例引用と論証構築の再検討を促し、これと同時に、 new HELIC-II が持つ論争モジュールの実験・改良のための題材を提供する点は、平成７年度研究提案書で述べたとうりである。
本プログラムの特徴とは、類似性の切り出しを動的に行うＧＤＡのアイデアを new HELIC-II を含む高度な法的知識表現言語に適用し、法律判断における類似性そのものを検証する計算機実験環境を専門家に提供することである。
(3)ソフトウェアの構成／構造
既存のソフトウエアとしては new HELIC-II や記述論理の処理系（外国研究機関からフリーソフトウエアとして入手予定）を仮定し、機能をつけ加える形態である。以下、基本システムと呼ぶ。
機能追加は、基本システムを完全に独立したモジュールとして呼び出すことにより実現し、それらの内部構造には一切手を入れない。
追加機能は下記の２点である。

1) ＧＤＡによる階層抽出アルゴリズムは基本システムが遂行する推論モジュールを外部述語として呼び出す。そうして、領域知識のもとでの基本推論に基づいてＧＤＡによる階層（類似性）抽出を行う機能。

2) 研究項目２（領域知識の批判的吟味アルゴリズムの設計と実装）で述べた、プレシジョン問題を処理する機能。
　　　より具体的には、ユーザが意図していなかった類似性をＧＤＡが出力階（類似性）として検出した場合に、ユーザにその理由を通知し、領域知識の更新のためにユーザが取ることができるいくつかの選択肢を提示する機能。
(4)参考とされたICOTフリーソフトウェアとの関連
上記 (3) で述べたように IFS である new HELIC-II の基本構成をほとんど損なわない形で、新機能の追加・提供を行う。
(5)使用予定言語および動作環境／必要とされるソフトウェア・パッケージ／ポータビリティなど
基本的には new HELIC-II の動作条件と同じである。すなわち、ハードウェア・ソフトウェアは以下のようにする。（ただし、記述論理処理系に関しては現在検討中であり、下記の要求環境は変更の可能性あり。

1) ハードウェア

(a) マシン: Sun SparcStation 10

(b) メモリ: 32MB以上

(c) ハードディスク: 20MB 以上

2) ソフトウェア

(a) OS: SunOS 4.1.3

(b) Cコンパイラ gcc-2.6.2

(c) klic 1.7以上

(d) 日本語環境 DRS
(6)ソフトウェアの予想サイズ（新規作成分の行数）: ４０００行程度。
(7)ソフトウェアの利用形態
ユーザとしては、作文上は「法律専門家」と言ったが、実質的には「法律の素人」が試用することも考えている。その場合、論証における論点がどのように働くかを観察することができるだろう。
　　実際、法的論証パスにおいて必要な概念述語や型が全て陽に与えられている場合は、ゴールとその論証パスに関連した類似性が切り出される。結局、判例とその論証に依存して、論点に関わる類似性が動的に変わる様子をモニター上で確認することができる。そうした類似性の分析から、逆に、判例適用において何が重用な類似性で、何が法的な安定性を損なう「表層的」な類似性であるかを理解できるのではないかと期待している。
また、後者の側面こそ、専門家が自ら行う類似性判断を、計算機環境の下で顕在化させ、専門家のセンスに照らして、よりよい論証構築を可能にするのではないかと考えている。
　　実際、仮想的類似ケースの自動生成機能は専門家といえども気づかない、あるいは、うっかり見落とした類似性判断のための必要な要件を、再認させる効果があると考えている。
(8)添付予定資料

ソフトウェア仕様書、ユーザマニュアル等
機能追加部分に限定した仕様書とマニュアルはこちらで準備する。
また、今回の研究目的に照らして、専門家への依頼事項を徹底するために、マニュアルには、例題を用いて、一連の作業の例示を行う。

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