判例データの公開について



法的推論においては、判例は重要な知識源です。判例には、裁判における双方の主張（事
実認定、法解釈）や裁判官の判断が含まれているからです。しかしながら、現実に判例を
利用して、法的推論の研究をしようとすると、以下の問題があります。

    （１）判例にアクセスするのが面倒である。
    （２）解こうとする問題に関連した判例を検索するのが難しい、
    （３）判例の元の情報は詳細すぎる。
    （４）逆に判例データベースに含まれる判例の要約は簡単過ぎる。

そこで、われわれは、法的推論システム New HELIC-II の開発を行なうに当たり、中央大
学法学部の前田雅英教授にお願いして、刑法の代表的な判例を約１５０選択していただき
ました。

次に、選択された判例を中央大学や東京大学の法学部の学生さん（約１０名）にお願いし
て、以下の基準で重要な論点を抽出していただきました。

    （１）各判例から、重要な論点に関する論理を５つ程度、抽出する。
    （２）その論点は、法の解釈や判断基準に関するものであるものを選ぶ。
    （３）抽出した論理は
              「〜ならば〜にもかかわらず〜である。」
          という形式の日本語文で表す。
   
次に、抽出した論理を、New HELIC-II の知識表現言語のルールに表しました。このルールは

             ruleID::A <- B,C,D.

のように、IF THEN 形式をしたルールです。


公開されるデータは、このようにして得られたもので、以下の３つからなっています。

    （１）ronri-j:  判例から抽出した論理（日本語）
    （２）ronri-e:  判例から抽出した論理（英語、  (1)のデータの一部を英訳したもの）
    （３）rule:     判例から抽出した論理をルールにしたもの（日本語）

     ＊＊＊＊（３）については、公開まで、もう少しお待ちください＊＊＊＊


このうちで、（１）（２）に関しては、学生さんから得られた生データであることに注意
して下さい。すなわち、判例ごとに論理の抽出の詳しさにはばらつきがあります。これは、
本データの欠点ではなく、むしろ、大量の判例を大勢で分析する場合に、どの程度の場羅
つきが生じるかを分析するための、参考になると思います。

抽出された論理を見ていただくと、ほとんどの論理は、
              「ＡならばＢにもかかわらずＣである。」
と書けます。これは、
               (1) Ａ
               ならば
               (2) even if Ｂ
               Ｃ
と書くようにしています。しかし、
              「ＡならばＢにもかかわらずＣだからＤである。」
              「（ＡならばＢ）ならばＣにもかかわらずＤである。」
のように、表現しにくいものも含まれています。

典型的な
              「ＡならばＢにもかかわらずＣである。」
の場合、以下のように、対立する２つの立場があって、どちらを優先するかを判断したものであると
考えられます。
              「ＡならばＣである。」
              「ＢならばＣではない。」
これを New HELIC-II のルールに直すには、
               r1:: C <- A.
               r2:: -C <- B.
               r1 > r2
とすることも可能ですし、
               r0:: C <- A,B.
とすることも可能です。

以下のような論理の場合、
              「ＡならばＢにもかかわらずＣだからＤである。」
原則として、Ｃのルール化はとりあえず無視します。これは、Ｃはメタな説明であり、判
断には直接影響しないからです。しかし、Ｃの情報は、ルールには現れなくても、価値観
の知識ベースに書かれることによって、論争で使われる可能性があります。

また、以下のような論理の場合、
              「（ＡならばＢ）ならばＣにもかかわらずＤである。」
今のところ、あまり有効な表現、利用の手段はありません。