NyayaMind――インドの法制度における透明な法的推論と判決予測のためのフレームワーク

Abstract

量刑判断予測および説明（CJPE）は、事実、法的争点、主張、引用された成文法、および関連する先例に基づいて、特定の事案に対する司法判断を予測し、その判断について法的に根拠づけられた説明を提示することを目的としています。このようなシステムが、司法または法学研究の場で実用的に役立つためには、高い予測性能を達成するだけでなく、既存の司法実務に整合する、透明で構造化された法的推論を生成しなければなりません。本研究では、インドの司法向けに、透明でスケーラブルな法的推論を可能にするオープンソースのフレームワークであるNyayaMindを提示します。提案するフレームワークは、裁判所で通常行われる構造化された意思決定プロセスを模倣するために、検索、推論、検証のメカニズムを統合しています。具体的には、NyayaMindは主に2つのコンポーネント、すなわちRetrieval ModuleとPrediction Moduleから構成されます。Retrieval Moduleは大規模な法的コーパスから、法律上の関連性が高い成文法および先例事案を特定するためにRAGパイプラインを用い、Prediction Moduleはインドの法領域向けに微調整された推論志向のLLMを利用して、争点、主張、根拠、ならびに最終的な判断を含む構造化された出力を生成します。広範な実験結果と専門家による評価により、NyayaMindは既存のCJPEアプローチと比べて、説明の質および証拠との整合性を大幅に改善することが示され、信頼できるAI支援型の法的意思決定支援システムに向けた有望な一歩となることがわかりました。