法的テキストから実行可能な意思決定モデルへ：法的意思決定モデル生成における構造化表現の評価
arXiv cs.CL / 2026/4/21
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要点
- 本研究は、法的インフォマティクスにおける長年の課題である「法的テキストから実行可能な意思決定ロジックを作る」ことについて、LLMによる生成を支えるために中間の構造化表現が有効かを検証する。
- オムゲヴィングスロケット（Omgevingsloket）政府プラットフォームで用いられる、制作品質の意思決定モデルとオランダの環境・計画法（Dutch Environment and Planning Act）の法文を対応づけた実世界データセットを用い、4つの入力条件（生テキスト、意味役割ラベル付き、入出力制約付き、双方付き）を比較する。
- 改善効果が最も大きいのは入出力制約であり、ベースラインに対して構造的な類似度が約37〜54%向上した一方、意味役割ラベルは控えめな改善にとどまった。
- 機能面（アウトカム）評価では、生成モデルが事前設定されたテストシナリオのうち51〜53%で正解（ゴールド標準）と一致し、生成モデルは一般により小さく単純である。
- 構造的類似とアウトカム同等性は補完関係にあり、構造が似ていても振る舞いが正しいとは限らず、その逆も成り立たないことが示され、再現性のために95件の生産用意思決定モデルと関連法文、実験コードを公開する。
