ほぼテク 7月6日ChatGPTで「文章の中の大事な単語を拾いだす」テキストデータから宝を見つける究極のガイド？契約書編！

ほぼテク読者の皆様、いつも大変ありがとうございます！
我妻裕太です。

GPTに関する連続投稿約71日目です！

本日も「文章の中の大事な単語を拾い出す」実験をChatGPTで試してみようシリーズです。
世の中にある無限の単語、これを抽出するためには辞書データがこれまでは必要でした。
しかし、文字列バリエーションは本当に無限にあるので、辞書登録出来ない、予め学習させきれないのが特徴です。
それを、文字単位で新造語も生成できる生成AIがどのように捌くかご注目！

法務業務で活きるChatGPTによる画期的な解決策？

今回のテーマは法務業務です。

法務業務は多岐にわたり、高度な専門知識と注意力が必要とされます。今回は、法務業務における固有名詞抽出の重要性と、ChatGPTを使用した効率的な方法について解説します。

法務業務は誰が担当しているのか？

法務業務は、通常、法務部門の弁護士、パラリーガル、法務アシスタントなどが担当します。これには、契約書の作成、法的な紛争の管理、企業の法的コンプライアンスを確保することなどが含まれます。また、中小企業の場合、外部の法律事務所に業務を委託することもあります。

固有名詞抽出は、法的文書から人名、会社名、日付、契約条項、金額などの重要な情報を識別し、抽出するプロセスです。この技術を法務業務に活用すると多くの利点があります。

情報の迅速な抽出

法務部門では、契約書、訴訟文書、法律に関連する報告書など、膨大な量の文書を扱っています。固有名詞抽出を使用することで、これらの文書から必要な情報を素早く抽出することが可能となり、時間を大幅に節約できます。

正確なデータの取得

固有名詞抽出によって、人間のエラーを排除し、正確なデータを抽出することができます。これは、法務業務が高度な精度を必要とするため、特に重要です。たとえば、契約において金額や条項の正確さが不可欠である場合、誤った情報に基づく判断は法的リスクを高める可能性があります。

分析と戦略的意思決定の強化

固有名詞抽出を活用することで、抽出されたデータを分析しやすくなります。これにより、法務部門は契約の傾向、リスク要因、またはコンプライアンス違反の可能性を迅速に特定できます。これは戦略的な意思決定をサポートし、企業全体のリスク管理を強化します。

文書の整理と管理の効率化

固有名詞抽出を用いることで、文書内の重要な情報をタグ付けし、分類することができます。これは、文書の整理と管理を効率化し、必要な情報を簡単に検索できるようにします。

コンプライアンスの確保

法律は常に進化しており、企業は新しい規制に適応する必要があります。固有名詞抽出を活用して、文書から関連する法律や規制を抽出することで、企業のコンプライアンスを確保し、罰金や訴訟のリスクを軽減することができます。

コスト削減

手作業で文書を解析するのは非常に時間がかかる上に、専門知識を持った人材が必要です。固有名詞抽出を自動化することで、人件費の削減や、人材をより付加価値の高いタスクに投入することができます。

これらの利点を踏まえると、法務業務において固有名詞抽出を活用する意義は、効率性、精度、戦略的意思決定の支援、コスト削減、そしてコンプライアンスの確保にあります。これにより、法務部門は企業全体の業績に対してより大きな価値を提供することができます。

法務業務で固有名詞抽出をしない場合の課題は？

固有名詞抽出を行わない場合、法務担当者は大量の文書を手動で読み通さなければならず、これには多くの時間がかかります。また、人間が行う場合、ミスや見落としが生じる可能性も高くなります。これは、企業にとってリスクをもたらす可能性があり、重大な法的問題につながることもあります。

大好きChatGPTが課題を解決？

ChatGPTは、自然言語処理（NLP）を使用してテキストを解析するAIです。ChatGPTを活用することで、法務業務における固有名詞抽出を自動化し、高速化することができます。これにより、法務担当者は迅速かつ正確に情報を抽出でき、より重要なタスクに集中することができます。また、AIによる解析は一貫性があり、人間のミスを減らすことができます。

法務業務において、固有名詞抽出を活用して得られた情報を使って、以下のような活動を行うことが多いです。

1.契約の交渉と作成
組織名や人名、製品名などの抽出は、契約文書を作成する際に重要な情報となります。これらの情報を正確に把握することで、契約の交渉がスムーズに進み、正確な契約文書を作成できます。

2.リスク管理
契約条項や金額などの抽出は、契約に潜むリスクを評価する上で不可欠です。これにより、契約に関するリスクを早期に特定し、適切な対策を講じることができます。

3.コンプライアンスの確保
抽出された情報をもとに、法律や規制に違反していないかを確認します。これにより、組織が法的な問題に巻き込まれるリスクを低減できます。

4.情報の整理とアクセス性の向上
法務担当者は多くの文書を扱うため、抽出された情報をデータベースに整理して、必要な情報を迅速に検索・参照できるようにします。

5.紛争解決
万が一、訴訟などの紛争が発生した場合、関連する契約書や文書から重要な情報を素早く抽出することで、紛争解決に向けた戦略を効率的に立てることができます。

6.効率的なコミュニケーション
抽出された情報を共有することで、内部のチームや外部の弁護士とのコミュニケーションが効率的になり、解決策を速やかに見つけることができます。

これらは、法務業務で固有名詞抽出を活用する際の一部の例です。抽出された情報は、業務の質と効率を向上させる多くの面で活用されます。

ChatGPTを活用した法務業務固有名詞抽出システムの運用イメージ

ChatGPTを活用した法務業務の固有名詞抽出システムは、以下のような運用が考えられます。

1.文書のアップロード
法務担当者がシステムに法的文書をアップロードします。

2.固有名詞の抽出
ChatGPTが文書を解析し、人名、会社名、日付、契約条項、金額などの固有名詞を自動で抽出します。

3.結果のレビュー
抽出された固有名詞は、テーブル形式で表示され、法務担当者が結果を確認できます。

4.データのエクスポート
必要に応じて、抽出されたデータをCSVやExcel形式でエクスポートし、他のシステムと連携できるようにします。

5.サマリーと分析
システムは抽出されたデータを基に、法的文書の要約やトレンド分析を提供することができます。

このようなシステムを利用することで、法務業務の効率が大幅に向上し、法務担当者がより戦略的な判断を下すための情報を迅速に得ることができます。

それではさっそく試してみたいと思います！

今回の実験ルールは以下の通りです。
・サンプルの契約書を見せた場合にChatGPTがどのように分析するか確認する。
・GPT-3.5、GPT-4で実験する。
・プロンプトは以下で実行します。

【プロンプト】

ChatGPT、以下の法務業務のために固有表現抽出を行ってください。

抽出する固有表現:
– 契約の交渉と作成
– リスク管理
– コンプライアンスの確保
– 情報の整理とアクセス性の向上
– 紛争解決
– 効率的なコミュニケーション
– 組織名
– 人名
– 製品名
– 日付
– 契約条項
– 金額

対象テキスト:
契約書

この契約書は、2023年7月6日に、以下の当事者間で締結されます。

甲: XYZ株式会社（以下「甲」といいます。）
住所: 〒123-4567 東京都港区赤坂1-2-3
代表者: 山田太郎

乙: ABC合同会社（以下「乙」といいます。）
住所: 〒765-4321 大阪府大阪市北区梅田2-3-4
代表者: 鈴木一郎

第1条（目的）
この契約は、甲が乙に対して製品Aを販売し、乙がそれを購入することを目的としています。

第2条（製品の仕様）
1. 甲は、乙に対して、製品Aの仕様を文書で提供するものとします。
2. 乙は、製品Aの仕様を確認し、承認するものとします。

第3条（販売価格）
乙は、製品Aを1個あたり500,000円で購入するものとします。なお、この価格には消費税は含まれておりません。

第4条（支払条件）
1. 乙は、製品Aの受領後30日以内に、指定された銀行口座に対して、第3条で定めた販売価格を支払うものとします。
2. 支払いは、銀行振込によって行うものとします。

第5条（納期）
1. 甲は、本契約締結後、2023年8月1日までに製品Aを乙に納品するものとします。
2. 甲が納期を遅延させた場合、乙に対して遅延損害金を支払うものとします。

第6条（保証）
1. 甲は、製品Aについて、2023年12月31日までの期間、品質保証を行うものとします。
2. 保証期間中に製品Aに欠陥が見つかった場合、甲は無料で修理または交換するものとします。

第7条（損害賠償）
甲または乙が本契約に違反した場合、当事者は、相手方の違反に起因する直接的および間接的な損害に対して、損害賠償を支払うものとします。

第8条（契約の解除）
1. 当事者が本契約に違反した場合、相手方は、書面で通知することにより、本契約を解除することができます。
2. 契約解除の通知は、相手方に到達した時点で効力を生じるものとします。

第9条（知的財産権）
1. 本契約に関連して甲が開発した技術、製品、プロセスに関する知的財産権は、甲に帰属するものとします。
2. 乙は、甲の書面による事前の承諾なしに、これらの知的財産を使用または開示することはできません。

第10条（秘密保持）
1. 両当事者は、本契約に関連して知り得た相手方の機密情報を、本契約の目的以外では使用せず、第三者に開示しないものとします。
2. この秘密保持義務は、本契約終了後も5年間継続するものとします。

第11条（合意管轄）
本契約に関する紛争は、東京地方裁判所を第一審の専属的合意管轄裁判所とすることに合意します。

第12条（契約の譲渡）
当事者は、相手方の書面による事前の承諾なしに、本契約上の地位または本契約に基づく権利義務の全部または一部を第三者に譲渡または担保目的に供することはできません。

第13条（契約変更）
本契約の変更は、両当事者の書面による合意がなければ、効力を生じないものとします。

第14条（通知）
本契約に関する通知は、当事者の登録された住所に書面で送付するものとします。

第15条（協議事項）
本契約書に定めのない事項及び本契約書の解釈に疑義が生じたときは、誠意をもって協議のうえ、これを解決するものとします。

以上の条項に基づき、両当事者は本契約に署名し、各自保管するものとします。

甲: XYZ株式会社

代表取締役: 山田太郎

署名: _____________________

日付: ______________________

乙: ABC合同会社

代表社員: 鈴木一郎

署名: _____________________

日付: ______________________

【証人】

氏名: 佐藤次郎

署名: _____________________

日付: ______________________

氏名: 高橋三郎

署名: _____________________

日付: ______________________

今回はより高度な知識が必要そうなので、GPT-3.5とLLM界の知的スターGPT-4でも試してみましょう！

ではまずはGPT-3.5

抽出された固有表現は以下の通りです:

組織名:
- 甲: XYZ株式会社
- 乙: ABC合同会社
人名:
- 甲代表者: 山田太郎
- 乙代表者: 鈴木一郎
- 証人1: 佐藤次郎
- 証人2: 高橋三郎
製品名:
- 製品A
日付:
- 本契約の締結日: 2023年7月6日
- 甲の代表署名日: [空欄]
- 乙の代表署名日: [空欄]
- 証人1の署名日: [空欄]
- 証人2の署名日: [空欄]
契約条項:
- 第1条（目的）
- 第2条（製品の仕様）
- 第3条（販売価格）
- 第4条（支払条件）
- 第5条（納期）
- 第6条（保証）
- 第7条（損害賠償）
- 第8条（契約の解除）
- 第9条（知的財産権）
- 第10条（秘密保持）
- 第11条（合意管轄）
- 第12条（契約の譲渡）
- 第13条（契約変更）
- 第14条（通知）
- 第15条（協議事項）
金額:
- 製品Aの販売価格: 500,000円