【IT関連】日弁連主催 法務省及び最高裁担当者による民訴法等改正法の全面施行（民事裁判手続デジタル化）に向けた説明を受講しました。

　３月２７日、日弁連主催の法務省及び最高裁担当者による民訴法等改正法の全面施行（民事裁判手続デジタル化）に向けた説明会に参加しました。

　法務省民事局からは、民事訴訟法（IT化関係）等の改正に関する法律の概要についての説明でした。

　①オンライン提出等、②WEB参加等、③記録の閲覧等について、民事訴訟法の根拠条文を示しながらの解説でした。

　最高裁事務総局民事局からは、基本的には、mintsの使い方についての説明でした。

　弁護士は電子申立て等が義務化されること

　弁護士アカウントは本人確認が不要な今が取得する負担が小さいこと

　手数料納付はペイジーであること

　被告の応訴は、送達後に代理人となった場合は招待キーから入ること

　証拠はPDF形式にすること

　各種申立て等の提出場所を確認しておくこと

　改正民訴法が適用されるかどうかは、令和８年５月２１日以降に提訴されたかどうかでわかれること

　などについて説明がされました。

　後日、日弁連eラーニングでも、公開されるとのことです。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（香川県・丸亀）

【IT関連】 第一法規セミナー・生成AI×弁護士実務 デモで学ぶ！ 明日から使えるAI活用術をWEBで受講しました😁

　加茂翔太郎弁護士による第一法規セミナー・「弁護士業務における生成AI活用セミナー　デモで学ぶ！明日から使えるAI活用術」をWEBで受講しました。　

（炭焼うな富士）

　まず、はじめに。「AIを使える弁護士が、AIを使えない弁護士を淘汰する」時代が到来しました。法制度が整ってから学ぶでは遅きに失し、デジタル化に乗り越えると実務家としての競争力を失いことになります😖

　AIは、第１に、法律相談に活用できます。錯綜した事実関係を綺麗に整理します。

　AIは、第２に、契約書レビューに活用できます。リスク検出と品質の均質化はお手の物です。

　AIは、第３に、訴訟業務に活用できます。相手方主張の弱点を突いたり、勝訴への道筋を描くこと、準備書面の骨子を作成すること、判例検索後の精密分析、反対尋問シナリオさえ生成することも可能です。

　このためには、優れてプロンプトが必要となります。

　プロンプトは、①構造化：指示はマークダウン（＃、ー）で見やすく整理したか？

　　　　　　　　②４要素：「役割」、「背景」、「タスク」、「出力形式」の４つは揃っているか

　　　　　　　　③具体性：タスク指示は、誰が読んでも同じ解釈ができるくらい具体的か？　曖昧な表現はないか？

　　　　　　　　④形式指定：表、箇条書き、メール形式など、欲しいアウトプットの形を明確にしたか？

　この４つは、プロンプト作成のチェックリストとされています。

　田舎弁護士も誤解していましたことがあります。AIは全てを正確に記憶しているという幻想　これは事実ではありません。AIは情報を暗記しているのではなくて、あくまでデータ内のパターンを学習しているだけです。また、AIは使うたびに賢くなるというのも誤解。会話履歴を参照して文脈を維持しているに過ぎません。さらに、AIは、グーグルのように検索しているというのも錯覚であり、データベースではなく、文章生成機に過ぎないということです。

　主要なリスクとしては、①情報漏えい、②ハルシネーション、③著作権侵害があり、対策が必要になります。

　いずれにせよ、有効活用するためには、プロンプトエンジニアリングが大切です。さて、これをどう取得していくかですね。

　田舎弁護士も、年内には、活用するLLMを決めて、来年からは、生成AIを活用していきたいと考えております。　

【IT関連】 日弁連eラーニング・企業内弁護士の実務上の諸課題 企業内弁護士と法律事務所の協働 AIは両者の関係をどう考えるのか？ 第１回 Contract Lifecycle Management（CLM）の現状地と近未来像（渡部兼尚弁護士、明石幸大弁護士）を受講しました。

　日弁連eラーニング・企業内弁護士の実務上の諸課題　企業内弁護士と法律事務所の協働　AIは両者の関係をどう考えるのか？　第１回　Contract　Lifecycle Management（CLM）の現状地と近未来像（渡部兼尚弁護士、明石幸大弁護士）を受講しました。

（高知・南嶺）

　CLMは、契約ライフサイクル全体を一元管理しての最適化するためのリーガルテックです。契約を必要とする案件の発生からのプロセス、具体的には、契約の締結前（案件受付。ドラフト作成・審査等）、締結、締結後（期限管理・ステータス管理、データ活用等）の管理であり、①契約等の業務効率化・ビジネススピードのアップ、②法務部や法律事務所の知恵（ナレッジ）の集約・活用を図れるという効果があります。

　CLMは、システムにおいて、一元的に受付を行うことから、管理職においても、ダッシュボードを用いて案件数、担当者、進捗状況がデータとして把握することが容易になります。

　そればかりか、CLMを共有化することによって外部の法律事務所への配転や、法務部担当者がシステム上でナレッジを検索参照してドラフトを作成、また、定型的な契約については自社のプレーブックに基づいて契約条項の分析を行い、問題点を指摘・修正案の提示が可能にもなります。

　加えて、締結済み契約書データがCLMにて一元管理されていれば、リスクマネジメントにも資することや、戦略法務への活用やM&A案件もスムーズな契約DDに活用することが可能です。

　法律事務所との強力関係も、CLM共有による外部弁護士のオンボーディングコスト低下というメリットも出てきます。

　そして、事業部や経理部等の他部署の基幹祠宇テムとの接続、法務特化の汎用AIの可能性、CLMのプラットフォーム化の可能性等、発展的な近未来が予想されます。

　受講して感じるのですが、現在組織内弁護士の先生方が、今後大きく発展するために様々な対応を一生懸命考えているということです。ところが、地方では、そのような息吹をまだ感じることができません。

　chatGPTに質問したところ、田舎弁護士のような業態、地方では最も多い業態だと思いますが、敵は「何でも屋でいる自分自身」ですと回答されていましました。交通事故、離婚、遺産分割は既に完全な飽和市場です、しかも、地方ほど過当競争が激しく、収益性は悪化しており、これは構造的な必然とまで評価されています。

　ただ、６５歳で引退という情報を入れると、絶対やってはいけないことは、新規分野への大規模投資、何でも屋継続（ただ消耗して終わる）とのことのようです。

　さてさて、どうしたものか😖　

【IT関連】日弁連eラーニング 企業内弁護士の実務上の諸課題 企業内弁護士と契約レビュー AIは企業内弁護士の仕事をどう変えるか？ 第４回 企業内弁護士の未来とキャリアデザインをWEBで受講しました。

　日弁連eラーニング・企業内弁護士の実務上の諸課題　企業内弁護士と契約レビュー　AIは企業内弁護士の仕事をどう変えるか？　第４回　企業内弁護士の未来とキャリアデザインを、WEBで受講しました。

　講師は、松尾剛行弁護士、福岡充希子弁護士です。　

（朝倉BBの🍕）

　今後のキャリア戦略についても、お二人の先生から、貴重な示唆をいただきました。

　法務業務のうち、従来は、法的アドバイス等の提供、具体的には、契約書をレビューする、法律相談に応じて法務見解を提出する等の法的処理等を伴う業務を、中心的に捉えてきましたし、現状もそれで運用しております。

　しかしながら、今後明るい未来の展望のためには、legaloperationｓに軸足を変えていく必要がありそうです。具体的には、社内顧客（営業部門等）により効果的に法的アドバイス等を提供できるようにするための一連のビジネスプロセス・活動や専門家。例えば、戦略立案、プロジェクトマネジメント、テクノロジー等の専門知識を提供する業務を担当できるようになることが必要です。

　そして、将来のキャリアは、自分でデザインをして、その方向に向けて研鑽を積むという時代になりました。

　そういえば、田舎弁護士の元勤務弁護士達は、華麗なキャリアデザインを計画し、それを実現しております。

　田舎弁護士も、老骨に鞭打って励んでいきたいと思います。

　えっ　「老害になるなよ」ですか😁

【IT関連】 日弁連eラーニング 企業内弁護士の実務上の諸課題 企業内弁護士と契約レビュー AIは企業内弁護士の仕事をどう変えるか？ 第３回 企業内弁護士が生き残るためには？をWEBで受講しました。

　日弁連eラーニング・企業内弁護士の実務上の諸課題　企業内弁護士と契約書レビュー　AIは企業内弁護士の仕事をどう変えるか？　第３回　企業内弁護士が生き残るためには？をWEBで受講しました。

　講師は、明石幸大弁護士と上野陽子弁護士です。　

（高知・鷲尾山）

　リーガルテックが企業内弁護士に与える脅威としては、①仕事がなくなる、②やりがいがなくなる、③育成・トレーニングの機械の低減・喪失、④専門家としての倫理観の低下・喪失、機械としては、①重要なこと・新しいことに注力できる、②AIが得意な作業についてはミスが大幅に減る等が挙げられています。

　他方、AIが力を発揮するのは過去事例が多く学習が進んでいる分野においてであり、正解がない領域、データがない領域において、契約書のドラフトやレビューを通じて、当該取引における本質的なリスクを機会を発見し、これらのリスクを管理し機会を活用するスキルは以前と重要なままです。

　また、業務を始める端緒（入口）と、問題点を把握し必要な法的調査分析等を行った上でビジネス側に対してどのようにして返すか（出口）については、現時点ではAIを活用できる業務の外側にあるため、社内における認知や意思決定、コミュニケーションに関するスキルの重要性は低下しません。

　そこで、入口、出口に必要な能力をどうやって身につけていくのかが、企業内弁護士の生き残りのためのポイントなっています。

　そして、新たなキャリアの可能性を試行していくため法律以外の分野についても興味を学ぶ、自分で新しいキャリアや働き方を創出していくという意識も重要です。

　以上は、田舎弁護士にとっても相当あてはまりそうです😅　

【IT関連】日弁連eラーニング・企業内弁護士の実務上の諸課題・企業内弁護士と契約書レビュー AIは企業内弁護士の仕事をどう変えるか 第２回 法務部門が生き残るためには？を、WEBで受講しました。

　日弁連eラーニング・企業内弁護士の実務上の諸課題・企業内弁護士と契約レビュー　AIは企業内弁護士の仕事をどう変えるか？　第２回　法務部門が生き残るためには？（田中努弁護士、吹屋響子弁護士）をWEBで受講しました。　

（フジグラン今治）

　生成AIが法務部門の業務にもたらす変化としては、第１に、契約書作成レビューという分野においては、契約条項の一般的なリスクの取りこぼしが減少する、自ら過去事例と照合する作業が減少する、AIに学習ｓあせ、AIに指示し、生成物を検証する業務が発生する、第２に、リサーチという分野においては、契約書作成・レビューにあたって必要となる文献、判例調査がAIの質問のみで済ませることが可能となる、紙の書籍や判例集を保管するスペースを減少させ、どこからでもリサーチ業務が可能となることになります。

　他方、負の影響としては、法務部門の予算・人員削減の可能性は十分にありうるということです。

　そうすると、法務部門が生き残るための視点としては、①データ化できない、データ化されていない情報に着目する、②データ化できない、データ化されていないところで人間ができることを探すということになります。

　これは、アウトソーシングという形で企業等から法律顧問契約を締結している弁護士にとってもいえることではないかと思います。

　契約書のチェックについては、１週間に数件程度きている状況ですが、契約書レビューの専用のAIをなかなか弁護士一人事務所では費用対効果にみあわないので、導入しづらいですね😵

【IT関連】 日弁連eラーニング・企業内弁護士と契約レビュー AIは企業内弁護士の仕事をどう変えるか？ 第１回 生成AIとリーガルテック最前線を、WEBで受講しました😅

　日弁連eラーニング・企業内弁護士と契約レビュー　AIは企業内弁護士の仕事をどう変えるか？　第１回　生成AIとリーガルテック最前線を、WEBで受講しました😅

（楢原山登山道）

　非常に興味深いお話をうかがいました。

　生成AIにより、契約書レビューについては、それ以前と異なり、①修正案の自動生成・反映、②自社の過去例に基づく修正案の自動生成・反映、③根拠文献を示した上での質問回答（リーガルリサーチ）、④チャットを通じた契約関連の多様なコンテンツの生成などが可能になります。

　生成AIが実相された契約書レビューAIについては、例えば、チェックリストに基づくものであれば、契約書にに対して自動的機械的な突合を行うに加えて、契約条項の表現に一定程度合わせた形で修正案を自動的に生成表示したり、表示した修正案を契約書の該当部分に自動的に反映したりすることが可能となります。

　生成AIの強みとしては、データが多ければ多いほど、計算環境が強力であればあるほど、性能が向上し、今後も性能向上が見込まれます。

　他方、限界については、田舎弁護士も気付いておりますが、生成物は論理的な正しさ（法的三段論法）ではなく、統計的な確からしさに基づいていること、また、生成物の精度は学習データの量質範囲に依存しているという点です。

　とはいえ、AIが現状できないことをもって将来のできないはずと結論づけることは誤りであるし、また、鳥の飛び方を再現しなくても飛行機を飛ばすことができると同じで、AIは法的三段論法を使えなくても十分に正確な法的アドバイスができるようになるかもしれません。さらに、これがもっとも怖いことですが、旧来の技術で成功している既存プレーヤーが新興の技術の成長可能性を見誤り、新興の技術の採用などの対応に遅れた結果、当該技術が真に脅威であると気付いたときには手遅れとなり、没落するということも想定されます。

　弁護士業は永年にわたり紙と対面での業務でしたが、そのスタイルのままでは生き残りは難しくなっているようです。

【IT関連】日弁連eラーニング・これで分かる！民事裁判のIT化の現状と将来像をWEBで受講しました。

　日弁連eラーニング・これで分かる！民事裁判のIT化の現状と将来像（２０２４年）をWEBで受講しました。　

（笠松山）

　まず、裁判手続等のIT化の主な内容としては、３つのeの実現に整理ができます。

　１つめが、e提出です。主張・証拠をオンライン提出に一本化する、手数料の電子納付・電子決済を可能とする、訴訟記録を電子記録に一本化するということです。

　２つめが、e事件管理です。主張、証拠への随時オンラインアクセス、裁判期日をオンラインで調整、本人代理人が期日の進捗・進行計画を確認するということです。

　３つめが、e法廷です。ウェブ会議・テレビ会議の導入・拡大、口頭弁論期日（第Ⅰ回期日等）の見直し、そして、争点整理段階におけるITツールの活用です。

　次に、Teams　の特徴です。各事件毎に裁判所と双方代理人がグループ（チーム）を作り、当該チーム（事件番号で特定）において、裁判所から双方を呼び出し、毎回の期日を実施するというものです。

　※フェーズ２（なつかし）

　（１）当事者双方が電話会議、ウェブ会議により和解期日及び弁論準備手続期日に参加することを可能とする改正(法１７０条、８９条）

　　　　⇒遠隔地要件及び一方当事者出頭要件を削除

　（２）ウェブ会議による口頭弁論期日を実施することを可能とする改姓（法８７条の２）

　　　　口頭弁論　ウェブ会議　　⇐　公開との関係で電話会議はできない　つながらないばあいには、弁論準備に切り替え

　　　　審尋期日　電話会議又はウェブ会議

　※フェーズ３　（いよいよ来年）

　　　〇申立て等がオンラインで行う

　　　〇電磁的記録の送達　　システムを用いた送達　システムを用いない送達　公示送達

　　　〇ウェブ会議による尋問

　　　〇記録の閲覧等

　　　〇手数料の電子納付への一本化、郵便費用の手数料への一本化

　　　〇mintsについて

　　

（楢原山・子持ち杉）

　第２部は、パネルディスカッションでした😅

【IT関連】日弁連eラーニング 初心者のためのITツールの上手な活用法～法律事務所のIT化・各種ITツール利用の初歩～ 第７回弁護士の情報セキュリティ対策の初歩をWEB受講しました。

　日弁連eラーニング　初心者のためのITツールの上手な活用法～法律事務所のIT化・各種ITツール利用の初歩～　第７回弁護士の情報セキュリティ対策の初歩をWEB受講しました。講師の先生は、本田正男弁護士です。　

（横倉山自然の森博物館）

　日弁連の弁護士情報セキュリティ規程が、昨年６月１日から施行されています。規程３条２項は、「情報セキュリティを確保するための基本的な取扱方法」（キホトリ）を作成することが求められています。

　当事務所もキホトリは策定しておりますので、近く、事務所のHPでも掲載したいと思います。

　なお、日弁連eラーニングでも、キホトリについての実務研修が行われているようです。

　なお、日弁連会員のみ限定の「弁護士業務生成AIの利活用等に関する注意事項」が９月に公表されています。

　これは参考になりますが、日弁連会員のみ限定ですので、ここでは説明いたしません😁

【IT関連】日弁連eラーニング 初心者のためのITツールの上手な活用法～法律事務所のIT化・各ITツール利用の初歩～第６回弁護士業務に生成AIを活用してみよう～生成AAI（LLM）の使い方の初歩～をWEBで受講しました。

　昨日に続きます。第６回弁護士業務に生成AIを活用してみよう～生成AI（LLM）の使い方の初歩～を、WEBで受講しました。講師は、篠島正幸弁護士です。　

（浅尾の沈下橋）

１．生成AI・LLMの初歩的な知識

　　生成AIは、自分で回答を作り出すことができるAI　大量の学習教材＋膨大・複雑なプログラム（数理モデル）により初めて達成可能

　　大規模言語モデル（LLM）は、膨大な言語データを学習し、人間のような言葉でやりとり（自然言語処理））できる生成AI　⇐弁護士業務に特に使えそう

　　テキスト（言語）生成系、画像・動画生成系、音声生成・変換系、業務特化型など、さまざまなものがある。

　　生成AIのメカニズムは、①数理モデルに多層ニュートラルネットワークを採用、②ディープラーニング（深層学習）で大量のデータを統計的に解析し、③パラメーターを調整して最適化したものに、④インプット（プロンプト）に対し、統計的に人間の回答に近いアウトプットを生成している。

２．生成AI（LLM）にできること

　　chatーGPTは、chat式LLM

　　⇒回答が人の思考の産物に見える

　　　しかし、既存データに基づく統計的予測の結果であり、AIそれ自身の考えはない

３．生成AI（LLM）利用の際の注意点

　　物理的技術的制約、データの解析応用という機能上の制約（倫理的判断×、著作物をマネする）、学習教材の質と量による制約、人的介在による制約、誤情報を生成する（ハルシネーション）

　（利用の際の注意点）

　　アウトプットに著作権侵害のおそれ

　　プライバシー侵害・機密情報漏洩のおそれ

　　アウトプットに公正性が欠けている可能性

　　ハルシネーションのおそれ

　　①　指示（プロンプト）　　個人・機密情報の入力はないか

　　　　　　↓

　　②　AI　　　　　　　　　　規約やポリシー、設定が適切か

　　　　　　↓

　　③　生成結果　　　　　　　各種権利侵害はないか、嘘がなく適切か

　（２０２５年９月日弁連から弁護士業務における生成AI利活用等に関する注意事項）

　　①秘密保持義務を負う情報や個人データの入力

　　②他人が著作権を保有している情報の入力

　　③出力内容（生成物）の利用についての責任・注意事項

　　④知識等の取得

　　⑤事務所内の利用体制の構築整備

４．生成AIを使う準備

　　仕事を使うのであれば、有料サービスへ

５．生成AIの一般的な利用方法

　　プロンプト入力すれば回答がくる　　要望を詳細に組み込めば回答はより精緻に

　　画像ファイルや音声ファイルも読み取るサービス（マルチモーダル機能）

　　利用規約や設定を確認

６．生成AIを仕事で使ってみる

　　向いている作業

　　　文書の下書き、アイデア出し、翻訳や置き換え

　　　文書などの要約やアポイント抽出

　　　知らない事項の事前調査、下調べ

　　　〇業務委託契約書のドラフトの提案

　　　〇労務問題に関する法令等調査

　　　〇相続分の計算と遺産分割協議書の提案

　　　〇訴状案